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페이스북 릴스(Facebook Reels)는 단순한 '좋아요'나 시청 시간 같은 지표를 넘어, 사용자 피드백을 직접 활용하여 개인화된 추천 시스템의 성능을 대폭 개선했습니다. 새롭게 도입된 UTIS(User True Interest Survey) 모델은 사용자의 실제 관심사를 정밀하게 파악함으로써 니치(Niche)한 고품질 콘텐츠의 노출을 늘리고 사용자의 만족도와 유지율을 높이는 데 성공했습니다. 결과적으로 이번 연구는 암묵적인 행동 데이터와 명시적인 사용자 설문을 결합했을 때 추천 시스템의 장기적인 가치가 어떻게 극대화될 수 있는지를 보여줍니다.

기존 행동 지표의 한계와 진정한 관심사 측정

• 기존의 추천 시스템은 시청 시간이나 공유와 같은 행동 신호에 의존하지만, 이러한 데이터는 노이즈가 많고 사용자의 장기적인 만족도를 완전히 반영하지 못하는 한계가 있습니다.
• 조사 결과, 기존의 휴리스틱 기반 관심사 파악 방식은 실제 사용자의 관심사를 식별하는 데 있어 정밀도가 48.3%에 불과한 것으로 나타났습니다.
• 페이스북은 단순한 주제 정합성을 넘어 오디오, 제작 스타일, 분위기 등 사용자가 체감하는 다양한 차원을 측정하기 위해 대규모 실시간 설문을 피드 내에 도입했습니다.

UTIS(User True Interest Survey) 모델 프레임워크

• 매일 무작위로 선정된 사용자에게 "이 영상이 당신의 관심사와 얼마나 일치합니까?"라는 질문을 1~5점 척도로 제시하여 실시간 피드백을 수집합니다.
• 수집된 설문 데이터는 노이즈를 줄이기 위해 이진화(Binarized) 처리를 거치며, 샘플링 편향을 보정하기 위해 가중치를 적용하여 학습 데이터셋으로 구축됩니다.
• 메인 랭킹 모델의 예측값을 입력 피처로 사용하는 경량화된 '인지 레이어(Perception Layer)'를 설계하여, 희소한 설문 데이터를 전체 추천 시스템에 일반화할 수 있도록 구현했습니다.

추천 시스템 파이프라인으로의 통합

• 지연 단계 랭킹(Late Stage Ranking, LSR): UTIS 모델의 점수를 최종 랭킹 공식의 추가 피처로 투입하여, 관심사 일치도가 높은 영상에는 가산점을 주고 낮은 영상은 순위를 낮추는 정밀 조정을 수행합니다.
• 초기 단계 랭킹(Retrieval): 설문 데이터를 집계하여 사용자의 진정한 관심사 프로필을 재구축하고, 이를 기반으로 후보군을 추출합니다. 또한 지식 증류(Knowledge Distillation) 기법을 활용해 LSR의 UTIS 예측값을 검색 모델 학습에 반영합니다.
• 이러한 다단계 통합을 통해 단순 인기 기반의 저품질 콘텐츠 추천은 줄이고, 사용자 개인에게 최적화된 고품질 니치 콘텐츠의 비중을 높였습니다.

성과 및 실용적 함의

• UTIS 모델 도입 이후 리텐션(재방문율) 지표가 유의미하게 개선되었으며 좋아요, 공유, 팔로우와 같은 능동적 참여율도 상승했습니다.
• 시청 시간만을 최적화할 때 발생할 수 있는 '저품질 대중 콘텐츠 도배' 문제를 해결하고, 장기적인 플랫폼 건강도를 높이는 결과를 얻었습니다.
• 이번 사례는 대규모 추천 시스템을 운영할 때 사용자 행동 데이터(Implicit)와 직접적인 피드백(Explicit)을 결합한 '인지 모델'을 구축하는 것이 정교한 개인화를 위해 필수적임을 시사합니다.