| + |
추천 알고리즘은 여러 후보 가운데 어떤 콘텐츠를 누구에게 어떤 순서로 보여줄지 정하는 절차다. [[SNS]]의 피드는 구독한 계정뿐 아니라 플랫폼이 고른 후보도 포함할 수 있다. 메타는 2023년 설명에서 이용자의 행동 신호 등을 바탕으로 콘텐츠에 대한 반응을 예측하고 순위를 정한다고 밝혔다. 유튜브의 설명에는 클릭과 시청 시간뿐 아니라 만족도 설문도 추천 신호로 등장한다. 따라서 추천을 단 하나의 공식이나 오직 체류 시간을 늘리는 장치로 설명하면 실제 차이를 놓치게 된다. |
| + |
|
| + |
추천은 모르던 창작자를 발견하는 데 유용하지만, 이용자의 과거 행동을 이용자의 전부로 받아들일 이유는 없다. 오래 본 영상이 앞으로 계속 보고 싶은 주제라는 뜻은 아닐 수 있다. 사용자는 제공되는 경우 관심 없음이나 추천 이유 보기 같은 기능으로 자신과 추천의 관계를 살펴볼 수 있다. 특정한 글을 찾을 때에는 추천 화면을 거치지 않고 원래 사이트나 직접 고른 [[RSS]] 구독 목록으로 들어가는 방법도 있다. 추천을 사용하는 일과 [[구독을 직접 고르기]]를 병행하면 읽을거리의 입구를 하나에만 맡기지 않을 수 있다. |
| + |
|
| + |
## 참고 |
| + |
|
| + |
- [메타, 페이스북과 인스타그램의 순위 결정 방식 설명(2023)](https://about.fb.com/news/2023/06/how-ai-ranks-content-on-facebook-and-instagram/) |
| + |
- [유튜브, 추천 시스템 설명(2021)](https://blog.youtube/inside-youtube/on-youtubes-recommendation-system/) |
| + |
|
| + |
#개념 #웹 |