콘텐츠 기반 필터링이란?

콘텐츠 기반 필터링의 정의

콘텐츠 기반 필터링(Content-Based Filtering)은 사용자가 과거에 선호했던 콘텐츠의 특성을 분석해, 이와 유사한 새로운 콘텐츠를 추천하는 기술입니다. 예를 들어, 어떤 사용자가 특정 주제의 기사나 제품을 자주 소비했다면, 이와 유사한 특성을 가진 콘텐츠를 자동으로 선별해 제안하는 방식입니다.

많은 기업이 콘텐츠를 제작하면서도 사용자에게 충분히 개인화되지 않거나 타겟과 맞지 않는 일반적인 콘텐츠를 제공하는 경우가 있습니다. 콘텐츠 기반 필터링은 이러한 문제를 해결하는 데 핵심적인 역할을 합니다. 사용자의 취향과 행동 데이터를 기반으로 가장 관련성 높은 콘텐츠를 선별하여 제공함으로써, 콘텐츠의 개인화 수준을 높이고 타겟 고객에게 정확하게 도달할 수 있게 합니다.

AI와 머신러닝 기술의 발전은 콘텐츠 기반 필터링을 더욱 정교하게 만들어주었습니다. AI는 방대한 사용자 데이터를 분석해 개인의 관심사, 선호도, 소비 패턴을 파악하고, 이를 토대로 적시에 가장 적절한 콘텐츠를 추천합니다. 그 결과, 마케팅팀은 단순한 대량 발송이 아닌, 각 사용자에게 맞춘 맞춤형 콘텐츠로 일대일 소통을 실현할 수 있게 됩니다. 콘텐츠 기반 필터링은 또한 단순히 많은 사람에게 콘텐츠를 퍼뜨리는 것이 아니라, '누가 어떤 콘텐츠를 필요로 하는가'에 초점을 맞추는 접근 방식입니다. 이를 통해 기업은 더 정확한 타겟팅, 향상된 사용자 경험, 그리고 장기적인 고객 충성도를 끌어낼 수 있습니다.

결론적으로, 콘텐츠 기반 필터링은 사용자 중심의 콘텐츠 전략을 실현하기 위한 필수 기술이며, 기업이 관련성 높은 콘텐츠를 자동으로 식별하고 전달하는 데 매우 효과적인 도구입니다. 이는 고객에게 최신 정보와 맞춤형 경험을 제공함으로써, 더 깊은 신뢰와 연결을 형성하는 기반이 됩니다.

콘텐츠 기반 필터링의 핵심 요소

• 콘텐츠 관련성: 적절한 콘텐츠를 적절한 시간에 적절한 대상에게 제공하는 것을 의미합니다. 이는 검색 엔진 최적화(SEO) 및 검색 쿼리, 소셜 네트워크에서의 참여, 또는 사용자 데이터와 일치할 수 있습니다. AI 모델을 훈련하여 고객과 관련된 콘텐츠를 인식하고 이를 제공함으로써, 고객에게 도움이 되거나 흥미로운 콘텐츠에만 노출되도록 보장합니다.

• 콘텐츠 큐레이션: 특정 목적이나 개인을 위해 선택된 콘텐츠를 의미합니다. 좋은 콘텐츠 큐레이션은 사용자의 참여 또는 유용성 목표를 달성하고, 전반적인 흐름을 나타냅니다. AI 계층 추가를 통해 대규모로 콘텐츠를 개인화하는 데 중요한 콘텐츠 관련성을 유지할 수 있습니다. 프로그래밍 방식으로 콘텐츠를 선택하여, 특정 시간에 특정 고객과 관련된 다양한 콘텐츠를 만들 수 있습니다.

콘텐츠 기반 필터링 활용 사례

콘텐츠 기반 필터링은 이미 다양한 플랫폼에서 널리 사용되고 있습니다:

• Netflix는 사용자의 시청 이력을 바탕으로 개인화된 콘텐츠를 추천하며, 사용자에게 맞춤형 썸네일을 제공하거나 콘텐츠 후반 작업에도 AI를 활용합니다.
• Spotify는 사용자의 청취 이력, 좋아요, 건너뛰기 기록 등을 분석해 맞춤형 플레이리스트를 자동 생성합니다.
• 소셜 미디어 플랫폼은 피드, 광고, 추천 친구 기능에 콘텐츠 기반 필터링을 활용하여 참여율을 높이고 있습니다.

