리모트 워크 시작 전 알아야 할 4가지

워드프레스로 잘 알려진 기업 오토매틱(Automattic), 페이팔, 트위터 등이 사용하는 디자인 툴을 개발하는 인비전(InVision), Git 원격 저장소를 제공하는 깃랩(GitLab).

위에 언급한 기업들의 공통점을 아시나요?

이들은 모두 전 직원이 리모트 워크(Remote Work)를 하고 있는 기업들입니다. 오토매틱과 인비전은 직원 수가 700명 이상이고, 깃랩의 경우 350명 이상의 직원들이 있음에도 불구하고 이들에게는 애초에 사무실이 존재하지 않습니다.

갤럽(Gallup)조사에 따르면, 미국에서 리모트 워크를 하는 직장인의 비율*은 2016년에만 43%에 달한다고 합니다. 뿐만 아니라 델(Dell)의 조사에 따르면, 매주 하루 이상 리모트 워크를 하는 직장인은 무려 58%에 달한다고 하니, 리모트 워크는 단순히 유행이 아닌 시대의 흐름에 따른 자연스러운 근무 형태라고 볼 수 있습니다.

*풀타임 원격 근무와 부분 원격 근무를 하는 경우를 모두 합친 비율입니다.

물론, 리모트 워크를 도입하는 것이 기업 입장에선 쉽지만은 않습니다. 그렇기 때문에 잘 갖춰진 리모트 워크 형태를 만들기 위해서 2천 페이지에 달하는 직원 안내서를 만들어 둔 기업도 있고, 채용 단계에서부터 굉장히 신경을 쓰고 있는 기업도 있죠.

앞서 언급한 3곳 외에도 리모트 워크를 도입한 기업들은 굉장히 많습니다.

부분적으로 도입한 곳까지 포함하면 주변에서도 이미 많이 들어보셨을지도 모릅니다.

그렇다면 리모트 워크에서 중요한 특성은 무엇일까요?

저희 크래커가 독자분들께 더욱 자세한 정보를 전달해드리기 위해,

리모트 워크 방식을 도입한 국내 4곳의 기업과 직접 인터뷰를 진행했습니다.

 

[인터뷰 기업]

엘라스틱

설립연도 : 2012년

기업 소개 : 데이터 분석 기반의 솔루션

상태 : 상장

최근 뉴스 : 엘라스틱, 한국시장 본격진출… “AIㆍ 머신러닝 등에 최적화 솔루션 제공”

홈페이지 : https://www.elastic.co/kr/

리모트 워크 현황 : 전 직원 리모트 워크(한국 지사 존재)

 

스터디파이

설립연도 : 2018년

기업 소개 : 온라인 스터디 플랫폼

상태 : 비상장

최근뉴스 : 알토스벤처스, 스터디 중개 ‘스터디 파이’에 12억원 투자

홈페이지 : https://studypie.co/ko

리모트 워크 현황 : 전 직원 리모트 워크

 

스튜디오씨드코리아(프로토파이)

설립연도 : 2014년

상태 : 비상장

기업소개 : 프로토타이핑 툴

최근뉴스 : 35억 투자 유치 프로토파이 “글로벌 시장이 주목한다”

홈페이지 : https://www.protopie.io/

리모트 워크 현황 : 사무실 근무 & 리모트 근무(자율 선택)

 

위키북스

설립연도 : 2006년

기업소개 : IT 관련 서적 출판사

상태 : 비상장

최근뉴스 : 인사이트캠퍼스-위키북스, 금융 IT 분야 책 출간위해 MOU 체결

홈페이지 : http://wikibook.co.kr/

리모트 워크 현황 : 전 직원 리모트 워크(대표와 공동 창업자 제외)

 

인터뷰 결과, 이들 기업이 중시하는 공통적인 키워드를 추출해 낼 수 있었습니다.

바로 #자기주도성, #유연성, #커뮤니케이션, #교류 4가지입니다.

 

 

리모트 워크 기업의 4가지 키워드

#자기주도성

모든 기업이 공통적으로 동의한 리모트 워크의 첫 핵심 키워드는 바로 ‘자기주도성(Self-motivated)’입니다.

스터디파이의 김태우 대표님은 “자기주도적으로 시간 관리를 할 줄 아는 사람이 리모트 워크에 적합하다”고 말했습니다. 특히, 여러 시차에 있는 사람들이 모여있는 기업일수록 본인의 업무 시간대가 아닌 경우에도 연락이 올 때가 많은데, 이럴 때 주도적으로 시간 관리를 하지 못하면 일이 끊임없이 들어온다고 느껴 힘들어하는 경우가 생길 수 있다고 합니다.

(출처 : Pixabay)

제주도에서 근무하고 있는 *위키북스의 테크니컬 에디터 이대엽 님은 집에서 근무하고 있음에도 불구하고 스스로 ‘9시 출근, 6시 퇴근’에 맞춰 일한다고 합니다. 다른 사람들과 업무 시간을 맞추는 것이 효율적이기 때문이기도 하지만, 리모크워크는 기본적으로 쉽게 유혹에 빠지거나 방해받기 쉬울 수 있기 때문에 스스로를 통제하는 차원에서도 도움이 되기 때문이죠. 리모트 워크를 한다는 건, 이처럼 스스로 관리해야 하는 일들이 많아진다는 것을 의미하기도 합니다.

*위키북스의 본사는 파주에 위치함.

 

#유연성

사무실이라는 고정된 장소에 국한되지 않고, 자신이 원하는 곳에서 일할 수 있다는 점은 단연 리모트 워크의 큰 장점이 될 텐데요. 다시 말하자면, 리모트 워크를 하기 위해서는 시공간이나 업무 방식에 있어서 변화가 잦다는 것을 의미하기도 합니다. 따라서 변화에 적응할 줄 아는 ‘유연성’도 리모트 워크에서 매우 중요합니다.

(출처 : University of Denver)

그 예로, 프로토파이의 송영호님은 업무의 성격에 따라 재택근무와 리모트 워크를 적절하게 섞어가며 근무합니다. 확실하게 의사를 전달해야 할 일이 있을 경우에는, 원칙적으로 사무실에 출근하여 일하는 반면, 집중이 필요하고 커뮤니케이션을 줄여야 하는 업무가 필요할 때는 조용하게 근무할 수 있는 장소로 옮겨 리모트 워크를 진행합니다.

(출처 : 얼리브 라운지)

스터디파이의 김태우 대표님 또한 상황에 따라 유연하게 근무 환경을 조절합니다. 특별한 미팅이 없을 때는 주로 집에서 근무하는 것을 선호하는데요. 그 반대의 경우에는 지하철과 같은 곳에서 이동 근무를 하기도 하고, 팀원들과 함께 일해야 하는 날에는 ‘얼리브 라운지(Alliv lounge)’라는 코워킹 스페이스와 제휴를 맺어 근무하는 등 업무 유형에 따라 주변 환경을 맞추는 방식을 택하고 있습니다.

 

#커뮤니케이션

리모트 워크를 하는 데에 있어서 가장 중요한 것 중 또 하나는 바로 ‘커뮤니케이션’입니다.

기업에서 사용하는 커뮤니케이션 방식으로는 두 가지가 있는데요.

그중에서도 특히 리모트 워크에서는 *비동기 커뮤니케이션을 잘 해내는 것이 정말 중요합니다.

*비동기 커뮤니케이션 : 메신저, 이메일, 게시판 등으로 전달되는 방식으로 정보의 요청과 전달, 접수 등의 시간대가 같지 않은 커뮤니케이션

(출처 : WordPress)

스터디파이는 비동기 커뮤니케이션을 적극적으로 활용하고 있는데요. 주로 다른 기업들과 마찬가지로 업무용 커뮤니케이션 메신저인 ‘슬랙(Slack)’과, 큰 틀에서의 업무를 분배하고 트래킹(Tracking)하기에 편리한 ‘아사나(Asana)’를 사용합니다. 그 외에는 문서를 공유하기 위한 구글 드라이브와, 일정 공유를 위한 구글 캘린더를 활용하고요.

또한 같은 시간대에 이루어지는 커뮤니케이션이 아닌 만큼, 아무리 짧은 업무 관련 미팅이라도 필수적으로 회의록을 남기고, 회의 전 안건과 목표를 미리 공유하는 등 ‘문서화’에 초점을 맞춘 커뮤니케이션 원칙을 지키고 있습니다.

(참고 – 스터디파이는 어떻게 일하는가?)

(출처 : Zoom)

비동기 커뮤니케이션 못지않게, *동기 커뮤니케이션도 업무의 상당 부분을 차지합니다. 대표적으로 엘라스틱은 1:1 커뮤니케이션을 상당히 중시하는 기업 문화 덕에, ‘줌(Zoom)’을 활용한 화상 회의가 자주 이루어지는데요. 주로 2주에 한 번씩 지역에 상관없이 전체 팀 회의가 진행되기 때문에, 동기 커뮤니케이션 역량 또한 중요합니다.

*동기 커뮤니케이션 : 실시간으로 이루어지는 전화/화상 통화와 같은 커뮤니케이션

엘라스틱의 화상 회의는 매우 체계적으로 이루어지는데요. 한 예로, 기업 정책적인 부분에 대한 논의를 위해 100명이 넘는 인원이 동시에 접속한 적이 있었다고 합니다. 하지만 회의 전 미리 발언권과 발언 내용을 정해두기 때문에 혼선을 방지할 수 있었습니다. 또한 줌 내 채팅 기능을 활용하여 대화가 겹치거나 다른 곳으로 새는 상황을 막는다고 합니다.

