덴마크미디어·콘텐츠2025 – 진행 중포디모
팟캐스트와 오디오북 탐색을 위한 개인 맞춤 추천
포디모의 개인 맞춤 플레이리스트는 직접 큐레이션한 것보다 15% 나았고 이탈률을 3% 넘게 낮췄다
문제
시장에 200만 개가 넘는 팟캐스트가 있어 청취자는 처음 들을 프로그램을 찾기 어려웠다. 콘텐츠 플랫폼의 추천은 인기 작품에 쏠리기 쉬워 새 팟캐스트나 틈새 팟캐스트는 묻힌다.
접근 방식
포디모의 AI 팀은 Vertex AI에서 여러 추천 모델을 학습시키고 Google Kubernetes Engine에서 운영했다. 앱의 각 위치에 맞춰 단순한 콘텐츠 기반 방식부터 딥러닝 모델까지 서로 다른 전략을 쓴다. 이 서비스는 모든 사용자의 개인 추천을 매일 계산하고, 앱의 어떤 컬렉션이든 사용자별로 순서를 다시 매기는 API로도 쓰인다.
주요 수치
15% 높음개인 맞춤 컬렉션과 플레이리스트의 전환과 참여도, 수작업 큐레이션 대비, 구글 클라우드 기준
3% 이상사용자에게 개인 맞춤 콘텐츠를 노출해 줄어든 이탈률, 구글 클라우드 기준
최대 30%지난 1년간 추천 다양성 증가, 구글 클라우드 기준
시사점
포디모는 개인 맞춤 컬렉션과 모두에게 같은 큐레이션 컬렉션을 전환과 참여도 기준으로 직접 비교했다. 회사는 참여도만 목표로 삼은 학습은 장기적으로 최선의 사업 성과를 내지 못했다고 설명했다.
분류
출처
출처 요약
[1]Google Cloud2025년 8월 28일
구글 클라우드의 고객 사례 페이지는 덴마크 오디오 구독 서비스 포디모가 Vertex AI에서 자체 추천 모델을 만든 과정을 소개했다. 개인 맞춤 컬렉션이 큐레이션 컬렉션보다 15% 나은 성과를 냈고, 이탈률은 3% 넘게 줄었으며, 추천 다양성은 최대 30% 늘었다고 밝혔다. 페이지에는 날짜가 없으며, 인터넷 아카이브가 2025년 8월 28일에 처음 저장했다.
자세한 내용은 원문에서 확인하실 수 있습니다.
등록일 2026년 11월 4일 · 수정일 2026년 11월 4일
