1. 넷플릭스부터 유튜브까지, 추천서비스의 역사 "오늘도 알 수 없는 유튜브 알고리즘이 나를 여기로 이끌었다" 유튜브에서 가장 자주 볼 수 있는 댓글입니다. 그만큼 유튜브의 추천 알고리즘은 사람의 마음을 읽는다고 해도 과언이 아니죠 실제로 유튜브는 서비스 대부분이 추천으로 구성되어 있습니다. 홈 화면도 추천이고 영상을 보고 나면 바로 밑에 나오는 관련 동영상도 모두 추천이죠. 통계에 따르면, 유튜브에서 사람들이 보는 영상 중 70%는 알고리즘이 추천한 영상이라고 합니다. 사실 추천 알고리즘을 얘기할 때 유튜브보다도 넷플릭스를 얘기안할 수가 없습니다. 심지어 넷플릭스는 스트리밍 서비스를 시작하기도 전, DVD를 우편으로 배달하던 시절인 2006년부터 그 유명한 넷플릭스 프라이즈를 개최하죠 한 편의 영화를 ..
1. 아마존 알렉사, 스마트 스피커의 시대를 열다 첫 음성인식 비서는 애플의 시리였지만, 스마트 스피커라는 카테고리를 처음 만든 회사는 아마존입니다. 원래 제품명은 '플래시'라는 이름의 원통형 스피커였다고 합니다. 그러나 마지막에 에코라는 이름으로 바꾸었고 2014년 세계 최초의 스마트 스피커를 세상에 내놓았죠 오늘날 에코는 전 세계에 1억 대가 넘게 팔린 베스트셀러이며, 미국 시장조사 기업 이마케터가 조사한 바에 따르면, 미국 가정에 있는 스마트 스피커의 약 70%가 에코라고 합니다 에코를 부르는 호출어가 처음에는 '아마존'이었다고 합니다. 제프 베이조스는 제품 개발 막바지까지 아마존을 고집했으나 엔지니어들은 아마존이라는 단어가 일상 대화에서 너무 흔하게 나오지 않을까 걱정했습니다 아마존은 이미 세상에..
1. 인공지능 비서의 탄생 "헤이 카카오, 오늘 비 와?" "네, 오늘 역삼동 날씨는 흐리고 오후에 비가 오겠어요. 나가실 때 꼭 우산을 챙겨 가세요." 이제는 스마트 스피커와 대화하는 게 낯설지 않죠. 2011년 애플은 음성 비서 시리를, 2014년 아마존은 스마트 스피커 에코를 출시했습니다. 에코의 음성 비서 알렉사는 이제 7만개가 넘는 기능을 갖춘 엄청난 플랫폼이 됐습니다. 뒤이어 마이크로소프트가 코타나를 출시했고 2016년에는 구글이 구글 어시스턴트를 출시하며 경쟁에 뛰어들었습니다. 우리나라도 열기가 뜨겁습니다. 2016년 skt는 음성인식 서비스이자 스피커 NUGU를 국내에서 가장 먼저 만들었습니다. 뒤이어 네이버가 2017년에 클로바를 출시했고, 카카오도 이에 뒤질세라 2017년 여름 카카오 ..
1. 랭킹에 올라가느냐, 방어하느냐 창과 방패의 싸움 구글이나 네이버의 검색 결과에서 상위를 차지하면 엄청난 트래픽을 가져올 수 있습니다 특히 돈에 관련한 쿼리라면 더더욱 그렇죠 예를 들어 네이버에 '꽃배달'이라는 쿼리를 입력했을때, 1등으로 올라오는 사이트가 있다면, 엄청난 매출을 기대할 수 있겠죠? 그래서 '검색엔진 최적화, SEO, Search Engine Optimization'를 시도하는 업체들은 여러가지 실험을 해보면서 랭킹을 높이기 위해 끊임없이 도전합니다 구글에는 200여가지 랭킹 조건이 있는데 검색엔진 최적화는 이들 조건 사이에서 바늘구멍같은 빈틈을 찾아 랭킹을 올리기 위해 끊임없이 노력하는 거죠 이를 위해 다양한 수단을 동원합니다. 다양한 메타 태그를 부여해보기도 하고, 인기있는 키워드..
1. 유사도 점수만으로 검색 결과를 내놓을까 지금까지 랭킹을 이해하기 위해 꽤 기나긴 과정을 거쳤습니다. 점수를 구하려 계산하다 보니 수학을 많이 사용했습니다. 좋은 랭킹 공식을 만들기 위해 좋은 알고리즘을 사용하는 것과 함께 수학 실력도 매우 중요합니다. 랭킹의 결과는 최종적으로 사용자에게 노출된다는 점에서 검색엔진 기술의 꽃이라고 할 수 있습니다. 그렇다면 검색엔진은 최종 순위를 어떻게 정할까요? 직전에 살펴본 유사도 점수가 순위를 결정하는 중요한 요인이긴 하지만 유사도 점수만 높다고 항상 1등이 되진 않습니다 철인 3종 경기에서 마라톤이 가장 중요하다 해도 결국은 수영, 사이클, 마라톤 세 종목의 모든 시간을 합산하여 1등을 정하는 것과 유사하죠 마찬가지로 지금까지 살펴본 최신, 품질, 유사도에 더..
1. 읽지 않아도 두 문서가 비슷하다는 것을 알 수 있는 방법 최신 문서도, 품질이 좋은 문서도 쿼리와 상관없이 판별할 수 있어서, 페이지 랭크는 품질 지표를 사용자의 검색 여부와 상관없이 주기적으로 계산하고 미리 저장해두기도 합니다. 그러면 매번 계산하지 않아도 되기 때문에 검색 속도를 높일 수 있죠. 이제 살펴볼 유사도 점수는 쿼리와 직접 관련이 있습니다. 쿼리에 따라 실시간으로 점수를 계산해야하기 때문에 미리 계산해두기도 어렵습니다. 그렇지만 매우 중요합니다. 특히 쿼리와 그에 따른 문서가 얼마나 유사한지는 사실상 검색엔진의 핵심이라고 할 수 있죠. 누구나 내가 입력한 쿼리에 딱 맞는 결과를 원하니까요. 그렇다면 어떻게 쿼리에 딱 맞는 문서를 불러올 수 있을까요? 먼저 사용자가 입력한 쿼리가 문서 ..
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