유튜브, 동영상 추천 시스템 방식에 대한 새로운 개요

유튜브, 동영상 추천 시스템 방식에 대한 새로운 개요
 

 유튜브는 크리에이터들이 플랫폼에서 구독자를 구축하고 클립으로 더 많은 시청들에게 다가갈 수 있도록 추천시스템의 작동방식에 대한 유용한 새로운 개요를 게시했다.
  이 개요는 유튜브 제품 매니저인 레이첼 앨브스(Rachel Alves)가 전한다. 앨브스는 플랫폼의 추천 시스템이 작동하는 방식에 대한 다양한 통찰력을 공유했으며, 특히 이 프레젠테이션은 주로 컨퍼런스에서 사용되며 비디오 배포 방식에 영향을 미치는 시스템을 이해하는데 도움이 된다는 점에서 주목된다. 앨브스는 유튜브에서 성공을 거두기 위해 분석 알고리즘의 전문가가 될 필요는 없다고 말한다. 그는 핵심 목표는 사용자가 플랫폼에서 좋은 경험을 할 수 있도록 함으로써 사용자를 돌아올 수 있게 하는 것이라고 밝혔다.

 

유튜버의 추천 알고리즘은 2011년부터 변화를 거듭하고 있으며, 최근에는 영상의 품질과 가치측면을 강조하고 있다. 사진=유튜버 동영상 캡쳐

  유튜브는 2011년에는 선정적 제목이나 이미지, 미리 보기로 시청을 유도하는 것을 거르기 위해 클릭 수나 조회수를 최적화 했다. 2012년에는 채널을 시청하는 데 보내는 시간이 콘텐츠의 품질에 대한 측정 지표로 삼았지만 시청 시간도 완벽한 측정 기준은 아니라고 말한다. 2015년부터 현재까지 유튜브는 품질과 가치라는 두 마리 토끼를 잡기 위해 노력하고 있다.

유튜버는 설문조사를 통해 추천 알고리즘을 보완하고 있다 사진=유튜버 화면 챕쳐

  이러한 노력의 일환으로 유트브는 매달 시청자에게 수백만 건의 설문 조사를 발송해 다양한 동영상 업로드에 대한 피드백을 수집해 영상의 품질과 가치적인 측면을 판단하는 중요 지표 중 하나라고 앨브스는 밝혔다.

[SNS INSIDEI] 이종철 기자