YouTube에서 사용자의 관심을 끄는 동영상을 우연히 발견하는 것은 우연이 아니라 YouTube 알고리즘의 복잡한 기능의 결과입니다.
YouTube 알고리즘은 다양한 요소를 활용하여 개인의 피드에 동영상을 선택 및 표시하는 계산 시스템입니다. 이러한 요소에는 사용자의 시청 기록, 검색어, 연령, 성별, 위치 및 동영상의 인기도 등이 포함됩니다. 알고리즘은 이러한 변수를 고려하여 사용자의 선호도에 따라 각 사용자에게 맞춤화된 피드를 생성합니다.
YouTube 알고리즘이란 무엇인가요?
YouTube 알고리즘은 개별 사용자를 위해 특별히 맞춤화된 콘텐츠를 제공하기 위해 고안된 복잡한 계산 및 지침 시스템입니다. 알고리즘의 주요 목적은 사용자의 관심사에 맞는 동영상을 추천하여 플랫폼에서 다양한 클립의 지속적인 시청을 유도하는 것입니다.
YouTube 알고리즘은 동영상을 추천하는 데 두 가지 주요 메커니즘을 사용합니다. 첫 번째는 메인 페이지에 표시되는 클립을 관리하는 홈페이지 피드이고, 두 번째는 재생 중에 표시되는 추천 동영상을 관리하는 ‘업 넥스트’ 패널입니다. 이러한 기능을 통칭하여 YouTube의 추천 시스템이라고 합니다.
YouTube 알고리즘은 어떻게 작동하나요?
최첨단 AI 및 ML 기술을 활용하는 YouTube 알고리즘은 사용자 행동 및 입력 분석을 통해 지속적으로 작동을 개선할 수 있으므로 개인의 선호도에 따라 기능을 손쉽게 수정할 수 있습니다.
공식 YouTube 블로그 는 다음과 같이 설명합니다:
고급 알고리즘은 수십억 개의 방대한 동영상 라이브러리를 꼼꼼하게 검토하여 개인의 취향과 성향에 맞는 맞춤형 콘텐츠를 추천합니다.
YouTube는 사용자의 시청 패턴을 분석하여 비슷한 관심사 및 인구 통계를 공유하는 개인들의 시청 패턴과 연관시킵니다. 그런 다음 이 정보를 활용하여 사용자가 이전에 시청한 자료와 일치하는 추가 콘텐츠를 추천합니다.
예를 들어, 요리 비네팅을 자주 보는 경우 Google 기반 알고리즘은 해당 요리 콘텐츠의 애호가가 수작업 예술에도 열정을 보이는 경향이 있다는 사실을 파악하여 장인의 창작물 클립을 부산물로 표시하도록 선택할 수 있습니다. 따라서 이러한 동영상은 사용자가 해당 동영상을 사전에 검색하거나 보지 않아도 표시될 수 있습니다.
YouTube가 피드에 표시하는 콘텐츠를 결정하는 요소
동영상 공유 플랫폼인 YouTube에서 사용하는 앞서 언급한 알고리즘은 다양한 기준에 따라 작동하여 개인의 피드에 표시되는 콘텐츠를 결정합니다.
앞서 언급한 데이터에는 개인이 일반적으로 시청하는 동영상 자료의 분류와 빈도뿐만 아니라 시청 빈도가 낮은 동영상 자료도 포함됩니다. 즉, 누군가가 TikTok에서 여행 브이로그를 자주 시청하는 경우 알고리즘은 해당 사용자의 관심사에 맞는 여행 관련 콘텐츠를 의도적으로 추가로 표시합니다.
채널을 구독하는 행위는 특정 요금에 대한 호감도를 나타내는 증거로 작용합니다.
YouTube 알고리즘은 과거 검색 및 시청 습관에서 수집한 데이터를 기반으로 개인의 이전 검색 활동을 고려하여 특정 관심사를 파악하는 시스템을 사용합니다.
YouTube의 알고리즘은 특정 지역과 관련된 동영상 콘텐츠를 표시하여 맞춤형 시청 환경을 제공하기 위해 사용자의 지리적 위치에 따라 콘텐츠 제공을 인식하고 조정하도록 프로그래밍되어 있습니다.
이 알고리즘은 일반적으로 특정 동영상을 시청하는 시간과 시청 패턴을 고려합니다. 여기에는 개인이 콘텐츠가 끝날 때까지 계속 참여하는지 또는 조기에 포기하는 경향이 있는지 여부가 포함됩니다.
