[과감히 덜어내는 힘, 큐레이션 3.2.6] 자동 큐레이션 방식을 선택한 아마존

 

전문성과 큐레이션

 

큐레이터는 그 분야의 고도화된 전문지식이 있는 선택 전문가들이다. 깊은 지식을 보유하고 있다는 것은 어떤 요소가 더 중요한지 거의 자동적으로 파악할 수 있다는 의미이다. 전문가는 별 노력없이 적당한 수준에서 선택 범위를 줄일 수 있다. 예를 들어 자동차 구입시 전문가는 수천 개의 기준 가운데 몇 가지만을 선별해 신속하게 기준에 부합하는 모델을 선택할 수 있다. 

 

그러나 지금과 같이 기술이 끊임없이 빠르게 발전하고 기술간 통합되는 사회에서 전문지식 또한 빠르게 변화하고 있다. 개인의 취향 또한 다양화되어 이를 사람의 손을 통해 손수하기에는 더이상 어려워지고 있다. 이에 따라 알고리즘을 통한 큐레이션이 각광받았고 알고리즘을 통한 큐레이션을 수행하는 업체들은 사업의 주요 플레이어로 자리매김하고 있다.

 

 

알고리즘 큐레이션의 승리

 

아마존이 그 대표적인 사례이다. 

아마존은 초창기 알고리즘을 통한 큐레이션과 인력을 이용한 큐레이션을 모두 활용했다. 인력을 이용한 편집자들은 수백 편의 북리뷰를 작성하고 고객들에게 정보를 제공했고 이는 수백만의 고객들을 이끌었다. 그러나 아마존의 급격한 성장세 안에서 수동리뷰 즉, 편집자의 주관으로 큐레이션 한다는 건 비효과적이였고 아마존은 알고리즘을 활용한 고객 추천시스템을 주 전략으로 활용했다. 결과적으로 알고리즘의 개인별 맞춤화 큐레이션을 진행했으며 이에 따라 구매전환율도 급격히 증가했다. 메킨지에 따르면 맞춤형 큐레이션 선택모델의 수익률은 적게는 5배 많게는 8배까지 이를 것으로 추정했다. 즉, 알고리즘 큐레이션이 큐레이션의 승리자가 된 것이다.

 

 

알고리즘 큐레이션 + 전문가 큐레이션

 

그렇다면 기업에서는 더 이상 큐레이터를 고용하지 않는가?

큐레이터의 숫자는 오히려 증가하고 있다. 알고리즘을 통한 큐레이션은 개별 맞춤화 및 효율화 등에서 압도적인 우위를 보이나 독특한 관점이나 통찰력에 기반한 취향을 선보이지는 못한다. 사람들은 여전히 전문가 큐레이션 방식에 내재돼 있는 큐레이터의 생각을 인지하고 그 가치를 알아본다. 즉, 큐레이션 과정에 투입된 노고를 이해하고 그 결과가 좋을 경우 해당 문제를 깊이 있게 생각하고 독특한 방식의 해결책을 제시한 큐레이터의 노력을 높이 한다. 

 

선택의 본질은 "제대로된 무언가를 찾는 행위"이다. 

어떤 맥락에서는 "무엇이 제대로 된 것인가?"는 결코 기계가 할 수 있는 일은 아니다. 

따라서 두 가지 큐레이션 각각의 가치가 명확하므로 서로를 보완하는 방식은 중요하다. 

 

[요약] 

1. 알고리즘 큐레이션: 기술의 발전과 개인 취향의 다양화로 인해 알고리즘을 활용한 큐레이션은 맞춤형 제안과 고율의 효율성을 보장한다.
2. 전문가 큐레이션은 알고리즘이 제공할 수 없는 독특한 시각과 통찰력을 제공한다.
3. 큐레이션의 보완: 알고리즘과 전문가의 큐레이션은 각자의 강점을 가지고 있으므로 이 두 가지 방법을 적절하게 결합하여 사용하는 것이 중요하다.

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