[팀네이버 컨퍼런스 DAN25] 끊임없이 즐거움, 네이버 클립으로 빠져들다: 개인화·VLM·에이전트가 완성하는 네이버 클립 경험
DAN 2025 네이버 · YouTube
AI 핵심 요약
네이버 클립은 빠르게 늘어나는 숏폼 콘텐츠의 품질을 관리하고 개인화 추천을 개선하기 위해, 영상·텍스트·사용자 반응을 결합한 품질 평가 모델과 크리에이터 선별 체계를 구축했다. 추천 랭킹에는 Word2Vec 기반 협업 필터링 임베딩, Qwen2-VL 기반 콘텐츠 임베딩, 행동 시퀀스를 학습하는 트랜스포머 모델을 적용하고, 고차원 임베딩은 오토인코더로 축소해 실시간 서비스에 활용했다. 서비스 밖에서도 사용자를 유입시키기 위해 시간대별 트리거 모델과 개인화 키워드·콘텐츠 추천을 결합한 알림 에이전트를 만들었으며, 발표에서는 추천 성과와 콘텐츠 다양성 개선 및 발송량·반응률 간 균형을 확인한 실험을 공유했다. 핵심 교훈은 추천 품질을 높이려면 아이템과 사용자 행동을 함께 모델링하는 것뿐 아니라, 누구에게 언제 알릴지와 추천 이유까지 시스템의 일부로 다뤄야 한다는 점이다.
- 품질 레이블이 부족한 경우 LLM으로 초기 라벨을 만들고, 텍스트 증강과 VLM 판정을 더해 데이터 불균형을 보완할 수 있다.
- 시청 여부만으로 선호를 추정하면 스킵이나 숨김 같은 부정 신호를 놓치므로, 행동의 종류와 순서를 함께 모델링해야 한다.
- 고차원 VLM 임베딩은 오토인코더로 차원을 줄여 실시간 서빙에 활용하되, 축소 전후 검색 결과가 유지되는지 확인한다.
- 알림 추천은 콘텐츠 랭킹뿐 아니라 발송 대상과 시점도 결정해야 하며, 발송량과 반응률 사이의 균형을 실험으로 찾아야 한다.
- 추천 사유를 사용자에게 설명하려면 개인화 키워드 생성과 키워드 기반 검색을 추천 파이프라인에 함께 설계한다.
소개
[팀네이버 컨퍼런스 DAN25] 끊임없이 즐거움, 네이버 클립으로 빠져들다: 개인화·VLM·에이전트가 완성하는 네이버 클립 경험 본 세션에서는 네이버 클립 서비스 내 개인화 추천 시스템이 지난 1년간 어떻게 고도화되었는지를 다룹니다. 추천풀 단계에서 이미지·텍스트 기반 품질 평가와 사용자 피드백을 반영해 고품질 콘텐츠와 우수 크리에이터를 선별하는 과정을 소개하고, 협업 필터링, 콘텐츠 기반 임베딩, 사용자 행동 시퀀스 모델을 결합한 숏폼 뷰어 랭킹 개선 사례를 공유합니다. 마지막으로, 개인화 알림 에이전트를 통해 “누구에게, 언제, 어떤 클립을 전달할 것인가”를 결정하는 트리거 모델링과 실시간 추천 전략을 설명하며, LLM 기반 고도화를 사용한 추천 모델링 실험을 다룹니다. 목차 - 발표 개요 네이버 클립 서비스 소개 클립 추천 시스템의 주요 구성 요소와 고도화 방향 Section 1) 클립/채널 추천풀 구축 - 고품질 클립 콘텐츠 풀 ...
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