이러한 사례는 콘텐츠 기반 필터링이 사용자 만족도를 높이는 동시에, 기업의 KPI를 개선하는 데도 기여합니다.

콘텐츠 기반 필터링 구축 방법

모든 기업이 Netflix와 같은 완벽한 콘텐츠 기반 필터링 시스템을 구축할 필요는 없지만, 고객에게 관련성 높은 콘텐츠를 제공하기 위한 다양한 전략을 채택할 수 있습니다. 적절한 타이밍에 알맞은 콘텐츠를 제공할 수 있는 유용한 AI 알고리즘들이 있습니다. 아래에서 고객에게 최적화된 관련성 높은 콘텐츠를 제공하는 효과적인 방법을 소개해 드리겠습니다.

양질의 학습 데이터 확보

사용자의 행동 데이터를 정확하게 수집하고 구조화된 형태로 정리하는 것이 첫걸음입니다. 콘텐츠의 주제, 카테고리, 메타데이터가 잘 정리되어 있어야 AI가 효과적으로 학습하고 추천할 수 있습니다.

기록 최적화

기존 콘텐츠를 단순히 폐기하지 말고, 최신 통계나 트렌드를 반영해 업데이트하세요. HubSpot은 최근에 "기록 최적화"라고 불리는 전략을 도입하여 오래된 콘텐츠를 재사용하고 향상하고 있습니다. 이를 통해 새로운 콘텐츠를 작성하는 데 필요한 시간과 비용을 절약하면서도 결과적으로 더 많은 고객을 유치하고 있습니다. 이미 공개된 콘텐츠를 다시 최적화하고 업데이트함으로써, HubSpot은 고객에게 더 나은 서비스를 제공하고 있습니다. 이러한 노력의 결과로, HubSpot은 이전 게시물에서 생성된 월별 리드 수를 두 배로 증가시켰으며, 해당 이전 게시물의 자연 검색 조회수가 평균 106% 증가했습니다.

새로운 콘텐츠는 고객에게 관련 콘텐츠를 제공하는 효과적인 방법이지만, 그렇다고 기존 콘텐츠를 무시해서는 안 됩니다. 오래된 콘텐츠를 약간의 수정 및 새로운 이미지 추가, 업데이트된 통계 적용 등의 작업을 통해 완전히 새롭게 변화시킬 수 있습니다.

검색 알고리즘 최적화

콘텐츠를 작성할 때는 검색 알고리즘을 잘 이해하는 것이 중요합니다. 검색 알고리즘은 고객의 행동 변화나 신제품 추가 또는 새로운 콘텐츠 게시와 같은 변화에 따라 최신 상태로 유지돼야 합니다. 정기적으로 검색 알고리즘을 최적화하면 고객이 관련성 있는 콘텐츠를 찾을 수 있습니다. 따라서 검색 알고리즘에 모델 드리프트를 방지하고 AI가 고품질 결과를 지속적으로 제공할 수 있도록 추가적인 학습 데이터를 계속해서 추가하는 것이 좋습니다.

고객 여정에 맞는 콘텐츠 설계

고객 여정은 고객이 제품을 발견하는 과정부터 구매하는 과정까지의 경로를 의미합니다. 고객이 어느 위치에 있든 모든 고객의 요구를 충족하는 콘텐츠를 제공하는 것이 중요합니다. 또한 관련성이 높고 선별된 콘텐츠를 제공할 수 있도록 해야 합니다.

