다음 뉴스 서비스에 빅데이터 적용하니…

올해 초 다음은 모바일에서 더 많은 사용자들이 서비스를 사용하게 할 방법을 찾고 있었습니다. 다음 모바일 서비스에서 뉴스 콘텐츠 소비가 90% 이상을 차지하고 있기 때문에 개인 맞춤형 뉴스를 제공해 사용자 만족도를 높여 보기로 했습니다.

다음커뮤니케이션의 유창국 데이터 유닛장은 최근 서울 잠실 롯데호텔에서 개최된 '제11회 어드밴스드컴퓨팅컨퍼런스(ACC)에서 다음이 최근 분석기술을 사용해 뉴스추천서비스 시작하고 사용자들의 만족도를 높일 수 있었던 경험을 소개했다.

유창국 유닛장에 따르면 하루에 다음이 공급받는 뉴스는 2~3만 건에 달한다. 이 중 사용자 만족도를 살펴 봐서 누구나 다 좋아하는 콘텐츠를 골라 잘 보이는 곳에 위치시키는 것이 지금까지 다음이 해오던 뉴스 제공 방법이다.

그러나 대부분의 사람들이 좋아할 만한 뉴스를 제공하더라도 모든 사람을 만족시켰다고는 할 있을까? 이런 물음이 다음의 고민이었다.예컨대 한국 대 벨기에 전에 대한 결과나 예상을 다루는 콘텐츠는 남녀노소 불구하고 다 보고 싶어하는 콘텐츠다. 우리나라가 경기가 아닌 다른 국가들 간의 경기에 대한 콘텐츠는 어떨까? 모든 사람들은 아니지만 축구를 좋아하는 사람은 선호할 것이다. 이런 사람들에게는 더 많은 축구뉴스를 보길 원할 것이다.

유 유닛장은 PC에서는 검색이 편해서 원하는 콘텐츠를 쉽게 찾아보지만 모바일에서는 쉽지 않다며 개개인이 원하는 것들을 좀 더 보기 쉽게 추천이라는 서비스로 풀어보자고 생각했다고 말했다.

이렇게 해서 사용자들이 브라우저에서 뉴스를 소비했던 행태를 분석해서 맞춤화된 뉴스를 제공하는 서비스를 시작하게 됐다. 사용자가 어떤 뉴스를 봤고, 얼마나 오래 봤고 , 그 뉴스가 어떤 주제를 담고있느냐 등을 고려해서 추천하고 있다. 또 한번 본 뉴스는 다시 보이지 않도록 추천 영역 뉴스를 소비하고 20분 후에 다시 보면 새로운 내용들로 채워져 있도록 시스템을 만들었다.

그는 실제 추천이라는게 피쳐링된 콘텐츠에 만족하지 못하는 사람들의 만족도를 높여 줄 수 있다고 생각했고 클릭도 높아질 것이라는 가정이 있었다며 가정처럼 추천을 안하고 같은 영역에서 콘텐츠를 내보내면 CTR(노출대비 클릭률)이 15-20% 됐는데 추천 후에는 25-30%로 높아졌다고 말했다.

유 유닛장은 앞으로는 나와 유사한 사람들은 어떤 콘텐츠를 보는지, 뉴스뿐 아니라 무엇을 검색하는지, 카페에서 어떤 활동을 하는지 등도 반영할 계획이라고 말했다.