넷플릭스의 썸네일 전략

넷플릭스에서 영화나 드라마를 고를 때 썸네일이 얼마나 영향을 미칠까요?

넷플릭스는 2014년에 내부 소비자 연구를 통해 실제 사용자 행동을 기반으로 화면 상에서 시선의 흐름을 추적하는 아이 트래킹(eye-tracking) 실험을 했는데, 그 결과 사람들이 목록을 스크롤할 때 이미지에 시선이 머무는 시간이 전체의 82-86%였습니다. 사용자는 썸네일을 보고 흥미를 느끼면 아래 텍스트를 클릭하죠.  

넷플릭스가 자체 조사한 다른 결과도 흥미로웠는데, 사용자들은 각 영화나 드라마 등을 고려하는 시간이 평균 1.8초에 불과했습니다.  더 중요한 발견은 시간 제한이었습니다. 사용자들은 넷플릭스에 들어와서 60~90초 안에 뭔가 재미있어 보이는 걸 찾지 못하면 대부분 나가버렸죠. 

이용자가 접속한 이후 90초가 승부처입니다. 

그래서 넷플릭스는 한 개의 썸네일을 동일하게 적용하는 게 아니라,  같은 작품이라도 사용자의 시청 이력, 선호 장르, 탐색 패턴에 따라서 각기 다른 썸네일을 자동으로 제시합니다. 

예를 들어, 한 작품이 로맨스·범죄·드라마 세 장르를 동시에 포함하고 있다면, 로맨스 장르를 주로 보는 이용자에겐 남녀 주인공이 함께 가까이 있는 장면이, 범죄물을 자주 보는 이용자에겐 어두운 톤의 얼굴 클로즈업이나 총기가 등장하는 장면이 썸네일로 노출됩니다. 넷플릭스는 이를 위해 'Contextual Bandits'라는 머신러닝 알고리즘을 활용해 각 사용자와 상황에 맞는 최적의 썸네일을 실시간으로 선택합니다.

이게 어떻게 가능할까요? 

한 시간짜리 에피소드에는 약 86,400개의 프레임이 있고, 넷플릭스는 'Aesthetic Visual Analysis(AVA)'라는 머신러닝 시스템을 통해 이 모든 프레임을 분석해서 클릭률이 높을 것으로 예측되는 이미지들을 골라냅니다. 그리고 사용자가 지금까지 본 영화들, 좋아요를 누른 작품들, 심지어 중간에 그만 본 영화들까지 모든 기록을 분석해서 "이 사람은 이런 이미지를 좋아할 것 같다"고 예측하죠.

이 과정에서 발견된 몇 가지 흥미로운 사실이 있습니다.

첫째, 썸네일에서는 얼굴 표정이 중요합니다. 복잡한 감정을 표현하는 얼굴이 무표정하거나 평범한 표정보다 높은 성과를 낸다는 것이 실증적으로 확인되었죠. 크게 놀란 눈, 격한 표정, 과장된 포즈가 사용자의 시선을 끌기 때문이구요. 

둘째, 사람 수에도 제약이 있는데, 3명 이상이 함께 나오는 이미지는 성과가 급격히 떨어졌습니다. 작은 화면에서는 여러 얼굴을 구분하기 어렵기 때문이죠. 

실제로 '오렌지 이즈 더 뉴 블랙'같은 드라마는 여러 주인공이 나오지만, 썸네일에는 한두 명만 나옵니다. "고속도로 광고판에는 여러 명이 좋지만, 작은 화면에서는 너무 복잡하다"는 게 넷플릭스의 해석입니다.

셋째, 얼굴이 클로즈업된 썸네일과 복잡한 감정을 드러내는 이미지가 지속적으로 높은 클릭율을 기록합니다. 그 외에도 눈에 띄는 인물, 특히 논란이 있거나 호불호가 크게 갈리는 캐릭터를 사용하면 더 많은 클릭을 이끌어낸다는 흥미로운 발견도 있었죠.

넷플릭스는 지속적으로 실험을 합니다. 같은 영화에 대해 여러 개의 썸네일을 만들고, 사용자들을 두 그룹으로 나눠서 테스트해봅니다. A그룹에는 기존 이미지를, B그룹에는 새 이미지를 보여주고 어느 쪽이 더 많이 클릭되는지 확인하는 거죠. 물론, 사용자는 자신이 그 테스트 그룹에 속한다는 사실을 인지하지 못합니다. 내가 왜 이 이미지를 보고 있는지, 다른 사람은 어떤 이미지를 보는지 알 수 없죠. 넷플릭스는 이런 정보는 공개하지 않으니까요.

넷플릭스의 개인 맞춤화 시스템은 연간 10억 달러의 가치를 만들어낸다고 합니다. 사용자들이 더 오래 머물고, 더 많이 보고, 구독을 계속 유지하게 만드니까요. 디즈니 플러스, 유튜브 등 대부분의 플랫폼이 유사한 방식으로 디자인을 최적화하고 있습니다.