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사용자 유사도란 무엇인가? – ‘당신을 위한 추천’의 숨겨진 알고리즘

by 소낙비돌 2025. 5. 17.

 

 

 

유튜브를 열었을 때, 이상하리만큼 내가 관심 가질 만한 영상이 줄줄이 떠오른 경험이 있으신가요? 따로 검색하지 않았는데도, 마치 내 마음을 꿰뚫고 있는 듯한 콘텐츠가 상단에 자리잡고 있다면, 그건 단순히 우연이 아닙니다. ‘사용자 유사도’ 기반의 추천 알고리즘이 이미 당신의 취향을 정밀하게 분석하고 있기 때문입니다. 이 글에서는 유튜브 추천 시스템의 핵심 중 하나인 사용자 유사도가 무엇이며, 어떻게 작동하는지 구체적으로 알려드리겠습니다.

사용자 유사도 무엇인가

 


 

유튜브 추천 시스템의 핵심 원리: 단순한 ‘개인화’를 넘어 ‘집단화’

 

많은 분들이 유튜브 추천 시스템이 단순히 내가 자주 본 영상의 주제를 기준으로 영상을 추천한다고 생각합니다. 물론 그것도 맞는 말입니다. 그러나 알고리즘의 진짜 힘은 ‘비슷한 사용자 그룹’을 함께 분석하는 데 있습니다.

 

즉, 단지 내가 본 영상 목록만 반영되는 것이 아니라, ‘나와 비슷한 영상 소비 습관을 가진 사람들’이 어떤 영상을 봤는지도 함께 고려됩니다. 이 메커니즘을 통해 유튜브는 개별 사용자 수준을 넘어 ‘취향 집단’ 단위로 더 정밀한 추천을 수행하게 됩니다.

 


 

사용자 유사도(User Similarity)란 정확히 무엇인가?

 

사용자 유사도란, 말 그대로 ‘나와 행동이 비슷한 사람’을 찾는 기술입니다. 유튜브는 다음과 같은 데이터 포인트를 활용해 유사한 사용자를 식별합니다:

 

  • 시청한 영상의 주제 및 채널 유형
  • 시청 시간 (Watch Time)
  • 좋아요, 댓글, 공유 등 상호작용 패턴
  • 구독한 채널
  • 평균 시청 길이와 빈도
  • 쇼츠 vs 롱폼 선호 비율

 

이 모든 요소를 복합적으로 분석하여, “당신과 행동 패턴이 유사한 사용자 그룹”을 만들어냅니다. 그리고 이 그룹이 최근에 어떤 영상을 선택했는지, 무엇에 관심을 보였는지까지 실시간으로 분석해 당신에게도 그 영상을 추천하는 것이죠.

 


 

‘다른 사람들은 이것도 봤습니다’의 원리

 

유튜브에만 국한되지 않습니다. 넷플릭스, 아마존, 왓챠, 티빙 등 대부분의 추천 시스템에서 나타나는 공통된 문구가 있습니다.

“이 영상을 본 사용자들이 좋아한 콘텐츠”

이 표현은 단순한 홍보 문구가 아니라, 실제로 ‘사용자 유사도 기반 추천’이 작동 중이라는 신호입니다.

 

당신이 A라는 영상을 봤고, 또 다른 사용자 B도 같은 영상을 본 후 B가 C라는 영상을 봤다면, 알고리즘은 B와 당신이 비슷한 패턴을 가지고 있다고 판단합니다. 이때 B가 시청한 C영상은 자연스럽게 당신에게도 추천됩니다.

 

이러한 방식은 추천 품질을 높일 뿐 아니라, 사용자가 미처 찾지 못한 ‘취향 저격’ 콘텐츠를 발견하게 만드는 핵심입니다.

 


 

사용자 유사도 추천의 장점과 한계

 

 

✅ 장점

 

  • 콘텐츠 탐색 비용 감소: 사용자는 수많은 콘텐츠를 일일이 검색하지 않아도 됩니다.
  • 취향 기반 큐레이션: 단순히 인기 콘텐츠가 아닌, 진짜 내가 좋아할 가능성이 높은 콘텐츠를 우선 제시합니다.
  • 콘텐츠 소비 확장: 기존에 보던 콘텐츠 외에도 유사 관심사를 가진 사람들이 좋아하는 새로운 주제를 접하게 됩니다.

 

 

❌ 한계

 

  • 콘텐츠 편식 가능성: 유사한 영상만 추천되다 보면, 다른 시각이나 주제의 콘텐츠를 접할 기회가 줄어듭니다.
  • 확증편향 강화: 특정 이념이나 관점을 반복적으로 소비할 경우, 유사한 사용자 그룹이 같은 성향의 영상만 접하게 되어 시야가 좁아질 수 있습니다.
  • 의도된 왜곡: 크리에이터가 인위적으로 유사도 알고리즘에 맞춰 콘텐츠를 설계할 경우, 실제 품질보다 알고리즘 친화성이 우선될 수 있습니다.

 


 

알고리즘을 이해하면, 전략이 보인다

 

만약 여러분이 콘텐츠 제작자라면, 이 유사도 시스템을 이해하는 것은 매우 중요합니다. 다음은 활용 가능한 전략입니다:

 

  1. 타깃 사용자 군 정의: 특정 연령대, 취미, 직업군에 맞는 콘텐츠를 꾸준히 제작하면 유사 사용자 그룹에 쉽게 묶입니다.
  2. 비슷한 콘텐츠 패턴 분석: 현재 인기 있는 비슷한 영상들의 제목, 태그, 길이 등을 분석하여 구조를 벤치마킹합니다.
  3. 협업 및 연결 유도: 유사한 크리에이터들과의 콜라보는 알고리즘상 유사 사용자 풀을 공유하는 효과를 냅니다.

 


 

마무리하며 – 알고리즘은 ‘거울’이자 ‘지도’입니다

 

사용자 유사도 기반 추천 시스템은 단지 숫자 놀음이 아닙니다. 그것은 곧 ‘당신이 누구이며, 어떤 세상을 원하는가’에 대한 디지털 초상화이기도 합니다. 그만큼 우리는 콘텐츠 소비에 있어서도, 제작에 있어서도 보다 의식적인 접근이 필요합니다.

 

유튜브가 추천해주는 영상들, 단순히 클릭만 하지 마시고 왜 이 영상이 추천되었는지 한 번쯤 생각해보세요. 그 안에는 당신과 비슷한 수많은 사람들의 선택이, 조용히 반영되어 있을지도 모릅니다.