특정 동영상에 대해 개인이 표시하는 참여 수준은 YouTube 알고리즘에 의해 고려됩니다. 여기에는 동영상이 받은 좋아요, 공유, 싫어요 및 댓글 수와 같은 요소가 포함될 수 있습니다. 알고리즘은 이 데이터를 분석하여 사용자가 특정 유형의 콘텐츠에 대한 선호도를 보였으므로 향후 유사한 자료를 표시해야 한다고 판단합니다.
YouTube가 피드에 표시하는 내용에 영향을 미치는 방법
YouTube 알고리즘이 구성된 방식은 사용자의 선호도에 맞게 조정되어 개인이 YouTube에서 추천 동영상의 성격에 영향을 미치는 특정 조치를 취할 수 있도록 합니다.
관심사에 맞는 동영상 시청
관심사에 맞는 동영상 콘텐츠에 노출되는 빈도가 증가하면 YouTube에서 유사한 성격의 동영상을 추가로 추천할 가능성도 높아집니다.
좋아하는 채널 구독
다양한 YouTube 채널에 가입할 때 관심사에 맞는 채널을 구독하여 채널을 추적하는 것이 좋습니다.이를 통해 플랫폼은 사용자의 선호도를 더 잘 이해하고 그에 따라 홈페이지에 표시되는 콘텐츠를 맞춤 설정할 수 있습니다. 따라서 원하지 않는 채널의 멤버십을 주기적으로 검토하고 취소하면 보다 개인화된 시청 경험을 얻을 수 있습니다.
“관심 없음” 기능 사용
계속하려면 아래 옵션 중 하나를 선택하세요: a) 기본 설정에 해당하지 않는 동영상 옆에 있는 점 3개 메뉴를 사용한 다음 ‘관심 없음’을 선택합니다. 이렇게 하면 YouTube가 사용자의 취향을 더 잘 인식하고 향후 유사한 콘텐츠를 수신할 확률을 줄일 수 있습니다. b) 원하지 않는 동영상 옆에 있는 점 3개 아이콘을 누르고 드롭다운 메뉴에서 ‘관심 없음’을 선택하면 YouTube가 사용자의 성향을 더 정확하게 파악할 수 있으므로 향후 세션에서 관련 없는 동영상을 받을 확률이 줄어듭니다.
피드백 보내기
YouTube는 사용자에게 제안에 대한 의견을 제공할 수 있는 기회를 제공합니다. 동영상이 관련성이 없거나 부적절한 경우 신고 기능을 활용하여 YouTube에 우려 사항을 알려주세요. 또한 동영상을 거부하기로 선택한 경우 이 기능을 통해 이유를 전달할 수 있습니다. 이러한 입력은 알고리즘의 정확성을 높여줍니다.
재생 목록 만들기
다양한 테마 또는 주제에 따라 YouTube 재생 목록을 전략적으로 구성하면 플랫폼의 제안을 지시하고 피드 내에서 해당 재생 목록과 관련된 콘텐츠의 가시성을 높일 수 있습니다. YouTube 음악 재생 목록을 만드는 것은 이러한 목적을 위한 훌륭한 출발점 역할을 합니다.
‘나중에 보기’ 기능 사용
YouTube에서 ‘나중에 보기’ 기능을 활용하면 플랫폼이 사용자의 특정 선호도에 대한 인사이트를 얻을 수 있는 수단으로 사용할 수 있습니다. 이 정보를 시청 기록에 추가함으로써 플랫폼은 그에 따라 콘텐츠 추천을 맞춤화할 수 있습니다. 현재 동영상을 시청하고 있지 않더라도 시청 기록에 이 동영상이 포함되면 YouTube에서 사용자의 관심 분야를 파악하는 데 사용할 수 있는 추가 데이터가 제공됩니다.
YouTube 환경 맞춤 설정
YouTube 알고리즘 메커니즘의 복잡성을 조작하고 추천 콘텐츠에 영향을 미치는 결정 요인을 인식하면 이 플랫폼에서 탐색 환경을 더 세밀하게 제어할 수 있습니다. 앞서 언급한 매개변수에 대한 능동적인 자기 주도권을 통해 피드에 표시되는 콘텐츠의 성격을 수정할 수 있으며, 궁극적으로 자신의 특정 관심사에 맞는 맞춤형 엔터테인먼트를 즐길 수 있습니다.