경영인텔리전스학과

"추천 엔진(시스템) 개발은 검색을 대체하기 위한 것이 아닙니다. 데이터의 크기가 현재 어마어마하게 커진 상황에서 검색으로 찾거나 풀지 못하는 점을 추천 시스템이 바로 잡아 콘텐츠 소비를 이끄는 것이 핵심입니다."

김광섭 카카오 추천팀장은 4일 서울 용산구 카카오 한남오피스에서 진행된 '카카오 인공지능(AI) 미디어스터디 - 추천 엔진'에 대해 이같이 말했다. 
추천 시스템은 최근 포털은 물론 각종 앱 서비스에 적극 적용되며 시장 범위가 계속 확산돼 주목받는 분야로, 생활플랫폼을 지향하는 카카오는 인공지능 추천 시스템을 각 서비스에 녹여넣고 있다.
 

▲김광섭 카카오 추천팀장이 카카오 추천 시스템에 대해 설명하고 있다. / 카카오 제공

특히 카카오의 추천 시스템은 데이터를 소비하는 새로운 방식을 제안하고, 사용성을 개선해 새로운 기회와 운영 리소스를 절약하고 있다. 이 시스템은 맥락을 파악하고 그 대상과 정보를 기반으로 서비스를 고도화 중이다.

추천 시스템이 각종 서비스에 녹여지면 높은 성과도 뒤따라온다. 김 팀장은 그 예로 아마존 사례를 들었다. 아마존은 추천 시스템을 처음으로 적용한 기업이다. 아마존은 과거에 책을 팔 때 서평을 기반으로 판매했는데, 추천시스템을 새롭게 적용한 이후 인건비는 줄이고 판매 효과도 두 배로 뛰었다.

추천시스템으로 성공한 중국 미디어 기업도 나왔다. 중국 뉴스앱 진르터우탸오는 추천 시스템을 기반으로 2017년 1조6000억원 매출을 달성했다. 기자와 편집자, 사설이 없는 3무 뉴스앱을 표방했다. 기존 뉴스와 다른 프레임이지만 인공지능이 각 사용자에게 맞는 뉴스를 추천해 성공적인 성과를 냈다.

이처럼 추천 시스템의 고도화는 각종 서비스의 품질을 끌어 올리는 핵심적 기술로 부상 중이다. 이미 카카오도 추천 시스템을 적용해 성과를 내고 있다. 모바일 다음의 경우 추천 시스템을 적용한 이후 첫 화면에서의 일 클릭이 117% 증가했고, 일 방문자도 43% 증가했다. 또한, 뉴스 기사 클릭 후 추가 클릭하는 비율 역시 119% 높아졌다.
브런치 콘텐츠 더보기 추천도 효과를 봤다. 이를 적용하고 서비스 페이지뷰는 20% 증가했고, 글 역시 3배 이상 조회수가 증가했다. 또한 작가 수도 2배 증가했다. 여기에 2017년말 카카오재팬을 통해 내놓은 웹툰 플랫폼 픽코마도 추천 시스템이 적용되고 1인당 클릭이 150% 증가했다.
 

추천 시스템으로 큰 성과를 얻은 카카오는 추천 시스템을 한층 고도화해 다양한 서비스에 적용할 계획이다. 뉴스, 카카오페이지, 다음 쇼핑 등에 이어 웹툰 플랫폼 '픽코마', '멜론', '다음 애플리케이션(앱)'에도 확대 적용, 개인화된 콘텐츠를 제공한다는 방침이다.

특히 카카오는 2분기 중 '픽코마' 콘텐츠 전반에 추천엔진을 적용하고, 연내 다음 애플리케이션(앱) 내 추천만으로 이뤄진 별도의 공간도 선보일 예정이다. 카카오톡 내의 채널탭에 적용된 추천 엔진을 강화해 개인화된 콘텐츠와 서비스를 고도화할 계획이다. 음악 서비스 멜론 역시 더욱 발전된 형태의 개인화 추천을 적용키 위해 현재 국내외 대학 2곳과 산학협력을 진행 중이다.

김광섭 카카오 추천팀장은 "카카오의 추천 시스템은 향후 선택과 집중을 기반으로 주요 서비스에 적용해 영역을 확대해 나가겠다"며 "추천 개발팀은 콘텐츠와 소비자가 만나는 접점을 찾는 데 집중하겠다. 개인화된 성향은 물론 추천 탭에서는 나만의 공간, 사용자와 서비스의 만남 등에 고민해 이용자 편의를 더욱 높이겠다"고 말했다.

출처 - http://it.chosun.com/news/article.html?no=2849373&sec_no=374