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  "title": "맞춤 콘텐츠 추천을 통한 사용자 참여도 개선 - BizSpring BLOG",
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  "one_liner": "맞춤 콘텐츠 추천을 통한 사용자 참여도 개선 - BizSpring BLOG 콘텐츠로 건너뛰기 내비게이션 메뉴 인사이트 테크 활용 방법/사례 활용 방법/사례 성공사례 성공 사례 일반 광고/마케팅 에이전시 이커머스 미디어/콘텐츠 금융/핀테크 의료/헬스케어 통신/인터",
  "summary_bullets": [
    "LG 상남도서관이 방대한 지식 콘텐츠 중 관심 분야를 찾기 어려워하는 방문자 이탈 문제를 해결하고자 비즈스프링과 콘텐츠 개인화/추천 프로젝트를 진행했습니다.",
    "실시간 인기 콘텐츠 Top10 분석과 유저별 열람 히스토리 데이터 수집을 통해 방문자 관심사를 구체화하는 시스템을 구축했습니다.",
    "콘텐츠 기반 추천과 유저 기반 추천 2가지 방식을 ML/AI로 설계해 데이터가 쌓일수록 스스로 고도화되는 추천 알고리즘을 적용했습니다.",
    "그 결과 유저별 콘텐츠 체류시간과 구독률이 상승하는 등 사용자 참여도가 유의미하게 개선되었습니다."
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  "body_md": "맞춤 콘텐츠 추천을 통한 사용자 참여도 개선 - BizSpring BLOG\n\n콘텐츠로 건너뛰기\n\n내비게이션 메뉴\n\n인사이트\n\n테크\n\n활용 방법/사례\n\n활용 방법/사례\n\n성공사례\n\n성공 사례 일반\n\n광고/마케팅 에이전시\n\n이커머스\n\n미디어/콘텐츠\n\n금융/핀테크\n\n의료/헬스케어\n\n통신/인터넷\n\n뉴스/트렌드\n\n릴리즈 노트\n\n인터넷트렌드 ↗\n\n웹사이트 ↗\n\n# 맞춤 콘텐츠 추천을 통한 사용자 참여도 개선\n\n2024년 10월 29일 2024년 10월 30일\n미디어/콘텐츠\n\nLG 상남도서관은 LG 그룹의 연암문화재단에서 운영하고 있는 도서관입니다. 1996년 개관한 국내 최초 디지털 도서관이며 세계 최초 ‘책 읽어주는 도서관’이기도 합니다. 특히 과학기술 분야의 지식을 선제적으로 확보하여 국내 과학기술 연구계와 국내 도서관계에 이바지하기를 목표하고 있습니다. 하여 LG 상남도서관은 웹/앱 사용자가 도서관의 여러 지식 콘텐츠를 충분히 활용하기를 원했습니다. 비즈스프링은 콘텐츠 개인화/추천 프로젝트를 진행하게 됩니다. 어떤 변화를 겪었을까요?\n\n### 고객 배경\n\n콘텐츠 분석을 통해 방문자/사용자의 웹사이트 참여도를 높이고자 했습니다.\n\n상남도서관에서 특히 고도화된 서비스는 책 읽어주는 도서관입니다. 세계 최초 유비쿼터스 도서관 서비스로, 시각장애인들의 정보 접근성을 충족시켜줄 수 있기에 의미가 있습니다. 정보 격차를 해소하기 위해 도서나 신문기사, 영화 시나리오, 강연 등을 다양하게 제공하고 있는 상황입니다. 그러나 워낙 보유 정보가 많다 보니 방문자들은 관심있는 분야의 도서나 강연 등을 찾아가는 과정에서 어려움을 느꼈습니다. 특히 소리책은 속독하기 어려워 여러 콘텐츠를 하나하나 조금씩 들어볼 수 밖에 없었고 이 과정에서 많은 사용자들이 피로감을 느껴 이탈하기도 했습니다.\n\n이러한 상황을 타개하기 위해, 방문자들마다 관심사에 맞는 콘텐츠를 추천해주는 기능이 절실했습니다. 또 실시간 인기 콘텐츠 정보를 제공하여 방문자가 폭넓은 정보를 얻을 수 있게 하고 싶었습니다. 비즈스프링은 2가지 포인트를 데이터 수집/분석과 AI/ML 기술을 도입하여 해결하고자 했습니다.\n\nChallenge\n\n실시간 인기 콘텐츠 분석\n\n방문 고객별 맞춤 콘텐츠 추천으로 체류 시간 및 만족도 향상\n\n충성 고객 확보를 통한 디지털 정보 서비스 영역 확장\n\n### 솔루션\n\n비즈스프링은 사이트 행동 데이터 분석하여 인기 콘텐츠와 맞춤 콘텐츠 추천 시스템을 구축하였습니다.