2025년 11월 06일·7분
바이트댄스의 어텐션 엔진: 알고리즘과 창작자 인센티브
데이터 중심 추천과 창작자 인센티브를 결합해 TikTok/Douyin을 확장한 바이트댄스의 실무적 접근: 유지, 출력, 성장을 높이는 메커니즘을 설명합니다.
데이터 중심 추천과 창작자 인센티브를 결합해 TikTok/Douyin을 확장한 바이트댄스의 실무적 접근: 유지, 출력, 성장을 높이는 메커니즘을 설명합니다.
어텐션 엔진은 두 가지를 동시에 수행하도록 설계된 시스템입니다: 시청자를 계속 보게 만들기와 창작자가 계속 게시하게 만들기. TikTok과 Douyin 같은 바이트댄스 제품에서 ‘엔진’은 단순히 다음 동영상을 골라주는 알고리즘만이 아니라, 추천, 창작자 보상, 제품 설계가 결합되어 사람들이 보고 싶어하는 콘텐츠를 지속적으로 공급하는 전체 조합입니다.
전통적 소셜 네트워크가 “누구를 팔로우하느냐”에 기반해 만들어졌다면, 바이트댄스의 모델은 “무엇이 당신의 주의를 붙잡는가”에 기반합니다. 앱은 사용자가 무엇을 빨리 즐길지 학습한 뒤 더 많이 제공하고—동시에 창작자에게 자주 게시하고 영상을 개선할 이유를 줍니다.
이 글은 바이트댄스의 전체 역사서가 아닙니다. 대부분의 사람들이 경험하는 메커니즘에 초점을 맞춥니다:
또한 상위 수준의 설명입니다. 여기에 독점적 세부사항, 내부 지표, 비밀 공식은 없습니다—이 루프를 이해하는 데 도움이 되는 실용적 개념들만 있습니다.
추천은 빠른 피드백을 만듭니다: 창작자가 게시하면 시스템은 작은 관객으로 영상을 테스트하고 시청·재시청·공유가 발생하면 확장할 수 있습니다.
인센티브(돈, 가시성, 도구, 지위)는 창작자가 그 피드백에 반응하도록 만듭니다. 창작자는 무엇이 효과적인지 배우고 조정한 뒤 다시 게시합니다.
이들은 함께 자기강화 사이클을 형성합니다: 더 나은 타깃팅은 시청자를 유지하게 하고, 창작자 동기는 콘텐츠 공급을 신선하게 유지해 추천기가 더 많은 데이터를 학습하게 합니다.
대부분의 소셜 네트워크는 단순한 약속으로 시작했습니다: 친구(또는 팔로우한 계정)가 무엇을 올렸는지 보게 해준다. 그게 소셜 그래프 피드—연결이 콘텐츠를 결정합니다.
바이트댄스는 다른 기본값을 대중화했습니다: 관심 그래프. “누구를 아는가?” 대신 “지금 무엇을 즐기는 것처럼 보이는가?”를 묻습니다. 피드는 관계가 아니라 행동 패턴을 중심으로 구성됩니다.
소셜 그래프 피드에서는 발견이 느린 경우가 많습니다. 신생 창작자는 일반적으로 사람들에게 도달하려면 팔로워가 필요하고, 사용자는 팔로우할 대상을 큐레이션하는 시간이 필요합니다.
관심 그래프 피드에서는 시스템이 누구의 콘텐츠든 예측상 만족시킬 수 있다면 즉시 추천할 수 있습니다. 이 때문에 플랫폼은 신규 사용자에게도 ‘활발한’ 느낌을 줍니다.
핵심 제품 선택은 기본 랜딩 경험입니다: 앱을 열면 피드가 바로 시작됩니다.
“For You” 스타일 페이지는 사용자가 네트워크를 구축할 때까지 기다리지 않습니다. 시청·스킵·재시청·공유 같은 빠른 신호에서 학습해 몇 분 안에 개인화된 스트림을 조립합니다.
숏비디오는 빠른 샘플링을 가능하게 합니다. 몇 초 만에 콘텐츠를 평가할 수 있어 장시간 미디어보다 분당 더 많은 피드백을 생성합니다.
더 많은 피드백은 더 빠른 학습을 의미합니다: 시스템은 많은 주제와 스타일을 테스트한 뒤 당신의 주의를 잡는 것에 리소스를 더 씁니다.