 

#교류

마지막 핵심 키워드는 ‘교류’입니다.

우리는 (사회적 동물이기에) 초•중•고등학교는 말할 것도 없고, 대학교에 들어가서도 정말 많은 사람과 교류하며 생활하죠. 졸업 후에는 회사라는 공간 안에서 다양한 사람들을 마주하며 지내는 것이 일반적입니다. 반면, 리모트 워크 하루 일과는 대부분 혼자 보내야 하는 시간으로 이루어져 있습니다.

자는 시간 다음으로 (어쩌면 그보다도) 많은 시간을 혼자 보낸다는 건 생각보다 굉장히 외로운 일일 수 있습니다. 하루 이틀은 자유롭다는 생각이 들 수도 있겠지만, 그것이 매일 매일 반복되고, 몇 달이 지나고 해가 바뀌면 어떨까요.

(출처 : Pixabay)

실제로 엘라스틱의 서포트 엔지니어 김기주 님은 외로움을 느낀다고 말했습니다. ‘서포트 엔지니어의 업무가 매번 게시판을 통해서만 고객들을 대응하는 일이다 보니 더 그런 것 같다’곤 하지만, 리모트 워크의 특성상 오프라인 교류가 적다 보니 외로움을 느낄 수밖에 없는 건 어쩔 수 없는 현상입니다.

그렇기 때문에 기업들은 회사 차원에서 서로 친목을 다질 수 있고, 소속감을 느낄 수 있는 여러 가지 교류 장치들을 마련해 두는 편인데요. 슬랙 등의 메신저 툴을 통해 다양한 잡담을 할 수 있는 채널을 개설해두고 이를 권장한다던가, 정기적으로 오프라인에서 만나는 날들을 정해두기도 하죠.

1234567890-

(프로토파이 ‘친해지길 바라’ 프로그램 – 출처 : 프로토파이)

그 예시로, 프로토파이는 커뮤니케이션을 권장하는 차원에서 사무실에 출근하는 직원에게는 점심 식대를 지원해주기도 합니다. 또한 매월 격주로 2회에 걸쳐 랜덤으로 1:1 데이트를 엮어주는 ‘친해지길 바라’라는 프로그램을 시행하여, 평소에 얘기를 잘 하지 못했던 팀원과 더 가까워질 수 있도록 돕기도 합니다.

(엘라스틱 Engineering All Hands 프로그램 – 출처 : Elastic)

또한 엘라스틱은 1년에 2회 ‘Engineering All Hands’라는 프로그램을 통해 Engineering 관련 직원 모두가 한 자리에 모이는 기회를 제공함으로써 회사에 소속감을 느끼도록 돕고 있습니다. 그리고 개발자들이 자율적으로 모여 서로의 *토이 프로젝트를 발표하는 ‘데모데이’를 개최하여, 지속적인 교류의 기회를 제공하기도 합니다.

*토이 프로젝트 : 남는 시간을 쪼개서 무언가를 만들어내는 작업

 

리모트 워크, 그 미래에 관하여

고정적 시간대, 고정적 공간.

모두가 한자리에서 소통하는 것이 당연하던 과거와는 달리 리모트 워크는 떨어져서도 간단하게, 오히려 일의 능률을 향상하는 방법으로 발전하며 새로운 근무 형태로 자리 잡고 있습니다. 리모트 워크의 장점은 분명합니다. 장소와 시간의 제약이 사라지니, 회사는 이에 구애받지 않고 인재를 뽑을 수 있고, 개인 또한 주도적으로 자기 시간을 결정할 수 있게 됩니다.

위키북스 (박찬규, 대표)

국내 기업의 특성 상 단기간에는 어려울 것이지만 그럼에도 불구하고 확산될 것, 리모트 워크는 출산 및 육아 등의 사회적인 문제를 해결할 수 있는 하나의 대안으로 작용하는 등 다양한 순기능을 가지고 있기 때문.

엘라스틱 (김기주, 서포트 엔지니어)

리모트 워크의 장점 중 하나는 고정 및 이동 비용이 필요 없다는 것, 따라서 리모트 워크는 비용을 절감 및 각국의 뛰어난 인재를 채용을 위해서 더욱 확산될 것.

그러나 단순히 긍정적인 면만 보기에는 아직 초기단계에 불과하고, 개인의 성향, 그리고 기업이 속한 산업의 특성 때문에 리모트 워크의 적합성이 갈리는 경우도 발생합니다.

스터디파이 (김태우, 대표)

점점 개인의 삶의 질에 중점을 두는 사회 흐름에 따라, 리모트 워크가 확산될 수 밖에 없는 환경이라고 생각. 그러나 사람마다 성향이 다르고, 기업의 특성 역시 다르기 때문에 리모트 워크의 적합성은 다를 수 있음.

프로토파이 (송영호, 경영지원팀)

리모트 워크가 적합하지 않은 성격의 기업에게는 초기 도입 시 리스크가 있을 것, 따라서 각 기업이 처한 상황에 따라 알맞은 형태로 정착될 것.

실제로 버츄얼 보케이션(Virtual Vocations)에서 발간한 ‘Telecommuting Mid-Report (2017)’ 자료에 따르면, 미국 리모트 워크 상위 직종 및 비중 1위는 IT(30%)로, 판매(19%), 헬스케어(15%), 회계관리(10%), 프로젝트관리(9%)가 뒤를 이었습니다. IT 계열이 리모트 워크에 적합한 업무들이 많아, 상대적으로 다른 분야보다 더 많은 비율을 차지하고 있음을 확인해볼 수 있습니다. 또한 리모트 워크가 되려 효율성이 떨어져, 리모트 워크 근로자 비율이 과거에 비해 더 떨어지는 산업들도 있습니다.

 

기업들이 중요시하는 ‘가치’가 무엇이냐에 따라서 리모트 워크의 적합성은 다시 한번 달라집니다. 실제로 리모트 워크를 대하는 기업들의 태도는 다양한데요, 리모트워크가 확산되고 있는 추세와는 달리 미국 컴퓨터 업체 IBM은 리모트 워크를 폐지한 바가 있고, 구글, 페이스북, 애플 역시 리모트 워크 대신 사무실 근무를 강화하는 모습을 보이고 있습니다. 회사에서 동료가 직접 만나 소통하는 것이 협업에 도움이 되고, 혁신의 기초가 된다고 판단했기 때문입니다.

반면 자동차 회사 도요타, 전자업체 후지쓰 등 일본 기업은 리모트 워크를 빠르게 도입하는 중에 있기도 합니다. 특히 도요타는 2017년, 사무직과 연구개발(R&D) 담당 기술직 등을 대상으로 리모트 워크를 시행하였는데, 이를 팀·부서별로 개개인의 사정을 고려해 가장 효율적인 업무 방식을 찾아가는 과정이라고 소개한 바 있습니다.

리모트 워크가 새로운 근무형태로서 점점 확산될 것은 분명해보입니다. 그러나 단순히 트렌드라고 따라가기에는 순기능과 적합성을 잘 파악해야 기업, 그리고 개인에게 윈윈(win-win) 전략이 될 수 있을 것입니다. 앞으로 리모트 워크가 하나의 솔루션으로서 긍정적 역할을 하기를 기대해보며, 크래커는 다음에 더 좋은 기사로 찾아뵙도록 하겠습니다 ^^

*본 기사는 Techcookie, Spoon, Newline이 함께 작성했습니다.

내 손안의 뉴스 앱, 진르 터우탸오

(출처 : theinformation.com)

 

당신의 관심사가 헤드라인(톱뉴스)을 만든다 (你关心的,才是头条)”  – 진르 터우탸오

 

매일 아침 8시, 베이징의 직장인 A 씨는 지하철 출근길에서 휴대폰을 꺼내 ‘진르 터우탸오’에 접속합니다. 키워드를 따로 검색하지 않아도, 평소 관심 있는 주제인 ‘IT, 스포츠’에 관련된 뉴스가 첫 화면에 나타납니다. 뿐만 아니라, 짧은 비디오와 Q&A 코너까지 둘러보다 보니 어느새  1시간이 훌쩍 지나갔습니다.

 

최근 약 83조 원의 기업가치를 달성하여 우버를 제치고 세계 최고 스타트업 반열에 오른 바이트댄스의 뉴스 앱, 진르 터우탸오는 빅데이터 분석을 통해 맞춤형 뉴스를 추천해주는 서비스입니다. 바이트댄스는 *머신 러닝(Machine Learning)에 특화된 콘텐츠 플랫폼들을 제공하는 인터넷 회사로, 그중 메인 프로덕트 자리를 터우탸오가 차지하고 있는데요.

 

*머신 러닝(Machine Learning) : 인공 지능의 한 분야로, 컴퓨터가 스스로 학습할 수 있도록 하는 알고리즘과 기술을 개발하는 분야를 말합니다.

 

바이트댄스 최고경영자(CEO) 장이밍(張一鳴)은 고등학교 때 매일 20여 개의 신문을 정독하며 뉴스 포털 사이트가 정보를 제공하는 방식에 불만을 가지게 되었고, “독자를 가르치기보다는 독자가 원하는 뉴스를 분배해야 한다”는 신념에 따라 2012년 터우탸오를 출시했습니다.

