반응형 추천알고리즘2 AI 추천 알고리즘, 내 취향을 얼마나 정확히 알고 있을까? 좋아요 몇 번으로 나를 이해한다고? AI 추천의 진짜 원리우리가 넷플릭스에서 영화를 고르고, 유튜브에서 영상을 보고, 쇼핑몰에서 상품을 살 때항상 따라붙는 추천 알고리즘."혹시 나보다 나를 더 잘 아는 건 아닐까?" 싶은 순간도 있지만정말 **AI가 내 취향을 정확히 이해하고 있을까?**라는 의문은 쉽게 사라지지 않습니다.이 글에서는 AI 추천 시스템의 작동 원리, 정확도의 비밀,그리고 우리가 알아야 할 한계와 오해를 함께 짚어봅니다.추천 시스템의 기본 원리: 협업 필터링 vs 콘텐츠 기반AI 추천 알고리즘은 크게 두 가지 방식으로 동작합니다.첫째, 협업 필터링(Collaborative Filtering).이는 "당신과 비슷한 선택을 한 다른 사용자"의 데이터를 기반으로 추천을 합니다.둘째, 콘텐츠 기반.. 2025. 5. 12. AI 커머스 추천 시스템, 소비자의 클릭을 유도하는 숨겨진 알고리즘 전략 단순 추천이 아니다, 구매욕을 유발하는 정교한 심리 설계AI 커머스 추천 시스템은 단지 상품을 보여주는 기능을 넘어서소비자의 관심, 욕구, 패턴을 실시간 분석해 구매 결정을 유도하는 강력한 심리 자극 도구로 진화하고 있습니다.이번 글에서는 AI가 어떤 방식으로 추천을 구성하고, 어떻게 사람의 구매 욕구를 설계하고 자극하는지 깊이 있게 분석합니다.추천의 시작: 데이터 기반 소비자 심리 해석AI는 단순 클릭 이력뿐만 아니라, 검색 시간, 체류 시간, 비교 행동 등을 종합 분석하여소비자의 의도와 구매 가능성을 예측합니다.예를 들어 같은 제품을 3번 클릭한 사용자는 '관심 고객'으로 분류되고,할인 메시지나 리뷰 중심 콘텐츠가 자동 노출되는 방식으로 구매 전환율을 끌어올립니다."지금 이 상품은 ○○명과 함께 보고.. 2025. 5. 10. 이전 1 다음 반응형
