[제22강] 유튜브 알고리즘의 분석과 추천 동영상 (유튜버 성장하기)

[제22강] 유튜브 알고리즘의 분석과 추천 동영상 (유튜버 성장하기)

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알고리즘이란 기본적으로 복잡하고 단순하지 않은 문제들을 해결하기 위한 하나의 규칙입니다. 알고리즘을 활용하게 되면 기존 무분별하게 생성되고 사라지는 현대 인터넷 세계의 정보들을 실시간으로 분류하고 사용자로 하여금 필요한 내용들만을 파헤치는데 도움이 되는 툴입니다.

예를 들어 저작권 침해나 악성코드를 포함한 어플리케이션 / 콘텐츠들을 검색 대상에서 제외시키고 최적화된 색인만을 제공하게 됩니다. 이렇게 일정한 규칙에 따라 사람들이 좋아할만한 콘텐츠들을 노출시킴으로써 사용자의 선택과정을 생략할 수 있고 결정에서 오는 노력과 부담감을 줄일 수 있게 됩니다.

결국 알고리즘이란 인간의 편의를 위해 만들어낸 툴입니다.

또한 콘텐츠가 지속적으로 생성되는 플랫폼의 경우에는 자신과 비슷한 취향이나 성향을 가진 사람들을 따로 분류하여 필요한 영상들을 동시에 추천해줌으로써 알고리즘상의 대분류와 소분류를 진행하여 불필요한 작업들을 최적화하는 역할도 수행하고 있습니다.

추천 알고리즘은 유튜브뿐만 아니라 소비자에게 물건을 추천해주는 쇼핑몰이나 음악/뉴스/SNS 등 다양한 분야에 접목시켜 사용되고 있습니다.

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(1) 유튜브의 기본적 알고리즘 방식

유튜브의 알고리즘은 추천할 영상들의 목록을 만든 뒤 순위를 정하는 방식이 적용되고 있습니다.

추천할 영상이란 유튜브 생태계에 적합성을 띄고 있는 영상들(영상의 길이 / 광고 적용 유무 / 영상의 퀄리티 등)을 목록으로 만들어내고 사람들의 시청시간 / 키워드 검색량 / 사용자 거주 지역 등 인구통계학적 정보를 활용하여 순위를 나열하게 됩니다.

그리고 순위에 따라 관련된 더욱 많은 사람들에게 노출시키는 방식으로 알고리즘이 운영되고 있습니다. 현재의 유튜브 플랫폼은 이전에서부터 '사람들이 좋아할만한 영상'에 대한 방대한 데이터들을 축적시켜놓았기 때문에 사용자의 반응을 예측하여 점수를 매기는 방식이 적용가능해졌습니다.

만약 초기의 플랫폼이었다면, 통계적인 데이터의 신뢰성이 낮기 때문에 불가능한 방식이지만 몇 년에 걸친 데이터는 결국 조금 더 빠르고 쉽게 목록을 분류하고 순위를 나열하는 일이 가능해지게 됩니다.

알고리즘에서 가장 중요한 사실 중 하나는 클릭한 횟수보다도 시청 지속 시간이 중요하다는 것입니다. 제목과 썸네일을 파격적인 문구와 이미지를 삽입하여 일명 '어그로'를 끄는 행위가 나타나게 되면 사람들의 클릭 횟수도 늘어나게 되지만 알고리즘 상에서는 시청을 하는 지속시간보다 중간에 탈출하는 횟수가 많다는 데이터가 생성되게 되면 추천 순위에서 하락시키게 되는 방식입니다.

이전의 구글 유튜브의 알고리즘은 추천한 동영상의 순위에 따라 영상들을 추천하다보니 가장 상단에 있는 영상들만이 사람들에게 선택되게 되고 알고리즘의 적절성을 의심하게 됩니다.

정작 사람들이 온전히 원하는 콘텐츠가 아닌 구현된 알고리즘에 의해 선택권의 범위가 줄어들다보니 사용자의 관여도가 줄어들게 된 것입니다.

이 문제를 해결하기 위해서 2016년에는 추천 동영상에 매기는 점수(가중치)를 떨어뜨리고 하위에 존재하는 추천동영상에는 추가 점수를 부여하여 추천 영상들의 범위를 확장시키게 되었습니다.

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(2) 유튜버가 확인해야할 알고리즘과 콘텐츠 생산

그렇다면 유튜버의 입장에서 영상을 제작할 시 갖추어야할 필수요소들이 무엇인지 살펴보도록 하겠습니다. 당연하게도 가장 중요한 것은 시청지속시간입니다.

영상에서 탈출하지 않은 채로 얼마나 오랜 기간동안 머물러 시청하였는가는 알고리즘에서 높은 점수를 부여받을 수 있는 방법입니다. 추가적으로 순위에 반영되는 요소들을 정리하면 다음과 같습니다.

1. 시청 지속 시간

2. 유튜브 접속 후 초기 클릭 빈도

3. 유튜브 페이지 탈출전 클릭 빈도

4. 조회수

5. 업로드 빈도

위의 항목들을 바탕으로 실천 방법을 정리하자면, 일주일에 1개 이상 주기적인 기간을 가지고 업로드를 하며 시청 지속시간을 확보하기 위해 영상의 질을 상승시키고 조회수와 클릭빈도를 확보하기 위해서 트렌드에 맞고 인간의 욕구를 충족시켜줄 수 있을 만한 썸네일과 제목 / 키워드를 삽입하는 것을 중시해야 합니다.

여기서 영상의 질이란 시청시간을 길게 가져가기 위해서 장치를 설치하는 것을 의미하는데, 예를 들어 영상의 초기에서 핵심내용의 일부를 공개하여 뒷 내용들을 궁금하게 만들어두는 방식 등이 이에 해당한다.

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(3) 추천알고리즘의 한계점

우리는 이전 단락에서 알고리즘으로 인해 우리의 자유선택권이 침해당하는 현상(피드백현상)을 확인하였습니다. 이런 일들은 불완전한 시스템으로 인해 공공연하게 펼쳐지고 있으며, 개발사에서는 수정을 위해 노력을 거듭하고 있는 것은 사실이나, 현재까지 유튜브라는 플랫폼에서 보여준 추천 동영상들의 파급력은 생각보다 강하였고 이제는 과거 뉴스 발간지를 구독해서 보던 시절보다 더욱 큰 힘을 지니게 되었습니다.

우리는 필요한 정보에 수동적으로 노출되어 도움을 받는 경우도 있지만, 검증되지 않은 사실들로부터 노출되어 편향된 사고로 '선동'이 일어날 수 있다는 사실도 인지하고 있어야 합니다.

대부분 개인이 생산해내는 콘텐츠들은 누군가에게 보여질 수 있다는 책임감에 대한 인식이 부족하기 때문에 재검증하고 수정하는 일이 적습니다. 따라서 파격적이고 인기몰이를 할 수 있는 영상들이 상위에 추천되게 되고 수익구조로 인해 '조금 더 파격적인' 경쟁구도는 점차 심화되어 가고 있다는 문제점이 존재합니다.

우리는 이러한 사실들을 바로 인식하고 콘텐츠를 제작하는 사람으로서 도덕성을 지녀야할 필요가 있습니다. 결국 알고리즘의 형태는 앞으로 사람들의 자유선택권을 보장할 수 있는 방향으로 성장하게 될 테고, 여기서 살아남을 수 있는 유튜버는 진정성이 존재하는 인물들이 될 것입니다.