출처 : SONOW
첫 번째 이유: 사용자 행동 데이터의 부정적 신호
추천 알고리즘이 콘텐츠를 외면하는 가장 큰 이유는 '사용자 행동 데이터의 부정적 신호'다. 알고리즘은 사용자들이 콘텐츠와 어떻게 상호작용하는지를 실시간으로 모니터링하며, 이 데이터를 바탕으로 추천 여부를 결정한다. 클릭률이 평균 이하이거나, 클릭 후 즉시 이탈하는 '포고스틱킹' 현상이 많이 발생하거나, 체류시간이 짧으면 알고리즘은 해당 콘텐츠를 '사용자가 원하지 않는 내용'으로 분류한다.
특히 중요한 지표는 '완료율'이다. 영상의 경우 끝까지 시청하는 비율, 글의 경우 스크롤을 통해 끝까지 읽는 비율이 낮으면 품질이 떨어진다고 판단한다. 연구에 따르면 완료율이 30% 미만인 콘텐츠는 추천 알고리즘에서 급격히 배제되며, 50% 이상을 유지해야 안정적인 추천을 받을 수 있다.
'참여도 부족'도 치명적이다. 좋아요, 댓글, 공유 등의 적극적 참여가 부족하면 알고리즘은 콘텐츠가 사용자들에게 감정적 반응을 불러일으키지 못한다고 판단한다. 단순 조회나 클릭을 넘어서 능동적인 참여를 유도하지 못하는 콘텐츠는 수동적 소비로만 인식되어 추천 우선순위가 낮아진다.
'반복 시청 부족'도 문제가 된다. 사용자가 한 번 보고 끝이 아니라 여러 번 보거나, 나중에 다시 찾아보는 콘텐츠일수록 가치가 높다고 평가받는다. 북마크나 저장 기능 사용률, 재방문율 등이 모두 이 지표에 포함된다.
두 번째 이유: 콘텐츠 품질과 독창성 부족
알고리즘은 점점 더 정교해져서 콘텐츠의 실질적 품질을 평가할 수 있게 되었다. '중복성이 높은 콘텐츠'는 가장 먼저 걸러진다. 이미 인터넷에 유사한 내용이 많거나, 다른 소스에서 가져온 내용을 재가공한 것에 불과하다면 추천받기 어렵다. 특히 AI 도구로 대량 생성된 콘텐츠들은 패턴이 비슷해서 쉽게 탐지되고 제외된다.
'표면적 정보 제공'도 문제다. 깊이 있는 분석이나 독창적 관점 없이 누구나 알 수 있는 뻔한 정보만 나열하면 부가가치가 낮다고 판단된다. 검색하면 쉽게 찾을 수 있는 수준의 정보로는 추천 알고리즘의 선택을 받기 어렵다.
'전문성 부족'도 중요한 요인이다. 특히 YMYL(Your Money or Your Life) 분야에서는 작성자의 전문성과 권위성이 크게 중시된다. 의료, 금융, 법률 등의 분야에서 전문 자격이나 경험이 부족한 사람이 작성한 콘텐츠는 아무리 잘 써도 추천받기 어렵다.
'업데이트 부족'도 문제가 된다. 오래된 정보를 그대로 두거나, 변화하는 트렌드를 반영하지 않는 콘텐츠는 시의성이 떨어진다고 평가받는다. 정기적인 업데이트와 최신 정보 반영이 없으면 추천 우선순위가 계속 떨어진다.
세 번째 이유: 타겟 오디언스 불일치와 개인화 실패
현대의 추천 알고리즘은 고도로 개인화되어 있어서, 각 사용자의 관심사와 행동 패턴에 맞는 콘텐츠를 찾으려 한다. '타겟 오디언스가 불분명한 콘텐츠'는 이 과정에서 배제된다. 너무 광범위한 주제를 다루거나, 특정 그룹을 겨냥하지 않은 콘텐츠는 알고리즘이 누구에게 추천해야 할지 판단하기 어려워한다.