 

(출처 : Y combinator)

 

터우탸오는 출시된 지 5년 만에 일일 평균 체류 시간 74분을 넘겼으며, 페이스북, 인스타그램을 제치고 사용자들이 가장 오랜 시간 동안 머무르는 앱으로 등극했습니다. 우리나라 사람들의 일 평균 스마트폰 사용시간(2시간 40분)과 비교해 본다면 이것이 얼마나 대단한 기록인지 알 수 있습니다. 또한 총 이용자 수 7억 명, MAU(Monthly Active User) 1억 명, 기업가치 220억 달러(약 24조)에 달하는 기업으로 성장하며 중국 1위 뉴스 앱의 자리에 오르는 쾌거를 이뤘습니다.

 

과연 터우탸오가 5년 만에 중국 최고의 뉴스 앱이 된 이유는 무엇일까요?

 

그 성공 요인에는 데이터 수집을 통한 맞춤형 콘텐츠 추천과 소셜 미디어 서비스를 통한 앱 내 커뮤니티 구축이 있었습니다. 사용자가 보고 싶어 하는 뉴스만 추천하여 타 뉴스 앱 대비 경쟁력을 확보하고, 이들이 이탈하지 않도록 앱 내 사용자 커뮤니티를 구축하여 *리텐션(Retention)을 높이는 선순환을 이뤄낸 것이죠.

 

 *리텐션(Retention) : 앱 내 사용자 유지비율

 

아래에서 보다 자세히 이 2가지가 어떻게 작동하고 있는지 알아보도록 하겠습니다.

 

데이터 수집을 통한 맞춤형 콘텐츠 추천

 

(출처 : 진르 터우탸오)

 

터우탸오는 에디터나 운영자의 개입 없이 철저히 인공 지능(Artificial Intelligence) 기술로 개인별 맞춤형 뉴스를 추천해줍니다. 더 이상 원하는 뉴스를 찾기 위해 검색 창에 키워드를 입력하거나 관심 없는 뉴스를 마주치지 않아도 되는 것이지요. 따라서 사용자들은 콘텐츠를 탐색하는 데 드는 수고를 줄일 수 있고, 더 오랫동안 플랫폼에 머물게 됩니다. 그렇다면 구체적으로 터우탸오의 추천 알고리즘이 어떻게 작동하는지 알아볼까요?

 

데이터 수집

 

사용자가 원하는 콘텐츠를 추천해주려면 먼저 활용할 수 있는 데이터가 필요합니다. 현재 터우탸오가 수집하는 데이터의 종류에는 세 가지가 있는데요.

 

첫째, 소셜 미디어 서비스 데이터입니다.

터우탸오 앱 아이콘을 누르고 접속하면, 직접 계정을 생성하거나 중국의 대표적인 소셜 미디어 계정(위챗, QQ 등)과 연동하여 로그인 할 수 있습니다. 소셜 미디어 서비스 사용자는 주로 친구들이 추천한 글을 위주로 정보를 얻습니다. 따라서 터우탸오는 사용자의 소셜 미디어 계정 데이터를 수집하여 사용자와 그 친구들이 ‘좋아요’를 표시했거나 공유한 글의 데이터를 분석합니다. 그리고 단 5초 이내에 사용자의 취향을 추정한 뒤, 이를 기초로 맞춤형 콘텐츠를 제공합니다.

 

둘째, 인구통계학적 데이터입니다.

인구통계학적 데이터란 나이, 성별 및 직업과 같은 프로필 정보입니다. 또한, GPS(범지구위치결정시스템)를 통해 독자가 사는 지역과 날씨, 지리 데이터를 수집하고 이를 토대로 사용자가 선호할 만한 콘텐츠를 추천해줍니다.

 

셋째, 앱 내 데이터입니다.

사용자가 앱을 사용할수록 데이터는 더 많이 축적되어 사용자 이동 동선을 파악하고 예측하는 데 쓰이게 됩니다. 먼저 사용자가 자주 조회했거나 공유, 추천한 콘텐츠의 데이터를 수집하여 사용자의 취향을 분석합니다. 또한 기사별 클릭 비율과 끝까지 읽은 비율(체류 시간)을 측정하여 사용자가 단순히 기사의 제목에 반응한 것인지 혹은 실제로 관심이 있어서 읽은 것인지 알아냅니다. 이렇게 수집된 데이터는 *자연어 처리 기능을 거쳐 현재 유행하는 트렌드, 적절한 기사 길이 및 제목, 그리고 사용자의 취향을 보다 정교하게 파악하는 데 활용됩니다.

 

*자연어 : 사람들이 일상적으로 쓰는 언어를 인공적으로 만들어진 언어인 인공어와 구분하여 부르는 개념

 

이렇게 모인 세 가지 종류의 데이터는 시간에 따라 축적되어 정교한 추천 알고리즘을 만드는 데 활용되는데요. 보통 머신러닝 기술이 사용자의 패턴을 파악하는데 걸리는 시간은 단 하루입니다. 이를 통해 넘쳐나는 콘텐츠의 홍수 속에서 사용자가 원하는 것을 찾아내고 추천할 수 있게 되는 것이죠.

 

맞춤형 콘텐츠 탐색 및 제공

 

머신 러닝을 통해 완성된 추천 알고리즘을 활용하기 위해서는, 콘텐츠 풀(pool)을 확보하는 것이 우선입니다. 그리고 저품질 콘텐츠를 가려내기 위한 분류 과정을 거쳐야 하죠.

 

1) 콘텐츠 탐색

 

과연 터우탸오가 제공하는 콘텐츠는 어디서 오는 것일까요? 터우탸오는 자체 콘텐츠를 생산하지 않고, 60여만 곳에 이르는 미디어·기관·기업·개인과 협업 체제를 구축하여 이들이 창작한 콘텐츠를 싣는 방식으로 풀을 확보하고 있습니다. 콘텐츠의 범위에는 핵심 서비스인 기사뿐만 아니라, 음악·동영상·쇼핑·게임은 물론 정부의 정책자료와 보도자료까지 포함됩니다. 따라서 중앙부처와 지방정부 및 산하기관들은 터우탸오를 정책 발표 채널로 이용하기도 하죠.

 

터우탸오는 빅데이터와 AI를 활용해 농민부터 도시 화이트칼라까지 각 사회계층의 다른 정보 수요를 모두 만족시키는 첫 번째 뉴스앱이다. – 위자닝(於佳寧), 중국 공업정보화부 산하 공업경제연구소장

 

더 나아가, 개인 블로거의 콘텐츠도 사용자의 성향과 일치하기만 한다면 우선적으로 추천하는 등 차별을 두지 않고 있습니다. 중국에서 검열에 상대적으로 자유로운 1인 미디어를 적극적으로 수용하려는 모습은 이례적으로 비춰지는데요. 이를 통해 터우탸오는 각 사회계층의 정보 수요를 모두 만족시키고자 하는 의도를 실현하고 있습니다.

 

2) 콘텐츠 분류

 

이렇게 다양한 콘텐츠들이 모이다 보면, 콘텐츠의 품질이 낮아지는 문제가 발생하게 됩니다. 실제로 올 4월, 터우탸오는 베이징시 정부로부터 저속하고 음란한 내용의 황색(黃色) 콘텐츠 제공을 중단하라는 시정명령을 받으며 한동안 위기를 겪기도 했습니다. 따라서 터우탸오는 앞서 언급했던 자연어 처리 기능을 통해 낚시성 제목이나 가짜 내용을 담은 기사를 가려내고 있으며, 위조 기사 분쟁 해결을 위한 중재인을 고용하는 등 저품질 콘텐츠를 식별하고 필터링하는 데 심혈을 기울이고 있습니다.

 

이처럼 터우탸오는 데이터 수집을 통해 추천 알고리즘을 구축하고, 다양한 맞춤형 콘텐츠를 확보하여 품질을 관리하기 위해 노력했습니다. 그 결과, 타 소셜 미디어 서비스와 비교했을 때 가장 높은 체류 시간(74분)을 보유한 앱이 될 수 있었던 것입니다.

 

 

소셜 미디어 서비스를 통한 앱 내 커뮤니티 구축

 

터우탸오는 모바일에 최적화된 뉴스를 제공하는 앱입니다. 미디어 경쟁이 고도화된 모바일 환경에서는 특히 리텐션을 높여야 하는데요. 사용자가 경쟁사에 넘어가지 않도록 유지하고 관리하는 것이 중요합니다. 그렇다면 어떻게 리텐션을 높일 수 있을까요? 터우탸오가 선택한 방법은 바로 ‘커뮤니티 구축’입니다.

 

사람들은 뉴스 서비스에 대한 충성도가 높지 않습니다. 사용자와의 유대감을(충성도를) 만들기 위해서는 사람들 간의 공동체를 형성해야 합니다. – 리우 첸(Liu Chen), 우콩(Wukong) Q&A 서비스 책임자

 

뉴스 서비스는 다른 서비스에 비해 고객 충성도가 높지 않습니다. 자신이 흥미를 갖는 분야의 기사라면, 뉴스 소비자의 상당수가 언론사는 별로 중요하지 않다고 생각하기 때문입니다. 따라서 터우탸오는 소셜 미디어 서비스와 같은 부가적인 요소를 통해 고객 충성도를 끌어냅니다.

