구글 직원이 알려주는 유튜브 알고리즘 원리

2025년 유튜브 알고리즘의 원리는 플랫폼이 영상을 일방적으로 노출하는 공급자 중심 방식(push)이 아니라, 시청자의 관심에 따라 맞춤형으로 영상을 추천하는 개인화 방식(pull)으로 진화했습니다
유튜브는 시청자의 관심과 만족도를 중심으로 영상을 추천하며, AI 기술을 통해 콘텐츠의 맥락을 더 깊이 이해하고 크리에이터의 성장을 지원하는 방향으로 발전하고 있습니다. 즉, 플랫폼이 영상을 밀어주는 것이 아니라 시청자의 행동과 관심에 따라 영상이 선택되어 노출되는 구조입니다

유튜브 알고리즘 원리: 일방 노출이 아닌 개인 맞춤형 추천 구조

많은 크리에이터는 “유튜브가 내 영상을 밀어주지 않는다”고 생각합니다
하지만 유튜브의 추천 시스템은 플랫폼이 영상을 일방적으로 노출하는 구조가 아니라, 시청자의 관심과 행동 데이터에 따라 영상을 선택해 보여주는 개인 맞춤형 시스템으로 설계되어 있습니다.
https://youtu.be/dhYIb72L1hU?si=d0P8OTX1pAGldyAU
유튜브는 사용자가 YouTube를 열었을 때 “이 시청자에게 지금 가장 적합한 영상은 무엇일까?”를 실시간으로 계산합니다. 즉, 추천의 출발점이 영상이 아니라 시청자입니다.
결국 크리에이터는 알고리즘을 공략하기보다 시청자의 관심과 만족을 이해하는 것이 우선입니다.
시청자가 만족할 때 알고리즘은 자연스럽게 그 영상을 더 많은 사람에게 추천합니다.
유튜브의 궁극적인 목표는 단순히 영상을 많이 노출하는 것이 아니라, 시청자가 보고 싶어 할 만한 영상을 찾아 관련성과 만족도가 높은 시청 경험을 제공하는 것입니다

추천 시스템의 작동 원리: AI 기반 2단계 추천 구조

1단계: 후보 선정 (Candidate Generation)

• 목표 : 유튜브는 수백만 개의 영상 중에서 한 사람에게 적합할 가능성이 높은 수백 개의 후보 영상을 빠르게 선정함
• 작동 방식 : 이 단계에서는 사용자의 시청 이력, 검색 기록, 관심 주제, 연령·지역 등 기본 정보를 바탕으로 개인화함. 즉, 이 사용자가 최근 어떤 주제에 관심을 가졌는가를 기준으로 추천 후보를 좁히는 단계임
• 최신성 확보 : 유튜브는 오래된 영상에만 집중되지 않도록 예제 연령(Example Age)이라는 특징 값을 활용함. 이는 영상이 업로드된 후 얼마나 시간이 지났는지를 의미하며, 시스템이 새로운 영상이나 트렌드를 빠르게 반영하도록 돕는 장치임

2단계: 순위 결정 (Ranking)

• 목표 : 후보로 뽑힌 수백 개의 영상에 점수를 매겨 실제로 사용자에게 보여줄 상위 몇 개의 영상을 결정함
• 핵심 지표는 기대 시청 시간(Expected Watch Time) : 유튜브는 단순 클릭 수보다 얼마나 오래 시청했는가를 더 중요하게 평가함. 클릭률(CTR)은 관심을 측정하는 데 그치지만 시청 시간은 콘텐츠의 만족도와 몰입도를 더 정확히 보여줌. 이 때문에 유튜브는 클릭 유도형(클릭베이트) 영상보다 끝까지 시청된 영상을 더 높게 평가함
• 기술적 접근 : 유튜브는 각 영상의 시청 시간을 학습하여 이 영상이 얼마나 오래 시청될 가능성이 높은가를 예측함. 이를 위해 가중 로지스틱 회귀(Weighted Logistic Regression) 방식을 사용하며 시청 시간이 길었던 영상에는 더 높은 가중치가 적용됨
• 특징의 정교함 : 이 단계에서는 영상의 길이, 썸네일 클릭률, 시청 중 이탈률, 사용자 반응(좋아요·싫어요) 등 더 세밀한 데이터를 함께 고려해 영상 순위를 결정함

알고리즘의 궁극적 목표: 시청자 ‘만족도’ 측정

유튜브는 단기적인 시청 시간 극대화가 아닌, 시청자가 장기적으로 유튜브를 다시 찾게 만드는 장기적인 가치 제공에 집중합니다. 모든 시청 시간이 똑같은 가치를 지니는 것은 아닙니다.
유튜브는 시청자가 동영상 시청 경험에 대해 어떻게 느끼는지 이해하기 위해 만족도를 측정합니다.