작은 제품 선택들이 관심 그래프를 가속합니다:
이들 메커니즘은 세션마다 빠른 선호도 발견을 만들어냅니다—“누구를 팔로우했는가”보다 “무엇을 멈출 수 없는가”에 관한 것입니다.
바이트댄스 스타일의 피드는 사람처럼 ‘비디오를 이해’하지 않습니다. 대신 신호에서 학습합니다: 어떤 콘텐츠를 본 뒤 당신이 한(또는 하지 않은) 작은 흔적들. 수백만 세션을 거치면 그 신호들은 다양한 시청자를 붙잡는 요소들의 실용적 지도가 됩니다.
가장 유용한 신호는 종종 암묵적입니다—사용자가 버튼을 누르지 않고 자연스럽게 하는 행동들. 예시:
명시적 신호는 사용자가 의도적으로 취하는 행동입니다:
핵심 아이디어: 시청은 탭을 누르지 않아도 ‘투표’입니다. 그래서 창작자들이 첫 1초와 템포에 집착하는 이유가 있습니다—시스템은 주의를 매우 정밀하게 측정할 수 있기 때문입니다.
모든 피드백이 긍정적인 건 아닙니다. 피드는 불일치를 암시하는 신호에도 주목합니다:
선호와는 별개로 안전 및 정책 필터가 있습니다. 일부 사용자는 보더라도 잘못된 정보, 유해한 챌린지, 연령 민감 콘텐츠 등 정책상 제한되어 배포에서 제외될 수 있습니다.
신호는 모든 상황에 동일하게 적용되지 않습니다. 중요성은 지역(현지 규범·법규), 콘텐츠 유형(음악 클립 대 교육형 설명), 사용자 문맥(시간대, 네트워크 상태, 신규 시청자 여부, 최근 시청 히스토리) 등에 따라 달라집니다. 시스템은 이 사람에게, 지금 이 순간 어떤 신호를 신뢰할지 끊임없이 조정합니다.
숏비디오 피드는 실시간으로 즉흥적으로 보이지만 일반적으로 단순한 루프를 따릅니다: 가능한 동영상 집합을 찾고 그중에서 지금 당신에게 가장 좋은 것을 고른다.
먼저 시스템은 당신이 좋아할지도 모르는 동영상의 쇼트리스트를 만듭니다. 아직 정밀한 선택은 아닙니다—옵션을 빠르게 수집하는 속도 중심의 과정입니다.
후보는 다음에서 올 수 있습니다:
목표는 속도와 다양성입니다: 너무 빨리 과적합하지 않고 옵션을 신속히 생산하는 것.
다음으로 후보들을 점수화해 무엇을 다음에 보여줄지 결정합니다. 시청 시간, 재시청, 스킵, 좋아요, 댓글, 공유 같은 신호를 기반으로 ‘가장 오래 붙잡을 가능성’ 순으로 정렬한다고 생각하면 됩니다.
안정적으로만 보이는 콘텐츠만 계속 보여주면 피드가 갇힐 수 있습니다. 그래서 시스템은 탐색을 합니다. 새롭거나 익숙하지 않은 영상은 소규모 그룹에 먼저 보여집니다. 그 그룹이 예상보다 더 오래 보면(또는 상호작용하면) 배포를 넓히고, 그렇지 않으면 속도를 늦춥니다. 이 방식으로 무명 창작자가 빠르게 돌파할 수 있습니다.
각 스와이프가 피드백을 주기 때문에 당신의 프로필은 몇 분 안에 변할 수 있습니다. 요리 동영상 세 개를 끝까지 보면 더 많이 보이게 되고, 스킵을 시작하면 피드는 빠르게 축을 돌립니다.
최고의 피드는 “효과가 있었던 것 더 보기”와 “새로운 것”을 섞습니다. 너무 익숙하면 지루하고, 너무 새로운 건 무관해 보입니다. 피드의 임무는 그 균형을 유지하는 것입니다—한 번에 한 동영상씩.
콜드 스타트는 기록이 거의 없는 상태에서 좋은 추천을 만들어야 하는 문제입니다: 시스템은 사람이 무엇을 좋아할지, 혹은 새 영상의 품질이 어떤지를 알기 전에 좋은 선택을 해야 합니다.