 

시과스핀 (Xigua Video, 西瓜 视频)

 

중국의 짧은 동영상 시장 규모는 2017년 기준 약 57억 3000만 위안(약 9억 달러)으로 전년도 대비 184퍼센트 증가했습니다. 젊은 층 사이에서 여가 및 휴식 시간에 가볍게 즐길 수 있다는 장점을 바탕으로 무서운 속도로 성장하고 있는 것입니다. 최근 한국에서도 큰 인기를 끌고 있는 *틱톡(Tiktok) 서비스가 그 대표적인 예입니다. 터우탸오는 이처럼 부담 없는 길이의 짧은 동영상 서비스를 제공함으로써 사용자의 시선을 잡아두고자 합니다.

 

 *틱톡(Tiktok) : 사용자가 15초 정도의 짧은 뮤직비디오를 만들어 업로드하고 공유할 수 있는 소셜 플랫폼으로, 중국 더우인(Douyin)의 해외판 서비스입니다.

 

(출처: 진르 터우탸오)

 

터우탸오는 앱 하단부 두 번째 탭에서 ‘시과스핀(Xigua Video, 西瓜 视频)’이라는 플랫폼을 통해 짧은 동영상을 제공합니다. 모든 동영상은 사용자가 부담 없이 가볍게 즐길 수 있도록 10~15초 정도로 짧으며, 다양한 주제를 다루고 있습니다. 사용자는 동영상을 업로드하고, 친구와 공유할 수 있으며, 댓글도 남길 수 있습니다. 이처럼 즐거움을 주는 부가적인 요소를 삽입함으로써 사용자들의 이목을 집중시켜 리텐션을 높이려 하는 것이죠.

 

또한 터우탸오는 다른 소셜 미디어 플랫폼을 활용하기도 합니다. 사용자는 QQ, 위챗, 웨이보와 같은 소셜 미디어에 자신이 좋아하는 콘텐츠를 공유할 수 있습니다. 이를 통해 사용자는 다른 사용자와의 친밀함을 높일 수 있고, 공유된 콘텐츠는 새로운 사용자 유입을 만들어냅니다.

 

웨이 터우탸오(Wei toutiao)

 

(출처: 진르 터우탸오)

 

터우탸오 앱 하단부 세 번째 탭에는 웨이 터우탸오(Wei toutiao)라는 소셜 미디어 서비스가 제공되고 있습니다. 중국의 대표적인 소셜 미디어 서비스인 웨이보와도 이름이 비슷한데요. 제공되는 서비스 또한 매우 유사합니다. 사용자는 본인이 원하는 내용을 글, 사진 등 여러 가지 유형으로 작성하여 올릴 수 있으며, 공유도 할 수 있습니다.

 

웨이 터우탸오는 서비스 출시 후, 뜨거운 반응을 일으켰는데요. 샤오미 CEO 레이쥔(雷军), 징둥그룹 CEO 류창둥(刘强东) 등과 같은 유명인들의 홍보를 통해 사람들에게 알려졌습니다.

 

이처럼 터우탸오는 앱의 핵심인 뉴스 서비스 외에도 짧은 동영상과 소셜 미디어 서비스를 통합하여 커뮤니티 구축에 힘쓰고 있습니다. 이를 통해 사용자들 간의 소통을 활성화하여 궁극적으로 리텐션을 향상시키고 있는 것이죠.

 

맺으며

 

사용자의 입맛에 맞는 뉴스를 추천해주는 핵심 서비스와 엔터테인먼트 요소를 더한 짧은 동영상, 소셜미디어 등과 같은 서비스의 조화는 새로운 사용자를 유치하고 리텐션을 높이는 밑거름이 되었습니다. 이는 광고 매출 증가로도 이어졌는데요. 실제로 2017년 터우탸오의 광고 매출액은 자그마치 150억 위안(약 2조 4670억원)에 달했다고 합니다.

 

하지만, 현재 텐센트가 투자한 ‘취터우탸오(趣頭條)’가 뒤를 바짝 쫓아오며 진르 터우탸오의 입지를 위협하고 있는 상황입니다. 취터우탸오는 리워드 제도라는 차별점을 두어 출시 1년 만에 7,000만 명의 사용자를 확보하며 무서운 기세로 전진하고 있는데요.

 

과연, 터우탸오가 어떠한 전략으로 플랫폼을 발전시켜 중국 뉴스 앱 최강자의 자리를 지켜낼 수 있을지 귀추가 주목됩니다. 또한 앞으로 터우탸오가 광고 매출 이외에 더 탄탄한 수익모델을 완성한다면 얼마나 더 성장할 수 있을지 궁금합니다. 그럼, 저희는 더 유익한 기사로 돌아오겠습니다.

 

 


참고 자료

 

기자 한명 없이 중국 최고의 뉴스앱 진르 터우탸오를 만든 장이밍

Toutiao, Wikepedia

The Hidden Forces Behind Toutiao: China’s Content King

브랜드보다 뉴스 콘텐츠가 중요한 독자층 공략

Short video apps seek to go overseas 2018.04.09

진르터우탸오, 콘텐츠 심사원 2000명 채용키로…숨은 이유는? 2018.01.04

Machine error 2018.09.14

Toutiao’s Survival Strategy 2017 PingWest

3 Ultimate Reasons Why You Should Know China’s Toutiao

 


*본 기사는 Techcookie와 Crunch가 함께 작성했습니다.

당신도 대도서관이 될 수 있다!

지금은 유튜브 전성시대

 

(출처 : Youtube)

 

“유튜브로 검색하는 게 더 편해요. 혼자 앞머리를 자르고 싶었는데 네이버 등 포털 사이트에는 글이나 사진밖에 없어서 따라 하기 어려웠어요. 유튜브는 동영상이니까 보이는 대로 따라 하면 돼요. 방탄소년단 멤버 정보도 유튜브를 통해 찾았어요. 이름, 나이뿐 아니라 멤버별 목소리와 노래 파트도 소개해줘요.”  – 이주아 양 (14 / 중학교 2학년)

컴퓨터공학을 전공한 막내아들이 ‘엄마가 만든 요리가 맛있으니 요리법을 찍어 유튜브에 올려보자’고 했어요. 생각보다 반응이 너무 좋아 잠도 줄여가며 댓글마다 답글을 남기고 있어요. 제 동영상을 보고 ‘치매에 걸린 어머니가 건강할 적 요리하던 모습’이 떠올라 하염없이 울었다는 분도 있었어요. 앞으로도 시청자와 소통하며 오랫동안 활동하고 싶습니다. 
– 조성자 씨 (62 / 채널 ‘심방골주부’ 운영)

 

유튜브. 음악, 뉴스, 영화 등 모든 장르와 10대부터 시니어까지 전 세대를 아우르는, 말 그대로 ‘세상의 모든 것’이 담겨있는 플랫폼. 특히 1020세대를 중심으로, *하우투(how to) 영상의 수요가 급증하면서 검색 포털로서의 기능까지 톡톡히 하고 있습니다. 뿐만 아니라, 시니어들까지 유튜브의 매력에 빠지게 되면서 실로 유튜브 전성시대를 방불케 하고 있습니다.

*하우투(how to) 동영상 : 요리법, 화장법과 같이 창작자의 직접적 시연을 통해 이해하고 따라 하기 쉽게 제작한 동영상

이 같은 추세에 *MCN 산업이 유튜브를 중심으로 고속 성장함에 따라, 유튜버들이 마케팅과 광고 산업에 끼치는 영향은 막대해졌습니다.  억대 연봉을 자랑하는 국내 유튜버들은 수십 명 수준으로 늘게 되었고요. 그리고 이러한 시대의 흐름을 쫓아, 유튜브로 뛰어들고 있는 사람들의 수 또한 급증하고 있습니다.

*MCN(Multi Channel Network ; 멀티채널 네트워크) :  여러 YouTube 채널과 제휴하여 잠재고객 확보, 콘텐츠 편성, 크리에이터 공동작업, 디지털 권한 관리, 수익 창출 및 판매 등의 서비스를 제공하는 제3의 서비스 업체

 

뉴비 크리에이터로 살아남기

하지만 유튜버에 처음 도전하는 ‘뉴비 크리에이터’들이 주목을 받기란 녹록지 않은데요.

채널의 팔로워를 모으기 위해서는 많은 시간과 인적, 물적 자원이 필요합니다. 실제로 유튜브를 살펴보면 수백만 명이 팔로잉하는 채널이 되기까지 수년이 걸리기도 합니다. 또한 고착화된 팔로워 순위는 새로운 크리에이터들이 상위 랭킹으로 올라가는 것을 힘들게 합니다.

이처럼 유튜브 창작자 풀(pool)이 포화되는 이 시점에서, 더 이상 콘텐츠 자체로만 승부하는 것은 어려워졌습니다. 그렇다면 넘쳐나는 동영상 콘텐츠 속에서, 우리는 어떻게 하면 대도서관처럼 핫한 크리에이터가 될 수 있을까요?

 

유튜브 동영상 추천 알고리즘을 활용하자

그 첫 걸음은 *유튜브 영상 추천 알고리즘을 이해하고, 이를 토대로 한 전략을 구사하는 것입니다.

 *유튜브 동영상 추천 알고리즘 : 데이터에 기반하여, 시청자들의 특성을 분석하고 이에 적합한 동영상을 추천해주는 시스템

유튜브 영상 추천 알고리즘은 곧 동영상의 노출 빈도와 직결됩니다. 유튜브의 첫 화면은 유튜브가 추천한 동 영상으로 구성되어 있습니다. 또한 유튜브 동영상을 재생하게 되면, 끊임없이 관련 동영상이 추천됩니다. 따라서 유튜브의 동영상 추천 알고리즘을 적절히 이용한다면, 동영상의 홍수 속에서도 시청자들에게 더욱더 쉽고, 빠르게 도달할 수 있습니다.

