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경험 기반 구체화
소셜 미디어 추천 모델을 직접 운영한 경험은 없지만, 학교 ML 수업에서 콘텐츠 기반 추천 시스템을 구현한 경험이 있습니다. 사용자의 좋아요·공유·댓글 행동 데이터를 피처로 활용해 협업 필터링 모델을 만들었는데, 소셜 피드 특성상 신규 아이템의 콜드 스타트 문제가 가장 큰 도전이었습니다. 팔로워 없는 신규 콘텐츠는 초기 노출이 없으면 반응 데이터를 모을 수 없고, 반응 데이터가 없으면 추천도 안 되는 악순환 구조가 형성됩니다. 이를 해결하기 위해 텍스트·이미지 메타데이터를 활용한 콘텐츠 기반 필터링을 초기 노출에 활용하는 하이브리드 접근을 배웠습니다.
소셜 미디어 추천의 핵심 지표는 클릭률보다 체류 시간과 후속 행동이라고 생각하는데, 단순 클릭을 유도하는 추천보다 진짜 관심을 끄는 추천이 장기적으로 더 가치 있기 때문입니다.
이 결의 특징
협업 필터링 구현에서 신규 콘텐츠의 콜드 스타트 문제를 텍스트/이미지 메타데이터 기반 하이브리드 접근으로 다룬 흔적이 있습니다. 체류 시간과 후속 행동이 단순 클릭보다 장기 가치 있는 지표라는 결이 보입니다.
이 결이 통하는 자리
소셜 미디어 추천에서 클릭률만 최적화하기 쉬운 자리에서, 진짜 관심을 끄는 지표를 먼저 정의할 때 통합니다.