신규 사용자의 경우 과거 시청 시간·스킵·재생 히스토리를 신뢰할 수 없습니다. 그래서 가벼운 신호로 시작합니다:
목표는 첫 스와이프에서 완벽해지는 것이 아니라—뭘 끝까지 보느냐 vs 스킵하느냐 같은 깨끗한 피드백을 빠르게 모으는 것입니다.
새 업로드는 성과 기록이 없고, 새 창작자는 팔로워가 없을 수 있습니다. TikTok/Douyin 같은 시스템은 배포가 팔로워 그래프에 제한되지 않기 때문에 이들을 돌파시킬 수 있습니다.
대신 영상은 해당 주제나 형식을 좋아할 가능성이 높은 소규모 관객에게 먼저 테스트될 수 있습니다. 그 관객이 더 오래 보면(또는 재생·공유·댓글을 하면) 시스템은 테스트를 더 큰 풀로 확장합니다.
이 때문에 ‘팔로워 없이 바이럴’이 가능해집니다: 알고리듬은 창작자가 아니라 영상의 초기 반응을 평가합니다.
콜드 스타트는 미확인 콘텐츠를 너무 많이 밀어줄 위험이 있습니다. 플랫폼은 스팸 행동, 재업로드, 오도하는 캡션, 정책 위반을 조기에 감지해 확산을 제어하고, 동시에 선명한 시각·일관된 오디오·높은 완료율 같은 긍정적 품질 신호를 찾습니다. 시스템은 빠르게 배우려 하지만 안전하게 실패하려고도 합니다.
숏비디오는 매우 촘촘한 피드백 루프를 만듭니다. 한 세션에서 시청자는 수십 개의 클립을 볼 수 있고 각 클립은 즉각적인 결과를 만듭니다: 시청, 스와이프, 재생, 좋아요, 공유, 팔로우, 세션 종료 등. 이는 시스템이 장시간 포맷보다 분당 훨씬 더 많은 학습 예시를 수집한다는 의미입니다.
각 스와이프는 작은 투표입니다. 비밀 공식을 몰라도 더 자주 결정이 일어날수록 추천기는 가설을 테스트할 기회를 더 많이 가집니다:
이 신호들이 빠르게 도착하기 때문에 랭킹 모델은 기대를 더 빨리 업데이트할 수 있습니다—반복 노출과 교정을 통해 정확도가 시간이 지남에 따라 향상됩니다.
성능은 보통 단일 바이럴 스파이크로 판단하지 않습니다. 팀들은 코호트(같은 날/주에 시작한 사용자 그룹 등)와 유지 곡선(1일차, 7일차 복귀율 등)을 추적합니다.
이는 숏비디오 피드가 단기적 “성과”를 부풀릴 수 있기 때문에 중요합니다. 빠른 탭을 유발하는 클립이 단기 시청 시간을 높여도 코호트의 장기 유지율을 갉아먹을 수 있습니다. 코호트 측정은 “오늘 잘 먹혔다”와 “계속 돌아오게 한다”를 구분하게 도와줍니다.
시간이 지나면 촘촘한 루프는 랭킹을 더 개인화하게 만듭니다: 더 많은 데이터, 더 빠른 테스트, 더 빠른 수정. 정확한 메커니즘은 제품마다 다르지만 일반적 효과는 간단합니다: 숏비디오는 학습·수정 주기를 며칠이 아니라 몇 분으로 압축합니다.
창작자들은 단지 사용자가 있어서 나타나는 것이 아니라 플랫폼이 명확한 약속을 하기 때문에 나타납니다: 올바른 것을 올바른 방식으로 게시하면 보상을 받는다.
대부분의 창작자는 다음 목표를 동시에 고려합니다:
바이트댄스 스타일 피드는 시스템을 원활히 돌아가게 하는 성과를 보상합니다:
이 목표들은 인센티브 설계에 반영됩니다: 초기 성과에 대한 배포 부스트, 출력 증가 기능(템플릿·이펙트), 창작자 참여를 지속시키는 수익화 경로 등.
배포가 상이라면 창작자들은 빠르게 적응합니다:
인센티브는 긴장 관계를 만듭니다:
무엇이 보상되는지가 창작 문화와 사용자가 보게 되는 콘텐츠를 조용히 정의합니다.
