틱톡 서비스 역기획

틱톡은?

틱톡은 짧은 영상으로 사람들의 창의성을 고취하고 즐거움을 준다는 미션을 가지고, 15초 영상을 공유하는 서비스이다. 틱톡의 시초는 2012년 모회사인 ByteDance의 뉴스큐레이션 서비스 Toutiao이다. 바이트댄스는 2016년 중국 시장을 위한 동영상 공유 SNS Douyin을 론칭했고, 다음해인 2017년 Douyin의 글로벌 버전으로 TikTok을 출시했다. 같은 해 음악 립싱크 비디오 어플인 Musical.ly를 인수하며(인수 당시 뮤지컬리 유저의 데이터를 모두 가져왔다고 한다.), 틱톡은 전세계 2억만명의 유저를 가진 글로벌 서비스로 거듭나게 된다.   

 

프로덕트로서 추천 서비스  

  ByteDance의 시초가 AI 기반의 콘텐츠 큐레이션 서비스였던만큼 틱톡에 있어서도 AI를 활용한 “매칭” 기술이 핵심이라 할 수 있다. 실제 Connie Chan이라는 사람은 틱톡의 추천 서비스가 넷플릭스, 유튜브, 인스타그램의 추천 서비스와 근본적으로 다르다고 보고, 틱톡을 “the first mainstream consumer app where artificial intelligence IS the product” 이라 표현했다. AI를 “IS the product”라고 표현한 말 뜻에는, 기존의 추천 서비스가 일종의 도구에 가까웠다면, 틱톡의 추천 서비스는 그 자체가 목적이라는 점이 내포되어 있다. 실제로 틱톡은 AI 기반으로 추천된 콘텐츠가 피드를 전부 장악하고 있다. 이는 콘텐츠를 추천은 해주되, 피드나 선택은 유저의 영역으로 남겨두는 넷플릭스, 유튜브, 인스타그램와는 다른 방식이다. 한 마디로 틱톡 유저는 콘텐츠 목록에 대한 선택권이 없다. 틱톡도 유저에게 어떤 콘텐츠를 선호하는지 명시적으로 묻거나, 추천 목록을 보여주지도 않는다. 유저는 그저 틱톡 AI가 추천해준 콘텐츠로 가득찬 피드를 한 손으로 스와이프해 가면서 볼 뿐이다. 

 

 이처럼 AI로 매칭된 콘텐츠 피드가 중요하고, 또, 성공적이었던 이유는 틱톡 영상이 “짧은 영상”이라는점 때문이다. 예컨대, 틱톡에서 보내는 시간이란 멍때림에 가깝다. 유저가 틱톡에 원하는 바는 질 좋은 콘텐츠 감상이 아니다. 단지 웃기고 우스꽝스러운 영상을 끝없이 보며 아무 생각 없이 낄낄거릴 수 있으면 된다. 때문에 단순히 콘텐츠 추천의 차원을 넘어, 유저가 원하는 콘텐츠를 display까지 하는 일이 중요해진다. 15초 영상을 보기 위해 키워드를 생각해내서, 검색하고, 찾기까지 할 사람은 없기 때문이다. 따라서 틱톡은 유저들이 어떤 영상을 봐야할 지 고민을 하기 전에, 유저가 멍때리는 상태를 유지시키면서, 좋아할 만한 콘텐츠를 끝없이 추천해주고 보여줘야 한다.  

 

출처: 

https://hbr.org/2019/09/the-strategy-behind-tiktoks-global-rise

The Strategy Behind TikTok’s Global Rise

https://a16z.com/2018/12/03/when-ai-is-the-product-the-rise-of-ai-based-consumer-apps/

When AI is the Product: The Rise of AI-Based Consumer Apps - Andreessen Horowitz

 

비지니스 모델

 

 

틱톡이 수익을 내는 구조는 크게 1) in-app purchase와 2) 광고 두 가지이다. 

 

1) In-app Purchase 

   

• 틱톡 시청자는 "코인"이라는 화폐를 구매해 자신이 좋아하는 틱톡커에게 선물할 수 있다. 팔로워 1000명 이상의 크리에이터는 라이브 방송을 열 수 있으며, 라이브 방송에서 시청자들로부터 코인을 선물받을 수 있다. 선물 받은 코인은 특정 개수가 차면 "다이아몬드"로 변환할 수 있다. 다이아몬드에서 "현금"으로 변환할 때, 50%의 수수료를 틱톡이 얻게 되는 구조이다.     
•   최근에는 크리에이터가 광고를 통해 수익을 창출하는 방법도 채택하고 있다. 기존에는 틱토커가 인스타그래머나 유튜버처럼 별도의 광고를 통해 돈을 벌 수 없는 구조였다. 이에 틱톡은 광고주에 의뢰를 받은 틱톡커에게 1분 영상(보통 15초 제한임) 권한을 주며, 실제 광고주와 연결해주는 플랫폼(TikTok Creator Martetplace(TCM))도 진행 중이라고 한다. (틱톡도 콘텐츠 플랫폼이라는 점에서 크리에이터의 중요성을 알고 있기 때문일 것이다. 그 전에는 다른 채널로 유출이 많았다고 한다.)  

