다음 뉴스가 유행 본격화…네이버·멜론·레진코믹스 등 도입 '봇물'
(서울=연합뉴스) 김태균 기자 = 기계가 사용자의 관심사를 분석해 취향에 맞는 기사, 동영상, 음악 등을 보여주는 '자동 추천' 기능이 국내 콘텐츠 업계에서 빠르게 보편화하고 있다.
수년 전만 해도 국산 자동 추천 기능을 찾아보기 어려웠던 것과 비교할 때 '상전벽해'의 변화다.
화면이 좁아 콘텐츠를 선별적으로 노출해야 하는 모바일 서비스가 PC 부문을 완전히 제친 데다 빅데이터·인공지능(AI)에 관한 대중적 관심이 커지며 기술 도입에 속도가 붙었다.
2일 업계에 따르면 자동 추천 유행을 본격화한 선봉장은 카카오(옛 다음카카오)다. 카카오는 2015년 6월 포털 다음의 첫 화면에 '루빅스'란 기사 추천 기술을 도입했다.
편집자가 기사를 뽑아 일률 배치하던 관행을 깨고, 독자가 성향에 따라 각자 다른 뉴스 화면을 접할 수 있게 한 것이다.
현재 카카오는 자동 추천 기술을 카카오톡 채널(카카오톡의 콘텐츠 서비스), 카카오TV, 카카오페이지(웹소설·만화 서비스) 등에 다양하게 쓴다.
맞수 포털인 네이버는 올해 2월 자동 추천 시스템 '에어스'(AiRS)를 뉴스 서비스에 시범 도입한 것을 시작으로, 관련 기술 도입에 박차를 가하고 있다.
올 5월 말에는 개인 관심사에 맞는 블로그·카페 글과 기사 등을 수집해 보여주는 앱(스마트폰 응용프로그램)인 '디스코'를 출시하기도 했다.
음원 서비스에서도 자동 추천은 필수다. 업계 '빅3'인 '멜론' '지니뮤직' '벅스'가 모두 사용자의 취향과 감상 이력 등을 토대로 들을 만한 곡을 골라 준다.
멜론과 지니뮤직은 작년 8월 자동 추천 서비스인 '포유'(For U)와 '지니 4.0 감성 큐레이션'을 각각 출시했다. 벅스는 이보다 훨씬 이른 2014년 8월부터 '뮤직4U' 서비스를 운영해왔다.
유료 웹툰 플랫폼(기반 서비스) 레진코믹스도 최근 자동 추천 유행에 동참했다.
지난달 중순 머신러닝(기계학습) 기반으로 사용자의 만화 선호도를 세부 분석해 적절한 인기작을 뽑아주는 '포유' 서비스를 시작한 것이다.
자동 추천이 빠르게 퍼지는 배경에는 '모바일 서비스의 정착'이 주요 원동력으로 거론된다. 화면이 작고 검색을 하기 불편한 스마트폰 환경에서는 사용자가 빨리 좋아하는 콘텐츠를 찾도록 해줘야 하기 때문이다.
대용량 사용자 정보를 분석하는 '빅데이터' 기술과, 이를 토대로 기계가 사람 취향을 파악하도록 학습시키는 AI 기술이 대거 보급된 것도 큰 영향을 미쳤다는 게 업계의 분석이다.
IT(정보기술) 업계의 한 관계자는 "대중에게 동일한 플레이 목록을 수동으로 보여주던 때와 달리 자동 추천은 더 다양한 콘텐츠를 더 많은 사람에게 노출할 수 있게 됐다. 콘텐츠와 소비자 사이의 접점을 넓히는 이런 장점 때문에 자동 추천의 인기는 계속 높아질 것으로 본다"고 내다봤다.
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