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※ 알고리즘 싸움: TikTok, Instagram, YouTube Shorts의 개인화 전략

Instagram Reels 관련 이미지

짧은 동영상 콘텐츠의 대세가 되면서 TikTok, Instagram Reels, YouTube Shorts는 각자의 알고리즘을 통해 사용자 맞춤형 콘텐츠를 제공하고 있습니다. 이러한 알고리즘은 사용자가 어떤 콘텐츠를 보고, 얼마나 오래 시청하며, 어떤 콘텐츠에 더 관심을 가지는지를 분석하여 개별 사용자에게 최적화된 피드를 만들어 줍니다. 각 플랫폼의 알고리즘은 비슷한 목표를 가지고 있지만, 작동 방식에는 미묘한 차이가 있습니다.

이 글에서는 TikTok, Instagram Reels, YouTube Shorts가 각각 어떤 알고리즘을 통해 개인화된 콘텐츠를 제공하는지, 그리고 그 차이점이 무엇인지 자세히 알아보겠습니다.

1. TikTok의 알고리즘: For You 페이지의 핵심은 무엇인가?

1.1. 사용자 행동 기반 추천

TikTok의 알고리즘은 짧은 동영상 시장에서 독보적인 성공을 거둔 이유 중 하나입니다. 그 중심에는 For You 페이지(FYP)가 있습니다. FYP는 사용자의 선호도와 상관없이 처음부터 사용자를 매료시키는 콘텐츠를 제공합니다. TikTok의 알고리즘은 여러 가지 행동 지표를 바탕으로 작동합니다.

• 시청 시간

특정 콘텐츠를 얼마나 오래 시청했는지에 따라 해당 영상이 흥미로운지 여부를 판단합니다. 짧게 스크롤한 경우보다 긴 시간 동안 시청한 영상이 더 많이 추천됩니다.

• 좋아요, 댓글, 공유

사용자가 좋아요를 누르거나 댓글을 남기거나 공유한 동영상은 비슷한 유형의 콘텐츠가 더 많이 추천될 가능성이 큽니다.

• 계정 팔로우 및 이전 상호작용

특정 계정을 팔로우하거나 특정 유형의 콘텐츠와 자주 상호작용하는 사용자는 해당 콘텐츠 제작자의 다른 영상 또는 유사한 주제의 영상을 볼 가능성이 높습니다.

• 지역 및 언어

TikTok은 사용자의 위치와 선호하는 언어에 맞춘 콘텐츠를 우선적으로 추천합니다.

1.2. 콘텐츠 다양성 유지

TikTok은 단순히 사용자가 이전에 좋아한 콘텐츠만 제공하는 데 그치지 않습니다. 사용자가 반복적인 콘텐츠에 질리지 않도록 콘텐츠 다양성을 유지하려고 합니다. 이는 알고리즘이 끊임없이 새로운 유형의 콘텐츠를 추천하면서 사용자의 관심사를 확장하려는 의도로 볼 수 있습니다. 예를 들어, 사용자가 춤 영상에 자주 반응한다면, 관련된 음악이나 댄스 장르의 새로운 스타일을 제안할 수도 있습니다.

1.3. 바이럴 가능성 극대화

TikTok은 누구나 바이럴 콘텐츠를 만들 수 있는 가능성을 제공합니다. TikTok의 알고리즘은 새롭게 업로드된 영상이 일단 소규모 그룹에게 노출된 후, 그 그룹의 반응에 따라 더 넓은 범위로 확산됩니다. 이는 콘텐츠 창작자에게 더 큰 기회를 제공하며, 작은 채널이라도 빠르게 성장할 수 있는 가능성을 열어줍니다.

 

 

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2. Instagram Reels의 알고리즘: 관계와 상호작용 중심의 추천 시스템

2.1. 기존 소셜 네트워크 기반

Instagram Reels는 Instagram의 기존 소셜 네트워크를 기반으로 하여 작동합니다. TikTok과 달리 Instagram은 이미 사용자가 팔로우하는 사람들과의 관계가 매우 중요하게 작동하는 플랫폼입니다. 이 때문에 Reels의 알고리즘은 사용자가 팔로우한 계정과의 상호작용을 매우 중요한 지표로 삼습니다.

• 팔로우한 계정의 활동

사용자가 팔로우한 계정이 게시한 Reels가 추천 피드에서 더 자주 나타납니다. 특히 사용자가 팔로우한 사람들과 자주 상호작용하는 경우, 그들의 콘텐츠가 더 많이 노출됩니다.

• 좋아요, 댓글, 저장

사용자가 특정 계정의 콘텐츠에 좋아요를 누르거나 댓글을 달거나 해당 게시물을 저장하는 등 상호작용을 할수록 비슷한 콘텐츠를 자주 접하게 됩니다.

• Explore 탭과의 연동

Reels의 추천 시스템은 Instagram의 Explore 탭과도 밀접한 연관이 있습니다. Explore 탭에서 보이는 콘텐츠는 사용자의 활동 기록과 취향을 반영하며, Reels 역시 이를 바탕으로 비슷한 콘텐츠를 추천합니다.

