알고리즘 추천 시스템 [넷플릭스 #4]

넷플릭스는 다른 경쟁 동영상 서비스에 비해 콘텐츠 수가 적습니다.

하지만 사용자는 점점 더 늘어나고 있는데요. 비결이 무엇일까?

바로 빅 데이터를 적극 활용한 것입니다.

시청자에게 영상을 본 뒤 별점을 매기게 하고 시청자의 선호 영상을 분석해서 다음 영상을 알아맞히는 추천 알고리즘 시스템을 도입합니다. 덕분에 쓸데없이 많은 콘텐츠보다는 적지만 유용한 콘텐츠를 확보하게 됩니다.

 

2013년, 넷플릭스가 직접 제작한 드라마 하우스 오브 카드 이 드라마는 시청자들의 빅 데이터를 분석하여 원하는 연출 스타일과 좋아하는 배우를 예측했습니다.

데이비드 핀처 감독의 연출과 케빈 스페이시가 주연을 맡는 것을 시청자들이 좋아한다는 결과가 나오게 됩니다. 그리고 사람들이 주말에 드라마를 몰아서 보고는 주변에 입소문을 잘 낸다는 사실을 파악하고는 한 시즌을 한꺼번에 몽땅 공개하는데요.

드라마를 본 시청자의 85%가 만족하는 초대박 콘텐츠가 탄생합니다. 이 때문에 인공지능이 시나리오를 쓰는 게 아니냐? 하는 루머까지 등장했는데 당연히 이것은 사실이 아닙니다.

 

하우스 오브 카드 대박나자 더 적극적으로 콘텐츠 제작에 나서기 시작했습니다.

2014년에 제작된 마르코 폴로는 시즌 당 9000만 달러 우리 돈으로 약 1000억 원을 투자한 드라마인데, 이 정도면 HBO의 왕좌의 게임과 맞먹는 규모라고 합니다.