오늘의집, AI 추천으로 88% 더 성장한 비결

AI가 대세라는 말, 이제는 너무 흔한 말이 됐다.
그만큼 “우리 서비스에도 AI를 적용해야 할까?“라는 고민을 하는 기업이 많다.
하지만 막상 도입하려고 하면 어디서, 어떻게 시작해야 할지 막막하다.

오늘의집도 같은 고민을 했을 것이다.
그런데 오늘의집은 “실시간 AI 추천 시스템”을 도입해 콘텐츠 조회 수 88.2% 증가라는 놀라운 성과를 냈다.

어떻게 가능했을까?
오늘은 오늘의집 ML(머신러닝) 엔지니어들이 직접 밝힌 AI 추천 시스템 구축 비결을 정리해본다.

1. 오늘의집 홈 화면이 ‘피드’로 바뀐 이유

오늘의집은 인테리어 사진을 구경하는 콘텐츠 앱이기도 하고,
사람들과 소통하는 커뮤니티 앱이기도 하고,
가구와 소품을 구매하는 커머스 앱이기도 하다.

이렇게 여러 정체성이 섞인 서비스에서 홈 화면을 어떻게 구성할 것인가는 큰 고민이었다.
오늘의집이 선택한 방식은 **“피드(Feed)”**였다.

기존: 메뉴 중심의 홈 화면

이전에는 메뉴와 콘텐츠를 나열하는 방식이었다.
유저가 원하는 정보를 직접 찾으러 다녀야 했다.

현재: AI 맞춤형 피드 홈 화면

2024년, 오늘의집은 홈 화면을 1-그리드 피드(1-grid feed) 형태로 개편했다.
이제 유저가 홈 화면을 열면 개인 맞춤형 콘텐츠와 상품이 자동으로 추천된다.

그 결과,
• 콘텐츠 활성화 사용자(Content Active Users) 28.6% 증가
• 진입자당 콘텐츠 조회 수(Content Views) 88.2% 증가

홈 화면 개편 하나만으로도 유저 참여도가 크게 증가한 것이다.
이 변화의 핵심에는 바로 AI 추천 시스템이 있었다.

2. AI 추천, 어떻게 작동할까?

오늘의집의 AI 추천 시스템은 단순히 “이거 좋아하겠지?“라고 보여주는 수준이 아니다.
유저의 행동을 실시간 분석하고, 가장 관심 있어 할 순서대로 콘텐츠와 상품을 배열하는 방식이다.

도미닉(TLM, 오늘의집 추천 시스템 담당)은 이렇게 설명했다.
“기존에는 ‘당신은 이런 걸 좋아할 것 같아요’ 수준의 추천이었다면,
지금은 유저 행동에 따라 추천이 즉시 바뀌는 ‘실시간 개인화 추천’ 시스템을 구축했다.”

AI 추천이 반영되는 핵심 요소
1. 유저의 현재 행동 분석 (예: 지금 보고 있는 콘텐츠)
2. 과거 관심사 반영 (예: 좋아요, 스크랩한 콘텐츠)
3. 콘텐츠와 상품 간 균형 조정 (예: 인테리어 사진 vs. 가구 추천)

이렇게 해서, 유저마다 완전히 다른 피드가 만들어진다.

3. 콘텐츠와 상품 추천, 균형이 중요하다

추천 시스템을 설계할 때 가장 고민한 부분 중 하나는 **“콘텐츠와 커머스의 균형”**이었다.

오늘의집은 단순한 콘텐츠 플랫폼이 아니다.
• 핀터레스트처럼 인테리어 사진을 감상하는 곳이면서
• 쿠팡처럼 가구와 소품을 구매하는 곳이기도 하다.

기존 추천 시스템의 문제점

만약 추천 시스템이 콘텐츠만 강조하면?
→ 유저는 사진만 보고 쇼핑으로 연결되지 않는다.

반대로 상품만 강조하면?
→ 피드가 광고처럼 보이면서 유저 이탈이 증가한다.

오늘의집 AI 추천의 핵심

오늘의집은 콘텐츠와 상품을 적절히 섞어 유저 경험을 해치지 않는 것에 집중했다.

