공정위는 쿠팡의 추천 알고리즘 조작과 임직원 바인(리뷰 조작)이 위계에 의한 고객유인행위로 보아 과징금과 검찰 고발을 했다. 한편 쿠팡은 입점 업체들을 단순 중개하는 플랫폼들과 달리 직매입 후 판매하는 자신들의 지위를 고려하지 않고, 상품 진열 권리를 침해한 조치라고  주장하며 맞서고 있다.

과연 온라인 세계에서 추천 알고리즘과 리뷰는 얼마나 영향력을 끼치며 공정위는 무엇을 지적한 것이고 쿠팡은 무엇을 반박하고 있는지 다뤄보고자 한다.

"우리는 알고리즘 세상에 살고 있다"

알고리즘이란 특정 문제를 해결하기 위해 정해진 일련의 절차나 규칙을 말한다. 우리가 흔히 말하는 코딩의 핵심이 프로그래머가 목표로 하는 결과를 도출할 수 있도록 연산과정을 수행할 수 있는 알고리즘을 만드는 것이다.

우리가 종일 이용하는 인터넷 세상의 쇼핑몰이나 유튜브, 넷플릭스 같은 곳의 모든 서비스들이 모두 알고리즘이 적용된 결과이니 결국 우리는 알고리즘들로 정의된 세상에 살고 있는 것이다.

"추천 알고리즘은 우리에게 얼마나 영향을 미칠 수 있을까?"

맥킨지 연구(McKinsey study)에 따르면 쿠팡의 롤 모델로 불리는 아마존의 2020년 매출 35%가 추천 알고리즘에서 발생했다고 한다. 아마존은 고객의 구매 이력, 검색 패턴, 상품 리뷰 등을 분석하여 개인 맞춤형 추천을 제공한다. 

뿐만 아니라 아이템과 아이템 간의 유사성, 사용자가 조회, 구매한 제품과 다른 사용자들이 구매한 제품들의 유사성을 분석하는 등 다양한 전략을 사용한다. 아마존은 추천 알고리즘을 통해 고객 만족도를 높이고, 충성고객을 확보하고 있다. 

아마존에게 있어 추천 알고리즘은 매우 중요한 회사의 성장 동력이 되었다.

넷플릭스의 다이나믹 시즐은 여러 영상을 하나의 짧은 릴로 조합해 개인 맞춤형 추천을 제공한다.

"사람들이 넷플릭스에서 시청하는 콘텐츠의 80%는 추천 알고리즘에서 나왔다."

넷플릭스의 소프트웨어 엔지니어 Aish Fenton의 말이다. 전세계의 치열한 OTT 시장에서 넷플릭스가 압도적인 우위를 차지할 수 있었던 것 역시 알고리즘의 힘이 컸다. 넷플릭스는 구독자의 정보를 명시적 데이터(사용자가 직접적으로 남긴 리뷰나, 평점, 댓글 등)와 암시적 데이터(클릭수, 검색 기록, 체류 시간, 장치 등)으로 나누어 구독자가 원하는 콘텐츠가 무엇인지 찾아냈다. 

이를 바탕으로 개인화된 콘텐츠를 추천하고, 구독자의 홈페이지를 맞춤설정했다. 넷플릭스의 글로벌 커뮤니케이션 담당 이사 Joris Evers에 따르면 넷플릭스에는 3,300만 가지 버전의 홈페이지가 있다고 한다.

넷플릭스의 추천 알고리즘은 구독자의 콘텐츠 시청 시간이나 앱사용 시간을 늘렸을 뿐 아니라, 구독자의 리텐션(구독 유지) 비율도 높였다.

두 사례에서 보면 사용자의 빅데이터를 기반으로 하는 추천 알고리즘은 설계 의도에 따라 이용자들의 행동을 바꾸는데 충분한 효과가 있음을 알 수있다. 

우리 눈에 보이지 않는 알고리즘이 설계자의 의도에 따라 우리의 행동을 바꾸는 것은 어떤 의미가 있을지 따져 볼 필요가 있을 것 같다.

김현우 기자 (opinion@factosmedia.com)