2021년 국내 유튜브 사용자수는 4천 3백 만명 이상으로 한국 전체 인구 80%를 넘어섰다고 합니다.
유튜브 사용자의 증가에 따라 한국 크리에이터 시장도 급격히 증가하면서
2020년 글로벌 경제분석기관 옥스퍼드 이코노믹스의 조사 결과
10만명 이상의 구독자를 보유한 한국 유튜브 채널은 5천500개, 100만명 이상은 500개 이상으로 집계됐습니다.
이제는 유튜브 시장이 새로운 수익 창구로 대중에게 알려지기 시작하면서
부업으로 유튜브 채널을 운영하다가 본업으로 전향하는 사례나,
대형 방송 제작사들이 유튜브 채널을 본격적으로 운영하는 등
유튜브의 채널 경쟁이 나날이 심화되고 있습니다.
갈수록 복잡해지는 유튜브의 노출 조건
1인 미디어로 진출하기 비교적 쉬운 탓에
개인이 유튜브 채널을 운영하며 수 많은 콘텐츠들이 쏟아져 나오고 있지만,
노출 자체가 이루어지지 않아 운영을 포기하는 사례도 잇따라 많이 발견되고 있습니다.
운영 전략이 더욱 중요해진 크리에이터 시장에서
우리는 유튜브의 알고리즘이 어떻게 변하고 있는지에 대해 알아야 할 필요가 있습니다.
2005 ~ 2012
조회수 기반의 알고리즘
2005년 처음 유튜브 서비스에 동영상이 업로드가 되면서 유튜브는 더 많은 조회수를 기반으로 노출 우선 순위권이 주어졌습니다 .
이러한 알고리즘의 허점을 이용하여 자극적인 썸네일이나 클릭베이트(유도성, 자극성, 낚시성 문구) 제목들을 이용하여 악용하는 사례들이 생겨나기도 했습니다.
2012 ~ 2016
시청시간 기반의 알고리즘
조회수를 기반한 알고리즘을 파악한 일부 크리에이터들의 클릭베이트 악용 사례들을 발견한 후, 2012년 유튜브는 채널 알고리즘을 대폭 수정 했습니다. 이 때부터 조회수의 성적보다 동영상 시청 시간을 기준으로 우선 순위를 매겨지기 시작했으며, 유튜브에서도 공식적으로 '고의적으로 동영상을 짧게 하거나 자극적인 제목 대신 시청자들이 원하는 콘텐츠를 만드는 게 도움이 될 것'이라며 크리에이터들에게 조언하기도 했습니다.
2016 ~
머신러닝 기반의 알고리즘
2016년 공식 발표에서는 새로운 사용자 경험(UX)를 개선하기 위해 딥 러닝과 머신 러닝 기술을 활용하여 알고리즘을 개선해 나갈 것이라고 밝혔습니다.
'기계학습'이라는 뜻을 가지고 있는 머신러닝 기술은 말 그대로 인공적으로 패턴과 특성을 찾아 데이터를 분류하거나 값을 예측하는 기술입니다. 구체적인 머신러닝 동작 방식에 대해서는 공개하지 않았지만, 동영상 추천 알고리즘을 분석하는 연구자들은 크리에이터의 각종 트래픽 소스와 시청자의 과거 선호도를 기반으로 입력값을 형성하여 추천 영상 목록을 제공하는 것으로 추측하고 있습니다.
유튜브 채널 성장에도 공식이 있다?
2020년 기준 분당 유튜브 업로드 콘텐츠가 분당 500시간을 육박하면서 개인 채널의 노출을 분류하는 유튜브의 머신러닝 기술은 나날이 까다로워지고 있습니다. 현재 유튜브 콘텐츠가 사용자에게 도달하는 기본적인 프로세스는 대략 아래의 방식으로 이루어진다고 합니다.
1단계. 동영상 업로드 (Video Upload) :
크리에이터가 제목, 썸네일, 설명, 태그 등 메타데이터를 작성하여 동영상 업로드
2단계. 유튜브 검색과 발견 (Search & Discovery) :
사용자가 검색한 내용과 관련성이 높은 동영상이나 채널을 분석하여 노출
3단계. 시청자의 탐색 피드 (Explore):
인기 카테고리 페이지, 인기 상승 중인 크리에이터 및 아티스트, 인기 급상승 동영상을 노출
4단계. 추천 동영상 (Suggested Video) & 홈 화면 (Home Screen) :
현재 시청한 관련 주제의 동영상과 과거 시청 기록을 기반으로 추천 & 각 사용자에게 가장 관련성이 높은 맞춤 동영상을 유튜브 앱 또는 웹사이트의 처음 화면으로 표시
5단계. 인기 급상승 (Trending) :
사용자의 국가에서 인기를 끄는 새로운 동영상을 노출
*유튜브 콘텐츠가 사용자에게 도달하는 기본적인 프로세스
이와 함께 유튜브에서는 공식적으로 발표한 유튜브 알고리즘의 핵심 목표를 두 가지로 압축하였습니다.
1. 사용가자 원하는 동영상을 찾도록 하는 것 (=Find)
2. 사용자가 원하는 동영상을 더욱 시청할 수 있도록 하는 하는 것 (=Keep watching)
*유튜브 알고리즘의 핵심 목표
현재 유튜브 알고리즘의 핵심 목표를 살펴보면 시청자가 관심이 있거나 관련된 동영상을 맞춤 형식으로 제공하는 '개인화(Personalization)' 된 플랫폼으로 진화하고 있다는 사실을 알 수 있습니다.
이러한 두 가지 특성을 평가하여 유튜브에서는 추천 동영상이나 홈 화면을 노출 시키고 있으며, 크리에이터들이 업로드한 콘텐츠의 성과를 파악할 수 있도록 '유튜브 스튜디오'에서 '채널 분석' 기능을 제공하고 있습니다.
이제는 유튜브 레드오션의 시대가 도래하고,
유튜브의 개인화 된 머신러닝 알고리즘이 고도화 됨에 따라
초기 유튜브 크리에이터의 시장 진입이 더욱 어려워졌기 때문에
채널분석을 통한 운영전략은 선택이 아닌 필수 과정으로 인식되고 있습니다.
다음에는 유튜브 채널 성장을 위해
점검해 보아야 할 몇 가지 사항들에서 조금 더 알아보겠습니다.
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