• 시청 시간: 동영상을 얼마나 오래 시청했는지는 시스템에 개인화된 신호를 제공. YouTube는 단지 시청 시간을 늘리는 것을 넘어, 시청자가 후회하지 않는 가치 있는 시청 시간’을 측정하려고 노력
• 설문조사 답변: 시청한 콘텐츠에 대한 사용자 만족도(별 1~5개 평가)를 측정하기 위해 제품 내장 설문조사 응답을 수집하며, 이를 통해 시스템은 시청자가 얻은 가치를 파악
• 클릭수: 동영상을 클릭하는 것은 만족도의 강력한 표현
• 공유, 좋아요, 싫어요: 시청자가 동영상을 공유하거나 ‘좋아요’를 표시할 경우 만족도가 높다는 신호로 사용됨. ‘싫어요’는 콘텐츠가 즐겨 시청하는 것이 아닐 가능성을 나타냄
• 기타 고려 사항 : 시간대 및 기기 유형을 신호로 사용하여 시청자가 다른 맥락에서 매력적으로 느낄 수 있는 콘텐츠를 파악

2025년 콘텐츠 전략: 시청자 중심의 패키징과 신뢰 설계

크리에이터는 알고리즘을 분석하기보다 시청자를 이해하는 데 초점을 맞춰야 합니다.
유튜브의 추천 시스템은 이제 알고리즘이 영상을 선택하는 구조가 아니라 시청자의 선택이 알고리즘을 움직이는 구조로 변화했습니다.
따라서 크리에이터의 핵심 전략은 시청자가 클릭하고 끝까지 시청하며 다시 찾아오게 만드는 경험 설계입니다.

미스터 비스트팀의 썸네일과 제목 비법

• 흥미 유발 : 스크롤을 멈추게 하는 요소임
• 호기심 : 내용이 궁금해서 동영상을 클릭할 수밖에 없도록 자극하는 요소임
• 신뢰 : 썸네일을 클릭하며 기대했던 내용이 동영상에서 실제로 펼쳐져야 함. 거짓된 내용이 담긴 영상은 시청자층 구축에 부정적임
• 브랜딩과 일관성 : 일정한 색상과 구성으로 브랜드를 인식시키면 장기적인 클릭률 향상에 도움이 됨
• 인트로의 중요성 (30초 규칙) : 제목과 썸네일이 설정한 기대치에 부응하는 것이 중요함. 첫 30초 내에 내용을 보여주면 시청 지속 시간이 늘어남
• 아이디어의 근본적 강점 : 제목과 썸네일이 아무리 훌륭해도 아이디어가 약하면 시청자를 끝까지 붙잡을 수 없음
• 데이터 기반 최적화: A/B 테스트 및 구독 피드 활용
• 썸네일 테스트 및 비교 : 썸네일 테스트 및 비교 기능을 통해 최대 3개의 썸네일을 비교하여 어떤 것이 더 효과적인지 확인함
• 구독 피드 진단 : 동영상 실적이 낮을 때 구독 탭에서 클릭률과 시청 지속 시간을 점검하면 콘텐츠 문제인지 노출 문제인지 구분 가능함

유튜브 알고리즘에 벌칙은 없음

• 개별 영상 중심 : 유튜브는 채널 평균 실적이 아닌 개별 영상 중심으로 평가함
• 알고리즘은 포기하지 않음 : 초반 실적이 낮았던 영상도 나중에 순위가 오르는 경우가 많음
• 자연스러운 하락 : 일정 기간 조회수 하락은 계절성(seasonality)이나 외부 요인 때문일 수 있음

최신 트렌드: Shorts와 AI

Shorts 알고리즘과 전략

Shorts는 시청자가 피드를 빠르게 넘기다가 마음에 드는 콘텐츠를 발견하는 방식이 긴 형식 동영상과 다릅니다. 따라서 쇼츠로 시청자를 유입시키고 긴 영상으로 이어지게 한 뒤, 충성 시청자를 라이브에서 확보하는 전략이 가장 효율적입니다. 특히 쇼츠에 원본 영상 또는 관련성 있는 긴 영상 링크를 넣어 긴 영상 조회수를 끌어올리는 것이 핵심입니다.