창작자 인센티브는 단순히 “사람들에게 돈을 준다”가 아닙니다. 가장 효과적인 시스템은 현금 보상, 예측 가능한 배포 메커니즘, 아이디어에서 업로드까지 시간을 줄이는 제작 도구를 섞습니다. 이들은 함께 창작을 가능하고 반복할 가치가 있게 만듭니다.
주요 플랫폼에서 금전적 레이어는 보통 몇 가지 형태로 나타납니다:
각 옵션은 플랫폼이 무엇을 가치 있게 여기는지를 신호합니다. 수익 분배는 스케일과 일관성을 밀어주고, 보너스는 새 포맷을 유도하며, 팁은 커뮤니티 구축을 보상합니다.
배포는 종종 가장 강력한 동기입니다—성공적인 게시 하나가 한 주를 바꿀 수 있기 때문입니다. 플랫폼은 다음을 제공해 제작을 장려합니다:
중요한 점은 배포 인센티브가 경로를 예측 가능하게 할 때 가장 잘 작동한다는 것입니다: “꾸준히 게시하고 포맷 신호를 따르면 더 많은 기회를 얻을 것이다.”
편집, 이펙트, 템플릿, 캡션, 음악 라이브러리, 내장 게시 예약 기능은 마찰을 줄입니다. 짧은 튜토리얼, 모범 사례 대시보드, 재사용 가능한 템플릿 같은 창작자 교육 프로그램도 마찬가지입니다.
이 도구들은 직접 돈을 주진 않지만 좋은 콘텐츠를 반복적으로 만드는 일을 쉽게 해 출력량을 증가시킵니다.
바이트댄스의 가장 큰 우위는 단독의 “알고리듬”이나 “창작자 보상”이 아니라—이 둘이 어떻게 서로 맞물려 자기강화 루프를 만드는가에 있습니다.
인센티브가 증가하면(돈, 성장 용이성, 창작 도구) 더 많은 사람이 더 자주 게시합니다. 게시가 늘면 다양한 니치·포맷·스타일이 생깁니다.
그 다양성은 추천 시스템이 테스트하고 매칭할 선택지를 더 많이 줍니다. 더 나은 매칭은 더 많은 시청 시간, 더 긴 세션 시간, 더 높은 재방문을 가져옵니다. 더 크고 활발한 관객은 창작자(및 광고주)에 다시 보상을 제공하고—더 많은 창작자가 참여해 루프가 계속됩니다.
다음과 같이 생각할 수 있습니다:
팔로워 우선 네트워크에서는 성장이 막힌 느낌이 듭니다: 관객이 있어야 조회수를 얻고, 조회수가 있어야 관객을 얻습니다. 바이트댄스 스타일 피드는 그 교착 상태를 깨뜨립니다.
배포가 알고리즘적이기 때문에 창작자는 팔로워가 0이어도 소규모 테스트에서 영상이 잘 반응하면 의미 있는 노출을 얻을 수 있습니다. ‘어떤 게시물도 터질 수 있다’는 느낌은 인센티브를 더 믿게 만듭니다—물론 실제로 터지는 비율은 적습니다.
템플릿, 트렌딩 사운드, 듀엣/스티치, 리믹스 문화는 수요에 맞는 무언가를 만들기 위한 노력을 줄입니다. 창작자에게는 빠르게 업로드하기 쉬워지고, 시스템에는 유사 포맷 간 성과를 비교하기 쉬워지는 이점이 있습니다.
보상이 가까워 보이면 사람들은 매우 최적화합니다. 이는 리포스트 농장, 반복적 트렌드 추종, 오도성 훅, ‘알고리즘용’ 제작으로 이어질 수 있습니다. 시간이 지나면 포화로 경쟁이 심해지고 창작자들은 배포를 유지하기 위해 더 극단적인 전술을 택할 수 있습니다.
사람들을 피드에 붙잡아두는 것을 종종 ‘시청 시간’ 게임이라고 표현하지만, 시청 시간만으로는 뭉툭한 도구입니다. 플랫폼이 분 단위 체류만 극대화하면 스팸성 반복, 극단적 콘텐츠, 사용자가 나중에 후회하는 중독적 루프로 기울어질 수 있고—결국 이탈, 악평, 규제 압력으로 이어질 수 있습니다.
바이트댄스 스타일 시스템은 보통 예측된 즐거움, “추천할 것인가?”, 완료율, 재생 반복, 스킵, 팔로우, 빠른 이탈 같은 부정 신호 등을 묶어 최적화합니다. 목표는 단순히 더 많은 시청이 아니라 더 나은 시청—가치 있다고 느껴지는 세션입니다.