그렇다면 유튜브 알고리즘에 적합한 동영상을 만들기 위해서는 어떻게 해야 할까요?

저희 크래커 팀이 총 3가지의 전략을 준비해보았습니다.

 

롱폼 비디오(Long Form Video)

첫 번째 전략은 *롱폼 비디오를 제작하는 것입니다.

유튜브의 동영상 추천 알고리즘은 시청 시간(Watch time)을 중심으로 이루어집니다. 시청자들을 유튜브 플랫폼에 더 오래 머무르게 만드는 영상을, 더 높은 확률로 노출시키는 것이죠. 유튜브 입장에서는 최대한 많은 사람이 유튜브 플랫폼에 오래 머무르는 것이 좋기 때문이죠. 그래서 종종 유튜브는 채널이나 동영상이 시청자 유지(Viewership retention)에 도움이 되지 않는다고 판단하면, 해당 채널과 동영상을 시청자들에게 추천하지 않을 뿐만 아니라 동영상에서 광고를 빼기도 합니다.

*롱폼 비디오(Long Form Video) : 재생 시간이 10분이 넘는 동영상

이에 많은 크리에이터들은 광고를 보호하기 위한 전략으로 롱폼 비디오를 선택했습니다. 유튜브가 재생 길이가 짧은(10분 이내) 동영상 위주로 광고를 삭제하고, 재생 시간이 긴 동영상을 선호한다는 사실을 발견했기 때문입니다.

의아하지 않나요? ‘사람들은 긴 동영상을 지루해한다’라고 알고 있는데 오히려 긴 동영상을 선호하다니. 그러나 우리의 통념과는 달리 롱폼 비디오는 크리에이터들에게 더 높은 시청자 유지율과 더 많은 광고를 제공하고 있습니다.

 

롱폼 비디오를 선호하는 시청자들

롱폼 비디오가 시청자들을 유튜브에 머무르게 할 만큼 충분히 매력적이라는 사실을 입증하기 위해 ‘사람들이 좋아하는 동영상은 짧은 길이의 동영상일 것’이라는 우리의 통설을 검증하려고 합니다.

첫 번째로는 유튜브 ‘인기’ 채널에 올라오는 동영상들의 재생 시간을 살펴보고, 두 번째로는 국내 최정상 유튜버들의 인기 동영상(조회 순으로 정렬) 평균 재생시간을 알아보겠습니다.

-유튜브 ‘인기’ 카테고리 영상 재생 시간

기사를 쓰고 있는 지금은 아시안게임의 열기가 가라앉지 않은 9월 2일 저녁입니다. 따라서 유튜브 인기 동영상이 축구 동영상으로 가득한데요, 상위 5개의 동영상 중 두 개를 제외한 나머지 동영상들의 재생 길이가 10분을 초과하는 것을 볼 수 있습니다.

-국내 최정상 유튜버 평균 동영상 재생 시간

폼폼 토이즈

구독자 수 : 약 574만 명
2017년 수입 : 약 31억 6천만 원 (국내 1위)
인기 동영상 10개의 평균 재생 시간 : 약 13:39

헤이지니

구독자 수 : 약 115만 명
2017년 수입 : 약 20억 원 (국내 2위)
인기 동영상 10개의 평균 재생 시간 : 약 10:83

도티

구독자 수 : 약 237만 명
2017년 수입 : 약 16억 원 (국내 4위)
인기 동영상 10개의 평균 재생 시간 : 약 18:59

씬님

구독자 수 : 약 156만 명
2017년 수입 : 약 12억 원 (국내 6위)
인기 동영상 10개의 평균 재생 시간 : 약 9.46

짧은 소개 동영상이 인기 동영상에 포함된 씬님을 제외한 폼폼 토이즈, 헤이지니, 도티의 경우 평균 재생 시간이 10분을 초과하고 있습니다. 뿐만 아니라 아프리카TV 방송 동영상을 유튜브에 맞게 편집하여 올리는 인기 유튜버들의 경우 재생 시간이 30분 내외임에도 높은 구독자와 동영상 조회 수, 시청자 참여도(댓글)를 보유하고 있었습니다.

이를 통해 우리가 기존에 가지고 있던 생각과는 달리 유튜브 시청자들은 재생 시간이 10분이 넘는 롱폼 비디오를 즐기고 있으며, 100만 명이 넘는 구독자를 보유한 유튜버들의 채널에서도 롱폼 비디오의 형태를 쉽게 찾아볼 수 있다는 사실을 알게 되었습니다.

그렇다면 이러한 긴 동영상이 실제 유튜버들의 수익에는 어떤 영향을 미치고 있을까요?

 

롱폼 비디오와 중간 광고(Mid-roll AD)

유튜브는 길이가 10분 이상인 롱폼 비디오를 업로드 하는 경우 중간 광고를 삽입할 수 있게 하였습니다. 기존에는 광고를 봐야만 동영상을 볼 수 있는 프리롤(Pre-roll) 형태의 사전 광고를 활용했다면, 최근에는 새로운 수익 창출 수단으로 동영상 중간 중간에 광고를 삽입하는 미드롤(mid-roll) 형태의 중간 광고를 활용하고 있는 것이죠. 크리에이터들은 이미 동영상을 오랫동안 시청한 시청자들에게 동영상과 관련된 광고를 보여줌으로써 광고에 대한 시청자들의 거부감은 줄이고 광고 시청 횟수는 높일 수 있게 되었습니다.

유튜브 플랫폼에서 동영상과 쇼를 제작하는 파인 브라더스 엔터테인먼트(Fine Brothers Entertainment)는 중간 광고와 시청 통계를 분석한 결과 약 11분 길이의 동영상을 기준으로 5~6분 사이에 광고를 삽입할 경우 시청자들이 광고를 시청할 가능성이 높아진다고 발표했습니다.

물론 긴 동영상의 중간 광고라고 해서 유튜브의 광고 삭제 위협에서 완벽하게 벗어날 수 있는 것은 아닙니다. 다만 크리에이터들은 *헤지(Hedge) 방식을 활용하여 수익을 보호할 수는 있게 되었습니다. 마치 투자를 할 때 A, B, C, D에 모두 투자하여 A, B, C가 망하거나 실적이 저조하더라도 D의 높은 실적이 나머지를 상쇄할 수 있게 리스크를 줄이는 것처럼, 크리에이터들은 수익이 나는 동영상(광고가 삭제되지 않은 동영상)이 수익이 나지 않는 동영상(광고가 삭제된 동영상)을 상쇄할 수 있도록 더 많은 광고를 동영상에 첨부하고 있습니다.

*헤지(Hedge) 방식 : 최소한의 손실로 최대한의 이익을 얻는 것을 목표로 하는 투자 방식

일단 동영상의 길이가 10분을 넘어가면 짧은 동영상일 경우보다 더 많은 광고를 동영상 중간에 삽입할 수 있기 때문에 동영상당 더 많은 돈을 벌 수 있습니다. 시청자들의 대부분이 광고를 보지 않는다고 해도 어쨌든 광고를 많이 삽입하면 누군가 광고를 볼 가능성이 높아지기 때문에 동영상당 수익이 올라가게 되는 것입니다.

 

유튜브 애널리틱스 (Youtube Analytics)

두번째 전략은 유튜브 애널리틱스를 적극적으로 활용하는 것입니다.

유튜브 애널리틱스란 무엇일까요?

유튜브 헬프(Youtube Help)에 따르면, 유튜브 애널리틱스는 당신의 채널과 동영상의 퍼포먼스를 측정하는 기준을 제시하는 레포트를 말합니다. 즉, 채널과 동영상이 ‘얼마나 잘나가고 있는지’ 알려주는 지표들을 제공해주는 레포트인 셈이죠.

유튜브 애널리틱스는 유튜버들을 위한 다양한 지표들을 제공하고 있습니다. 이 지표들이 어떤 지표들인지 이해하고, 활용할 수 있어야 더 좋은 동영상을 만들 수 있겠죠?

지금부터 유튜브의 대표적인 지표 세 가지를 살펴보도록 하겠습니다.

 

Step 1. 시청 시간

유튜브에서 가장 인기 있는 동영상은 어떤 동영상일까요?
대부분의 사람들은 인기의 척도로 ‘조회 수’에 주목할 텐데요. 유튜브에서 바라보는 지표들의 중요도는 조금 다릅니다. 바로 시청 시간입니다.

(출처 : Shopify)

앞서 롱폼 비디오에서 살펴보았는데요,

사실 시청 시간이라는 것이 정확히 무엇을 의미하는지는 다소 애매할 수 있을 것 같습니다.

유튜브에 따르면, 시청 시간이란 시청자들이 당신의 동영상을 본 총 시간을 의미합니다. 예를 들어 30초짜리 동영상이라고 하더라도, 동영상을 반복해서 본다면 10분 이상의 시청 시간이 만들어질 수 있겠죠?

유튜브가 여기에 주목하는 이유는 ‘실질적으로 동영상을 시청한 누적 시간’이 동영상의 퀄리티를 말해주고, 이것이 길면 길수록, 유튜브에 머무는 시간이 길어지기 때문입니다.

그 때문에 유튜브의 알고리즘은 시청 시간이 긴 동영상을 상위 랭킹으로 올리고 있습니다.

