일본 한게임에 도입된 아이템 추천 시스템

일본 레코멘데이션(recommendation:고객에게 가치가 있다고 생각하는 콘텐츠를 제시하는 것) 전문 기업 ALBERT는 유저에게 맞는 과금 아이템을 추천하는 레코멘드 엔진을 NHN 재팬이 운영하는 게임포털 한게임에 제공하였다고 발표하였다.

레코멘드 엔진을 도입한 한게임 이미지(출처 ALBERT)

소셜 게임에 대응한 레코멘드 엔진은 ALBERT가 독자적으로 개발한 레코멘드 엔진 "오마카세! 로그레코멘다(おまかせ！ログレコメンダー)"로 얻은 구매 기록을 분석하고 학습하여, 사이트 방문자가 가지고 싶어할 만한 아바타 아이템을 자동으로 표시하는 서비스이다.

이 서비스는 과거의 로그와 유저의 속성을 조합함으로써 고도의 개인화된 레코멘드를 실현하였다, 또 유저가 자신의 아바타를 위해 산 아이템과 선물을 주기 위해 산 아이템을 구별할 수 있도록 새롭게 2종류의 필터를 개발하여 오마카세 로그레코멘다의 어소시에이션 알고리즘에 추가함으로써 유저가 정말로 원하는 아이템을 표시하도록 하였다.

ALBERT는 지금까지 자사의 레코멘드 엔진을 180여 개의 고객 사이트에 제공, 사이트 정보의 최적화를 지원했는데, 이번에 새롭게 개발한 소셜 게임에 대응한 레코멘드 엔진을 소셜 애플리케이션의 과금 아이템에도 활용함으로써 비즈니스의 활로를 넓힐 수 있게 되었다.

한편, 일본 최대의 게임 포털로서 회원수 3,239만 명, 동시접속자수 15만 명을 기록 중인 한게임으로써는 최근 성장의 정체를 겪고 있는데, 이번 레코멘데이션 기능을 도입하여 유저에게 최적화된 아이템을 추천함으로써 자사의 수익률 극대화에도 이바지할 수 있으리라 보인다.

아마존이 성공적으로 안착한 일본에서는 "이 책을 산 사람이 이 책도 샀습니다, 또는 이 책을 본 사람이 이 책도 보았습니다."라는 아마존의 레코멘데이션 시스템이 널리 알려졌고, 그에 따라 레코멘데이션 관련 솔루션 업체들도 검색 분야부터 시작해서 쇼핑몰, 그리고 블로그 관련해 폭넓게 존재하고 있으며, 이를 기반으로 웹서비스 업체들도 응용 서비스를 속속 선보이고 있다.

그에 반해서 우리나라에는 관련 분야에 대한 연구나 서비스가 아직은 많지 않은 것 같다, 지금은 구글 코리아에 프로젝트로서 진행되고 있는 텍스트큐브닷컴이 레코멘데이션 기술을 이용한 서비스 활성화를 꾀한다고 하였지만, 그 이후 별다른 움직임은 보이지 않고 있다.

만약에 한국에 우수한 레코멘데이션 관련 기술이 있었다면, 게임 플랫폼의 진출과 함께 자연스럽게 동반 진출이 가능하지 않았을까 하는 아쉬움이 드는데 갈수록 그 중요성이 더해가는 레코멘데이션 분야에 대한 투자와 기술 개발이 필요한 시점이 아닌가 싶다.


2008/11/06 - [일본 Hatena 이야기] - 소셜북마크와 검색이 만나면?
2008/10/19 - [일본 인터넷 이야기] - 웹의 미래를 제시하는 벤처들 - 수익은 나중에 자연스럽게 따라오는 것?
2008/09/23 - [일본 검색 이야기] - 출판물과 영상, 콘텐츠 서비스, 그리고 검색 플랫폼까지 만드는 가도카와그룹