10분 만에 AI 추천 엔진 이해하기

2022년 말부터 AI 혁명이 시작되었지만, 많은 사용자는 여전히 '챗GPT'와 '자율 주행 자동차'를 대표적인 AI 서비스로 인식하고 있습니다.

AI는 이미 우리의 일상에 깊숙이 들어와 있습니다. 모바일 기기에서 생체 인식으로 잠금을 해제하고, 사진의 배경을 수정하며, 가장 널리 경험하는 AI 사용 사례는 온라인 광고입니다. 과거 광고의 높은 비용을 감수할 필요가 없어진 상황에서, AI 기반의 개인 맞춤형 기능성 광고가 대세를 이루고 있습니다.

이커머스 또한 마찬가지로 AI로 작동하며, 소셜 미디어에서 제공되는 모든 콘텐츠는 AI가 결정합니다. 사용자에게 적합한 사람과 콘텐츠를 추천하고, 개인화된 메시지와 태그를 제공합니다.

‘AI 추천 엔진’은 머신러닝을 통해 사용자 행동 데이터를 분석하고 맞춤형 추천을 제공합니다.

추천 엔진은 사용자에게 콘텐츠를 개인화하여 제안하며, 맥킨지 연구에 따르면 개인화된 경험이 고객 확보 비용을 최대 50% 절감하고, 매출을 5~15% 증가시키며, 마케팅 ROI를 10~30% 향상시킨다고 합니다. 향후 5년 내에 추천 엔진 시장은 3배 성장할 것으로 예상됩니다.

추천 엔진의 작동 원리를 이해해 보겠습니다.

AI 추천 엔진 구성의 5단계

추천 엔진은 일반적으로 다음 5단계로 구성됩니다.

1. 데이터 수집(Collect and Ingest)

추천 엔진의 첫 단계는 사용자 데이터를 수집하고 해석하는 것입니다. 사용자가 남기는 명시적(explicit) 데이터와 암시적(implicit) 데이터가 이 과정에서 사용됩니다.

• 명시적 데이터: 사용자 리뷰와 평점 등 사용자의 직접적 행동 데이터를 포함합니다.
• 암시적 데이터: 클릭, 구매 기록 등 사용자의 행동에서 자동으로 수집된 데이터입니다.

추천 엔진은 데이터를 사용하여 비슷한 특성을 가진 사용자와의 비교를 통해 행동을 예측합니다.

2. 데이터 저장(Store)

수집된 데이터는 스토리지 솔루션에 저장되며, 데이터의 특성과 유형에 맞는 저장 방법이 선택됩니다.

3. 데이터 분석(Analysis)

분석은 머신러닝 알고리즘을 통해 데이터에서 패턴을 추출하는 과정입니다. 분석의 유형은 실시간, 실시간에 가까운 분석, 배치 분석으로 나뉘며 각기 다른 용도로 활용됩니다.

• 실시간 분석: 즉각적인 추천이 필요한 데이터 처리에 유용합니다.
• 실시간에 가까운 분석: 약간의 지연이 허용되는 경우에 적합합니다.
• 배치 분석: 대량의 데이터가 준비되는 데 시간이 걸리는 경우에 사용됩니다.

4. 데이터 필터링(Filter)

필터링은 추천 엔진에서 가장 중요한 단계로, 분석된 데이터 중 가장 관련성이 높은 항목을 선택합니다. 협업 필터링, 콘텐츠 기반 필터링, 하이브리드 필터링의 세 가지 방법이 사용됩니다.

5. 피드백 루프 (Feedback)

마지막 단계는 피드백 루프를 통해 추천 시스템 결과를 정기적으로 평가하고 개선하는 과정입니다.

AI 추천 엔진의 이점과 개선

AI 추천 엔진은 사용자 경험 극대화 및 비즈니스 수익성 향상에 기여합니다. 구체적인 이점은 다음과 같습니다.

추천 엔진의 5가지 이점

1. 콘텐츠 관련성 증가 - AI 추천 엔진은 적절한 데이터를 찾으며 사용자 참여를 유지합니다.

2. 고객 기대치 향상 - 맞춤형 콘텐츠 제공으로 사용자 경험을 고유하게 만듭니다.

3. 미결정 고객 지원 - 사용자가 선택할 수 있도록 가이드 역할을 합니다.

4. 아이템 가시성 개선 - 새로운 아이템을 발견할 기회를 제공합니다.

5. 수익률 향상 - 관련 상품 제안이 수익을 높입니다.

3가지 개선점(또는 문제점)

1. 비용과 복잡성 증가 - 데이터 분석 및 필터링의 지속적인 필요성.

2. 복잡한 시스템 아키텍처 필요 - 성능 저하 없이 확장 가능해야 합니다.

3. 오류 추천 - 알고리즘이 부정확한 추천을 할 수 있습니다.

AI 추천 엔진은 이커머스, 소셜 미디어, 엔터테인먼트 등 다양한 분야에 적용되고 있으며, 올바르게 구현하면 사용자 경험을 크게 향상시킬 수 있습니다.

여러분은 어떤 추천 엔진을 통해 이 글에 도달했나요? 그 추천 엔진은 정말 유용합니다.

<원문>

10분 만에 "AI 추천 엔진" 이해하기