유튜브 알고리즘의 비밀, 실제 운영 후기 -5

안녕하세요

평생교육연구소 대표

성소장입니다.

 

이전 글에서는 유튜브 수익창출 조건을 먼저 알아보았고

실제 조회수와 구독자 수에 비례한 광고수익 발생은 어느정도로 되는지에 대해서 알아보았습니다. 

이번 포스팅에서는 많은 분들이 궁금해 하는 유튜브 알고리즘에 대해서 다뤄보고자 합니다. 먼저 이번 글을 처음 접하는 분들은 이전 글에서 설명한 유튜브의 기본개념에 대해서 익히고 오시길 권장드립니다.

유튜브 수익, 애드센스 실제 후기 4편

 

 

유튜브 수익, 애드센스 실제 후기 -4

 

알고리즘

우선 알고리즘의 사전적 의미를 풀어보면 '어떤 문제를 해결하기 위한 절차, 방법, 명령어들의 집합' 이라고 명시되어있습니다. 문제를 해결하기 위해 명령들로 구성된 일련의 순서화된 절차입니다.

화제가 된 유튜브 동영상에는 이런 댓글이 종종 달리곤 합니다. '알고리즘이 나를 여기로 이끌었다' 유튜브에는 사용자에게 동영상을 추천하는 알고리즘, 즉 일종의 규칙이 있는데 이것이 사람들을 유튜브에서 빠져나오지 못하게 하는 핵심입니다.

이는 많은 분들이 이용하는 넷플릭스 시스템도 마찬가지인데 넷플릭스의 알고리즘은 머신러닝을 기반으로 하여 사용자가 어떠한 영상을 시청하는지에 따라 그에 맞는 영상 장르를 추천해줍니다. 그래서 애니메이션 위주로 넷플릭스를 시청했다면 추천영상은 비슷한 장르의 애니메이션을 추천하게 되는 원리 입니다.

다만, 유튜브는 넷플릭스와는 다르게 개인의 동영상 공유 플랫폼이기 때문에 더 다양한 변수의 알고리즘이 존재할것이라 예측하고 있습니다. 유튜브 알고리즘에 선택을 받은 동영상은 소위 말하는 대박이 납니다. 그렇기에 유튜버나 기업은 이 알고리즘이 어떻게 작동하는지 연구하여 동영상을 만드는 추세입니다.

 

알고리즘의 변천사

2005년 유튜브 최초의 동영상이 업로드 되고 서비스를 시작한 이래 2005년 부터 2012년 까지는 단순한 알고리즘으로 동영상을 추천한것으로 추측됩니다. 바로 조회수와 시청시간을 통해서 영상을 추천한 것입니다.

과거 조회수가 내포한 의미를 살펴보면 시청자가 많이 보는 동영상이 곧 재미있고 유익한 영상이라는 전제를 바탕으로 했었습니다. 다만, 이 전제는 100%의 정답은 아니었습니다. 동영상 업로더가 자극적인 제목, 썸네일 등으로 영상 내용과는 어울리지 않는 이른바 '낚시성 동영상'을 얼마든지 올려 조회수를 높일 확률도 있었기 때문입니다.

그리고 실제로 그러한 사례들이 발생했기에 이러한 조회수 추천방식을 계속 사용한다면 유튜브 사용자는 실망감을 느끼고 더이상 유튜브를 이용하지 않을게 뻔했습니다.

그래서 대안으로 등장했던 것이 시청시간 이었습니다. 즉, 높은 조회수 -> '평균 시청지속시간' 으로 핵심이 옮겨간 것입니다. 동영상의 시청 시간이 길다는 것은 조회수와는 다르게 시청자들이 진정으로 원하고 오랫동안 보고싶은 영상일 확률이 높습니다. 이 시기 유튜브 측에서도 동영상을 짧게 하거나 제목을 자극적이게 하는 식으로 알고리즘을 맞추지 말고 시청자들이 원하는 컨텐츠를 만들기를 권장했습니다.

2016년 인공지능(AI) 기술의 발달로 유튜브는 비로소 머신러닝을 이용한 알고리즘을 도입하게 됩니다. 머신러닝은 사람이 규칙을 집어 넣는 것이 아니라 컴퓨터가 스스로 규칙을 학습, 형성해 데이터를 분류하거나 값을 예측하도록 만드는것입니다. 다만, 머신러닝을 사용한다고 밝히기만 했지 어떤방식으로 추천 알고리즘이 동작하는지 알려주지는 않았습니다.

우선순위로 추천하는 영상에는 여러가지 입력값이 들어가는데 조회 수와 시청시간, 조회 수 증가속도, 좋아요, 싫어요 댓글 공유 같은 시청자의 참여도, 참신성, 채널 내 영상 업로드 빈도, 지역 등이 있습니다.

유튜브는 시청자의 위 지표를 포함해 개인적 선호도 까지 분석해 해당 시청자가 선호하는 영상 주제와 과거 시청데이터를 분석하여 최종적으로 한 개인에게 딱 맞는 추천 영상 목록을 만들어 줍니다. 

 

 알고리즘의 비밀

한국언론진흥재단의 '유튜브 추천 알고리즘과 저널리즘' 이라는 보고서를 살펴보면,

방송사가 제공하는 영상, 제목이 길거나 제목 안에 키워드가 많은 영상, 생중계(라이브) 영상을 선호하는 것으로 나타났습니다. 특정 기간에 특정 이슈 영상을 집중적으로 추천하는 경향을 발견했고, 유튜브 시청 시간 중 70%가 추천된 영상을 본 시간임을 밝혔습니다.

 

알고리즘의 선택을 받기 위해 고려해야할 5가지

1. 노출 성과 : 직접 제작한 썸네일

2. 최적화 : 제목과 설명문의 유사성

3. 채널 홈의 안내 영상 : 1~3분 분량이 적합

4. 태그 : 토픽과 관련 있는 인기 키워드, 최대 10개 이하

5. 라이브 방송 후 하이라이트 편집본을 업로드 하는것이 성과가 좋다

위 5가지 내용 중, 실제 유튜브 채널을 운영한 경험과 빗대어 보면 직접 제작한 썸네일의 노출성과가 높은 것은 확실히 맞습니다. 또한 영상을 업로드 할때 제목과 썸네일만 신경쓰는 경우가 많은데 모바일로 유튜브를 시청할때 화살표(▼) 표시를 누르면 영상에 대한 설명이 적혀있는 것을 확인할 수 있습니다.

이 설명란도 업로더가 작성을 하는 것인데 유튜브를 막 시작하는 사람들은 신경을 잘 안쓰는 경우가 많습니다. 이 설명란에도 키워드를 포함하는 것이 좋습니다. 태그에 대한 설명은 어느정도 동감합니다. 너무 무분별하게 많은 키워드 태그를 설정하는것은 오히려 역효과를 불러옵니다.

다음편부터는 새롭게 개설한 유튜브 채널을 제가 직접 운영하며, 성장해나가는 모습을 글로 담아볼 계획입니다.

 

다음편에서 계속됩니다

유튜브 채널 개설, 실제 운영 후기 -6

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