따라서 유튜버들에게 더 많은 시청 시간을 확보하는 것은 곧 유튜브에서 살아남을 수 있는 방법입니다.

이를 늘리는 방법은 다양합니다. 유튜브의 *주석 기능을 이용해서 시청자들이 지루해질 시점에 다른 동영상으로 이어질 수 있도록 한다든지(다들 상단에 다른 동영상으로 넘어가는 링크를 한 번쯤은 보셨을 것입니다), 동영상 플레이 리스트를 만들어 동영상이 끝난 뒤에도 유튜브의 추천 동영상이 아닌 당신의 동영상이 이어지게 한다든지, 동영상 도중에 시청자들이 코멘트를 달 수 있도록 하여 참여율을 높임으로써 동영상 집중도를 높인다든지. 이미 유튜브는 여러분이 시청 시간을 최대화할 수 있도록 노력하고 있습니다.

*주석 기능 : 동영상에 추가할 수 있는 텍스트나 이미지로, 클릭 시에 시청자에게 다른 행동을 하도록 유도할 수 있는 기능

따라서 다양한 방식을 시도해보며 시청 시간을 계속 관찰해본다면, 어떤 방식이 가장 효과적인지 알고 이를 극대화할 수 있을 것입니다.

다음으로는 실시간 조회 수(Real time view)에 대해서 알아보도록 하겠습니다.

 

Step 2. 실시간 조회 수

실시간 조회 수는 조회 수를 분, 시간단위로 나누어 보여주는 지표입니다.

특정 동영상을 페이스북에 올려놓았다고 가정해보겠습니다.

단순히 전체 조회 수만 확인해서는, 이 조회 수가 페이스북에 올린 광고 때문에 급증하게 된 것인지, 아니면 다른 이유 때문에 그렇게 된 것인지 쉽게 파악하기가 어렵습니다.

(출처 : shopify)

그러나 실시간 조회 수는 최대 이틀전까지 시시각각 변화했던 조회 수를 시각화하여 보여주기 때문에 정확히 무엇 때문에 조회 수가 높아진 것인지에 대해 파악하기 쉽습니다.

즉, 실시간 조회 수는 동영상 프로모션 전략에 가장 최적화된 분석자료인 셈이죠.

또 다른 예시로 동영상 업로드 시각을 들어보겠습니다.
업로드 시각이 각 아침 7시, 오후 2시, 밤 10시인 동영상이 있을 때,
밤 10시의 시간당 조회 수가 가장 높았다면 당신의 콘텐츠는 밤에 적합하다는 것을 알 수 있고,
이 시간을 시청자들과 소통하는 시간으로 마련하여 라이브 동영상을 올리는 등으로 활용할 수 있습니다.

뿐만 아니라 유튜브 애널리틱스는 시청자들의 시청 지역, 기기 종류들까지 실시간으로 파악하여 정보를 제공합니다. 이에 따라 어느 지역에서 가장 조회 수를 많이 기록했는지, 어느 기기로 가장 많이 시청되고 있는지를 파악해볼 수 있습니다.

이처럼 실시간 조회 수는 각종 이벤트에 따른 변화를 측정하기에 아주 유용한 도구입니다. 실시간 조회 수를 이용한다면 어떤 방식이 동영상을 홍보하기에 가장 효과적인지를 파악해보고, 나아가 타겟을 재정립하고 콘텐츠에 대한 피드백을 바탕으로 동영상에 대한 전략을 구축할 수 있을 것입니다.

마지막으로 시청자들이 당신의 동영상을 주로 어느 구간까지 보고 있는지, 그리고 어디에서 이탈하고 있는지에 대해 알려주는 평균 시청 지속 시간(Audience Retention)에 대해 알아보도록 하겠습니다.

 

Step 3. 평균 시청 지속 시간

유튜브에서 동영상을 보다, 재미가 없거나 지루해지면 바로 다른 동영상으로 넘어간 경험, 한번쯤은 다들 있으시죠?

그런데 유튜브가 이러한 행동을 관찰하고 있다는 것, 알고 계셨나요?

youtube analytics audience retention report

(출처 : shopify)

위의 사진은 동영상의 경과에 따라 시청자들이 얼마나 동영상에 머무르고 있는지 보여주고 있습니다. 만약 갑자기 꺾이는 선이 있다면, 그 곳에서 가장 많이 시청자들이 이탈하게 된 것이겠지요?

이 그래프는 단순히 얼마나 많은 시청자들이 내 동영상을 끝까지 시청하느냐를 보여주는 것 같지만, 사실 우리가 이를 통해 도출해낼 수 있는 관점은 굉장히 다양합니다.

먼저, 절대적 평균 시청 지속 시간(Absolute audience retention)은 사진에서 나오는 것처럼, 동영상에서 구간별로 시청자들이 얼마나 보고 있는지를 확인해볼 수 있어 어느 시점이 가장 지루한 부분인지, 어떤 부분을 스킵하게 되는지 등을 파악할 수 있습니다. 예를 들어, 동영상이 시작한지 10초안에 대부분의 시청자들이 나갔다면, 동영상이 타이틀, 썸네일과 적합하지 않아 타겟팅이 잘못되었는지 고민해볼 수 있겠죠.

또한 상대적 평균 시청 지속 시간(Relative audience retention)은 내 동영상에 대한 분석에 그치지 않고, 비슷한 길이의 타 동영상과 내 동영상의 평균 시청 지속 시간을 비교해서 보여줍니다. 이를 통해 내 동영상이 다른 동영상보다 평균 시청 지속 시간이 급격하게 떨어지는지, 혹은 구간 중 어디에 문제가 있는지 등을 파악해 볼 수 있습니다.

 

키워드와 썸네일

롱폼 동영상으로의 이동과 유튜브 애널리틱스의 활용에 이어, 성공한 크리에이터들이 구사하는 세번째 전략은 바로 키워드와 썸네일입니다.

 

적절한 키워드를 설정하는 방법

유튜브 동영상의 제목과 설명, 그리고 이미지 태그 등에 쓰이는 키워드는 검색 노출 순위에 영향을 미치는 중요한 역할을 합니다. 그럼 어떤 키워드를 설정해야 시청자들에게 동영상이 더 효과적으로 노출될 수 있을까요?

(출처 : Youtube)

정답은 바로 연관 키워드입니다. 먼저, 유튜브 검색창에서 제공하는 자동완성 기능을 통해 업로드 하고 싶은 동영상과 관련된 키워드를 입력해봅니다. 그리고 검색되는 연관 키워드들을 활용하여 업로드 할 동영상의 제목이나 설명에 활용하면 훨씬 더 검색창 상단에 노출될 확률이 높아집니다.

(출처 : backlinco / Google Adwords)

다음으로, 한 두개의 키워드로 선택지를 좁히게 도와주는 다양한 툴을 사용한다면 더 쉽게 필요한 키워드를 얻을 수 있습니다. 구글 트렌드(Google Trends)는 실시간 또는 현재 인기 있는 관련 키워드들의 목록을 보여주는 기능을 제공하고 있으며, 위 사진에 나와있는 구글 애드워즈 키워드 매니저(Google Adwords Keyword Manager)는 검색 수를 기반으로 하여 적절한 키워드를 뽑아내는 데 효과적입니다.

(출처 : Youtube)

최종적으로 정해진 키워드들은 제목, 동영상 상세 설명, 그리고 태그란 각각에 모두 입력해줘야 더 큰 효과를 볼 수 있습니다.

마지막으로 검색 결과창 안에 잘리지 않고 표시될 수 있도록 제목 키워드는 60자 이내로 입력하는 것이 좋겠죠?

 

썸네일로 이목을 사로잡는 방법

(출처 : Youtube)

유튜브에 ‘데일리 메이크업’이라는 키워드를 검색해 보았더니, 수십 개의 동영상이 저마다 독창적인 썸네일로 눈길을 사로잡습니다.

썸네일 화면은 동영상을 클릭하기 전 가장 먼저 보여지는 부분인 만큼, 시청자들이 동영상을 볼 지 말 지 결정하는 데 중요한 역할을 하게 됩니다.

따라서 크리에이터들은 경쟁자의 동영상보다 더욱 더 눈에 띄고 개성있는 썸네일을 업로드하여 시청자들의 클릭을 유도해야 합니다. 동영상 클릭 수가 늘어난다는 건, 곧 시청 시간도 증가한다는 것을 의미하기 때문에 유튜브의 *머신러닝 알고리즘이 당신의 동영상을 추천 동영상에 띄워줄 확률 또한 높아집니다.

*머신러닝 :  데이터를 분석한 뒤 학습하고, 그 학습 내용을 기반으로 판단이나 예측을 하는 것

그렇다면, 눈에 띄는 썸네일을 만들기 위해서 어떤 전략을 구사하면 좋을까요?

(출처 : Youtube)

위의 세 동영상 모두 디지털 마케팅 관련 동영상이지만, 왠지 마지막 동영상이 눈에 더 잘 들어오지 않나요?

이처럼 상위 90%의 유튜버들은 이미 자동으로 동영상 화면을 캡처하여 생성되는 썸네일 화면 대신, 직접 만든 커스텀 이미지를 구상하여 업로드 하고 있습니다.

“썸네일은 채널의 브랜딩에 있어서 중요한 역할을 하기 때문에, 마치 아티스트가 된 것처럼 신중하게 골라야 합니다. 동영상을 다 만든 뒤에 썸네일을 구상한다는 것은 있어서는 안되는 일이죠.” – 유튜브 콘텐츠 아카데미(Youtube Contents Academy)

이처럼 유튜브 또한 크리에이터들에게 동영상을 촬영하기 전에 미리 썸네일을 구상할 것을 직접적으로 제안하기도 합니다. 그리고 이렇게 계획적으로 만들어진 썸네일은 채널의 브랜딩에도 도움이 됩니다.

