SNS의 피드 알고리즘 비교 : 네이버, 트위터, 페이스북, 인스타그램
보통 사람이 1년 동안 스크롤한 길이가 에베레스트 산 높이에 달한다고 합니다. 여러 SNS에서 어떻게 피드 알고리즘을 만들었는지 궁금해서 찾아서 비교해봤어요.
네이버 - 좋아하는 계정 글(Affinity)과 인기글(Popularity)를 적용해서, 방문 빈도에 따라서 인기글의 비중을 높이는 방식을 사용
트위터 - 팔로우 그래프와 참여, 유저 데이터를 기반으로 피처를 추출해서 머신러닝으로 랭킹을 만들고 다른 정보와 믹싱
페이스북 - 관계/종류/인기도/최신성 등을 참고로 머신러닝으로 사용자별 관심사 랭킹을 만들어서 정렬
인스타그램 - 활동/게시물 정보/게시자/반응 내역을 기반으로 다양한 액션(소비시간, 댓글, 좋아요, 공유, 프로필 보기)을 예측하여 가장 가능성이 높고 인스타그램에서 가중치를 주는 액션에 우선순위를 두어 상단에 노출
인스타그램의 방식이 가장 체계적이라고 생각되네요.
네이버 https://blog.naver.com/nvr_design/221567739896
트위터 https://www.mobiinside.co.kr/2023/05/11/twitter/
페이스북 https://www.openads.co.kr/content/contentDetail?contsId=6487
인스타그램 https://about.instagram.com/ko-kr/blog/announcements/instagram-ranking-explained
[사진 출처 : 네이버 설계(디자인) 블로그]
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