AI 추천 알고리즘, 넷플릭스·쿠팡은 어떻게 고르는 걸까?

이번 글에서는 AI 추천 시스템이 어떻게 작동하는지, 넷플릭스와 쿠팡 같은 실제 플랫폼은 어떤 방식을 쓰는지 자세히 살펴보겠습니다.

1. 추천 알고리즘이란?

추천 알고리즘(Recommendation System)은 사용자에게 맞춤형 콘텐츠, 상품, 정보를 제공하기 위한 AI 기술입니다.
이 알고리즘은 다음과 같은 데이터를 바탕으로 작동합니다:

• 🧑‍💻 사용자의 클릭, 시청, 구매, 검색 기록
• 📅 활동 시간대, 사용 빈도
• 📊 다른 사용자들과의 행동 유사도

즉, 여러분이 넷플릭스에서 영화를 몇 초간 보다가 넘기거나, 쿠팡에서 어떤 상품을 클릭했다면 그것조차도 ‘데이터’로 활용되는 것입니다.

2. 넷플릭스 추천 알고리즘의 작동 방식

넷플릭스는 ‘콘텐츠 기반 필터링’ + ‘협업 필터링’이라는 AI 알고리즘을 함께 사용합니다.

📌 콘텐츠 기반 필터링

• 사용자가 본 콘텐츠의 장르, 감독, 출연진 등을 분석
• 비슷한 특성의 다른 콘텐츠를 추천

📌 협업 필터링(Collaborative Filtering)

• 나와 유사한 취향을 가진 사용자 그룹을 분석
• 그들이 좋아하는 콘텐츠를 나에게 추천

예를 들어, 내가 SF 장르를 자주 보고, ‘인셉션’을 좋아했다면
비슷한 성향의 사용자가 좋아한 ‘인터스텔라’, ‘테넷’ 등이 상단에 뜨게 되는 것이죠.

3. 쿠팡의 AI 추천 시스템

쿠팡은 대량의 상품 중에서도 사용자가 원하는 제품을 빠르게 찾도록 **딥러닝 기반 상품 추천 엔진**을 운영합니다.

• 🔥 최근 조회한 제품을 기반으로 관련 상품 제안
• 💡 검색어 자동 완성 & 추천 키워드 노출
• 🛒 장바구니 행동 패턴에 따라 개인화된 상품 배너 제공

예를 들어, 아기 물티슈를 검색하면 기저귀, 젖병, 유아용품까지 함께 노출됩니다. 이건 단순한 관련 상품이 아니라, **사용자 프로필 기반 맞춤 추천**입니다.

4. AI 추천 기술이 잘 작동하려면?

좋은 추천 시스템은 단순히 클릭 수가 높은 콘텐츠를 추천하지 않습니다.
다음 조건들이 중요합니다:

• 🎯 사용자의 ‘관심도’를 정확히 예측
• ⏱️ 최신 트렌드와 개인의 취향을 함께 반영
• 🧠 맥락 기반: 사용자가 언제, 왜, 무엇을 원하는지 파악

AI는 이를 위해 수많은 데이터를 실시간으로 분석하며, 점점 더 **정밀한 개인화**를 시도하고 있습니다.

5. 추천 알고리즘의 일상 속 예시

• 🎵 **멜론/스포티파이**: 내가 좋아하는 음악을 기반으로 매주 ‘개인화 믹스’ 추천
• 🛍️ **11번가/지그재그**: 나의 쇼핑 스타일과 취향 분석
• 📚 **리디북스/밀리의 서재**: 독서 이력 기반으로 도서 추천
• 📱 **인스타그램/TikTok**: 사용자 반응에 따른 피드 자동 구성

사실상 우리가 사용하는 대부분의 앱은 이미 AI 추천 시스템을 중심으로 설계되어 있습니다.

6. 추천 알고리즘의 장점과 한계

✅ 장점

• 콘텐츠 과잉 시대에 필요한 정보만 골라줌
• 시간 절약 & 탐색 피로 감소
• 개인의 취향을 반영한 고정밀 추천

⚠️ 한계

• 너무 반복적인 추천 → **’필터 버블’** 형성 가능
• 새로운 콘텐츠 접할 기회가 줄어듦
• 개인 정보 데이터 활용에 대한 프라이버시 이슈

결론: 당신의 선택은 AI가 이미 예측했다

넷플릭스에서 오늘 볼 영화, 쿠팡에서 다음에 살 물건…
사실 우리는 이미 **AI가 설계한 추천의 흐름 속에 살고** 있습니다.

하지만 이 추천은 결코 강제가 아니라, **더 나은 선택을 위한 도구**입니다.
추천이 너무 편하다면 한 번쯤은 ‘이게 왜 떴지?’ 하고 생각해보세요.
그 안에는 당신의 취향, 행동, 데이터가 녹아들어 있는 AI의 예측이 들어 있습니다.

다음 글에서는 “AI로 요리 레시피 추천받고 장보기 자동화하기”를 통해
일상에서의 식생활에도 AI가 어떻게 도움을 줄 수 있는지 소개하겠습니다.