2025년 10월 13일·7분
AI 기반 추천 기능을 가진 모바일 앱 만드는 법
데이터, UX, 모델 선택, 테스트, 프라이버시 모범 사례까지—AI 기반 추천을 갖춘 모바일 앱을 기획하고 구축해 출시하는 방법을 배워보세요.
데이터, UX, 모델 선택, 테스트, 프라이버시 모범 사례까지—AI 기반 추천을 갖춘 모바일 앱을 기획하고 구축해 출시하는 방법을 배워보세요.
AI 기반 추천은 각 사용자에게 다음에 무엇을 보여줄지 결정하는 앱 기능입니다—상품, 동영상, 기사, 강의, 여행지, 또는 UI 바로가기까지도 포함됩니다. 이 결정은 사용자 행동과 문맥을 바탕으로 이뤄집니다.
대부분의 모바일 추천 경험은 몇 가지 구성 요소로 귀결됩니다:
추천은 측정 가능한 결과로 연결되어야 합니다. 일반적인 지표로는 CTR(클릭률), 전환율(구매/구독), 시청/읽기 시간, 장기적 리텐션(D7/D30 복귀율) 등이 있습니다.
하나의 ‘노스 스타’ 지표를 선택하고, 몇 가지 가드레일(예: 이탈률, 환불, 이탈, 피드 로드 시간)을 추가해 아무 의미 없는 클릭만 최적화하는 실수를 피하세요.
추천 엔진은 일회성 기능이 아닙니다. 보통 단순하게 시작해 앱이 더 좋은 신호(조회, 클릭, 저장, 구매, 건너뛰기)를 수집하고 피드백을 통해 점점 똑똑해집니다.
추천은 사용자가 다음에 무엇을 해야 할지 모를 때나 선택지가 너무 많아 막힐 때 가장 잘 작동합니다.
모델을 생각하기 전에 추천이 마찰을 제거하고 사용자와 비즈니스 모두에게 명확한 이득을 줄 수 있는 정확한 여정 단계(스텝)를 선택하세요.
가장 많은 가치를 만들어내고(또는 판단 포인트가 많은) 경로부터 시작하세요. 예시:
이탈률이 높거나, ‘첫 액션까지의 시간’이 길거나, 사용자가 반복해서 뒤로 나가 다시 시도하는 화면을 찾아보세요.
MVP에 집중하려면 한 군데를 골라 잘 만드세요:
많은 앱의 현실적인 기본값은 상품/상세 페이지입니다. 현재 아이템이 강한 신호이기 때문입니다.
선택한 서페이스에 대해 각각 한 문장으로 적으세요:
이런 정의는 이론적으로 ‘정확한’ 것을 만들더라도 결과를 움직이지 않는 일을 하지 않도록 도와줍니다.
구체적이고 테스트 가능한 스토리를 유지하세요. 예:
이들이 명확해지면 데이터 수집, 모델 선택, 평가의 구체적 대상이 생깁니다.
추천은 제공하는 신호의 질만큼만 좋습니다. 알고리즘을 고르기 전에 이미 있는 데이터, 빠르게 계측할 수 있는 것, 그리고 수집을 피해야 할 것을 도식화하세요.
대부분 앱은 “백엔드 진실(backend truth)”과 “앱 행동”을 혼합해 시작합니다. 백엔드 진실은 신뢰할 수 있지만 희소하고, 앱 행동은 풍부하지만 추적이 필요합니다.
노출(exposure)을 1등 시민 데이터로 다루세요: 무엇을 보여줬는지 기록하지 않으면 편향을 평가하거나 문제를 진단하거나 리프트를 측정하기 어렵습니다.
작고 잘 정의된 이벤트 집합으로 시작하세요:
각 이벤트에 대해 기록할 항목을 문서화하세요: timestamp, item_id, source(search/feed/reco), position, session_id 등.
추천은 깔끔한 아이템 필드로 크게 좋아집니다. 일반적인 시작 항목은 카테고리, 태그, 가격, 길이(읽기 시간/동영상 길이), 난이도(학습/피트니스) 등입니다.
분석과 카탈로그 서비스가 공유하는 단일 ‘아이템 스키마’를 유지해 모델과 앱이 같은 언어를 사용하게 하세요.
정체성(identity)을 초기에 정의하세요:
병합 규칙(무엇을 병합할지, 게스트 히스토리를 얼마나 오래 보관할지)을 명확히 하고 문서화해 메트릭과 훈련 데이터가 일관되게 유지되도록 하세요.