2.2. 관계 우선 알고리즘

Instagram Reels는 사용자 간 관계를 우선시하는 경향이 있습니다. 팔로우한 계정과의 상호작용이 중요한 역할을 하며, 이를 기반으로 피드를 구성합니다. 반면 TikTok이 사용자의 관심사를 기반으로 새로운 콘텐츠를 자주 보여주는 것과는 달리, Reels는 이미 형성된 관계 내에서의 콘텐츠를 우선시하는 경향이 있습니다.

2.3. 해시태그와 트렌드

Instagram Reels는 해시태그와 트렌드에 크게 의존합니다. 특정 해시태그가 포함된 콘텐츠는 해당 주제를 검색하거나 그 주제에 관심이 있는 사용자에게 추천됩니다. 또한 인기 있는 트렌드에 따라 콘텐츠가 더욱더 많은 사용자에게 도달할 수 있는 가능성이 큽니다. 예를 들어, 특정 음악이 유행하면 해당 음악을 활용한 콘텐츠가 더 자주 노출됩니다.

3. YouTube Shorts의 알고리즘: 전통적인 YouTube 시스템의 연장선

3.1. YouTube 알고리즘의 연계성

YouTube Shorts는 YouTube의 기존 알고리즘을 기반으로 작동합니다. 기존의 YouTube 콘텐츠가 긴 형식의 동영상 중심이라면, Shorts는 짧은 동영상 형식으로 이 시장에 진입한 것입니다. 그러나 Shorts 알고리즘은 전통적인 YouTube의 콘텐츠 추천 방식과 매우 유사하게 작동합니다.

• 시청 기록

사용자의 전체 YouTube 시청 기록이 Shorts 추천에 영향을 미칩니다. 사용자가 어떤 유형의 긴 형식 동영상을 자주 시청했는지에 따라 Shorts에서도 유사한 주제의 콘텐츠가 추천될 가능성이 큽니다.

• 구독 계정

YouTube Shorts 알고리즘은 사용자가 구독한 채널의 Shorts 영상을 우선적으로 추천하는 경향이 있습니다. 이는 YouTube의 전통적인 구독자 시스템과 밀접한 관련이 있습니다.

• 좋아요 및 댓글

Shorts에서 사용자가 좋아요를 누르거나 댓글을 달면, YouTube는 이를 바탕으로 유사한 콘텐츠를 더 많이 추천합니다.

3.2. 검색과 메타데이터

YouTube는 검색 기반의 플랫폼이기 때문에, Shorts 또한 검색과 메타데이터가 중요한 역할을 합니다. 영상에 포함된 제목, 설명, 태그는 Shorts가 어떤 사용자에게 노출될지를 결정하는 중요한 요소입니다. 이는 TikTok과는 달리 사용자가 직접 검색을 통해 콘텐츠를 찾는 경향이 큰 YouTube의 특징을 반영한 것입니다.

3.3. 시청 지속 시간의 중요성

YouTube Shorts에서도 TikTok처럼 시청 시간이 중요한 지표로 작동합니다. 사용자가 특정 영상을 얼마나 오래 시청했는지가 알고리즘에 큰 영향을 미치며, 짧은 시간이지만 강한 몰입도를 제공하는 콘텐츠가 더 많이 노출됩니다.

4. TikTok, Instagram Reels, YouTube Shorts의 알고리즘 차이점 요약

4.1. 콘텐츠 추천의 차이

TikTok은 사용자 개별 행동 데이터에 가장 집중하여 매우 개인화된 콘텐츠를 추천합니다. 새로운 콘텐츠를 끊임없이 제안하며, 사용자의 관심사를 계속해서 확장하는 것이 특징입니다.

Instagram Reels는 기존의 소셜 네트워크와 상호작용에 기반한 추천 시스템을 사용합니다. 사용자가 팔로우한 계정과의 관계가 중심이며, 그 외에도 해시태그와 트렌드가 추천 알고리즘에 중요한 역할을 합니다.

YouTube Shorts는 YouTube의 전통적인 알고리즘을 기반으로 하여 시청 기록, 구독 채널, 검색어 등을 바탕으로 개인화된 콘텐츠를 추천합니다.

4.2. 알고리즘의 목적

TikTok은 새로운 콘텐츠를 발견하게 하여 사용자의 호기심을 자극하는 데 중점을 두고, Instagram Reels는 사용자 간의 관계와 상호작용을 강화하며, YouTube Shorts는 기존의 시청 습관을 기반으로 보다 정교하게 개인화된 콘텐츠를 제공합니다.

 

세 플랫폼 모두 강력한 개인화 알고리즘을 통해 사용자 맞춤형 콘텐츠를 제공하지만, 추천 방식과 사용자 경험에 있어 각기 다른 강점을 지니고 있습니다. 콘텐츠 제작자나 마케터는 이러한 알고리즘의 차이를 이해하고 각 플랫폼에 맞는 전략을 세우는 것이 중요합니다.

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