 

2) 광고 

 

  틱톡도 attention-based business model이라는 점에서 주 수익원 중 하나가 광고이다. (흥미로운 건 광고 수익은 나중에 시작했다고 한다..) 올해 Tiktok for buisiness를 새롭게 론칭해 광고 사업에 박차를 가하는 것을 알 수 있다. 

 

• 인피드 광고: 피드를 넘기면 해당 브랜드 광고가 노출되는 방식. 
• 브랜드 takeover 광고: 앱의 가장 첫 화면에 브랜드가 최초로 노출되는 방식 
• challenge 광고: 브랜드만의 챌린지를 만들고, 노출시켜 유저들끼리 바이럴 할 수 있는 방식이다. 틱톡의 검색 탭으로 들어가면 온갖 챌린지들을 볼 수 있는데, 그곳에 브랜드 챌린지를 노출시킨다. 또한, 제품 검색과 인앱 쇼핑 등을 통해 틱톡을 통한 브랜드 제품 확인이 가능하다. 
  
  
  

 

사업 전략 

 

  이같은 수익 구조에도 불구하고, 틱톡은 수익화에 어려움을 겪고 있고, 수익화 모델을 실험 중에 있다고 한다. 그러한 원인 중 하나는 틱톡에 엄청난 traffic이 발생하는 데 비해 수익이 현저히 적기 때문이다. 가령, 2019년 인스타그램과 틱톡의 MAU는 각각 10억명, 8억명이지만 수익은 인스타그램이 23조, 틱톡이 2000억이었다. 뿐만 아니라, 틱톡은 2019년 기준 앱 사용 시간은 작년 대비 210% 증가하여, 하루 평균 45분 총 680억 시간에 도달해, 유저들의 attention을 확보하는 데 성공한 것처럼 보인다. 이것이 의미하는 바는 "유저의 주의(attention)를 오래 붙잡아두면 광고 노출 시간이 길어져서 수익이 올라간다."는 원리에서 비껴난다는 사실이다. 

 

  물론 틱톡이 광고 수익을 잘 내지 못한데에는 타겟 고객이 10대라는 점 등이 작용했을 수도 있다. 하지만, 그럼에도 불구하고, 짧은 영상이기 때문에 영상 내 광고를 삽입하지 못한다는 점이나, 나에게 적합한 추천 피드로 이루어진 콘텐츠 사이에 존재하는 쌩뚱맞은 광고는 어색하고, 또, swipe도 쉽기에 곧장 넘길 가능성이 높다는 점이 광고 수익을 창출하는데 장벽이 될 것이다.  

 

  따라서 나는 틱톡이 광고와 유저의 성향을 매칭해주는 방향으로 사업 전략을 짜고 있다고 생각한다. 

 

(실제 미국에서 난리가 난 데이터 유출 이슈도 "MAC 주소"였는데, ‘회사정보 + 일련번호'를 담은 MAC 주소 정보를 통해 스마트폰으로 어디서 무엇을 하는지 추적이 가능하다고 한다. 이 주소는 실제 맞춤형 광고를 내보내는데 쓴다고 한다) 

 

 

출처: 

www.businessofapps.com/data/tik-tok-statistics/#3

techcrunch.com/2020/01/16/44-of-tiktoks-all-time-downloads-were-in-2019-but-app-hasnt-figured-out-monetization/ 

44% of TikTok’s all-time downloads were in 2019, but app hasn’t figured out monetization – TechCrunch

 

 

  정리하면, 짧은 영상으로 시간을 떼우는 서비스를 제공한다는 프로덕트의 특징과, 타겟 유저에 맞는 광고를 적절히 매칭해 광고 수익을 올린다는 사업 전략에 따라, 틱톡의 데이터 사용과 추천 알고리즘 작동은 프로덕트의 핵심이라고 할 수 있다. 

 

 

 당사는 무엇보다도 귀하에게 “For You” 피드에서 추천을 하고, 본 플랫폼을 개선하고 개발하며, 귀하의 안전을 보장하기 위한 목적으로 귀하의 정보를 이용합니다. 적절한 경우, 당사는 귀하에게 맞춤형 광고를 집행하고 본 플랫폼을 홍보하기 위해 귀하의 개인정보를 이용합니다. 