좋은 추천은 데이터가 필요하지만, 신뢰는 사용자를 붙잡아 둡니다. 수집 항목을 사용자가 이해하지 못하거나 놀라면 개인화는 ‘섬뜩한’ 경험이 될 수 있습니다.
목표는 단순합니다: 명확히 알리고, 적게 수집하고, 보관하는 것을 보호하세요.
기능이 필요할 때—즉시 권한을 요청하세요. 모든 것을 첫 실행에 묻지 마세요.
예:
동의 문구는 평이하게: 무엇을 수집하는지, 왜 수집하는지, 사용자가 얻는 이점은 무엇인지. 기능이 어느 정도는 동작할 수 있다면 “나중에” 선택 경로를 제공하세요. 개인정보처리방침은 상대 링크 /privacy로 연결하세요.
추천 엔진은 대부분 원시 민감 정보를 거의 필요로 하지 않습니다. 선택한 사용 사례에 필요한 최소 신호를 먼저 정의하세요:
이벤트 타입을 줄이고 정밀도를 낮추며(예: 대략적 위치) 불필요한 식별자는 저장하지 마세요. 위험을 줄이고 규정 부담을 낮추며 실제로 랭킹에 도움이 되는 신호에 집중하도록 데이터 품질이 좋아지는 경우가 많습니다.
행동 로그의 보존 창(예: 제품에 따라 30–180일)을 정하고 내부 문서화하세요. 사용자 요청 삭제를 이행할 수 있도록 하세요: 프로필 데이터, 식별자, 개인화를 위해 사용된 이벤트를 제거하세요.
실무적으로:
건강 데이터, 아동 관련 데이터, 정밀 위치 등은 특별히 조심하세요. 이런 항목은 법적 요구사항이나 사용자 기대가 더 엄격합니다.
정말 필요하지 않다면 피하는 것을 권합니다. 필요하다면 더 강한 보호(명시적 동의, 엄격한 보존, 내부 접근 제한, 보수적 기본값)를 추가하세요. 아동 대상 앱이라면 추가 제약을 가정하고 법률 자문을 일찍 구하세요.
추천 엔진이 훌륭해도 앱 내 경험이 혼란스럽거나 강압적이면 ‘잘못된’ 것으로 느껴질 수 있습니다. 목표는 추천을 이해하기 쉽고, 행동하기 쉽고, 수정하기 쉬우면서 화면을 추천으로 도배하지 않는 것입니다.
일반적인 모바일 레이아웃에 자연스럽게 들어가는 모듈로 시작하세요:
모듈 제목을 구체적으로 유지하세요(예: “당신이 Jazz Classics를 들었기 때문에”)—일반적인 “추천”보다 명확한 라벨이 앱이 추측만 하는 느낌을 줄입니다.
개인화가 무한한 캐러셀을 추가하는 면허는 아닙니다. 화면당 추천 행 수를 제한하세요(종종 MVP는 2–4개로 충분)하고 각 행을 짧게 유지하세요. 콘텐츠가 더 많다면 “전체 보기(See all)” 진입을 하나만 두어 전용 리스트 페이지로 이동시키세요.
추천이 가장 잘 어울리는 위치도 생각하세요:
사용자가 정정할 수 있을 때 추천은 더 빨리 좋아집니다. 가벼운 제어를 UI에 넣으세요:
이 제어들은 UX 뿐 아니라 추천 엔진에 높은 품질의 피드백 신호를 제공합니다.
신규 사용자에게는 히스토리가 없으므로 빈 상태도 개인화된 느낌을 주게 계획하세요. 옵션:
빈 상태를 명시적으로 만들고(“선호도를 알려주면 추천이 개인화됩니다”) 건너뛸 수 있게 하세요. 첫 세션은 데이터가 없어도 유용해야 합니다.
복잡한 모델이 없어도 유용한 추천을 제공할 수 있습니다. 올바른 방식은 데이터 양, 카탈로그 변경 속도, 얼마나 ‘개인화된’ 경험이 필요한지에 따라 다릅니다.
데이터가 제한적이거나 편집적 제어가 필요할 때 규칙 기반 추천이 유용합니다.
일반적인 단순 옵션:
규칙은 콜드 스타트 문제에 대한 폴백으로도 유용합니다.
콘텐츠 기반 추천은 카테고리, 태그, 가격대, 성분, 아티스트/장르, 난이도, 또는 텍스트/이미지에서 뽑은 임베딩 같은 아이템 특징을 기반으로 사용자가 좋아한 것과 유사한 아이템을 매칭합니다.
