모바일앱 AI UX디자인 시리즈 (2)
2) 사용자의 개입으로부터 학습하는 AI
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모바일앱 AI UX디자인 시리즈 첫번째 이야기 Onboarding에 이어 두번째 이야기입니다.
2) 사용자의 개입으로부터 학습하는 AI
사용자는 서비스를 사용하며 간접적으로나 직접적으로 많은 input을 준다. 이와 같은 input은 현재 output에 대한 불만족일수도 있으며 이는 서비스를 개선시키기 위한 유용한 Signal들이 된다. 이러한 사용자 Input으로부터 AI는 학습하고 더 나은 결과를 제공해야 한다.
사용자의 input에는 크게 두가지가 있다.
간접적인 input
직접적인 input
<간접적인 input>
간접적인 input은 사용자가 선택하고 소비하는 컨텐츠의 성격을 기반으로 AI가 학습해 나가며 사용자가 더 많이 사용할 수록 더 정확한 추천을 해준다.
영상을 시청할 수록 나의 취향에 맞는 영상을 더 잘 추천해주는 Youtube사용자가 Youtube의 영상을 보면 볼수록 사용자의 취향을 더 잘 파악해 취향에 맞는 영상을 더 잘 추천해주거나, Netflix를 보면 나의 취향에 꼭 맞는 영화들이 추천된다는 느낌을 받는것들이 모두 이에 속한다. 하지만 완벽한 알고리듬으로 사용자의 모든 간접적인 input을 캐치할 수 있다면 모를까 사실상 그렇지 않기에 AI UX가 필요한 것이라 생각한다. 완벽하지 않은 기술을 통해 더 나은 추천경험을 제공하기 위해선 사용자로부터 직접적인 Input을 받는것이 필요하다.
<직접적인 Input>
간접적인 Input과는 달리 사용자가 직접 취향을 AI에게 알려주고 어떤 컨텐츠를 더 보여주고 덜 보여주게 할지를 입력해 주면, AI는 이에 따라 추천로직을 수정해 나가면 된다. 이러한 직접 input에 대한 테크닉을 예시를 통해 알아보자.
Fast&Easy feedback 테크닉
사용자에게 input을 요구할때 복잡하고 시간이 오래걸린다면 그런 노력을 기꺼이 해가며 input을 제공할 사용자는 거의 없을 것이다. 여기서 핵심은 쉬워야하고 빨라야 한다 이다. 텍스트 길이도 짧고 선택옵션도 적으며 생각을 깊게 할 필요없이 2초면 끝낼 수 있는 것들이어야 한다.
예) Youtube의 컨텐츠 관심없음 선택
사용자는 Youtube를 보다가 관련 영상을 더이상 보고싶지 않아 숨김을 선택한다. 하지만 제공자는 사용자가 이미 시청한것이기 때문인지, 이 영상이 별로이기 때문인것인지 알고싶어한다. 그렇기 때문에 사용자 input후에 간단히 사용자에게 질문을 한다.
예) Goolge Map - Update 탭
Google Map에는 Update라는 장소를 추천해 주는 탭이 있다. 사용자가 관심이 없어 '이 장소에 관심 없음'을 선택하면 왜 관심이 없는지 조금 더 상세하게 하지만 간단하게 물어본다.
예) Goolge News
Google News앱에서도 추천된 뉴스를 단순히 아이콘을 통해 두번의 탭만 하면 관련 뉴스를 더 자세히 받고 싶은지 아니면 더 간략히 (Less) 보고 싶은지를 선택할 수 있다. 하지만 이 옵션은 지금 현재 없어진듯한다.
예) Google News의 업데이트 버전
자세히/간략히 옵션이 More options 버튼 안에 들어갔지만 여전히 같은 기능으로 제공되고 있다.
정리 -
제한된 데이터로 높은 정확도의 추천을 해주는데에는 한계가 있다. 더 양질의 추천 경험을 제공하기 위해서는 더 많은 양질의 데이터가 필요하며 사용자로부터 직접적으로 받은 데이터만큼 좋은 데이터는 없을 것이다. 사용자로부터 이러한 양질의 피드백을 받기 위해서는 적절한 시점에 피드백을 요청해야며 (e.g. 사용자가 영상을 숨김처리 했을 때), 사용자가 손쉽고 빠르게 선택할 수 있도록 간단한 옵션으로 제공해야 한다.
쉽고 빠르게 사용자의 Input을 받는건 장점도 있지만 사용자에게 많은 input을 받지 못한다는 단점도 있다. 다음글에서는 사용자로부터 더 많은 input을 적극적으로 받는 "Adjust 테크닉"에 대해 글을 써보겠다.