안전과 정책 제약은 무엇이 랭크 대상인지도 결정합니다.
번아웃은 종종 반복으로 나타납니다: 같은 사운드, 같은 농담 구조, 같은 창작자 전형. 이런 항목들이 잘 작동하더라도 지나치게 많으면 피드가 인공적으로 느껴집니다.
이를 피하기 위해 피드는 소량의 다양성을 주입합니다: 주제를 순환시키고, 친숙한 창작자와 신규 창작자를 섞고, 거의 중복되는 포맷이 자주 나타나지 않도록 제한합니다. 다양성은 호기심을 유지해 장기 유지에 기여합니다.
“계속 보게 만들기”는 가드레일과 균형을 이뤄야 합니다:
이 가드레일은 윤리적 이유뿐 아니라 피드가 가장 선동적인 콘텐츠로 자체 학습하지 못하게 막는 기능을 합니다.
눈에 보이는 안전·품질 도구는 대부분 피드백 메커니즘입니다: 관심 없음, 주제 제어, 신고, 때로는 피드 리셋 옵션. 이들은 시스템이 과적합했을 때 사용자가 수정할 수 있게 하고—추천이 얽매이지 않고 계속 매력적일 수 있게 돕습니다.
TikTok/Douyin 스타일 피드의 창작자에게 ‘규칙’은 교본에 쓰여 있지 않습니다—반복을 통해 발견됩니다. 플랫폼의 배포 모델은 모든 게시물을 작은 실험으로 만들고 결과가 빠르게 나타납니다.
대부분 창작자는 다음과 같은 빠른 사이클에 정착합니다:
배포가 몇 시간 내에 확장(또는 정체)할 수 있기 때문에 분석은 단순한 성적표가 아니라 창작 도구가 됩니다. 유지 그래프, 평균 시청 시간, 저장/공유는 특정 순간을 가리킵니다: 혼란스러운 설정, 느린 전환, 보상이 너무 늦게 오는 지점.
이 짧은 학습 주기는 창작자들에게 다음을 요구합니다:
빠른 피드백은 창작자의 개선을 돕지만 지속적 게시 압박으로도 작동할 수 있습니다. 지속 가능한 창작자는 종종 촬영을 묶어(batch), 검증된 포맷을 재사용하고, ‘업로드일’ 같은 규칙을 세워 현실적인 리듬을 유지합니다. 장기적 관련성은 에너지에 달려 있기 때문입니다—단지 빈도만이 아닙니다.
바이트댄스의 가장 큰 돌파구는 ‘소셜 네트워크’ 기능 세트가 아니라—행동에서 학습하는 관심 그래프, 고빈도 피드백(스와이프·재생·일시정지 등), 그리고 시스템이 배포할 수 있는 포맷으로 창작자를 유도하는 정렬된 인센티브의 결합이었습니다.
좋은 소식: 이러한 메커니즘은 사람들이 진짜 가치 있는 오락이나 정보를 빠르게 찾도록 도울 수 있습니다. 위험은 같은 루프가 단기적 주의에 과도하게 최적화되어 웰빙과 다양성을 희생할 수 있다는 점입니다.
첫째, 팔로우뿐 아니라 관심을 중심으로 구축하세요. 제품이 사용자가 지금 원하는 것을 추론할 수 있다면 마찰을 줄이고 발견을 자연스럽게 만들 수 있습니다.
둘째, 학습 주기를 단축하세요. 더 빠른 피드백은 관련성을 빠르게 개선하지만 실수도 빠르게 확산됩니다. 확장 전에 가드레일을 두세요.
셋째, 인센티브를 정렬하세요. 창작자(또는 공급자)를 랭킹 시스템이 가치 있게 여기는 같은 결과로 보상하면 생태계는 수렴합니다—때로는 매우 긍정적으로, 때로는 스팸성 패턴으로.
이 아이디어를 자체 제품에 적용할 때 가장 어려운 부분은 이론이 아니라 동작하는 루프를 배포하는 것입니다: 이벤트, 랭킹 로직, 실험, 창작자/사용자 인센티브를 빠르게 반복할 수 있어야 합니다.