페르소나 기반 콘텐츠 제작

관련성 높은 콘텐츠를 얻기 위해서는 고객 여정을 이해하는 것만으로 충분하지 않습니다. 다양한 고객이 존재한다는 사실을 인식하고, 일반적인 콘텐츠를 생산하는 것이 아니라 다양한 고객 그룹에게 관련성과 유용성을 제공하는 콘텐츠를 만들어야 합니다. 이에 따라 많은 기업은 고객 데이터를 기반으로 고객 페르소나나 가상 고객 프로필을 작성하여 콘텐츠 큐레이션을 실시합니다. 결과적으로, 각각의 고객 유형에 따라 다양한 유형의 콘텐츠가 필요하며, 이를 통해 고객의 다양한 니즈를 충족시킬 수 있습니다.

개인화된 메시지 자동화

고객들은 이제 더 이상 단순한 경험만으로 만족하지 않고, 자신에게 딱 맞는 맞춤형 경험을 원합니다. 고객과 강한 유대감을 형성하는 가장 효과적인 방법은 바로 개인화된 메시지를 사용하는 것입니다. 그러나 여기서 말하는 개인화는 단순히 개인화된 이메일 인사말이 아닙니다. 대규모 콘텐츠를 제공하는 AI는 개인화된 경험과 메시징에 있어서 실질적인 도구로 작용합니다. AI를 활용하면 타이밍과 콘텐츠 유형을 자동화하고, 고객 유형에 맞게 마케팅 전략을 조정할 수 있습니다. AI는 데이터 분석과 머신러닝을 통해 적절한 콘텐츠를 정확한 고객에게 적시에 제공함으로써 맞춤형 사용자 경험을 제공할 수 있습니다.

콘텐츠 기반 필터링에 활용할 수 있는 AI 도구들

AI는 고객이 필요할 때 적절한 콘텐츠를 제공하여 콘텐츠 기반 필터링을 한 단계 끌어올립니다. 콘텐츠 관련성을 높이기 위해 도움이 되는 AI 도구는 다음과 같습니다.

• AWS Machine Learning: ML 모델을 생성할 때 코드를 다룰 필요 없이 사용할 수 있습니다.
• Microsoft Azure ML Studio: 초보자부터 모든 규모의 전문가와 비즈니스에 적합한 100가지 이상의 방법을 통해 회귀, 분류, 추천, 텍스트 분석 및 이상 탐지를 지원합니다.
• Google Cloud AutoML: 그래픽 인터페이스를 통해 데이터셋을 업로드하고 모델을 학습하고 배포할 수 있습니다.
• NVIDIA Transfer Learning Toolkit: 고급 사용자에게 널리 사용되는 딥 러닝 아키텍처에서 더 빠르고 정확한 신경망을 훈련할 수 있는 Python 기반 AI 학습 툴킷입니다.
• IBM Watson ML Studio: 완전히 자동화된 ML 서비스를 제공하여 학습 곡선을 줄이고 사용하기 쉽게 만들어줍니다.
• 에펜: 고품질의 학습 데이터를 기반으로 콘텐츠 기반 필터링 모델의 정확도 향상을 지원합니다.

AI 콘텐츠 기반 필터링의 미래

AI의 발전과 함께 콘텐츠 기반 필터링은 더 정교하고 대규모로 확장 가능한 시스템이 되고 있습니다. Gmail의 텍스트 자동완성, Spotify의 일간 추천, Siri의 대화형 정보 제공처럼 콘텐츠 기반 필터링은 이미 우리의 일상에 깊이 들어와 있습니다. 앞으로는 더 많은 기업이 콘텐츠 기반 필터링을 활용해 콘텐츠 생산에서 소비까지 전 과정을 자동화하고 최적화하게 될 것입니다. 관련성 높은 콘텐츠를 빠르게 제공할 수 있는 역량이 곧 경쟁력이 되는 시대입니다.

에펜의 AI 콘텐츠 기반 필터링 솔루션

에펜은 AI 기술을 기반으로 기업이 고객에게 보다 관련성 높은 콘텐츠를 제공할 수 있도록 지원합니다. 고품질 학습 데이터와 최적화된 모델링 경험을 바탕으로, 고객 여정 전반에 걸쳐 콘텐츠의 정확도와 개인화 수준을 높여드립니다. 26년 경력의 데이터 전문가와 함께 콘텐츠 기반 필터링 전략을 개선해 보세요.