페이스북, 이용자가 추천 알고리즘을 직접 조정하는 기능 도입

이용자에게 추천 설정 권한을 주는 새 기능

메타가 페이스북 이용자에게 추천 알고리즘에 대한 더 직접적인 조정 수단을 제공한다. 회사가 발표한 ‘Your Algorithm’ 기능은 이용자가 피드와 페이스북 릴스에서 더 자주 보고 싶거나 덜 보고 싶은 주제를 자신의 말로 설명할 수 있게 한다. 메타에 따르면 이 기능은 인공지능을 활용해 이용자의 입력을 해석하고, 그에 맞춰 추천 콘텐츠의 우선순위를 바꾸도록 설계됐다.

이번 도입은 소셜미디어에서 콘텐츠 발견 과정이 자동 추천에 크게 의존하는 상황에서 나온 변화다. 기존에는 이용자가 게시물에 반응하거나 팔로우, 숨기기 같은 행동을 통해 간접적으로 신호를 보내는 방식이 중심이었다. 이제는 이용자가 특정 관심사, 맥락 또는 피하고 싶은 내용에 대해 플랫폼에 직접 설명할 수 있다는 것이 메타의 주장이다.

메타는 이 기능이 먼저 인스타그램에서 제공됐다고 밝혔다. 테크크런치와 더 버지의 보도에 따르면 인스타그램은 2025년 12월 릴스에 관련 기능을 먼저 적용했고, 이후 피드와 탐색 영역으로 맞춤 설정 범위를 넓혔다. 메타는 스레드에서도 ‘Dear Algo’라는 유사한 기능을 도입해 추천 내용에 대한 이용자 피드백을 받도록 했다.

피드와 릴스에서 작동하는 방식

페이스북 이용자는 개별 게시물의 점 세 개 메뉴를 열어 ‘Your Algorithm’에 접근할 수 있다. 이 메뉴에서 ‘관심 있음’ 또는 ‘관심 없음’을 선택해 해당 게시물이나 주제가 자신의 선호와 맞는지를 표시할 수도 있다. 메타는 일부 상황에서 이 두 버튼이 게시물 아래에도 표시될 수 있다고 설명했다.

이용자는 단순히 버튼을 누르는 데 그치지 않고 자연어로 선호를 입력할 수 있다. 예를 들어 더 보고 싶은 주제나 줄이고 싶은 콘텐츠 유형을 자기 표현으로 적는 방식이다. 메타는 이 입력을 통해 이용자가 추천 시스템과 직접 대화하는 것처럼 설정을 조정할 수 있다고 설명한다. 다만 실제 추천 결과가 모든 이용자에게 어느 정도까지, 어떤 방식으로 달라지는지에 관한 독립적인 검증 자료는 두 보도에 제시되지 않았다.

메타는 이용자의 의도를 더 정확히 파악하기 위해 후속 질문을 할 수 있다고 밝혔다. 이용자가 무엇을 좋아했는지 또는 싫어했는지 세부적으로 설명하면, 플랫폼이 그 응답을 바탕으로 추천을 정교화한다는 설명이다. 회사는 이러한 변경이 실시간으로 추천에 반영되며, 같은 이용 세션 안에서도 결과가 조정될 수 있다고 주장한다.

대규모 언어 모델 활용 확대

더 버지에 따르면 메타는 페이스북의 콘텐츠 순위 결정 시스템에서 대규모 언어 모델, 즉 LLM의 활용도 늘리고 있다고 밝혔다. 메타의 설명에 따르면 LLM은 자연어에 담긴 관심사, 맥락, 의도를 반영할 수 있으며, 이 때문에 이용자의 문장형 요청을 추천 알고리즘의 입력으로 활용할 수 있다.

회사는 이 방식이 이용자가 현재 중요하게 생각하는 내용을 추천에 반영하는 데 도움이 된다고 본다. 그러나 메타가 밝힌 내용은 기능의 목표와 회사 측 설명에 해당한다. 추천 모델이 어떤 데이터를 얼마나 반영하는지, 자연어 요청이 다른 추천 신호와 충돌할 때 어떤 기준이 적용되는지, 또는 이용자별 결과가 어떻게 비교되는지는 제공된 정보만으로 확인할 수 없다.

이번 변화는 전통적인 추천 시스템에서 벗어나려는 신호로도 해석될 수 있다. 오랫동안 소셜미디어는 클릭, 시청 시간, 공유, 팔로우와 같은 행동 데이터를 중심으로 콘텐츠를 배치해 왔다. 메타는 이용자가 명시적으로 선호를 말할 수 있게 함으로써, 자동화된 추론에만 의존하지 않는 개인화 방식을 제공하려 한다고 설명한다.

이용자가 할 수 있는 조정

메타가 제시한 이용 경로는 게시물 단위의 반응과 주제 단위의 서술형 요청을 결합한다. 이용자는 특정 게시물을 볼 때마다 즉시 신호를 보낼 수 있고, 필요할 경우 더 넓은 관심사나 비선호 주제를 설명할 수 있다. 회사는 이 조합이 콘텐츠 추천의 관련성을 높이는 목적을 가진다고 밝혔다.

• 개별 게시물의 점 세 개 메뉴를 연다.
• ‘Your Algorithm’으로 이동하거나 ‘관심 있음’을 선택한다.
• 원하지 않는 내용에는 ‘관심 없음’을 표시한다.
• 더 많이 또는 더 적게 보고 싶은 주제를 자연어로 설명한다.
• 표시될 수 있는 후속 질문에 답해 선호를 구체화한다.

이 과정은 이용자가 추천 결과를 완전히 통제한다는 뜻은 아니다. 메타는 이용자 입력이 추천을 조정한다고 설명했지만, 피드와 릴스의 모든 배치 기준이나 시스템의 전체 작동 원리를 공개했다는 내용은 없다. 따라서 이 기능은 추천을 구성하는 하나의 추가적인 입력 창구로 보는 것이 제공된 사실에 더 가깝다.

개인화 경쟁과 남은 확인 과제

메타는 인공지능이 콘텐츠 발견에 더 큰 역할을 하는 환경에서 사람들이 자신의 소셜미디어 경험에 더 많은 영향력을 갖도록 하는 것이 이 기능의 배경이라고 밝혔다. 스트리밍 서비스가 관심사와 선호를 바탕으로 추천을 개인화하는 방식과 가까워지는 흐름이라는 평가도 두 보도에 담겼다.

다만 이용자가 자연어로 입력한 선호가 실제로 얼마나 오래 유지되는지, 주제별로 어느 정도 강하게 적용되는지, 추천 품질에 어떤 영향을 주는지는 앞으로 이용 경험을 통해 확인될 부분이다. 메타는 추천이 즉시 반응한다고 말하지만, 제공된 자료에는 성능 수치나 외부 평가 결과가 포함되지 않았다.

한국의 기업과 조직에도 이 변화는 실무적인 의미를 가질 수 있다. 페이스북에서 콘텐츠를 배포하는 브랜드, 비영리단체, 공공기관은 이용자가 직접 관심 또는 비관심 신호를 보낼 수 있는 환경을 고려해야 한다. 다만 메타가 공개한 정보만으로 특정 게시물의 도달 범위 변화나 최적화 방법을 단정할 수는 없으며, 조직들은 이용자 반응과 플랫폼의 실제 동작을 지켜볼 필요가 있다.