메타데이터가 좋고 사용자 수가 적어도 의미 있는 추천을 원할 때 강력합니다. 다양성 제어가 없으면 반복적일 수 있습니다.
협업 필터링은 사용자 행동(조회, 좋아요, 저장, 구매, 건너뛰기)을 보고 “X를 본 사람들이 Y도 봤다” 같은 패턴을 찾습니다.
놀랍고 성능 좋은 제안을 할 수 있지만 충분한 상호작용이 필요하고 신규 아이템을 다루기 어렵습니다.
하이브리드 시스템은 규칙 + 콘텐츠 + 협업 신호를 결합합니다. 특히 필요할 때 유용합니다:
일반적 하이브리드 설정은 큐레이션/인기 목록에서 후보를 생성한 뒤, 개인화 신호가 있으면 재정렬하는 방식입니다.
추천 엔진의 ‘위치’는 비용, 속도, 프라이버시 태도, 반복 속도에 영향을 줍니다.
호스티드 추천 API는 MVP에 좋습니다: 빠른 설정, 관리할 부품이 적고 모니터링이 내장된 경우가 많습니다. 단점은 모델 디테일에 대한 제어 부족과 장기 비용입니다.
**커스텀 추천 서비스(자체 백엔드)**는 랭킹 로직, 실험, 데이터 사용을 완전 제어할 수 있습니다. 더 많은 엔지니어링(데이터 인프라, 모델 훈련·배포·유지)이 필요합니다.
초기에는 하이브리드 방식이 잘 동작합니다: 간단한 커스텀 서비스 + 규칙으로 시작하고 신호가 늘어나면 ML 컴포넌트를 추가하세요.
앱 서페이스와 백엔드 배관을 빠르게 구축해 신호를 수집하는 것이 병목이면, 채팅 기반 워크플로로 추천 UI와 엔드포인트를 빠르게 프로토타입하는 Koder.ai 같은 비브-코딩 플랫폼이 도움이 될 수 있습니다. 팀들은 보통 React 기반 웹 관리자, Go + PostgreSQL 백엔드, Flutter 모바일 앱을 스핀업하고 스냅샷/롤백으로 실험을 반복합니다.
대부분의 프로덕션 구성은 다음을 포함합니다:
서버 사이드가 기본입니다: 모델 업데이트, A/B 테스트, 고성능 컴퓨팅이 쉬움. 단점은 네트워크 의존성과 프라이버시 고려사항.
온디바이스는 지연을 줄이고 일부 신호를 로컬에 유지할 수 있지만, 모델 업데이트가 어렵고 연산·디버깅이 제한됩니다.
실용적 절충은 서버 사이드 랭킹과 작은 온디바이스 UI 동작(로컬 재정렬, ‘계속 보기’ 타일) 결합입니다.
초기에 기대치를 명확히 하세요:
이러면 품질을 반복하면서도 경험을 안정적으로 유지할 수 있습니다.
추천 엔진은 그것에 데이터를 공급하는 파이프라인만큼만 좋습니다. 목표는 앱 행동이 훈련 데이터가 되고, 모델이 만들어져 다음 추천을 개선하는 반복 가능한 루프입니다.
간단하고 신뢰 가능한 흐름 예:
앱 이벤트(조회, 클릭, 저장, 구매) → 이벤트 수집기/분석 SDK → 백엔드 인게스천(API 또는 스트림) → 원시 이벤트 저장소 → 처리된 훈련 테이블 → 모델 훈련 잡 → 모델 레지스트리/버저닝 → 서빙 API → 앱 UI
앱 역할은 가볍게: 일관된 이벤트(타임스탬프, 사용자/익명 ID, 아이템 ID, 컨텍스트)를 보내세요.
훈련 전에 보통 다음을 수행합니다:
또한 무엇을 ‘긍정 신호’(클릭, 장바구니 추가)로 볼지 vs 단순 노출(임프레션)으로 볼지 정의하세요.
모델이 ‘미래를 엿보지’ 못하게 하려면 무작위 분할 대신 시간 기반 분할을 사용하세요: 이전 이벤트로 학습하고 이후 이벤트로 검증. 이렇게 하면 오프라인 지표가 실제 앱 거동을 더 잘 반영합니다.
유지 가능한 주기로 시작하세요—MVP는 주 단위가 보통이며, 인벤토리나 트렌드가 빠르면 일 단위도 고려하세요.
