'당신의 취향', 포털은 안다 …네이버 vs 카카오

[아이뉴스24 오지영기자] 인터넷 포털의 개인 맞춤형 추천 기술이 날로 정교해지고 있다.

자체 개발한 인공지능(AI) 기반의 추천 기술을 적용, AI가 이용자의 취향을 지속적으로 학습하게 함으로써 날로 더욱 정확하고 개인화된 정보를 제공하고 있는 것. 관련 기술 고도화 경쟁도 뜨겁다.

24일 업계에 따르면 네이버와 카카오는 AI를 활용, 뉴스 및 콘텐츠 추천 기술을 지속적으로 고도화하고 기능 개편을 통해 개인 맞춤형 콘텐츠 제공을 강화하고 있다.

SNS의 활성화, 사물인터넷(IoT) 확산 등 하루에도 수많은 콘텐츠가 쏟아져 나오고 확산되면서 오히려 자신에 맡는 정보를 찾기 어려워 하는 이용자에게 필요한 정보를 알아서 찾아주고 만족도를 높이고 있는 것.

이를 위해 최근 단순히 빅데이터 기반의 추천에서 더 나아가 개인들의 반응과 사용패턴 등을 학습, 이를 바탕으로 개인의 취향에 맞는 콘텐츠를 추천하는 시스템으로 날로 진화하고 있다.

실제로 포털에 올라오는 뉴스 콘텐츠만 하루 평균 3만여 건에 달한다. 수많은 뉴스 중 개인의 관심 분야에 맞는 뉴스를 추천해주고 노출해주는 식이다.

이를 통해 자사 플랫폼의 콘텐츠 소비를 늘리고, 결국에는 콘텐츠 플랫폼으로서의 경쟁력을 강화하려는 전략인 셈이다.

◆카카오, AI 기반 추천 기술 적용 확대

카카오는 최근 AI 리포트 4호를 통해 카카오의 AI 추천 시스템 '토로스(TOROS)'의 작동 원리와 기반 기술을 상세히 공개했다.

토로스는 이용자들의 행동 패턴을 분석해 비슷한 관심을 가진 이용자들 간 유사 콘텐츠를 추천하는 협업 필터링(CF)과 콘텐츠 의미를 분석해 유사 콘텐츠를 추천하는 콘텐츠 기반 필터링(CB) 등 다양한 기술을 복합적으로 활용한 AI 기반 추천 기술이다.

예컨대 토로스가 적용된 카카오페이지에서 특정 작품을 보면 이와 연관된 작품을 추천해주는 것은 물론, 감상한 콘텐츠를 기반으로 좋아할만한 콘텐츠를 푸시알림으로 추천해준다.

또 추천 결과에 대한 반응을 다시 종합해 나이 및 성별에 따른 선호 작품을 실시간으로 계산, '고민없이 작품찾기' 섹션을 통해 제공한다. 다양한 기술을 활용해 보다 다양한 추천 서비스를 제공하는 것.

리포트는 "추천이 필요한 맥락에 따라 추천해야 하는 목적과 대상이 달라진다"며 "(다양한 기술을 사용하는 것은) 다양한 상황에 적절히 대응하기 위한 것"이라고 설명했다.

토로스는 현재 카카오페이지를 비롯해 다음뉴스·1Boon·브런치·다음웹툰·다음카페·카카오TV·카카오뮤직·카카오메이커스 등에 적용돼있다.

카카오는 지난 2015년 개발한 '루빅스(RUBICS)'를 통해서도 개인 맞춤형 추천서비스를 해오고 있다. 루빅스는 토로스와 같이 AI를 기반으로 추천 엔진이지만, 뉴스에 좀 더 특화된 강점을 가지고 있다.

루빅스는 모바일 기기를 기반으로 개인의 뉴스 소비 패턴을 실시간으로 분석, 개인별 관심사에 최적화된 뉴스를 다음 메인 뉴스에 노출해준다. 다음 뉴스 창을 들어갔을 때 이용자마다 다른 화면이 뜨는 것도 그 때문이다.

이 같은 개인 맞춤형 콘텐츠 추천은 실제로 이용자 수를 늘리고, 만족도를 높이는데도 효과적인 것으로 나타났다.

지난 3월 사이버커뮤니케이션학회의 루빅스 관련 연구 보고서는 "(루빅스 적용은) 다음 모바일 뉴스 서비스의 하루 총 클릭수를 높였고, 체류 시간 증가를 통해 다음 뉴스 서비스의 소비자 규모 자체를 키웠다"며 "노출되는 뉴스의 수를 늘려 뉴스의 다양성 제고에도 기여했다"고 분석했다.

카카오는 앞으로 AI 기반 추천 시스템을 카카오내비와 멜론 등의 서비스에도 확대 적용하고, 지속적으로 관련 기술 더욱 고도화할 계획이다.

◆네이버, 큐레이션 앱 '디스코' 출시, 'AiRS' 적용도 확대

네이버는 AI 추천 시스템 'AiRS(에어스)'를 네이버 서비스에 확대 적용했다. 또 개인 맞춤형 큐레이션 서비스 앱 '디스코(DISCO)'를 출시, 개인 취향에 맞는 콘텐츠 추천에도 공들이고 있다.

디스코는 AI 플랫폼 '클로바'의 추천 엔진이 활용, 앱을 실행하면 이용자가 좋아하는 콘텐츠들을 보여줄뿐만 아니라 같은 취향을 지닌 이용자들도 추천해 새로운 주제와 콘텐츠를 함께 즐기도록 돕는다.

이용자는 추천받은 콘텐츠에 대해 '좋아' 또는 '싫어'를 선택할 수 있고, 디스코의 추천 엔진은 이같은 이용자의 피드백을 계속적으로 학습해 이용자의 취향에 더욱 맞는 콘텐츠를 추천하게 된다. 디스코를 이용하면 할수록 자신의 취향에 맞는 콘텐츠 소비가 가능해지는 셈이다.

네이버는 AI 추천 시스템 AiRS의 적용 범위도 확대하고 있다. AiRS는 지난 3월 모바일 홈 뉴스 판과 연예, 스포츠, 경제 M 판에 적용된 데 이어, 이달 초 뉴스 판 내 '연재와 칼럼' 영역에도 시범 적용됐다.

AiRS는 300여 개의 연재와 칼럼 뉴스 묶음에서 개인의 관심사에 적합한 뉴스를 자동으로 추출, 관련도 높은 뉴스를 랭킹화해 추천해준다. 이용자는 네이버의 뉴스 판을 비롯한 서비스에서 AiRS 기반 추천을 통해 자신의 취향과 관심사에 맞는 콘텐츠를 볼 수 있다.

네이버 역시 AiRS 적용으로 콘텐츠 소비량 증대 효과를 보고 있다. 네이버에 따르면 AiRS 적용 이후 인당 소비되는 뉴스량은 이전 대비 약 17% 증가했으며, 동영상 소비량 역시 18%가량 증가했다.