쿠팡·네이버·당근 앱이 나를 이렇게 알고 있었다? - 개인화 알고리즘 분석

요즘 쇼핑이나 검색을 하다 보면 “어떻게 내가 이걸 사고 싶어 하는지 알고 있지?” 이런 생각이 들 때가 많습니다. 저도 쿠팡 추천 탭을 열면, 지난주에 친구랑 대화했던 물건이 뜨거나, 네이버 쇼핑에 들어갔을 뿐인데 어제 검색했던 키워드가 그대로 반영돼 있어서 깜짝 놀란 적이 많습니다. 또 당근마켓에서도 제가 관심 가질 만한 동네 상품을 정확하게 추천해 줘서 “이거 진짜 어떻게 알고 찾는 거지?” 싶을 때가 있습니다.

 

사실 이 모든 것은 개인화 알고리즘 덕분이라고 하는데, 막상 어떤 정보가 어떻게 쓰이는지 일반 사용자는 잘 모르는 경우가 대부분입니다. 저도 이번에 한 번 제대로 정리해 보면서 정말 놀랄 정도로 많은 요소가 반영되고 있다는 걸 알게 되었습니다. 그래서 오늘은 쿠팡·네이버·당근이 어떤 식으로 우리를 분석하고 추천하는지, 그리고 이 과정에서 어떤 데이터가 활용되는지 쉽게 풀어보려고 합니다.

1. 우리가 생각하는 것보다 훨씬 많은 데이터가 활용됩니다

쿠팡·네이버·당근 같은 플랫폼은 우리가 앱에서 남기는 행동 대부분을 기록합니다. 단순히 ‘검색 기록’이나 ‘찜 목록’ 정도가 아니라 훨씬 더 다양한 정보를 기반으로 취향을 파악합니다.

예를 들어 아래와 같은 정보들이 모두 개인화 알고리즘에 사용됩니다.

• 검색한 키워드
• 검색 후 클릭한 상품
• 장바구니에 담았지만 구매하지 않은 상품
• 구매한 시간대·요일 패턴
• 반품한 상품 유형
• 광고를 클릭한 시간
• 배송 주소의 지역적 특성
• 앱을 사용하는 시간 길이와 속도

특히 놀라웠던 부분은 "무엇을 보지 않았는가”도 추천 기준으로 쓴다는 점입니다.
즉, 추천 목록에서 어떤 상품을 스크롤하며 그냥 넘기기만 해도, “이 사람은 이 유형을 싫어한다”는 신호로 저장하는 식입니다.

 

2. 쿠팡 – ‘즉시 반응(Real-time)’ 기반 알고리즘

 

쿠팡은 개인화 기술이 업계에서도 특히 세밀한 편입니다.
쿠팡 앱을 열어보면, 마치 지금 내 삶의 상황을 읽은 것처럼 상품을 보여줄 때가 정말 많습니다.

쿠팡은 주요하게 세 가지 데이터를 활용합니다.

① 최근 행동 기반 추천

예를 들어 제가 ‘공기청정기 필터’를 한 번 검색하면, 쿠팡은 바로 “공기청정기 브랜드, 필터 규격, 관련 소모품”까지 연관 지어 추천합니다. 24~48시간 내 행동을 가장 강하게 반영하는 방식입니다.

② 반복 패턴 분석

• 저는 평일 밤에 생필품을 자주 주문하는 패턴이 있는데,
  어느 순간부터 쿠팡이 그 시간대에 세제, 티슈 같은 필수품을 자동으로 띄워주기 시작했습니다.
• 어떤 사람은 월급날 이후 고가 제품을 많이 사는 패턴이 있다면 그 시점에 맞춰 고가 상품을 추천하기도 합니다.

③ 위치·날씨·기간 데이터 활용

쿠팡은 지역 날씨에 따라도 상품을 다르게 보여줍니다.
갑자기 춥거나 비 오는 날이면 자동으로 우산·패딩·방한용품이 뜨는 식입니다.

즉, 쿠팡의 알고리즘은 사용자의 ‘지금’ 상황을 가장 크게 반영합니다.
그래서 사용자 입장에서 더 예측당한다는 느낌이 드는 것 같습니다.

 

3. 네이버 – ‘검색 히스토리 + 쇼핑 행동’ 결합형 알고리즘

 

네이버는 단순한 쇼핑 앱이 아니라 검색 플랫폼이어서, 개인화 범위가 훨씬 넓습니다. 네이버는 다음 데이터를 강하게 사용합니다.

① 네이버 검색 기록

네이버에서 검색한 거의 모든 키워드는 쇼핑 추천과 콘텐츠 추천에 사용됩니다.

