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1997년 8월 창립한 넷플릭스는 온라인‧우편 DVD 대여 사업으로 시작했지만, 10월 기준 전세계 유료가입자 1억9300만명을 보유한 시가총액 258조원에 달하는 글로벌 온라인동영상서비스(OTT) 플랫폼으로 성장했다.

넷플릭스가 성공한 배경에는 여러 이유가 있으나, 대표적으로는 개인 맞춤형 추천 시스템을 꼽을 수 있다. 여기에는 인공지능(AI), 머신러닝, 빅데이터 분석 등 정보통신기술(ICT)이 사용된다.

앞서, 넷플릭스는 DVD 대여 사업을 전개하던 2000년 시네매치(Cinematch)라는 추천 시스템을 선보였고, 2006년부터 매년 100만달러(한화 약 11억1300만원) 상금을 걸고 알고리즘 콘텐츠트인 ‘넷플릭스 프라이즈’ 대회를 열고 있다. 2007년부터 현재 우리가 알고 있는 비디오 스트리밍 사업에 돌입했다.

넷플릭스가 OTT 사업에 뛰어들면서 비디오 시장은 변화했다. 블록버스터라는 미국 기업은 시장의 변화에 밀려 도태되고 결국 파산했다. 디즈니를 비롯해 HBO, 애플tv, NBC유니버설 등 다양한 스트리밍 서비스 강자들이 등장했다. 동시에 넷플릭스는 2010년부터 글로벌 진출을 시작, 6년여만에 190여개국으로 영토를 넓혔다. 2016년 1월에는 한국에도 상륙했다.

이와 함께 넷플릭스는 추천 시스템을 계속 발전시켰다. 전세계에서 쏟아지는 방대한 데이터를 통해 사용자 행동을 수집한 넷플릭스는 인공지능(AI) 기반 고품질 추천 시스템을 확보하게 됐다. 이를 통해 넷플릭스는 전세계 누구를 타깃으로 무엇을 광고할지 결정하고, 사용자 취향과 행동정보를 추출해 콘텐츠를 추천한다. 의사결정 상당수는 데이터에 의존하고 있다는 설명이다.

넷플릭스가 개인 맞춤형 추천 시스템에 집중하고 고도화하는 이유는 무엇일까? ‘90초’ 내 승부가 결정되기 때문이다. 이용자는 넷플릭스 화면에서 무엇을 볼지 결정하는 데 90초 정도가 소요된다. 하나의 콘텐츠 이미지에 평균 1.8초를 소비해 시청 여부를 판단하는데, 90초 내 볼 만한 콘텐츠를 찾아내지 못하면 이탈한다는 설명이다. 이런 상황이 반복되면 구독을 해지하게 돼 가입자를 잃게 된다.

‘넷플릭스 인사이트’ 저자인 SK텔레콤 고문인 이호수 박사는 최근 온라인으로 열린 ‘2020 차세대 미디어대전’을 통해 “넷플릭스 매출은 구독료가 전부인 만큼, 고객 한 명을 잃는다는 것은 어마어마한 타격”이라며 “넷플릭스는 개인 추천 정확도를 중요하게 여기고 있으며, 그 결과 사용자가 시청하는 콘텐츠 80%는 추천 기반으로 이뤄지고 있다”고 말했다.

이어 “넷플릭스는 협업 필터링, 콘텐츠 기반 필터링, 하이브리드, 앙상블 모델 등 100개 이상 추천 알고리즘을 혼합해 사용하고 있다”며 “개인이 보는 화면 구성과 아트워크, 평점 예측 등에도 기계학습을 적용하고 있다”고 덧붙였다.

넷플릭스 추천 시스템을 비롯해 오리지널 콘텐츠 기획‧제작, 인기‧흥행 예측, 마케팅비용 효율성을 따질 때도 AI를 활용한다.

일례로, 넷플릭스는 2013년 하우스오브카드를 오리지널 콘텐츠로 선보였는데, 회원 데이터를 분석해 선호 장르, 감독, 연기자를 파악한 후 내린 결정이었다. 넷플릭스는 데이터 분석으로 흥행 예측을 확신했기 때문에 2개 시즌, 26개 에피소드 제작에 1억달러를 투자했다. 이는 기존 관행을 뒤엎는 파격적인 결정이다. 당시 넷플릭스는 이를 크게 광고하지 않았음에도, 공개 3개월만에 300만명 가입자 증가 효과를 봤다.

또한, 넷플릭스는 메타데이터와 태그를 통해 7만7000여개 마이크로장르, 2000개 취양그룹을 구분한다. 예를 들어 로맨스 콘텐츠에도 첫사랑, 비극적 사랑, 짝사랑, 결혼, 불륜, 금지된 사랑 등 다양한 태깅 작업을 실시한다. 이는 콘텐츠 분석 전문가에 의해 생성된다. 넷플릭스가 추천 정확성이 뛰어난 이유 중 하나다. 아울러, 같은 콘텐츠라도 보는 사람에 따라 다른 대표 화면을 보여준다.

이 박사는 “넷플릭스는 모든 의사결정을 데이터 기반으로 진행하는 확고한 원칙이 있으며, AI는 인간 보조 역할이라는 실용적 접근 방식을 채택하고 있다”고 전했다.

[최민지 기자 블로그=ICT 엿보기]