\n\n방문자 개개인의 관심사와 실시간 인기 콘텐츠 정보를 얻기 위해서는, 우선 방문자들의 행동 데이터를 리얼타임으로 적재하는 과정이 필요했습니다. 방문자가 콘텐츠별로 어떻게 행동했는지 알아야 관심 영역을 구체화할 수 있고, 현재 어떤 콘텐츠에 방문자들의 Traffic이 많이 몰려있는지 확인해야 인기 콘텐츠를 구별할 수 있기 때문입니다. 수집된 방문자 행동 데이터를 기반으로 ML/AI 기술을 통해 1) 방문자별 관심 영역 구체화 2) 비슷한 관심사를 가진 방문자들을 그룹화 하도록 기획하였습니다. 단순히 방문자 개인의 관심사만 계속 추천한다면 오히려 취향의 벽 안에서 고립될 수 있기 때문입니다. 이와 같이 큰 틀을 잡고 상세한 기획 후 실 서비스 구현에 돌입하였습니다.\n\n💡 적용 솔루션\n\n1. 실시간 인기 콘텐츠 Top 10 수집 및 분석\n\n콘텐츠별 활성 Traffic을 수집/적재 후 즉시 데이터 측정하여 현재 가장 많이 방문자가 몰린 콘텐츠별 랭크를 도출하도록 설계하였습니다. 이 중 상위 10가지를 각 콘텐츠의 상세 내용과 함께 웹/앱에서 확인할 수 있게 화면을 개발하였습니다. 이러한 실시간 인기 콘텐츠는, 특정 기간 안에서 인기 있었던 콘텐츠(월간/연간 등)들과 구분하여 제공되었습니다. 방문자로 하여금 새로운 관심 영역에 접촉할 수 있는 창구가 되도록 의도한 부분입니다.\n\n2. 유저별 열람 콘텐츠 히스토리 데이터 수집 및 분석\n\n유저(방문자/사용자) 데이터를 기준으로 다양한 행동 데이터를 수집하였습니다. 콘텐츠 조회 이력, 콘텐츠 내용, 콘텐츠 내 스크롤/정독률, 콘텐츠에서 머무른 시간 등의 데이터를 얻은 후 각각의 행동의 영향도와 의미를 분석하였습니다. 분석 결과에 따라 콘텐츠 내 행동 지표에 따른 유저의 선호도를 연산할 수 있도록 로직을 설계하였습니다. 또 로직 설계 시, 시간의 흐름과 함께 선호도의 변화를 구분하여 유저별 최신의 관심사를 구체화할 수 있도록 하였습니다.\n\n3. ML/AI 활용하여 유저별 맞춤 콘텐츠 추천 알고리즘 셋팅\n\n위 과정을 통해 얻은 유저별 콘텐츠별 행동 데이터 베이스를 기반으로 1) 콘텐츠 기반 2) 유저 기반 2가지 기준을 통해 추천 콘텐츠 추천 알고리즘을 짰습니다. 콘텐츠 기반은, 유저 개인이 소비한 콘텐츠 내용과 관련 있는 다른 콘텐츠를 추천하는 방식입니다. 이러한 추천은 콘텐츠에 대한 유저별 선호도 연산 뿐 아니라, 모든 콘텐츠의 자연어를 처리하여 내용 상 비슷한 카테고리로 구분하는 작업이 선행되어야 했습니다. 유저 기반 기준의 경우, 비슷한 관심사를 가진 유저들을 묶어서 추천 콘텐츠를 확장하는 방식이었습니다. 유저별 관심 영역 데이터 베이스를 기반으로 기계학습을 진행하는 과정이 필요했는데, 이러한 2가지 방식은 시간이 지나며 데이터가 많아짐에 따라 점차 스스로 고도화될 수 있도록 설계하였습니다.\n\n \n\n유저별 맞춤 콘텐츠 추천 알고리즘 셋팅 (출처 : BizSpring)\n\n### 결과 도출\n\n인기 콘텐츠 제공과 추천 알고리즘 기반으로 방문자/사용자의 참여도가 유의미하게 상승하였습니다.\n\n유저별 콘텐츠 관심도와 콘텐츠별 내용 유사성을 수치화하여 맞춤 콘텐츠 추천 기능을 실현하였습니다. 이후로 관심 없는 콘텐츠 노출이 줄어들고, 사용자가 정보를 탐색하는 여정 및 시간을 대폭 줄일 수 있었습니다. 수집된 행동 데이터 상으로도 성과를 확인할 수 있었습니다. 체류 시간이나 빈도, 구독률, 콘텐츠 참여 지표 측면에서 긍정적인 개선이 보였습니다. 인기 콘텐츠 제공 기능도 유저별 새로운 분야에 대한 반응을 수집할 수 있어 추천 알고리즘 관점에서 의미가 있었습니다.\n\nPerformance\n\n유저별 콘텐츠 체류시간 상승\n\n콘텐츠 구독률 상승\n\n지금까지 맞춤 콘텐츠 추천 알고리즘 통해 사용자 참여가 개선된 사례를 소개하였습니다.\n\n콘텐츠 데이터와 유저별 관심 영역 데이터를 확보하여, 잠재된 콘텐츠 소비자를 발굴하는 일련의 과정을 진행하였습니다. 웹/앱 행동 데이터를 분석하여 콘텐츠와 유저 모두 상호 연결성을 수치화할 수 있었기 때문에 가능했던 일입니다. 