카카오, 다음·멜론·웹툰 AI 추천 확대

[아이뉴스24 민혜정 기자] 카카오가 포털 사이트(다음), 음악 콘텐츠(멜론), 웹툰(픽코마) 등 주요 콘텐츠 서비스에 인공지능(AI) 추천 시스템을 강화한다.

방대한 데이터를 활용하기 위해 검색이 나타났다면 이후 등장한 추천 기술은 개인 맞춤형 콘텐츠까지 제공할 수 있기 때문이다.

4일 카카오는 한남 오피스에서 '카카오 AI 미디어 스터디 추천엔진' 행사를 열었다.

김광섭 카카오 추천팀장은 "추천 시스템은 데이터를 소비하는 새로운 방식을 제안한다"며 "무엇을 원하는지 설명하기 힘들더라도 적합한 데이터를 제시하는 기술"이라고 강조했다.

카카오는 3분기께 포털 다음에 추천으로 이뤄진 별도 공간을 만들 예정이다. 이는 현재 뉴스, 스포츠, 연예 등 관심사 탭에만 적용돼 있는데 이를 확대하겠다는 전략이다.

음악 서비스인 멜론 추천도 고도화될 예정이다. 카카오는 음악 추천 고도화를 위해 국내외 대학 2곳과 산학협력을 진행하고 있다. 연내 더욱 발전된 형태의 개인화된 추천이 적용될 예정이다.

카카오재팬이 일본에서 서비스 중인 모바일 만화 플랫폼 '픽코마'에는 지난해 12월 콘텐츠 더보기 추천이 적용돼 콘텐츠 영역의 1인당 클릭이 150% 증가했다. 2분기 내 픽코마 콘텐츠 전반으로 확대 적용돼 개인화된 추천을 제공할 예정이다.

카카오는 이미 추천 엔진(시스템) 적용 후 서비스 활용도가 높아졌다.

지난 2015년 6월 추천엔진을 도입한 다음 모바일 메인뉴스는 도입 후 총 클릭수 130%, 체류시간 60%, 이용자 수 45%가 늘었다. 지난해 초 추천엔진을 적용한 카카오페이지 역시 연관 작품에 대한 열람, 작품 구독, 구매 등이 기존보다 50~70% 높아졌다.

AI 추천 기술은 크게 협업 필터링과 콘텐츠 기반 필터링으로 나뉜다. 이 두가지 방식은 각각 장점과 한계가 있어 단독으로 사용하지 않고 혼용하거나 다른 방식의 추천 기술과 함게 사용한다.

협업 필터링은 이용자의 콘텐츠 사용 패턴을 분석해 추천하는 방식이다. 사용자의 클릭, 좋아요·싫어요, 별점·평점 등의 기호 데이터를 사용해 추천해준다. 콘텐츠 사용 패턴이 비슷한 사람들이 서로 비슷한 선호를 가지고 있다고 가정하고 추천을 진행한다.

콘텐츠 기반 필터링은 콘텐츠 자체의 내용을 분석해 유사한 콘텐츠를 찾는 기술이다. 특정 가수의 음악을 좋아하는 사람에게 그 가수와 비슷한 분위기를 가진 가수를 추천해주거나 축구 뉴스를 좋아하는 사람에게 월드컵 소식을 추천해주는 개념이다.

김광섭 팀장은 "협업 필터링은 이용자 반응에 기반해 친숙한 콘텐츠를 찾아준다"면서도 "새 콘텐츠를 추천할 방법이 없고 다양성이 떨어진다"고 말했다.

이어 "콘텐츠 필터링은 인기 편향 문제가 협업필터링보다 자유롭고, 새로운 콘텐츠도 추천할 수 있다"면서도 "기술 난이도가 높고 비용도 많이 든다"고 덧붙였다.

카카오는 한꺼번에 다양한 콘텐츠를 추천하기 힘든 AI 스피커에 적합한 추천 방식을 찾는 데도 고민 중이다.

김광섭 팀장은 "현재 추천 기술을 AI 스피커에도 잘 녹여내는데 집중하고 있다"며 "새로운 방식을 고민 중"이라고 말했다.