'일관성 부족'도 개인화를 방해한다. 평소에 요리 콘텐츠를 만들던 크리에이터가 갑자기 주식 투자에 대해 이야기하면, 기존 팔로워들의 관심도 떨어지고 새로운 타겟에게도 전문성이 부족해 보인다. 이런 일관성 부족은 알고리즘이 콘텐츠를 분류하고 적절한 사용자에게 추천하는 것을 어렵게 만든다.
'지역성 무시'도 문제가 될 수 있다. 로컬 정보나 지역별 차이가 있는 주제를 다룰 때 이를 고려하지 않으면, 해당 지역 사용자들에게는 관련성이 떨어져 보인다. 알고리즘은 지역별 사용자 선호도를 학습하므로, 지역적 맥락을 무시한 콘텐츠는 추천받기 어렵다.
'시간대 무시'도 마찬가지다. 사용자들의 활동 시간이나 콘텐츠 소비 패턴을 고려하지 않고 업로드하면, 적절한 타이밍에 적절한 사용자에게 노출되지 않는다. 예를 들어 출근길에 보기 좋은 콘텐츠를 저녁에 올리면 효과가 떨어진다.
네 번째 이유: 기술적 품질과 사용자 경험 문제
기술적 품질 저하는 추천 알고리즘에서 즉시 감점 요인이 된다. '로딩 속도 문제'가 가장 대표적이다. 페이지나 영상이 느리게 로딩되면 사용자들이 즉시 이탈하고, 이는 부정적 신호로 기록된다. 모바일 환경에서 3초 이상 걸리는 콘텐츠는 큰 불이익을 받는다.
'호환성 문제'도 중요하다. 특정 기기나 브라우저에서 제대로 작동하지 않는 콘텐츠는 해당 환경의 사용자들로부터 부정적 신호를 받는다. 특히 모바일 최적화가 되지 않은 콘텐츠는 모바일 사용자가 대부분인 현재 환경에서 큰 손해를 본다.
'접근성 부족'도 문제가 된다. 시각 장애인을 위한 대체 텍스트, 청각 장애인을 위한 자막, 다양한 능력의 사용자를 고려한 인터페이스 등이 부족하면 일부 사용자들에게는 사용할 수 없는 콘텐츠가 된다.
'보안 문제'도 알고리즘이 민감하게 반응하는 부분이다. HTTPS가 적용되지 않거나, 악성코드 의심이나 피싱 사이트로 신고된 적이 있으면 추천에서 배제될 수 있다.
다섯 번째 이유: 플랫폼 정책 위반과 신뢰도 문제
플랫폼의 커뮤니티 가이드라인이나 정책을 위반하는 콘텐츠는 당연히 추천에서 제외된다. '명시적 정책 위반'은 물론이고, '암묵적 기준 위반'도 문제가 된다. 예를 들어 유튜브에서는 클릭베이트, 스팸성 태그 사용, 허위 정보 유포 등이 여기에 해당한다.
'신뢰도 하락'도 큰 문제다. 과거에 부정확한 정보를 제공했거나, 사용자들로부터 많은 신고를 받았거나, 논란에 휘말린 적이 있으면 전체적인 신뢰도가 떨어져 추천받기 어려워진다.
'상업적 의도 과다'도 문제가 될 수 있다. 과도한 광고나 판매 목적이 명백한 콘텐츠는 사용자 경험을 해친다고 판단되어 추천 우선순위가 낮아진다. 특히 가치 제공 없이 판매만을 목적으로 하는 콘텐츠는 빠르게 걸러진다.
이러한 문제들을 해결하기 위해서는 사용자 중심의 가치 제공에 집중해야 한다. 알고리즘을 속이려 하기보다는 실제로 사용자에게 도움이 되고 만족을 주는 콘텐츠를 만드는 것이 장기적으로 가장 효과적인 전략이다. 기술적 품질을 높이고, 일관된 정체성을 유지하며, 지속적으로 사용자 피드백을 반영하여 개선해나가는 것이 추천 알고리즘에서 살아남는 핵심이다.