이러한 기술은 로그 데이터에 대한 깊은 이해와 활용이 필요한 영역입니다. 비즈스프링은 이 분야에 특화된 기업으로, 추천 알고리즘에 필요한 데이터 수집/처리부터 시스템 개발 및 구체적인 활용 로직까지 담당 가능한 전문가입니다.\n\n개인화 콘텐츠 추천을 통한 참여도 개선 사례가 궁금하셨던 분들께 도움이 되었길 바랍니다.\n\n최신 마케팅/고객 데이터 활용 사례를 받아보실 수 있습니다.\n\n비즈스프링 뉴스레터 구독하기 →\n\n## Related Posts via Categories\n\nUTM 체계를 활용한 소재 어트리뷰션 구현 : AI 소재 제작부터 멀티채널 성과 측정까지\nAI 솔루션으로 독자 맞춤형 뉴스 서비스 제공\n\n다음에 대해 검색하기...\n\n최신 글 둘러보기\n\n기존 SEO와 무엇이 같고 무엇이 다른가\n\n콘텐츠가 답인 걸 모르는 사람은 없습니다 — 문제는 지속입니다\n\n광고비를 늘리지 않고 매출을 늘린 회사들은 무엇을 했나\n\n코호트로 비교하면 광고 예산 판단이 달라집니다\n\nGEO를 위한 글쓰기를 위한 작은 노하우\n\n(해외동향) 광고주가 광고플랫폼 리포트에서 자체 측정으로 옮겨가고 있다.\n\n구글애즈가 정확검색·구문검색 키워드까지 AI 모드에 노출하기 시작했다 — 자동화 상품 없이 AI 답변 화면에 들어가는 첫 실험\n\nAI가 React 앱을 직접 디버깅 – Agent 기반 디버깅\n\nChatGPT 광고가 픽셀·전환 API·맞춤 오디언스를 갖췄다 — 답변 화면이 측정 가능한 광고 매체가 되는 순간\n\n마케팅 자동화, 무엇부터 자동화해야 할까?\n\n출처: https://blog.bizspring.co.kr/%ed%99%9c%ec%9a%a9-%eb%b0%a9%eb%b2%95-%ec%82%ac%eb%a1%80/success-cases/media-contents/%eb%a7%9e%ec%b6%a4-%ec%bd%98%ed%85%90%ec%b8%a0-%ec%b6%94%ec%b2%9c%ec%9d%84-%ed%86%b5%ed%95%9c-%ec%82%ac%ec%9a%a9%ec%9e%90-%ec%b0%b8%ec%97%ac%eb%8f%84-%ea%b0%9c%ec%84%a0/",
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      "a": "LG 그룹의 연암문화재단이 운영하는 LG 상남도서관 사례입니다. 국내 최초 디지털 도서관이자 세계 최초 '책 읽어주는 도서관'으로, 시각장애인 등을 위한 소리책 등 다양한 지식 콘텐츠를 제공하는 곳입니다.",
      "q": "이번 프로젝트는 어떤 고객사의 사례인가요?"
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    {
      "a": "보유 콘텐츠가 워낙 많아 방문자들이 관심 분야를 찾기 어려웠고, 특히 소리책은 속독이 안 돼 여러 콘텐츠를 조금씩 들어보다 피로감을 느껴 이탈하는 경우가 많았습니다.",
      "q": "고객사가 겪던 주요 문제는 무엇이었나요?"
    },
    {
      "a": "방문자 행동 데이터를 실시간으로 수집해 실시간 인기 콘텐츠 Top10을 도출하고, 유저별 콘텐츠 조회 이력·정독률·체류시간 등을 분석해 선호도를 연산했습니다. 이를 바탕으로 콘텐츠 기반과 유저 기반 두 가지 방식의 ML/AI 추천 알고리즘을 구축했습니다.",
      "q": "비즈스프링은 어떤 방식으로 문제를 해결했나요?"
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    {
      "a": "관심 없는 콘텐츠 노출이 줄고 정보 탐색 시간이 단축되었으며, 체류 시간과 콘텐츠 구독률 등 참여 지표가 긍정적으로 개선되었습니다.",
      "q": "추천 알고리즘 도입 후 어떤 성과가 있었나요?"
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    {
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