데이터셋 스냅샷, 피처 코드, 모델 파라미터, 평가 지표 등 모든 것을 버전 관리해 각 릴리스가 앱 릴리스처럼 롤백 가능하도록 취급하세요.
성공적인 앱은 하나의 알고리즘만 쓰지 않습니다. 개인적이고 다양하며 시의성 있는 결과를 만들려면 몇 가지 단순한 아이디어를 결합합니다.
일반적 패턴은 두 단계 추천입니다:
이 분리는 앱 반응성을 유지하면서도 정교한 순서를 허용합니다.
임베딩은 사용자와 아이템을 고차원 공간의 점으로 바꿔 ‘가까움’이 ‘유사함’을 의미하게 합니다.
실무에서는 임베딩이 후보 생성에 자주 사용되고, 랭킹 모델이 시점, 세션 의도, 가격대, 최신성, 비즈니스 규칙 같은 풍부한 컨텍스트로 순서를 다듬습니다.
콜드 스타트는 사용자나 신규 아이템의 행동 데이터가 부족할 때 발생합니다. 신뢰할 만한 해결법:
강력한 랭커도 한 테마에 과도하게 집중할 수 있습니다. 랭킹 후에 간단한 가드레일을 더하세요:
이런 가드레일은 추천을 더 사람답게—유용하고 단조롭지 않게—만듭니다.
추천 품질은 감정이 아니라 숫자로 판단해야 합니다. 오프라인(과거 데이터)과 온라인(라이브 앱)에서 각각 측정하세요.
오프라인 평가는 과거 상호작용(클릭, 구매, 저장)을 사용해 모델을 빠르게 비교하는 데 도움됩니다. 일반 지표:
오프라인 점수는 반복에 좋지만 새로움, 타이밍, UI, 사용자 의도 같은 실세계 효과는 놓칠 수 있습니다.
라이브 환경에서는 문맥에서의 행동을 측정하세요:
하나의 주요 지표(예: 전환 또는 리텐션)를 선택하고 보조 지표를 가드레일로 두세요.
기준선 없이는 ‘더 나음’이 추측에 불과합니다. 기준선은 인기, 최근 보거나 편집된 목록 등이 될 수 있습니다.
강한 기준선은 복잡한 모델을 배포했을 때 기본 접근보다 못한 결과를 막아줍니다.
통제된 A/B 테스트를 실행하세요: 무작위로 사용자 일부는 컨트롤(기준선), 일부는 트리트먼트(새 추천)를 보게 합니다.
초기에 해악을 잡아내기 위한 가드레일을 추가하세요—이탈률, 불만/지원 티켓, 수익 영향(환불/이탈 포함). 피드 로드 시간처럼 성능 문제가 결과를 조용히 망칠 수 있는 지표도 지켜보세요.
추천을 배포하는 것은 모델 품질뿐 아니라 경험을 빠르고 신뢰성 있게, 실 트래픽에서 안전하게 만드는 일입니다. 느리거나 조용히 실패하는 모델은 사용자에게 ‘망가진’ 경험으로 느껴집니다.
예측 가능한 스크롤과 빠른 전환을 목표로:
이벤트 수집부터 기기 렌더링까지 전체 체인을 추적하세요. 최소 모니터링 항목:
명확한 담당자와 플레이북(롤백, 비활성화, 저하 시 대응)을 갖춘 알림을 설정하세요.
사용자 제어(좋아요/싫어요, “이런 항목 덜 보기”, “관심 없음”)를 제공하고 이를 훈련 신호로 전환하세요. 가능하면 즉시 필터링도 적용하세요.
조작(스팸 항목, 가짜 클릭, 봇 트래픽)에 대비하세요: 속도 제한, 이상 탐지(비정상 클릭 폭주), 중복 제거, 저품질/신규 항목에 대한 하향 규칙 등을 적용하세요.
추천은 단일 ‘공개’ 순간이 아니라 통제된 롤아웃과 반복 가능한 개선 루프입니다. 명확한 로드맵은 초기 피드백에 과적합하거나 핵심 앱 경험을 망가뜨리는 일을 막습니다.
작게 시작해 안정성을 증명한 후 노출을 넓히세요:
기존 경험을 컨트롤로 유지해 추천의 영향을 비교하고 격리하세요.
롤아웃 비율을 높이기 전에 확인할 것:
주간/격주 단위의 짧은 사이클로 개선하세요:
구현 디테일이나 롤아웃 지원 옵션이 필요하면 /pricing을 참조하세요. 분석, A/B 테스트, 콜드 스타트에 대한 실용 가이드와 패턴은 /blog를 참고하세요.
