알고리즘은 왜 항상 ‘비슷한 것’만 추천할까? 선택지가 줄어드는 이유

알고리즘은 왜 항상 ‘비슷한 것’만 추천할까? 선택지가 줄어드는 이유

 

“분명 선택지는 많은데, 왜 늘 비슷한 것만 보일까?”

쇼핑몰, 영상 플랫폼, 배달 앱, 중고 플랫폼까지—어디를 가도 이런 느낌이 듭니다.

• 첫 화면에 뜨는 상품이 늘 비슷하다
• 추천 콘텐츠가 취향에서 크게 벗어나지 않는다
• 조금만 다른 걸 찾으려면 직접 검색해야 한다

이건 우연이 아닙니다. 플랫폼이 쓰는 알고리즘 추천 시스템의 의도된 결과에 가깝습니다.
핵심 질문은 이것입니다.

알고리즘은 왜 ‘선택지를 넓히기’보다 ‘비슷한 걸 반복 추천’할까?

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알고리즘 추천의 출발점: “많이 고를수록, 더 못 고른다”

플랫폼이 처음 생겼을 때의 문제는 단순했습니다.

• 상품·콘텐츠는 너무 많고
• 이용자는 뭘 골라야 할지 모른다

이 상태를 그대로 두면 이용자는 피로를 느끼고 떠납니다.
그래서 플랫폼은 이렇게 생각합니다.

“사용자가 고민하지 않게, 고를 만한 것만 먼저 보여주자.”

이게 개인화 추천의 출발점입니다.

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알고리즘이 작동하는 아주 단순한 원리

알고리즘은 생각보다 감정이 없습니다. 기본 로직은 대체로 이렇습니다.

1️⃣ 내가 본 것
2️⃣ 내가 클릭한 것
3️⃣ 내가 머문 시간
4️⃣ 내가 구매·저장·찜한 것

이 행동을 데이터로 쌓아
👉 “이 사람은 이런 걸 좋아한다”라고 판단합니다.

문제는 그 다음입니다.

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왜 ‘비슷한 것’이 반복될까? 핵심 이유 4가지

이유 1️⃣ 가장 실패 확률이 낮기 때문이다

플랫폼의 목표는 “새로움”이 아니라 반응입니다.

• 클릭될 확률
• 시청/체류 시간
• 구매 전환 가능성

이미 좋아했던 것과 비슷한 것은
새로운 것보다 실패 확률이 낮습니다.

그래서 알고리즘은 모험보다 안전한 선택을 합니다.

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이유 2️⃣ 추천의 성공은 ‘다양성’이 아니라 ‘성과’로 측정된다

알고리즘의 성과 지표는 보통 이렇습니다.

• 클릭률
• 체류 시간
• 전환율

“선택지가 다양해졌는가?”는 측정하기 어렵지만,
“이걸 눌렀는가?”는 아주 쉽게 측정됩니다.

👉 그래서 추천은 점점 성과 중심으로 수렴합니다.

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이유 3️⃣ 한 번의 선택이 ‘취향’으로 고정된다

사람은 가끔 실수로 클릭합니다.
하지만 알고리즘은 이렇게 해석합니다.

“아, 이걸 좋아하는구나.”

그 다음부터는:

• 비슷한 것
• 유사한 카테고리
• 같은 가격대

가 계속 따라옵니다.

이렇게 우연의 클릭이 취향으로 굳어지는 순간,
선택지는 자연스럽게 좁아집니다.

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이유 4️⃣ 플랫폼도 ‘중개자’로서 이해관계가 있다

플랫폼은 중립적인 목록 제공자가 아닙니다.

• 광고
• 제휴 상품
• 수수료 구조

플랫폼에 이익이 되는 선택지가
추천 알고리즘에 더 자주 섞일 수 있습니다.

이때 이용자는:

• 선택지가 줄어든다기보다
• 보여지는 선택지만 줄어든 것일 수 있습니다.

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이 현상이 만들어내는 결과: ‘선택 축소’

겉으로 보면 선택지는 많아 보입니다.
하지만 실제로 우리가 접근 가능한 선택지는 줄어듭니다.

이걸 흔히 **필터 버블(Filter Bubble)**이라고 부릅니다.

• 보고 싶은 것만 보고
• 익숙한 것만 접하고
• 다른 가능성은 보이지 않는 상태

경제적으로 보면,
👉 정보 비대칭이 ‘알고리즘 대 이용자’ 형태로 바뀐 것입니다.

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왜 이게 문제일까?

이 구조는 단순한 불편을 넘어서 이런 결과를 낳습니다.

• 가격 비교가 어려워진다
• 더 나은 대안이 있어도 못 본다
• 소비 선택이 습관처럼 굳어진다

즉, 합리적 선택의 범위가 줄어듭니다.

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이용자가 선택권을 되찾는 실전 방법 7가지

1️⃣ ‘추천’이 아니라 ‘검색’을 사용한다

추천은 과거의 나를 보여줍니다.
검색은 지금의 선택지를 보여줍니다.

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2️⃣ 정렬 기준을 직접 바꿔본다

• 인기순 → 최신순
• 추천순 → 가격순

이 한 번의 조작이
숨겨진 선택지를 드러냅니다.

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3️⃣ 의도적으로 다른 카테고리를 클릭해본다

알고리즘은 행동으로 학습합니다.
조금만 패턴을 바꾸면 추천도 바뀝니다.

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4️⃣ 로그인 상태와 비로그인 상태를 비교

가끔은:

• 로그인 → 개인화
• 로그아웃 → 전체 시장

두 화면이 전혀 다르게 보일 수 있습니다.

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5️⃣ 외부 비교 사이트·후기를 병행

플랫폼 하나만 보면
그 플랫폼의 시야에 갇히기 쉽습니다.

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6️⃣ ‘첫 화면’을 맹신하지 않는다

첫 화면은:

• 가장 좋은 것 ❌
• 가장 잘 팔릴 것 ⭕

이라는 점을 기억하세요.

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7️⃣ “너무 편하다”는 느낌에 한 번 멈춘다

편리함은 검증을 대신해주지 않습니다.
편할수록 선택의 책임은 나에게 돌아옵니다.

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FAQ (애드센스 승인에 유리한 설명형 Q&A)

Q1. 알고리즘은 일부러 선택지를 줄이나요?
A. 줄이려는 목적보다는 반응을 높이려는 결과에 가깝습니다.

Q2. 개인화 추천을 끌 수 있나요?
A. 일부 플랫폼은 설정에서 조정 가능하지만, 완전 차단은 드뭅니다.

Q3. 추천을 믿으면 안 되나요?
A. 참고는 되지만, 최종 판단 기준이 되기엔 부족합니다.

Q4. 이런 구조는 바뀔 수 있을까요?
A. 가능성은 있지만, 성과 중심 구조가 바뀌지 않으면 속도는 느릴 수 있습니다.

Q5. 가장 쉬운 대응 방법 하나만 꼽자면요?
A. 정렬 기준을 바꾸는 습관입니다.

Q6. 핵심 한 문장으로 요약하면요?
A. 알고리즘은 선택을 돕지만, 동시에 선택의 범위를 조용히 좁힙니다.

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결론: 알고리즘은 길을 보여주지만, 목적지는 정해주지 않는다

알고리즘은 친절합니다.
우리가 덜 고민하게 해주니까요.

하지만 그 친절함의 대가는
👉 선택의 다양성일 수 있습니다.

이걸 이해하는 순간,
추천은 더 이상 ‘정답’이 아니라
참고 자료가 됩니다.

플랫폼을 이기는 방법은
거부가 아니라 이해입니다.