사람들은 나와 다른 타인이 좋아하는 콘텐츠가 무엇인지 얼마나 관심이 있을까?  이런 콘텐츠를 분류하여 보여준다면 타인의 취향을 참고삼아 새로운 콘텐츠를 선택할 수 있을까?

 

이러한 방식의 서비스로는 개인화(Personalization)와 추천(Recommedation) 기능이 대표적이다. 

 

개인의 이용 정보를 가공하여 그 개인이 좋아할만한 콘텐츠를 제안하는 것이 개인화, 또는 맞춤형(Customzing) 이라고 부른다.   단순히 개인의 정보만을 가공하여 사업자가 특정 콘텐츠를 제안하는 단순한 방식에서 타인의 정보를 매칭하여 제공하는 방식등으로 다양화되고 있다.    

 

사업자들에게 추천이나 개인화 기능은 더 많은 콘텐츠 소비를 자극하거나 사이트의 방문 빈도를 높이는 역할을 한다. 

 

온라인 미디어의 대표적인 추천 서비스는 넷플릭스를 꼽는다.  앞서 설명한 쇼핑몰의 추천 기능이 공급자가 마케팅 측면에서 도입한 서비스라면 넷플릭스의 추천 서비스는 이용자들의 시청 이력을 추천 알고리즘으로 만들어 시청량이 증가할수록 추천 콘텐츠도 다양해진다. 

 


그런데 넷플릭스의 추천 서비스가 인기를 얻고 있는 이유는 알고리즘의 독특성도 있지만 또 다른 문화적 배경이 있다.  영화 콘텐츠를 구작에서 신작까지 다양하게 시청하는 소위 롱테일(longtail) 소비 문화가 그것이다.  만일 한국에서 추천한 영화가 60년대 출시한 돌아온 해병이었다면 시청할 이용자들이 얼마나 될까? 

 

특정 서비스에 가입된 이용자들의 데이터를 개인화나 추천에 활용하던 방식이 이전 방식이라면 최근에는 외부의 소셜 네트워킹 서비스를 링크하는 방식으로 변화하고 있다.

 

미국에서는 최근 몇가지 주목할만한 움직임이 있다. 

 

구글은 최근 영화 추천 서비스인 Fflick 1천만달러에 인수했다.  Fflick는 이용자들의 트위터 피드를 활용하여 영화를 추천하고 극장 티켓 예약이나 넷플릭스의 링크를 제공한다.  구글은 Fflick 를 유투브와 구글TV등 영상 서비스와 결합할 것이다.

 

 

또하나는 영상 검색 서비스와 소셜TV 서비스를 제공하는 Clicker.com은 페이스북 ID를 자사 페이지에 전면적으로 결합하고 페이스북 이용자들의 영상 선호 데이터(Like) 를 바탕으로 <Cliker Predict> 서비스를 제공한다.

 

넷플릭스는 최근 페이스북을 추천 서비스와 결합하여 제공할 준비를 마쳤다.  넷플릭스는 DVD 대여가 핵심 서비스로 가정(home) 을 서비스 단위로 한다.  페이스북을 결합한다는 것은 가정 안에 다양한 가족 구성원의 페이스북 계정을 끌어내어 넷플릭스 이용을 개인화 시키는 계기가 될것이다.  넷플릭스의 스트리밍 서비스가 더욱 활발하게 이용될 수 있을 것으로 보인다.

 

트위터에는 영상에 대한 의견(선호와 비선호)들이 실시간으로 흘러다닌다.  현재적 정보가 개인화에 가치있는 정보로 활용될 수 있다.  반면 페이스북은 영상 추천과 관련된 어플리케이션이 결합되어 이용자들의 소셜 그래프를 영상 콘텐츠의 다양한 기호도로 전환시킨다.  페이스북이 만들어낸 소셜 그래프 안에는 트위터와는 달리 다양한 콘텐츠 장르가 포함되어 있다.  

 

소셜을 결합한 영상 미디어는 이용자들의 콘텐츠 시청 정보(나는 지금 시크릿 가든을 보고 있다! 나는 평양성을 좋아한다)를 소셜 네트워킹 안으로 밀어넣어 그것이 다시 자사 사이트로 회귀하는 선순환을 만들어 낼 수 있다.  

 

이렇게 트위터와 페이스북을 개인화에 활용하려는 시도는 영상 소비를 소셜화 시키는데 일조할 수있다.  영상 서비스간의 치열한 경쟁 속에서 개인화와 추천 기능은 일종의 넛지 역할을 할것이다.  나도 모르는 사이에 이 서비스를 지속적으로 방문하게 되는..

 

그러나 문제가 없는 것은 아니다.  트위터와 페이스북에서 오고가는 스트림 중에서 영상과 관련된 이슈가 얼마나 될까?  트위터는 점차 뉴스 플랫폼화 되어가고 있고 페이스북은 개인간의 네트워킹과 다양한 어플리케이션, 기업의 팬페이지가 어울어져 메시지가 너무 산만하게 흩어지고 있다.

 

국내에는 트위터, 페이스북 이외에도 미투데이, 요즘, 아임인 등 다양한 소셜네트워킹 서비스들이 치열하게 경쟁하고 있다.  이 모든 서비스를 영상 미디어 안에 섞어 놓으면 완벽한 개인화가 이루어지는 것일까?  

 

결국, 소셜을 영상 미디어에 결합하려는 시도는 트위터나 페이스북을 기계적으로 엮어내려는 방식으로는 성공하기 어려울 것으로 보인다.   

자신의 경험과 타인의 경험을 일체화 시키려는 것이 개인화된 추천
(personalized recommendation) 의 결과물이다.   이용자들은 나와 유사한 생각, 또는 내가 모르는 전문적 의견, 전혀 몰랐던 숨겨진 정보를 발견하고 놀라워 해야 한다.  개인화로 성공하기 위한 해법은 무엇일까?

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WRITTEN BY
jeremy797
제레미는 '업'으로는 미디어로 먹고살며 IT의 미래를 고민한다. '생'으로는 여행, 운동, 걷기, 캠핑, 커피, 독서 등등을 즐긴다. 제레미의 '생각저장소' 는 '업'에 관한 고민과 소소한 일상을 모두 담고있다. jeremy797@gmail.com / twitter : @comi10

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