유튜브 직원이 알려주는: 유튜브 알고리즘 작동 원리와 최적화 방법

유튜브 알고리즘은 사용자가 보는 영상의 70%를 결정할 정도로 강력합니다. 2022년 설문조사에 따르면 유튜브 알고리즘의 중요성을 이해하는 것은 필수적입니다. 아래에서는 유튜브 알고리즘의 작동 원리와 이를 최적화하는 방법에 대해 자세히 설명합니다.

유튜브 알고리즘 원리

유튜브의 알고리즘은 사용자 개인화와 영상 실적을 기반으로 추천합니다.

사용자 개인화

유튜브는 사용자의 개인화된 경험을 제공하기 위해 다양한 데이터를 분석합니다. 이 과정에서 시청자의 행동 패턴을 분석하여 선호도를 파악합니다.

시청자가 선택한 영상: 어떤 영상을 클릭하고 시청하는지 분석합니다.

무시한 영상: 클릭하지 않거나 관심을 보이지 않은 영상을 분석합니다.
스킵한 영상: 영상을 시청하다가 중간에 스킵하거나 종료한 경우를 파악합니다.
채널이나 토픽 시청 빈도: 특정 채널이나 주제를 얼마나 자주 시청하는지 분석합니다.

영상 실적

유튜브는 영상의 실적을 평가하여 추천 알고리즘에 반영합니다.

시청자 추천 시 선택 여부: 추천된 영상을 클릭하여 시청하는지 여부를 파악합니다.
평균 시청 지속 시간: 영상을 시청하는 평균 시간을 계산합니다.
평균 시청 지속 시간 비율: 영상의 전체 길이에 대한 평균 시청 시간을 비율로 계산합니다.

유튜브는 사용자가 시청을 완료한 후 설문조사나 좋아요 등의 피드백을 통해 사용자가 해당 영상을 즐겼는지 점검합니다. 목표는 각각의 사용자에게 가장 좋아할 만한 영상을 매칭시켜주는 것입니다.

유튜브 알고리즘 원리 변화 추이

유튜브 알고리즘은 시간이 지남에 따라 여러 차례 변화해왔습니다. 이러한 변화는 사용자 경험을 개선하고 보다 질 높은 콘텐츠를 제공하기 위한 노력의 일환입니다.

2005년 ~ 2011년: 초기에는 클릭과 조회수를 최적화하는 방향으로 발전했습니다. 그러나 이는 어뷰징과 같은 문제로 인해 사용자 경험을 저하시켰습니다.
2012년: 시청 시간을 중시하는 방향으로 전환되었습니다. 이는 유튜브 콘텐츠의 혁신적인 변화를 가져왔고, 다양한 장르의 동영상이 등장하는 계기가 되었습니다.
2015년 ~ 2016년: 사용자 만족도를 직접 측정하기 시작했습니다. 좋아요, 싫어요, 공유와 같은 직접적인 반응을 중요하게 여기며, 유튜브 추천 시스템의 일부를 설명하는 백서도 발표되었습니다.

유튜브의 3가지 추천 알고리즘과 4R

시청자의 시청 이력

유튜브는 시청자의 시청 이력을 기반으로 추천 영상을 결정합니다.

시청자의 과거 시청 동영상: 과거에 시청한 동영상을 기반으로 유사한 콘텐츠를 추천합니다.
함께 시청한 동영상: 다른 사용자들이 함께 시청한 동영상을 분석하여 추천합니다.
채널이나 주제에 대한 시청 빈도: 특정 채널이나 주제에 대한 시청 빈도를 파악하여 추천합니다.

채널 영상 실적 (관심도 x 참여도 x 만족도)

유튜브는 채널의 실적을 평가하여 추천 알고리즘에 반영합니다.

영상 클릭률: 사용자가 영상을 클릭하여 시청하는 비율을 분석합니다.
평균 시청 지속 시간/평균 조회율: 사용자가 시청을 시작한 후 계속 머물러 참여했는가를 파악합니다.
좋아요와 싫어요 수, 사용자 설문조사: 사용자가 동영상을 재미있게 시청했는지 만족도를 파악합니다.

