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[팀네이버 컨퍼런스 DAN25] 20년 된 카페의 도전: AI 추천 피드 실험기
DAN 2025 네이버 · YouTube
AI 핵심 요약
네이버 카페는 콘텐츠가 풍부하지만 사용자가 카페마다 직접 방문해 최신 글을 찾는 구조라 관심사에 맞는 글과 커뮤니티를 발견하기 어려웠다. 카페 서비스팀은 추천 기술 조직 AiRS와 협업해 카페 홈, 개별 카페 홈, 글 상세에 AI 추천 피드를 도입했으며, 관심사 기반 리트리버와 사용자·문서 피처를 활용하는 랭커로 글을 골랐다. A/B 테스트를 반복해 피드를 개선하는 한편, 최신 글을 선호하는 헤비 유저의 사용성을 고려해 기존 탐색 방식도 유지했다. 그 결과 피드가 글 소비와 미가입 카페 발견을 넓혔으며, 추천 성과뿐 아니라 커뮤니티의 기존 사용 패턴을 함께 살펴야 한다는 점을 확인했다.
- 추천 시스템은 후보 문서를 모으는 리트리버와 노출 순서를 정하는 랭커를 분리해 설계한다.
- 클릭뿐 아니라 스킵도 관심사 신호로 활용하면 사용자의 선호 변화에 맞춰 추천을 갱신할 수 있다.
- A/B 테스트에서는 한 번에 하나의 변수를 바꿔야 결과의 원인을 해석하기 쉽다.
- 전체 지표가 개선돼도 최신 글을 빠짐없이 보는 헤비 유저를 위해 기존 탐색 방식을 선택할 수 있게 해야 한다.
- 추천 영역을 강제로 노출하기보다 이용 흐름을 방해하지 않는 자연스러운 탐색 경험을 우선한다.
소개
[팀네이버 컨퍼런스 DAN25] 20년 된 카페의 도전: AI 추천 피드 실험기 1. 카페의 아이러니 - ‘참여’의 힘으로 일궈온 카페의 20년 - 20년간 이어져온 카페의 주 사용성 - 카페 속 양질의 다양한 컨텐츠 - 관심사의 연결과 확장을 위한 개인화 추천 2. AiRS와 카페의 만남 - AiRS 협업 시작 - AiRS와 카페의 추천 시너지 - 추천 도입을 위한 준비 3. 카페 홈 추천피드 - 과거의 카페 홈 - 기획 방향 - 추천의 구조 - AiRS의 독자적인 유저 관심사 파악 기술 - 기술에 대한 검증 - ABT를 통해 기존 사용성을 확인 - 피드의 성장 4. 개별 카페 홈 피드 - 대형 카페 글 생산량 대비 소비량이 적은 상황 - 기획방향 - AiRS 개별 카페홈 추천글 피드 모델링 - ABT를 통한 사용성과 효과 검증 - 초헤비 유저들의 보이스 케어 - 유저 사용패턴별로 소비할 수 있게 개선 5. 글 상세 피드 - 카페에서 가장 PV가 높은 지면 - 기...
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