 

 

데이터 가설 

  최근 틱톡이 공개한 추천알고리즘 설명에 따르면, 추천에 영향을 미치는 요소는 다음과 같다. 

 

•  비디오

- 텍스트 / 해쉬태그

- 음악 / 소리 

 

 

• 유저의 선호도: 영상과 어떻게 상호작용하는지  

- 하트

- 공유

- 코멘트

- 시청 시간    

- 팔로잉 하는 이용자

- my favorite에 저장한 콘텐츠

- 내가 업로드한 비디오 

 

 

* 사실 공식적으로 발표한 요소 외에도 다른 데이터가 추천 알고리즘에 반영될 것이라 생각한다. 예를 들어, 데이터 수집 약관을 보면, 유저가 제공하기로 동의한 데이터 외에도 IP주소, 위치, 쿠키 등 자동으로 수집하는 데이터가 존재한다.

 

• 기기 및 계정(다만 추천 알고리즘에서 이 부분은 선호도에 비해 적게 영향을 미친다고 한다)  

- 언어

- 국가

- 기기 정보 

  

 

알고리즘이 작동하는 방식은,  

 

1) 처음 시작 시 각기 다른 주제의 비디오를 보여준다. 

2) 사용자의 반응에 따라 1차 추천 라운드의 새로운 비디오를 보여준다.  

3) 활동이 늘어날수록 추천이 정교해진다. 가령, 위에서 언급한 뿐만 아니라 팔로워를 하거나, 특정 영상을 숨기고 신고하면 추천에 이것도 추천에 반영이 된다. 

4) 데이터가 어느 정도 수집되면, 유저의 취향과 비슷한 패턴을 보이는 다른 유저와 같은 클러스터로 묶는다. 동시에 유사한 비디오도 클러스터로 묶는다.   

5) 이후 다른 유저와 비디오 콘텐츠 클러스트 간의 근접도를(이때 성별이나 관심사 등을 유추할 수도 있다고 한다) 계산하여 비디오를 추천/제공한다.

6) 동시에, 지겹지 않도록 반복되는 영상은 피할 수 있게끔 한다. 같은 음악이나 크리에이터의 영상을 연달아 보여주지 않는다.

 

 

*개인적으로 동영상 시청 시간에 가장 큰 가중치가 부여된다고 느꼈다. 처음에 어몽어스를 몇 번 보니 쭉 어몽어스 관련 영상만 나오다가 보지 않고 바로바로 넘기니 다시 사라졌다. 

 

newsroom.tiktok.com/en-us/how-tiktok-recommends-videos-for-you/

How TikTok recommends videos #ForYou

 

  그 외에도 추천 영상이 아닌 광고 매칭이 어떻게 발생하는지 찾아보았다. 틱톡에서 수집한 데이터 외에도 쿠키, 웹비콘 등의 기술을 사용하여, 다른 웹사이트 및 어플과의 상호작용을 분석한다고 한다. 즉 어떤 페이지를 클릭하고 보는 지 등에 관한 데이터를 자동으로 수집하고 분석한다고. 쿠키를 비활성화 할 수도 있지만 그러면 특정 기능 사용이 제한된다. 나아가 이러한 정보는 광고 게재를 위해 사업 파트너에 공유될 수도 있다고^^...

  

방문한 웹사이트, 귀하가 다운로드한 앱, 귀하의 구입내역 등을 파악하여 귀하의 향후 관심사를 예측하고, 당사의 플랫폼에서의 광고가 얼마나 효과적인지를 평가합니다.

 

www.tiktok.com/legal/privacy-policy?lang=ko

개인정보 처리방침 | TikTok

 

 

UX/UI

  그런 점에서 틱톡의 UX/UI는 꽤나 독특하다. 일단 랜딩페이지 피드가 “팔로워”가 아닌 “추천”이다. 대부분의 SNS가 팔로워로 피드가 이뤄지는 점과는 대조적이다. 실제로 다른 SNS에 비해 틱톡은 소통 기능이 매우 적다. 팔로워의 피드를 보기 위해서는 “팔로잉” 탭으로 따로 넘어가야 한다. 뿐만 아니라, 검색 기능도 어떤 특정 주제에 대한 검색이 주가 아니라, 틱톡 자체에서 만들어낸 “해쉬태그 챌린지”가 주이다.    

 

 

 

  결국 틱톡의 무한 스크롤 UX/UI는 그냥 나온 것이 아니다. 눈에 보이는 인터페이스 아래 있는 것은 15초 영상이라는 프로덕트의 특징, 추천 기술, 유저와 광고를 적절히 매칭한다는 사업 전략이다.    

 

 

+덧... 어몽어스 영상을 계속 보다보니, LG 유플러스의 어몽어스 관련 광고가 나온 것이 매우 놀라웠다...