넷플릭스가 미국 뉴욕증시에서 최근 10년간 주식가격이 가장 많이 오른 것으로 밝혀졌다.

넷플릭스의 성공 요인 중 하나는 자체 제작 콘텐츠의 높은 인기를 끈 요인도 한 몫 했다라고 할 수 있다. 

넷플릭스는 인공지능으로 사용자의 선호도를 파악하고 이를 콘텐츠 제작에 적극 활용했다.

 

20년간 승승장구한 넷플릭스 

1998년 출범한 넷플릭스는 본래 재래식 우편 방식으로 DVD를 유통했다. 스트리밍 플랫폼으로 성공하기 이전에도 넷플릭스는 이미 최초의 우편 서비스를 이용한 DVD 유통 선구자였다. 넷플릭스의 성공 발판은 스튜디오와 프로덕션 하우스에서 제작한 백 카탈로그(back catalog, 흘러간 노래 목록)였다.

그리고 넷플릭스는 고전 영화나 TV 쇼의 라이선스 구입을 원하는 스튜디오에 접근했다. 또한, 사람들이 비디오 가게에서 찾을 수 없는 오래된 영화를 찾기를 바랐다. 고전영화 라이선스 판권을 팔기를 원하는 스튜디오도 있었다. 성사만 된다면 이상적인 상황이었다.

이런 상황을 십분 활용한 넷플릭스는 20년 동안 엄청난 성공을 거뒀다. 2000년 단지 30만 명이던 사용자가 2002년 60만 명으로 증가했고 2005년 420만 명이 됐다. 그리고 5년 후, 스트리밍이 등장하면서 모든 것이 변했다. 넷플릭스는 사업 다각화를 위해 여러 기술 기업과 파트너십을 체결했다.

2012년, 넷플릭스는 ‘오리지널 콘텐츠’라는 새로운 성공 요인을 추가했다. 그 해 ‘릴리해머’라는 TV 시리즈를 첫 방영했고 곧 ‘하우스 오브 카드’와 ‘오렌지 이즈 더 뉴 블랙’을 제작 방영하며 상당한 성공을 거뒀다.

그 이후, 아무도 넷플릭스의 독주를 막을 수 없었다. 2018년 3분기 사용자 5,850만 명에서 1년 만인 2019년 3분기 사용자가 7,860만 명으로 늘어났다.

매일 전 세계 1억 4,000만 명이 넷플릭스를 시청하고 있다. 영화와 드라마 시리즈, 다큐멘터리를 좋아하는 사람들이 존재하는 한 그 수는 계속 증가할 것으로 보인다.

애널리스트들은 2020년 말까지 넷플릭스 구독자 수가 2억 명에 달할 것이며 2028년이 되면 3억 명까지 증가할 것으로 전망하고 있다.

넷플릭스의 이 같은 성장 이면에는 인공지능(AI)이라는 중요한 기술이 존재한다.

 

넷플릭스는 사용자가 좋아하는 것을 알고 있다

넷플릭스의 성공 이야기에서 AI를 빼놓을 수 없다.

이 스트리밍 플랫폼은 수백만 사용자들의 평점과 재생 콘텐츠, 검색 내용을 볼 수 있으며 매달 스트리밍 된 콘텐츠 내용을 분석하고 있다. 그 완벽한 사례가 바로 ‘하우스 오브 카드’다. 넷플릭스는 6년 이상 시청자 데이터를 수집한 이후 세계적으로 성공을 거둘 수 있는 시리즈를 제작했다.

뉴욕타임스도 “넷플릭스는 사람들이 원하는 것을 알고 있기 때문에 오리지널 콘텐츠를 제작할 수 있는 것”이라고 평가했다. 현재, 넷플릭스는 사람들이 원하는 콘텐츠를 권하는 추천 엔진으로 유명해졌다. 넷플릭스의 분석에 따르면, 일반적인 사용자들은 시청할 콘텐츠를 선택하고 60~90초 내에 관심이 식을 수 있다.

따라서 넷플릭스는 사용자들이 90초 이내에 콘텐츠를 재생할 수 있도록 만드는 추천 엔진을 개발한 것이다. 넷플릭스의 카를로스 고메즈 유라이브 부회장은 맞춤화 기술 개발로 사용자들은 넷플릭스에 접속하자마자 시청하고 싶은 콘텐츠를 찾을 수 있다고 말했다. “사용자의 선호도와 취향을 토대로 가능한 한 가장 맞춤화한 경험을 할 수 있도록 기술을 개발하고 있다.”

넷플릭스가 가장 정확한 콘텐츠를 예측할 수 있는 효과적인 방법은 빅데이터다. 빅데이터는 최적화 알고리즘을 사용해 방대한 양의 데이터를 변환할 수 있다. 그리고 사용자의 선호도에 따라 콘텐츠를 분석하고 순위를 매기는 기계학습도 사용하고 있다. 넷플릭스가 사용하는 정보에는 사용자의 검색 이력과 시청 평점, 선호하는 장르, 카테고리 관련 내용이 포함돼 있다.

넷플릭스는 시청 시간대와 시청 기기, 시청 지속 시간 같은 개인별 경험 같은 여러 요인도 고려한다. 예를 들어, ‘기묘한 이야기’를 좋아한다면 넷플릭스는 ‘블랙 미러’를 추천한다. 그리고 사용자가 시청 완료한 드라마와 영화를 파악해 다음에 시청할만한 콘텐츠를 제일 상단에 배치한다.

 

데이터과학과 기계학습 업무흐름도 단순화

최근 몇 년 새, 기술 기업들이 AI와 기계학습 알고리즘을 훈련할 수 있는 오픈소스 기계학습 툴을 출시하고 있다. 예를 들어, 페이스북은 이미지와 언어 모델 용도의 심층 학습 체계인 피티아(Pythia)를 사용하고 있으며 우버는 루드비히(Ludwig)라는 툴박스를 보유하고 있다.

최근 넷플릭스도 자유롭게 이용 가능한 다중 언어 프로그래밍 노트북 폴리노트(Polynote)를 공개했다. 폴리노트는 아파치 스파크와 통합했으며 스칼라와 파이톤, SQL 등에서도 지원할 수 있다.

폴리노트는 데이터 학자들과 AI 연구자들이 넷플릭스의 JVM 기반 기계학습 체계와 파이톤 기계학습, 시각화 라이브러리를 통합할 수 있도록 고안된 것이다. 넷플릭스는 이를 통해 필요로 하는 것을 해결할 수 있다고 믿고 있다.

“당사의 맞춤형 기반시설 팀에서는 단점을 제거하고 연구자들이 연구에만 집중할 수 있는 도구 개발에 박차를 가하고 있다”고 넷플릭스는 밝혔다.

이처럼 AI는 넷플릭스가 성공을 거둘 수 있었던 비결이었다. 그리고 앞으로도 넷플릭스가 더욱 특별한 서비스를 가져다 줄 수 있을 것으로 전망된다. 

Copyright ⓒ 무단 전재 및 재배포 금지