 

지금까지 유튜브 알고리즘을 효과적으로 활용하는 세 가지 방안에 대해 살펴보았습니다.

이 외에도 크리에이터들을 위한 다양한 전략들이 존재합니다.

[전략 관련 링크]

HOW TO: USE ANNOTATIONS TO INCREASE YOUTUBE VIEWS, RANKINGS, AND MORE
How to Grow a youtube channel in 2018: 8 Tips for Small Youtubers
4 Ways to Increase YouTube Watch Time

 

유튜브 알고리즘을 최대한으로 활용하기 위해 알맞은 전략들을 구사한다면, 유튜브를 새로 시작하는 크리에이터라 할 지라도 보다 많은 시청자들에게 동영상을 노출함과 동시에 참여까지 이끌어 낼 수 있을 것입니다.

시리얼, 스푼, 테크쿠키가 정리한 내용, 그리고 관련 링크를 참고하셔서 남들보다 똑똑한 전략으로 유튜브의 새로운 강자가 되시길 바랍니다. 그럼 저희는 더 유익한 기사로 돌아오겠습니다.

 

참고 자료

[유튜브 톡톡]“유튜브 찾으면 10대, 포털 검색하면 30대”
How to rank #1 on YouTube search in 30 days [case study], Search engine land
Watch Time : Optimization Guide for Youtube Ranking
Youtube Analytics : 10 Key Metrics to Track and lmp
How to Get The Most Out of the Google Keyword Planner
How to Create the Most Effective YouTube Thumbnails

 

*본 기사는 TECHCOOKIE, SEEREAL, SPOON이 함께 작성했습니다.

위워크에 숨겨진 데이터의 비밀

1(출처 : WeWork)

당신은 어떤 공간에서 일하고 싶나요?

시공간을 초월하며 ‘열일’하는 현대인들에게 멋들어진 공간에서 같이 일할 수 있는 코워킹 스페이스는 단연 큰 인기입니다. 코워킹 스페이스란 다양한 사람들이 한곳에 모여 함께 일하고 교류하며 시너지를 얻을 수 있는 공간을 말하는데요, 이는 협업에 최적화된 공간을 제공하여, 프리랜서부터 스타트업, 중소기업, 대기업까지 다양한 사람들을 만나보고 서로 도움을 주고받을 수 있는 신개념 업무 공간으로 주목받고 있습니다.

 

빠르게 성장하는 글로벌 코워킹 스페이스, 위워크

많은 코워킹 스페이스 중, 어딘가 특별한 존재감을 내비치는 기업이 있습니다. 바로 위워크(WeWork) 입니다. 위워크는 미국 뉴욕에서 창립된 코워킹 스페이스이자 부동산 기업으로, 2017년 소프트뱅크로부터 4조원에 달하는 투자를 받으며, 4년 만에 기업가치를 20조까지 성장시킨 *데카콘 기업입니다.

*데카콘 기업 : 기업가치가 10조원 이상인 비상장 기업을 부르는 용어

위워크는 세계 주요 도시의 핵심 비즈니스 빌딩을 임대해서 그 안의 공간을 사용자에게 재임대하는 서비스로, 23개국 77개 도시에서 약 287개에 달하는 지점을 보유하고 있습니다. 그 중 국내에는 9개의 지점을 가지고 있으며, 강남 테헤란로에 5개 지점이 밀집되어 있습니다.

위워크, 왜 이렇게 잘 나가는 걸까요?
사람들은 왜 위워크에 열광할까요?
그 비밀의 열쇠는 바로 ‘데이터‘입니다.

위워크는 방대한 데이터를 통해 최적화된 공간을 구현함으로써 사람들을 더욱 혁신적으로 연결하고 있습니다.

(출처 : WeWork)

이런 멋있는 공간들이 그냥 만들어진 게 아니라는 거죠.

그럼 위워크는 데이터를 공간에 어떻게 활용하고 있는지, 구체적으로 알아볼까요?

 

공간디자인에 활용되는 데이터

위워크로 들어가 앉을만한 자리를 찾아 노트북을 켭니다. 마침 그 자리는 채광이 잘 드는, 적당히 눈부시지 않은 자리입니다.

어쩌면 당신은 정말 좋은 타이밍에, 좋은 자리에 앉았을지도 모릅니다. 그러나 이것이 단순한 우연일까요?

위워크에는 데이터를 활용한 다양한 비밀이 숨겨져 있습니다.

당신이 좋은 채광의 자리에 앉아 일의 효율성을 높일 수 있는 이유는, 위워크가 자체적 센서를 통해 하루의 채광, 빛들의 움직임을 측정했기 때문입니다.

또한 당신이 하필 그 자리에 앉아있게 된 이유는, 위워크가 복도에 설치되어있는 카메라를 통해 사용자들이 어느 책상을 사용하는지 추적하고 이를 *적외선 열지도로 만들어 가장 많이 사용하는 공간에 의자와 책상을 배치해놓았기 때문입니다.

*적외선 열지도(heat map) : 적외선 열지도로, 색깔이 붉을수록 해당 지표(예 : 사람들의 움직임)가 높다는 것을 의미합니다.

3
(출처 : NBBJ)
*본 사진은 사람들의 상호작용을 지표로 하여 상호작용이 많이 일어날수록 높은 수치를 부여하여 표현한 지도로, 위워크와는 무관합니다.

위워크의 카메라는 조금 특별합니다. 뉴욕 타임스퀘어 6층 beta floor(새로운 기술들이 다양하게 시도되는 시범적 공간)에서 카메라는 *컴퓨터 비전 기술(computer vision technology)을 통하여 당신이 미팅 룸을 어떻게 사용하는지, 그리고 사용자들의 상호작용이 어디에서 가장 활발하게 이루어지는지를 관찰하고, 위워크가 새로운 커뮤니케이션 공간, 그리고 컨퍼런스 룸을 만드는데 기반이 되는 데이터를 제공합니다.

*컴퓨터 비전 기술(computer vision tech) : 비디오카메라로 포착한 정보를 컴퓨터로 처리하는 일을 의미합니다.

카메라는 방안에 몇 명의 사람이 들어가는지 알고 있습니다. 12명이 이용할 수 있는 미팅룸을 두세 사람만 사용한다든지, 부스가 시간대에 따라 얼만큼 차있는지에 대한 분석자료를 내고, 위워크는 이를 통해 가장 적절한 사이즈의 미팅룸을 설계합니다.

(출처 : Wework)

실제로 위워크의 시스템 리서치 총괄자인 잭슨은 이러한 카메라 기술, computer vision tech가 사람들이 몇명이 어디로 이동하는지 추적할 수 있을 뿐만 아니라 미래에는 발자국 트래픽 패턴 지도를 만들어 가장 효과적인 이동동선을 만들 수 있을 것이라고 이야기한 바 있습니다.

정말 놀랍지 않나요?

센서 기술은 물론, 컴퓨터 비전 기술이 고도화될수록 위워크의 디자인 역시 더욱 사용자의 니즈에 맞게 강화될 것입니다.

위워크가 데이터를 활용하는 방식은 여기서 끝나지 않습니다. 입지를 선정하고 공간을 설계하는 모든 과정에도, 데이터는 활용됩니다. 그 내용을 아래에서 확인해보도록 하겠습니다.

 

입지 선정에 활용되는 위치 데이터

역에서 도보로 5분 안에 도착할 수 있는 곳, 주변에 맛집, 카페 등 각종 편의시설이 밀집되어 있는 곳. 그런 곳에 사무실이 있다면 정말 편리하지 않을까요?

위워크는 이처럼 사용자의 편의를 극대화하기 위하여, 입주 빌딩을 섭외할 때에도 철저하게 데이터 기반의 의사결정을 내립니다. 이를 위해, 위워크는 52개국에서 1억 3천만 개 이상의 기록을 보유하고 있는 위치 데이터 기업 ‘Factual’과 파트너십을 맺어, 특정 지역에 어떤 편의 시설이 있는지에 대한 데이터를 제공받습니다.

(출처 : WeWork)

위 사진에 나와 있는 것처럼, 각 지역에 위치한 편의 시설의 종류와 개수, 그리고 가장 빈도가 높은 주변 상권의 유형을 분석하여 색깔별로 구분이 쉽도록 데이터 분석 결과를 제시하는 것을 볼 수 있습니다. 그리고 이를 활용하여, 편의 시설 및 비즈니스와의 근접성을 기반으로 입주 빌딩을 선정합니다.

(출처 : WeWork)

또한, 주변 위워크 지점들과의 근접성도 입지 선정 시에 중요한 사항으로 고려됩니다. 위워크 멤버십에 가입하면, 주어진 크레딧을 통해 자유롭게 다른 지점의 공간도 예약해서 사용할 수 있습니다. 따라서 같은 지역에 더 많은 위워크 지점이 생길수록 멤버는 더 큰 혜택을 누릴 수 있기 때문에 기존 위워크 지점들의 위치 데이터도 활용됩니다.

 

효율적 공간 설계에 활용되는 데이터

위워크가 입지를 선정하고, 임대 계약을 마친 후에 해야 하는 일은 제한된 공간을 최대 효율로 활용하기 위한 공간 설계 작업입니다. 이처럼 데이터를 기반으로 한 위워크의 공간 설계는 두 가지 과정으로 완성됩니다.

