카카오, AI 추천 고도화..다음에 개인공간 오픈

'협업 필터링'과 '콘텐츠 기반 필터링' 사용

(지디넷코리아=백봉삼 기자)카카오가 개인에 맞춘 추천 서비스를 더욱 고도화한다.

포털 '다음'에 추천 엔진이 적용된 개인별 별도 공간을 오픈하고, 음악 스트리밍 서비스인 ‘멜론’에도 더욱 고도화된 개인 추천 서비스를 추가한다는 방침이다.

아울러 일본 웹툰 플랫폼 ‘픽코마’와 카카오톡 ‘채널’ 탭에도 개인별도 차별화된 추천이 이뤄질 수 있는 시스템을 적용할 예정이다.

■ 주요 서비스로 확장된 추천 엔진

카카오는 4일 한남동 오피스에서 AI 미디어스터디를 통해 카카오의 추천 엔진 기술과 향후 강화 계획 등을 공개했다.

카카오 추천 엔진은 다음뉴스, 브런치, 다음웹툰, 다음카페, 카카오TV, 멜론, 카카오뮤직, 카카오페이지, 카카오헤어샵, 카카오스타일, 카카오내비, 멜론, 카카오미니, 1boon 등 카카오의 다양한 서비스에 적용돼 있다.

카카오 김광섭 추천팀장

추천 엔진은 특정 콘텐츠와 비슷한 콘텐츠를 추천하고 사용자의 콘테츠 소비 이력을 학습해 맞춤형 추천을 제공한다.

특정 콘텐츠를 좋아할만 한 이용자를 묶어 타깃팅 푸시도 한다. 나아가 추천 엔진은 시각 엔진, 음성 엔진 등과 결합해 더욱 강력한 추천을 제공할 수 있다.

카카오에 따르면 모바일 기기 사용량이 늘면서 사용자 정보가 방대해지고 있어 카카오의 추천 기술도 빠르게 고도화 되고 있다.

카카오 김광섭 추천팀장에 따르면 회사의 추천 기술은 크게 ‘협업 필터링’과 ‘콘텐츠 기반 필터링’이 사용된다.

협업 필터링은 이용자의 콘텐츠 사용 패턴을 분석해 추천하는 방식으로, 클릭이나 평점 등의 기호 데이터를 활용한다. 콘텐츠 사용 패턴이 비슷한 사람들이 서로 비슷한 선호를 갖고 있다고 가정하고 추천을 진행해주기 때문에 친숙하고 반응이 좋은 콘텐츠들을 찾아준다. 반면 협업 필터링은 다양한 콘텐츠를 추천해주기 어렵다는 한계가 있다.

이를 보완하는 것이 콘텐츠 기반 필터링이다. 콘텐츠 자체 정보를 기반으로 추천을 해주기 때문에 사용자가 다양한 콘텐츠를 접할 수 있는 장점이 있다.

협업 필터링과 콘텐츠 기반 필터링은 각각의 장단점이 있어 두 필터링을 혼용하거나 다른 방식의 추천 기술을 함께 사용한다.

■ 다음 추천 공간 탄생...사용자-서비스 접점 강화

카카오는 이 같은 추천 기술을 다양한 서비스에 확대한 상태다. 이제는 선택과 집중 전략에 따라 주요 서비스에 집중 적용한다는 방침이다.

이에 올 3분기 포털 사이트 다음에 추천탭과 같은 별도의 공간을 마련할 예정이다. 추천탭 공간은 나만의 공간으로, 이를 통해 사용자와 서비스가 만나는 접점이 늘어난다.

또 카카오는 국내 대학 두 곳과 산학협력을 통해 멜론 음악 추천 서비스를 한층 고도화한다.

아울러 회사는 2분기 내 일본 웹툰 플랫폼 픽코마의 콘텐츠 전체에 추천 시스템을 확대 적용, 개인화된 추천을 제공할 예정이다. 픽코마는 이미 지난해 12월 콘텐츠 더보기 추천이 적용돼 콘텐츠 영역의 1인당 클릭이 150% 증가했다.

이 밖에 카톡 채널탭에 추천 엔진을 강화, 현재보다 더욱 개인화된 콘텐츠와 서비스를 선보인다는 계획이다.

김광섭 팀장은 “엄청난 데이터가 소비되고 있지만 여전히 검색은 그대로다. 검색이 풀지 못했던 것을 풀어주거나, 검색 하기도 전에 사용자가 원하는 것을 가져다 주는 것이 바로 추천 시스템”이라며 “어떤 콘텐츠를 찾으려 하는지 사용자 의도와 맥락을 파악하고, 적시에 적절한 콘텐츠를 제공한다는 목표 하에 추천 엔진을 고도화 내가고 있다”고 설명했다.

이어 “추천 엔진은 카카오 모든 서비스에 적용돼 있고, 첫 화면뿐 아니라 거의 모든 화면에 적용돼 있다”면서 “추천 서비스가 좋은 평가를 받기 위해서는 정확성, 다양성, 참신성, 신규성 등 다양한 부문을 만족시켜야 한다. 카카오의 주요 서비스에 적용된 추천 엔진을 더욱 고도화 시켜 개인화에 집중시켜 나갈 계획”이라고 덧붙였다.

백봉삼 기자(paikshow@zdnet.co.kr)