📌 닐슨노먼 그룹에서 제안하는 '콘텐츠 추천 UX 가이드라인'

✅ 개인추천 콘텐츠가 사용자에게 가장 먼저 발견되도록 신경쓰자 - 사용자들은 훌륭한 개인추천 콘텐츠에 관심이 많고, 구매의지도 있다 (심지어 추천 만족도가 높으면 개인정보가 수집되도 문제삼지 않는다) - 하지만 개인추천 콘텐츠는 중요성에 비해서 서비스 내의 세일 이벤트, MD 추천 콘텐츠에 순위가 밀리는 경우가 흔하다. 그래서 사용자들이 개인추천 콘텐츠를 발견하지 못하는 상황이 생긴다. ✅ 사용자에게 해당 콘텐츠를 추천하는 이유(데이터 출처)를 알려주자 - 추천을 하는 이유를 알려주면 추천 콘텐츠를 항한 사용자의 신뢰도가 증가한다 - 더 나아가서 어떤 콘텐츠가 포함되어있을지 예측가능하기 때문에 탐색을 계속할지 고민하는 인터랙션 비용을 줄여준다 (Ex - Because you watched 'Narcos') ✅ 추천 기준은 뾰족하고 구체적으로 정하자 - 추천 기준이 구체적이어야 사용자들의 신뢰를 얻을 수 있다. - 추천 기준이 추상적인 경우, 사용자가 원치않는 1~2개의 콘텐츠로 인해서 전체 추천 콘텐츠에 대한 신뢰를 잃을 수 있다 (Ex - 인기 로맨스 웹툰 추천 (X), 인기 현대로맨스 웹툰 추천(O)) ✅ 추천방식에 사용자들을 참여시키자 - 추천방식에 사용자들을 참여시키면 추천 신뢰도가 높아진다 (아마존에서는 사용자가 자신의 상품 구매기록을 통해서 비슷한 상품을 계속 추천받을지, 그만 받을지 설정할 수 있다) - 사용자들은 콘텐츠와 관련된 인터랙션들이 자동으로 추천방식에 반영되길 바란다 (특정 콘텐츠를 즐겨찾기 하거나 취소할 때, 평점을 높게 주거나 낮게 줄 때, 개인 프로필 설정을 업데이트 할 때 등) - 사용자들이 추천방식에 좋다, 싫다 등의 피드백을 줄 때 추천결과가 '빠르게' 반영될수록 추천 신뢰도가 높아진다. - 특히 사용자가 특정 콘텐츠를 추천받기 싫다는 부정적인 피드백을 줄 경우, 이때 빠르게 추천 방식에 반영하면 추천 신뢰도를 높일 수 있다. - 좋은 추천은 사용자들이 원하는 콘텐츠를 빠르게 찾을 수 있도록 도와준다. 사용자들이 원하는 콘텐츠를 빠르게 찾을수록 사용자들의 서비스 재방문률은 높아진다