유튜브 알고리즘은 유튜브에서 제공하는 사용자 정의된 비디오 추천 기능으로, 사용자들이 볼만한 동영상을 추천하고 시청 경험을 개선하기 위해 사용됩니다. 유튜브 알고리즘은 사용자의 시청 기록, 검색어, 좋아요/싫어요, 채널 구독 정보 등 다양한 정보를 수집하여 이를 기반으로 동영상을 추천합니다.
유튜브 알고리즘의 원리는 크게 3가지로 요약할 수 있습니다.
관찰 기반 추천(observational recommendation): 사용자의 시청 이력을 분석하여 비슷한 취향과 관심사를 가진 사용자들이 시청한 비디오를 추천합니다. 이를 위해 유튜브는 각 사용자의 시청 이력과 동영상에 대한 메타데이터를 수집하고 분석합니다.
콘텐츠 기반 추천(content-based recommendation): 사용자가 시청한 비디오와 유사한 내용과 키워드를 가진 다른 비디오를 추천합니다. 이를 위해 유튜브는 동영상의 제목, 설명, 태그 등을 분석하여 유사한 콘텐츠를 가진 비디오를 추천합니다.
협업 필터링 추천(collaborative filtering recommendation): 사용자들의 시청 이력을 기반으로 비슷한 취향을 가진 사용자들끼리 그룹을 만들어 비디오를 추천합니다. 이를 위해 유튜브는 사용자의 시청 이력과 좋아요/싫어요, 구독 정보 등을 분석하여 사용자들을 그룹화하고, 그룹 간 비디오 추천을 수행합니다.
이러한 방식으로 유튜브 알고리즘은 사용자의 취향과 관심사에 맞는 동영상을 추천하고, 사용자 경험을 개선합니다. 단, 이러한 추천 방식은 유저의 편향성을 강화할 수 있으며, 서로 다른 의견에 노출되는 기회를 감소시킬 수 있기 때문에, 유튜브 사용자는 항상 다양한 시각과 의견을 참고하며, 적극적으로 탐색하고 생각하는 습관을 가지는 것이 좋습니다.