빠르게 ‘아이디어’에서 작동하는 추천 서페이스(피드/상세 모듈, 이벤트 추적 엔드포인트, 단순 랭킹 서비스)로 옮기려면 Koder.ai가 계획 모드, 배포/호스팅, 소스 코드 내보내기 기능으로 더 빠르게 구축·반복하도록 도와줄 수 있습니다—관리형 워크플로의 속도를 유지하면서 코드 소유권을 잃지 않고 진행하고 싶을 때 유용합니다.
하나의 표면에 집중해서 시작하세요. 사용자들이 흔히 ‘막히는’ 지점—예: 상품 상세 페이지나 검색 결과—에서 출발하는 것이 좋습니다. 사용자 목표와 비즈니스 목표를 각각 한 문장으로 적고(예: “빠르게 비교할 수 있게 도와주세요” vs “장바구니 추가율 증가”), 테스트할 수 있는 사용자 스토리 3–5개를 정의하세요.
집중된 MVP는 계측, 평가, 반복이 널찍한 ‘개인화된 홈 피드’보다 훨씬 쉽습니다.
일반적으로 필요한 상호작용 이벤트 집합은 다음과 같습니다:
view (상세가 열림, 단순 렌더링과 구별)impression/exposure (어떤 추천이 표시되었는지)click (추천 모듈에서의 탭)save / add_to_cartpurchase / subscribeskip / dismiss / 빠른 이탈각 이벤트에는 user_id(또는 익명 ID), item_id, timestamp, source(feed/search/reco), position, session_id 같은 일관된 필드를 포함하세요.
추천 모듈이 특정한 순서의 item_id 리스트와 함께 렌더링될 때마다 노출(임프레션) 이벤트를 기록하세요.
노출 로깅이 없으면 CTR을 정확히 계산할 수 없고, 위치 편향(position bias)을 탐지하거나 사용자가 실제로 무엇을 봤는지 감사하기 어려우며, 클릭이 없는 원인이 ‘표시되지 않아서’인지 ‘관심 없음’인지 구분하기 힘듭니다.
표면에 맞는 단일 ‘노스 스타’ 지표(예: 쇼핑 상세 페이지면 전환, 미디어 피드면 시청 시간)를 하나 정하고, 1–3개의 가드레일(이탈률, 환불/취소, 불만률, 지연 등)을 추가하세요.
이렇게 하면 단순히 CTR 같은 쉬운 지표만 올리는 최적화를 피할 수 있습니다.
레이어드된 폴백 전략을 사용하세요:
UI는 빈 상태를 허용하지 않도록 설계하세요—항상 안전한 기본 목록을 보여주어야 합니다.
속도와 예측 가능성이 중요하면 규칙 기반을 먼저 쓰세요(인기·최신·큐레이션). 아이템 메타데이터가 풍부하면 콘텐츠 기반 필터링이 적합합니다. 사용자 행동이 충분히 쌓이면 협업 필터링을 도입하세요. 많은 팀은 범용성 확보를 위해 규칙을 기본으로 두고, 신호가 생기면 ML로 재정렬하는 하이브리드 방식을 사용합니다.
실용적인 하이브리드 시스템 구성은 보통 다음을 조합합니다:
이 방식은 커버리지를 개선하고 반복성을 줄이며, 데이터가 드문 경우에 신뢰할 수 있는 폴백을 제공합니다.
제품·엔지니어링 목표를 명확히 정하세요:
유저별/세그먼트별 캐싱을 사용하고, 결과를 페이지(10–20개)로 나눠 반환하며, 첫 페이지는 미리 가져와서 느린 네트워크에서도 화면이 즉시 느껴지게 하세요.
시간 기반 분할을 사용하세요: 과거의 상호작용으로 학습하고 이후의 데이터로 검증합니다. 랜덤 분할은 미래 정보를 유출해 성능을 과대평가할 수 있습니다.
또한 무엇을 ‘양성’으로 볼지(클릭, 장바구니 추가 등) 정의하고, 이벤트를 중복 제거/세션화하여 라벨이 실제 의도를 반영하게 하세요.
필요한 데이터만 수집하고, 수집 목적을 명확히 알리며, 사용자 제어를 제공하세요:
정책 세부사항은 상대 링크 /privacy로 연결하고, 삭제가 분석·피처 스토어·훈련 데이터셋에 전파되도록 하세요.