1) 3D mapping

(출처 : CB Insights)

3D mapping이란 새 지점이 지어지게 될 공간 내부를 3D로 스캔하여 가상 지도를 구현해보는 것입니다. 이 공간 측정 프로세스는 보통 한 층에 1시간가량 소요되므로, 평방 피트 수, 문 크기, 배관 등 자세한 부분까지도 포착해낼 수 있습니다.

그럼 왜 이렇게 자세히 공간을 설계해야 하는 것일까요?

물론 오래된 건물들에도 도면이 존재할 수 있죠. 그런데 만약 두 발자국 정도의 오차라도 발생하게 된다면, 주문했던 책상들이 안 맞게 될 수도 있어요. 그렇게 되면 저희의 성과도 영향을 받게 될 거고요. – WeWork’s Chief Growth Officer, David Fano

이처럼 별거 아닐 것 같은 오차라도, 큰 비용 손실을 불러올 수 있기 때문에 공간의 실측 치수를 최대한 정확하게 스캔하는 것이 중요합니다. 그리고 이를 바탕으로 3D 지도를 구현하여 그 안에서 방과 인테리어 배치 테스트를 진행하여 불필요한 공간을 줄이려고 노력합니다.

2) 머신러닝

(출처 : CB Insights)

이와 같은 3D mapping 기술을 효과적으로 사용하는 과정에서 필요한 것은 *머신러닝 기술입니다. 위워크는 머신러닝을 통해 기존 지점들에서 수집된 데이터를 분석하여 3D 지도상에 그 결과를 반영합니다.

예를 들어, 사용자들이 가장 많이 이용하는 미팅룸의 데이터를 토대로, 새로 생길 지점에는 몇 개의 미팅룸을 지어야 하고, 각 미팅룸 별 실사용시간은 몇 시간 정도 될 것인지 등을 예측하여 3D 지도상에 배치합니다.

이처럼 머신 러닝은 위워크의 새 지점 공간 설계도를 보다 정교하게 작성하도록 도와주는 역할을 합니다.

*머신러닝 : 데이터를 수집 및 분류하여 미래의 결과를 예측하는 기술

(출처 : CB Insights)

또한 머신러닝이 예측한 층별 실사용시간이 디자이너에 의해 예측된 결과보다 더 정확한 것으로 나타난 것으로 보았을 때, 머신러닝 기술이 상당히 높은 확률로 데이터 분석을 통한 예측에 성공한다는 것을 볼 수 있습니다.

 

하나의 거대한 데이터 실험실, 위워크

위워크를 구성하고 있는 요소들은 결코 데이터 없이 만들어지지 않습니다.

실제로 위워크 내부에서는 부동산 담당 부서에서 디자인팀까지 일의 흐름이 이어지는 *BIM 워크플로우 방식을 채택하고 있습니다. 즉, 데이터가 실질적으로 디자인에 반영될 수 있는 구조인 것입니다.

*BIM : Building Information Modeling의 약자

이처럼 위워크의 데이터 역량은 타 기업들과 차별화를 두는 하나의 경쟁우위로서 작용하고 있습니다. 데이터에 기반한 공간 디자인부터 설계까지 위워크는 사용자의 니즈를 충족시키기 위하여 지속적으로 노력하고, 개선합니다. 그리고 이는 위워크만의 대체할 수 없는 강점으로, 사람들을 끌어들이는 매력으로 작용하고 있습니다.

위워크는 워커(worker)들의 행동들을 관찰하며 데이터를 모으고, 그 데이터를 실험해보는 하나의 거대한 실험실입니다. 그리고 데이터를 토대로 ‘업무환경’에 최적화된 가장 강력한 오피스를 만들어나가고 있습니다.

방대하게 축적된 데이터를 갖고있는 위워크가 앞으로 어떤 공간을 만들어나갈지에 대하여 귀추가 주목됩니다.

 

참고 기사

뉴욕 위워크(WeWork) 웨스트 브로드웨이점 커뮤니티 매니저 Jackie Lho(재키 로) 인터뷰
Patrick Sisson, Office 2.0: Big Data is changing the design of our workplaces
WeWork’s $20 Billion Dream: The Lavishly Funded Startup That Could Disrupt Commercial Real Estate
Murrye Bernard, The Interloper: WeWork Upends the Conventional Architecture Firm, Arichitect
Patrick Sisson, Office 2.0: Big Data is changing the design of our workplaces
Emma Jacobs,WeWork wants to transform your office, Financial times

*이 기사는 Techcookie와 Spoon이 함께 작성했습니다.

[인공지능] 인간형 AI 로봇 소피아의 현재와 미래는?   


AI
로봇 소피아의 방한

 

소피아1

출처 : 조선일보

 

로봇은 과거에 사람들이 했던 일을 많이 대체하고 있습니다.

로봇은 미래에 많은 일을 있기 때문에 사람들의 직업도 바꾸게 것입니다.

이제는 본인의 잠재력을 발휘할 있는 직업을 찾아야 합니다.” – Sophia


올해
1, 인공지능 로봇소피아 한국을 방문하여서 했던 말입니다.


이날
소피아는 로봇의 권리를 주제로 대중 앞에서 연설까지 했다고 합니다.


특히
소피아는 사람의 피부와 거의 흡사한 질감의 피부와 자연스러운 움직임,


그리고
오드리 헵번을 본딴 외모를 가지고 있어 주목의 대상이 됩니다.


다음은
소피아가 처음으로 깨어난 순간을 담은 영상입니다.

 

Hanson Robotics – Sophia AI Human-Like Robot Demonstration [1080p]

 


벌써
인공지능 기술이 이만큼이나 발전했다니 놀랍지 않으신가요?


이처럼
4 산업혁명 관련 기술 중에서도 인간을 닮으려는 AI 기술은


IT Tech
기업들 가운데서의 핵심 이슈 하나로 거론되고 있습니다.

 

 

소피아의 인공지능 알고리즘

 

그렇다면 소피아에게 적용된 인공지능과 알고리즘에 대해 알아볼까요?


인공지능은
3가지의 종류로 나눠볼 있습니다.

 

3

, 소피아는강한 인공지능 속하며, 갈래인


AGI(Artificial General Intelligence)
** 사용하고 있습니다.

 

** AGI?

인간이 할 수 있는 어떠한 지적인 업무도 성공적으로 해낼 수 있는 (가상적인) 기계의 지능을 말합니다.
이는 인공지능 연구의 주요 목표이며, 
SF 작가들이나 미래학자들의 중요한 소재입니다.

 

AGI 소프트웨어는 3가지 메인 기능을 수행합니다.


첫째
, 간단한 질문에 답할 있습니다.


둘째
, 말할 내용과 얼굴 표정을 매치시켜서 학습할 있습니다.


따라서
미리 무엇을 말해야 하는지 텍스트로 저장한 뒤에


학습되어
있던 표정과 매치시킵니다.


셋째
, 챗봇 기능입니다.


이러한
대화 시스템을 기본으로 하여 보고, 듣고, 말할 있으며


대화에
필요한 내용이 있다면 인터넷을 통해 학습합니다.


그리고
이를 위해 영상 인식 알고리즘, 전사 알고리즘** 등이 사용됩니다.

 

** 전사 알고리즘(Transcription Algorithm)이란?

사람의 반응을 텍스트로 바꾸어 사전에 기록된 데이터와 매치시켜주는 알고리즘입니다.

 

그림2

 

앞으로의 인간형 AI로봇은?

 

핸슨 로보틱스

출처 : Techbrunch

소피아의 개발사 핸슨 로보틱스의 CEO 이렇게 말했습니다.

 

천재 기계가 우리의 목표다. 이를 위해서는 로봇이 상상력을 갖게 해야 한다.”

우리는 로봇에 생명을 불어넣는 역할을 한다

로봇이 창의적이고, 자기 자신을 인식하게 하는 목표를 가지고 있다” – David Hanson


이를
위해, 핸슨 로보틱스는 현재 엔터테인먼트, 서비스용 로봇과 더불어

 

아인슈타인 미니 로봇을 출시하는 AI 로봇 연구에 매진하고 있습니다.

 

Professor Einstein – features highlight


이와
더불어 향후 의료용, 연구용으로도 활용 영역을 확대할 전망입니다.


실제로
, 현재 이탈리아에 있는 소피아의 자매 로봇은

 

자폐증 어린이 환자 치료에 활용될 것이라고 합니다.

 

올해 2018년도에는 소피아의 아시아 버전을 선보일 예정으로,

 

인공지능 학계의 많은 관심이 예상됩니다.

 

image6

출처 : Hanson Robotics

 

정말 SF 영화에서나 보던 광경이 앞에 펼쳐질 날이 멀지 않은 같네요.


과연
인간형 AI 로봇의 발전과 잠재력은 어디까지일지 궁금합니다.


2
탄에서는 핸슨 로보틱스 이외에도 인간형 AI 연구에 열심인


해외
/국내 스타트업들에 대한 정보로 찾아오겠습니다! 😀

 

참고 기사

 

AI로봇 ‘소피아’ 어디까지 진화할까…”상상력 갖게 할 것”

“인류와 공존”…세계 첫 AI로봇시민 ‘소피아’ 방한

Inside the mechanical brain of the world’s first robot citizen
[알아봅시다] 인공지능(AI)의 종류