한 가지 접근은 UI, 백엔드, 데이터베이스, 분석 훅을 포함한 종단 간 프로토타입을 빠르게 만들어 추천 및 인센티브 메커니즘을 학습하면서 개선하는 것입니다. Koder.ai 같은 플랫폼은 채팅을 통해 웹·백엔드·모바일 앱 토대를 만들고, 필요 시 소스 코드를 내보내며, 변경을 테스트하고 빠르게 롤백할 수 있는 스냅샷/계획 기능을 제공해 이런 스타일의 실험에 유리합니다.
이 아이디어를 자체 제품에 매핑하고 있다면 /blog에서 더 많은 분해를 살펴보세요. 도구, 분석, 실험 지원을 평가 중이라면 /pricing에서 접근 방식과 비용을 비교하세요.
더 건강한 어텐션 엔진은 여전히 매우 효율적일 수 있습니다: 사람들이 더 빨리 가치 있는 것을 찾도록 돕습니다. 목표는 관련성과 신뢰를 통해 주의를 얻는 것이며—조작, 피로, 원치 않는 토끼굴을 줄이도록 의도적으로 설계하는 것입니다.
어텐션 엔진은 (1) 시청자에게 다음에 무엇을 보여줄지 개인화하고, (2) 창작자가 계속 게시하도록 동기를 부여하는 결합된 시스템입니다. TikTok/Douyin의 경우 단순한 랭킹 모델뿐 아니라 자동재생·스와이프 UX, 분배 메커니즘, 창작자 보상까지 포함해 콘텐츠 루프를 계속 돌게 하는 모든 요소를 뜻합니다.
소셜 그래프 피드는 주로 누구를 팔로우하는지에 의해 구동되므로 발견(Discovery)이 네트워크에 의해 제한됩니다.
관심 그래프 피드는 지금 당신이 무엇을 즐기는지를 바탕으로 작동하므로 누구의 콘텐츠든 즉시 추천할 수 있습니다. 그래서 신규 사용자가 팔로우 목록 없이도 앱을 열면 바로 매력적인 피드를 받는 것이 가능합니다.
암묵적 신호(시청 시간, 완료율, 재생 반복, 스킵, 일시정지)와 명시적 신호(좋아요, 댓글, 공유, 팔로우)에서 학습합니다. 시청 자체가 강한 ‘투표’로 작동하기 때문에 유지율과 템포가 매우 중요합니다.
또한 부정 신호(빠른 스와이프, ‘관심 없음’)를 보고하고, 정책·안전 필터로 인해 참여도가 높더라도 배포가 제한될 수 있습니다.
각 스와이프가 즉각적인 피드백을 주므로 개인화는 몇 분 안에 바뀔 수 있습니다.
콜드 스타트는 기록이 거의 없을 때도 좋은 추천을 해야 하는 문제입니다.
동시에 스팸·정책 위반 감지로 미확인 콘텐츠의 과도한 확산을 막습니다.
팔로워 기반 그래프에 한정되지 않기 때문에, 새 창작자도 피드에서 테스트를 받아 성장할 수 있습니다. 중요한 것은 비디오 자체가 초기 관객에게 얼마나 잘 작동하느냐—특히 완료율·재생 반복 같은 유지 신호입니다.
실무적으로는 ‘팔로워 없이 바이럴’이 가능하지만, 대부분의 게시물은 초기 소규모 테스트를 넘기지 못합니다. 확장되려면 초기 성과가 매우 좋아야 합니다.
무엇이 보상되는지에 창작자들이 반응합니다:
긍정적 효과는 빠른 학습이고, 부작용은 트렌드 추종·낚시성 훅·양적 우선 문화가 될 수 있습니다.
숏비디오는 한 세션에 수많은 ‘마이크로 결정’을 만듭니다(시청·스킵·재생·공유 등). 이로써 분 단위로 더 많은 학습 예시를 얻어 모델이 빠르게 테스트하고 조정할 수 있습니다.
단점은 잘못된 보상이 빠르게 확산될 수 있다는 점입니다(반복 포맷 과보상 등).
플랫폼은 단순히 체류 시간만 극대화하지 않으려 합니다. 반복과 피로를 줄이고 장기적 만족을 높이기 위해 다음을 사용합니다:
사용자는 ‘관심 없음’, 주제 제어, 신고, 피드 초기화 같은 도구로 피드를 조정할 수 있습니다.
제품 팀이 차용할 주요 교훈:
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