숏폼 플랫폼의 알고리즘은 사용자에게 어떤 영상을 보여줄지 결정하는 추천 시스템입니다. 수십억 개의 영상 중에서 각 사용자가 좋아할 만한 콘텐츠를 선별하여 For You Page(틱톡), 쇼츠 피드(유튜브), 탐색 탭(인스타그램)에 노출합니다. 알고리즘은 기계 학습(Machine Learning)을 사용합니다. 수많은 데이터를 분석하여 패턴을 찾고, 사용자의 행동을 예측합니다. 사용자가 플랫폼을 사용할수록 알고리즘은 그 사용자를 더 잘 이해하게 됩니다. 알고리즘은 영상을 추천하고, 사용자의 반응을 측정하고, 그 결과를 학습하는 피드백 루프를 끊임없이 반복합니다. 시청자가 영상을 끝까지 보면 '이런 영상이 좋다'고 학습하고, 스킵하면 '이런 영상은 별로'라고 학습합니다. 가장 중요한 지표입니다. 영상을 얼마나 끝까지 시청했는지를 측정합니다. 영상을 한 번 이상 반복해서 시청하는 비율입니다. 좋아요, 댓글, 공유, 저장 등의 상호작용입니다. 절대적인 시청 시간입니다. 영상을 본 후 계정을 팔로우하는 비율입니다. 틱톡은 '콘텐츠 기반' 추천이 특징입니다. 유튜브 쇼츠는 기존 유튜브 시스템과 연계됩니다. 릴스는 인스타그램 전체 활동과 연계됩니다. 시청자가 스크롤을 멈추고 영상을 볼지 결정하는 시간입니다. 진실: 해시태그는 보조적 역할입니다. 영상 자체의 품질(시청 완료율, 참여율)이 훨씬 중요합니다. 진실: 좋은 콘텐츠는 시간에 관계없이 추천됩니다. 다만 초기 반응을 위해 타깃 시청자의 활동 시간에 올리면 도움이 됩니다. 진실: 틱톡은 특히 팔로워 수와 무관하게 콘텐츠를 평가합니다. 0명 팔로워의 첫 영상도 바이럴될 수 있습니다. 진실: 단기적 트릭보다 지속적으로 좋은 콘텐츠를 만드는 것이 유일한 방법입니다. 알고리즘은 계속 업데이트됩니다.숏폼 알고리즘이란?
알고리즘의 핵심 원리
기계 학습 기반
피드백 루프
알고리즘이 측정하는 주요 지표
1. 시청 완료율 (Completion Rate)
2. 반복 시청 (Loop)
3. 참여율 (Engagement Rate)
4. 시청 시간 (Watch Time)
5. 팔로우 전환율
플랫폼별 알고리즘 특징
틱톡 알고리즘
유튜브 쇼츠 알고리즘
인스타그램 릴스 알고리즘
알고리즘 최적화 전략
첫 1-3초의 중요성
끝까지 보게 만들기
참여 유도
알고리즘에 대한 오해
오해 1: 해시태그가 가장 중요하다
오해 2: 특정 시간에 올려야 한다
오해 3: 팔로워가 많아야 노출된다
오해 4: 알고리즘을 '해킹'할 수 있다
알고리즘 친화적 콘텐츠 체크리스트
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