도미닉은 이를 이렇게 설명했다.
“우리는 ‘이커머스’와 ‘콘텐츠’ 사이에서 균형을 잡아야 했다.
그래서 AI가 상황에 맞게 콘텐츠 중심 추천과 커머스 중심 추천을 섞도록 설계했다.”

4. 추천 품질을 높이는 ‘필터링 시스템’

아무 콘텐츠나 추천한다고 좋은 게 아니다.
오늘의집 AI는 추천 품질을 높이기 위해 다양한 필터링을 적용하고 있다.
1. 화질이 낮은 이미지 제외
• 흐릿한 사진이나 화소가 낮은 사진은 추천에서 배제
2. 초점이 흐린 콘텐츠 제외
• 유저가 쉽게 구별할 수 있는 선명한 콘텐츠만 추천
3. 부정적 감정을 유발할 가능성이 있는 콘텐츠 제외
• 가급적 유저에게 긍정적인 영향을 줄 콘텐츠 위주로 추천
4. “영감을 줄 수 있는” 콘텐츠 우선 추천
• AI가 “이 사진이 더 창의적이고 유저 반응이 좋을 것 같다”고 판단하면 상단 배치

단순히 인기 있는 콘텐츠를 보여주는 것이 아니라,
유저가 보고 만족할 수 있는 콘텐츠를 추천하는 것이 핵심이다.

5. AI 추천, 두 가지 핵심 알고리즘

오늘의집은 두 가지 AI 추천 방식을 결합해 최적의 결과를 만들어낸다.

1) 협업 필터링(Collaborative Filtering)
• 비슷한 관심사를 가진 유저들의 행동을 분석해 추천
• 예) A 유저가 ‘검정 가죽 소파’를 좋아요 했다면,
B 유저도 같은 소파를 좋아했을 경우
→ A 유저가 좋아한 ‘검정 스툴’을 B 유저에게 추천

2) 콘텐츠 기반 필터링(Content-Based Filtering)
• 콘텐츠 자체의 특성을 분석해 추천
• 예) A 유저가 ‘검정 가죽 소파’를 좋아요 했다면,
→ 같은 브랜드의 ‘초록 스툴’을 추천

이 두 가지 방식을 조합해
유저마다 최적화된 피드를 구성하는 것이 오늘의집 AI 추천 시스템의 핵심이다.

6. AI 추천이 비즈니스 성장에 미친 영향

AI 추천 시스템을 도입한 후, 오늘의집은 유저 참여와 매출이 함께 증가했다.

핵심 지표 변화
• 콘텐츠 활성화 사용자 28.6% 증가
• 콘텐츠 조회 수 88.2% 증가
• 구매 전환율(CR) 지속 상승

결국,
• 더 많은 유저가 콘텐츠를 소비하면서
• 더 많은 상품이 노출되고
• 더 높은 전환율로 연결되는 선순환이 만들어졌다.

7. AI 추천의 미래: 생성형 AI와 LLM 적용

오늘의집은 AI 추천을 넘어 생성형 AI와 LLM(Large Language Model)을 활용한 기능도 연구 중이다.

1) 3D 방꾸미기 AI 적용
• AI가 방 구조를 분석하고 가구 배치를 추천
• 방 도면을 업로드하면 AI가 자동으로 가구 배치
• AI가 추천하는 인테리어 스타일 자동 매칭

2) AI 기반 검색 최적화
• 유저가 원하는 분위기를 AI가 해석해 연관 상품 추천
• 상품 이미지 & 텍스트를 결합한 AI 검색 개선

결론: AI 추천은 ‘사용자 경험’을 바꾸는 기술이다

오늘의집 AI 추천 시스템이 성공한 이유는 기술 때문이 아니다.
**“사용자 경험을 개선했기 때문”**이다.
• AI의 목표는 기술 자체가 아니라, 유저 경험을 개선하는 것
• AI 추천 하나만으로 콘텐츠 조회 수 88% 증가, 비즈니스 성장 견인
• 유저 행동을 실시간 반영하는 맞춤형 AI 추천 시스템이 필수

이제 AI 추천 시스템은 선택이 아니다.
당신의 서비스에도 적용할 준비가 되었는가?