예를 들어 제가

• “스탠딩 책상”을 검색했다 → 네이버 쇼핑 홈에 책상, 의자, 모니터암 등장
• “일본 여행 일정”을 검색했다 → 호텔, 항공권, 환전 정보 추천

이런 식으로 검색과 쇼핑이 자연스럽게 연결됩니다.

② 네이버페이 결제 패턴

• 어떤 카테고리에 자주 소비하는지
• 어느 가격대를 선호하는지
• 결제 수단은 어떤지
  이런 요소가 상품 추천에 모두 반영됩니다.

③ 네이버 활동 전체

블로그 열람 기록, 뉴스 클릭, 관심 지역 설정 등
우리가 생각 못하는 정보들도 취향 분석에 사용됩니다.

그래서 네이버는 쿠팡보다 추천 범위가 조금 더 넓고,
라이프스타일 전체를 기준으로 맞추는 느낌입니다.

 

4. 당근 – ‘동네 생활 패턴’ 기반의 초개인화 알고리즘

 

당근은 조금 특별합니다. 당근은 구매·판매·검색 기록뿐 아니라 “동네 생활 반경”*을 적극적으로 분석합니다.

① 지역 기반 개인화

제가 사는 동네의

• 선호 상품
• 거래가 많은 시간
• 인기 있는 가격대
• 특정 브랜드 재판매 빈도
  같은 지역 패턴이 함께 반영됩니다.

그래서 당근에서 추천되는 상품은
“내 주변 사람들이 실제로 많이 올린 물건”이 강하게 반영되는 편입니다.

② 개인 판매·구매 성향 분석

• 제가 어떤 가격에 물건을 사는지
• 어떤 카테고리를 자주 보는지
• 메시지를 빨리 읽는지, 응답 속도는 어떤지
  이런 ‘사용자 행동’도 모두 포함됩니다.

③ 동네 게시글 활동

동네 생활 게시판을 자주 읽거나, 특정 유형의 글을 좋아요 한다면, 그에 맞춘 추천 문구나 지역 광고가 등장합니다.

당근은 단순한 쇼핑 앱이라기보다는
‘생활 반경 데이터를 기반으로 내가 살고 있는 동네 취향을 반영하는 플랫폼’이라고 보는 게 더 적확합니다.

 

5. 왜 이렇게 잘 맞을까?

→ 그 이유는 ‘나도 모르게 주는 신호’ 때문입니다

개인화 알고리즘이 정확한 이유는 우리가 의도치 않게 수많은 신호를 주기 때문입니다.

예를 들어:

• 어떤 상품을 1초 더 오래 보는 것
• 스크롤을 어디서 멈추는지
• 가격을 보고 뒤로 가는지
• 낮 12시에 로그인을 자주 하는지
• 어떤 리뷰를 눌러보는지

이런 모든 행동이 숫자로 저장되며 추천에 사용됩니다.

즉, 우리는 ‘의식적으로’ 행동하지 않아도
앱은 이를 모두 취향 데이터로 분석합니다.

 

6. 불편하다면 어떻게 해야 할까? (개인화 최소화 팁)

 

개인화가 점점 더 정교해지면서
저처럼 은근히 불편함을 느끼는 사람들도 꽤 있습니다.

그래서 저는 아래 방법들을 쓰고 있습니다.

① 검색 기록·쇼핑 기록 수시 삭제

네이버는 ‘웹·앱 활동 기록 삭제’ 기능이 있습니다.
쿠팡은 검색 기록을 지울 수 있습니다.

② 관심사 기반 광고 차단

구글·네이버 모두 맞춤형 광고 기능을 끌 수 있습니다.

③ 앱 권한 점검

특히 위치 데이터 제공 여부를 한번 체크해 보면 좋습니다.

④ 로그인 기록·연동 앱 확인

다른 서비스와 계정이 연결되어 있으면 데이터가 공유될 수 있습니다.

개인화 자체를 완전히 막을 수는 없지만,
원치 않는 데이터 제공을 줄이는 것은 충분히 가능합니다.

결론

쿠팡·네이버·당근은 단순히 “내가 클릭한 상품을 기억하는 정도”가 아니라, 내 행동 전체를 분석해 취향을 예측하는 수준까지 발전한 알고리즘을 사용하고 있습니다. 그래서 “어떻게 내가 원하는 걸 이렇게 잘 아는 거지?”라는 생각이 들 수밖에 없습니다.
기업 입장에서는 개인화가 ‘편의 기능’이지만, 사용자 입장에서는 내 생활 패턴 자체를 파악당하는 느낌이 들기도 합니다.

하지만 알고리즘의 구조를 알고 나면 우리가 불필요하게 제공하는 데이터를 줄일 수 있고, 반대로 원하는 정보만 더 정확하게 받을 수도 있습니다. 기술이 편리한 만큼, 우리가 어떤 데이터를 주고받는지 알고 사용하는 것이 앞으로는 더 중요해질 것 같습니다.