• 조회수 측정 : Shorts의 조회수는 단순 노출수가 아닌 의도적으로 이루어진 시청을 반영함
• Shorts 길이 : Shorts는 60초 이하 길이에 최적화되어 있으며, 크리에이터는 스토리를 전달하는 데 필요한 시간에 집중해야 함
• 썸네일 전략 : Shorts 트래픽의 대부분은 피드에서 발생하므로 썸네일 제작에 지나치게 시간을 들이기보다 더 많은 고품질 Shorts를 제작하는 것이 효과적임
• 커뮤니티 활용 : Shorts 동영상에 Shorts 동영상으로 답글을 다는 기능(내 버전 추가 스티커 등)을 활용하면 커뮤니티 구축에 도움이 됨

[참고] 뉴스 채널 기준 유튜브 영상 유형별 광고 단가(2025년 7월 기준) – 긴 영상: 1000회 조회(RPM : Revenue per Mille)당 약 0.62달러 – 쇼츠: 1000회 유효 조회수당 약 0.2달러 – 라이브 스트리밍: 1000회 조회(rpm)당 약 1.85달러 [참고] 쇼츠 조회수 집계 변경사항 (2025년 3월 31일 이후) – 25년 3월까지 쇼츠 조회수는 재생되거나 다시 재생될 때마다 집계되며, 최소 시청 시간 조건은 없음 – 25년 4월부터 쇼츠는 유효 조회수(처음 몇 초가 지난 후에도 시청자가 계속 시청한 횟수. 연속 재생 제외)로 변경함 – 동영상과 라이브는 유효 조회수를 사용하지만 종전의 조회수와 동일함 – 광고 수익 및 유튜브 파트너 프로그램 자격 요건은 그대로 유효 조회수를 기준으로 산정됨 – 수익 구조에는 변화 없음

AI의 역할

AI 기술은 추천 시스템과 콘텐츠 제작 방식 모두에 큰 변화를 가져오고 있습니다.

• 추천 시스템의 진화 : 유튜브는 대규모 언어 모델(LLM)을 추천 시스템에 적용해 콘텐츠의 의미와 맥락을 더 깊이 이해하도록 개선하고 있음. 단순히 요리 영상을 요리로 분류하는 수준을 넘어, 재료나 조리 방식, 감정의 뉘앙스까지 파악하여 더 정밀한 추천을 가능하게 함
• 창의성 향상을 위한 AI 도구 : AI는 인간의 창의성을 대체하는 것이 아니라 보조하고 강화하는 역할을 함
• 자동 더빙(Auto-Dubbing) : 영상을 여러 언어로 번역해 언어 장벽 없이 새로운 시청자층에 도달하도록 지원함
• 드림 스크린(Dream Screen) : 간단한 프롬프트로 Shorts에 AI 생성 배경을 만들 수 있음
• AI 아이디어 도구 : YouTube 스튜디오의 아이디어 탭에서 제목, 주제, 썸네일 제안을 받아 제작 효율을 높일 수 있음
• 책임 있는 AI 사용 : 합성 미디어나 변형된 영상은 사실적인 콘텐츠로 오인되지 않도록 투명하게 공개해야 함. 건강, 뉴스 등 민감한 주제의 AI 생성 콘텐츠에는 라벨이 표시될 수 있음

유튜브 크리에이터 경제와 성장 기회

유튜브는 크리에이터가 비즈니스를 구축하고 수익을 창출할 수 있는 강력한 플랫폼입니다.

• 수익 공유 및 다각화 : 유튜브는 광고 및 구독 수익의 55% 이상을 크리에이터에게 직접 공유함. Shorts 광고 수익의 경우 크리에이터는 45%를 배분받음. 또한 광고 외에도 YouTube Premium, 채널 멤버십, Super Chat, Super Stickers, Super Thanks, 주얼 기프트, YouTube Shopping, BrandConnect, 티켓 판매 등 다양한 수익원을 제공함
• 글로벌 인지도 확장 : 유튜브의 맞춤형 추천 기능은 크리에이터가 새로운 시청자층을 확보하도록 지원함. 한국 기반 채널의 시청 시간 중 약 35%는 해외에서 발생하고 있음. 다국어 오디오를 활용해 채널의 주요 콘텐츠를 여러 언어로 제공하면 더 큰 성장으로 이어짐
• 팟캐스트 성장 : 유튜브는 팟캐스트의 핵심 플랫폼으로 자리 잡았으며, 2025년 기준 월별 팟캐스트 시청자가 10억 명을 넘었음. 유튜브의 추천 및 검색 기능은 새로운 팟캐스트를 발견하는 데 중요한 역할을 함

[참고] 유튜브 알고리즘 변화 추이

연도	주요 변화 내용
2005~2011	클릭수·조회수 중심 → 어뷰징 문제 발생
2012	시청 시간 기반 알고리즘 도입
2015~2016	좋아요/공유 등 사용자 반응도 반영 시작 2016년에는 유튜브 추천 시스템의 일부를 설명하는 백서를 발표함
2020 이후	Shorts 도입, AI 기반 개인화 강화
2025년	감정 분석, 시청 의도 기반 추천 강화됨

유튜브 뉴스 채널을 운영하신다면 유튜브 뉴스 채널 운영 전략에 대한 포스팅도 보실 수 있습니다.