기타 원리: 외부적 요인

유튜브는 외부적 요인도 고려하여 추천 알고리즘을 최적화합니다.

사용자의 관심도와 사용자 규모: 특정 주제에 대한 관심도와 사용자의 규모를 고려합니다. 예를 들어, 축구에 대한 관심은 글로벌하게 높지만, 골프는 특정 지역에서만 인기가 있을 수 있습니다.
채널별 경쟁: 내 채널의 실적이 우수하더라도 타 채널의 동영상 실적이 더 높다면 노출 수가 적게 발생할 수 있습니다.
계절성 요인: 방학, 코로나, 대선 등 계절성 이슈에 따라 트래픽 변동이 발생할 수 있습니다.

영상 노출에 영향을 주는 4R (Responsibilities)

유튜브는 영상 노출에 영향을 미치는 4R 원칙을 적용합니다.

Raise (우선순위): 주요 방송사 등 공신력 있는 채널의 콘텐츠에 우선순위를 부여합니다.
Reduce (방지): 정책 위반 가능성이 있는 콘텐츠의 확산을 방지합니다.
Remove (삭제): 커뮤니티 가이드라인을 위반한 콘텐츠를 삭제합니다.
Reward (보상): 수익 창출 기준을 충족하는 콘텐츠에 보상을 제공합니다.

유튜브 검색, 홈, 추천 영상 알고리즘 정리

유튜브 검색 알고리즘

유튜브 검색 알고리즘은 사용자가 입력한 검색어에 대해 관련성 높은 동영상을 노출합니다.

관련성: 검색어와 관련된 제목, 태그, 콘텐츠, 설명을 분석합니다.
참여도: 시청 시간, 시청 비율, 좋아요, 댓글, 공유 등을 분석합니다.
품질: 특정 주제에 대한 채널의 권위와 신뢰성을 평가합니다.
시청자 검색 및 시청 기록: 사용자의 검색 및 시청 기록을 기반으로 관련성을 평가합니다.

동영상을 검색에 노출시키는 방법

동영상을 검색에 노출시키기 위해 다음과 같은 방법을 활용할 수 있습니다.

제목과 설명에 관련성이 높은 검색어 사용: 검색어와 관련성이 높은 제목과 설명을 사용하여 검색 결과에 노출될 확률을 높입니다.
검색 키워드를 고려한 자세한 설명문 작성: 설명문에 검색 키워드를 포함하여 자세히 작성합니다.
설명의 첫 줄에 시청자 관심 정보를 포함: 클릭율을 높이기 위해 설명문의 첫 줄에 시청자가 관심을 가질 만한 정보를 포함합니다.
인기 동영상과 계절성 주제 공략: 인기 있는 동영상과 계절성 주제를 공략하여 검색 노출을 극대화합니다.
다국어 자막 제목 및 설명 추가: 다국어 자막과 설명을 추가하여 글로벌 검색 노출을 노립니다.
어뷰징 금지: 어뷰징을 통한 클릭 유도는 장기적으로 채널에 악영향을 미칠 수 있으므로 주의합니다.
타임스탬프 사용 검토: 메타데이터에 타임스탬프를 추가하여 사용자 편의를 증대합니다.

홈화면 (Home Screen)

유튜브 홈화면은 사용자가 유튜브 앱을 열거나 웹사이트에 처음 접속할 때 표시되는 화면입니다.

맞춤 추천: 사용자의 시청 및 검색 기록을 기반으로 관련성이 높은 동영상을 추천합니다.
구독 채널의 새 동영상: 사용자가 구독한 채널의 새로운 동영상이 표시됩니다.
비슷한 관심사 사용자가 시청한 동영상: 유사한 관심사를 가진 사용자가 시청한 동영상이 추천됩니다.

홈화면에 표시되는 동영상 선정 기준

Performance (성과): 사용자 참여와 비슷한 사용자의 영상에 대한 만족도를 분석합니다.
Personalization (개인화): 사용자의 시청 기록 및 검색 기록을 기반으로 맞춤 설정을 적용합니다.