넷플릭스 추천 알고리즘, 정확도 높이는 5가지 실전 팁
넷플릭스는 방대한 콘텐츠 라이브러리와 함께 강력한 추천 시스템으로 사용자 만족도를 높여왔다. 하지만 사용자 대부분은 “추천이 내 취향과 잘 안 맞는다”고 느낄 때가 있다. 넷플릭스의 추천 알고리즘은 사용자 데이터에 기반한 머신러닝 기술을 활용하지만, 입력되는 정보가 적절하지 않으면 그 정확도는 떨어질 수밖에 없다. 이번 글에서는 사용자가 직접 넷플릭스 추천 알고리즘의 정밀도를 높일 수 있는 다섯 가지 방법을 소개한다.
1. 시청 후 ‘평가’ 기능 적극 활용하기
넷플릭스는 콘텐츠 시청 후 ‘좋아요/싫어요/더블 좋아요(👍👍)’ 등으로 평가할 수 있는 기능을 제공한다. 이 피드백은 단순히 해당 콘텐츠에만 영향을 주는 것이 아니라, 사용자의 전체 취향 분석에 반영되어 다음 추천에 직결된다. 콘텐츠를 보고 나서 아무 평가도 하지 않으면, 넷플릭스는 “이 사람이 뭘 좋아하는지” 파악할 근거가 줄어든다. 가능한 한 많은 콘텐츠에 평가를 남겨야 맞춤형 추천이 정교해진다.
2. ‘내가 찜한 콘텐츠’ 리스트 정리하기
찜하기(내가 찜한 콘텐츠) 리스트는 단순한 저장 기능을 넘어, 알고리즘에 “이런 콘텐츠에 관심 있음”이라는 명시적 신호를 주는 도구다. 하지만 오래된 콘텐츠나 실제로 관심 없는 항목이 다수 쌓여 있을 경우, 추천 정확도를 오히려 해칠 수 있다. 관심이 사라진 콘텐츠는 삭제하고, 적극적으로 관심 있는 분야의 작품만 선별해 추가하는 것이 좋다.
3. ‘시청 중인 콘텐츠’ 제대로 마무리 짓기
넷플릭스는 사용자의 시청 이력을 핵심 데이터로 활용한다. 이때 중간에 멈춘 영상이 너무 많거나, 초반 5분만 보고 꺼버린 영상들이 많으면 ‘혼란스러운 취향’으로 해석될 수 있다. 실제로 끝까지 본 콘텐츠와 그렇지 않은 콘텐츠는 알고리즘 분석 시 분리 처리되기 때문에, 마지막까지 완주한 콘텐츠가 많을수록 정밀한 추천이 가능해진다.
4. 프로필을 세분화하여 취향 분리하기
가족이나 동거인이 같은 계정을 사용하는 경우, 한 프로필에 여러 사람의 시청 기록이 섞이면 추천 정확도는 급격히 떨어진다. 이럴 땐 사용자별로 프로필을 나누는 것이 중요하다. 넷플릭스는 최대 5개의 프로필을 생성할 수 있으며, 각 프로필은 별개의 알고리즘을 갖는다. 영화 취향이 다른 구성원과 프로필을 공유하지 말고, 각자 구분된 시청 공간을 활용하자.
5. ‘추천 콘텐츠가 왜 떴는지’ 확인해보기
넷플릭스는 추천 콘텐츠에 대해 ‘이 콘텐츠를 추천하는 이유’ 기능을 제공한다. 예를 들어 “당신이 ‘기묘한 이야기’를 시청했기 때문에 이 콘텐츠를 추천합니다”라는 설명을 확인할 수 있다. 이를 통해 자신이 어떤 콘텐츠를 기반으로 추천을 받고 있는지 인지하고, 잘못된 추천 루트가 있을 경우 평가나 찜 삭제로 조정할 수 있다.
마무리하며
넷플릭스의 추천 시스템은 기본적으로 똑똑하지만, 사용자의 적극적인 참여가 없으면 효과가 떨어진다. 추천 콘텐츠에 실망한 적이 있다면, 지금 소개한 다섯 가지 방법으로 알고리즘에 올바른 신호를 보내보자. 사용자의 취향은 꾸준히 진화하고, 그에 따라 추천도 함께 진화할 수 있다. 더 나은 콘텐츠 탐험을 위한 첫걸음은 ‘내 취향을 정확히 전달하는 것’이다.