스레드에서 뜨는 친구 추천 기능에 대한 이유와 원리를 명확하게 알려드립니다. 추천은 단순한 우연이 아니라 알고리즘과 사용자 행동에 기반을 둡니다. 이 글에서는 추천 이유를 다양한 각도로 분석하고, 이를 통해 더 나은 활용법을 제시합니다.
1. 주변 연결 기반 추천
스레드는 사용자의 연락처나 소셜 네트워크 계정 연동을 통해 ‘유사한 사람’을 자동 인식합니다. 전화번호나 이메일 주소가 매칭되면 해당 계정을 친구 추천 목록에 올리는 방식입니다.
이 기능은 사용자에게 이미 알고 있거나 연관성이 있는 사람을 더 쉽게 찾을 수 있게 돕습니다.
2. 공통 관심사 및 해시태그 기반 추천
사용자가 자주 사용하는 해시태그나 주제를 기반으로, 비슷한 관심사를 가진 사람을 추천합니다.
예를 들어 ‘#요리’나 ‘#여행’을 자주 쓰면, 해당 주제를 공유한 다른 사용자들이 추천 목록에 뜨게 됩니다. 관심사 유사도를 통해 자연스럽게 대화 가능성이 높은 사람을 연결해 줍니다.
3. 상호 팔로우 연결 추천
연결망 중첩이 있는 경우, 친구의 팔로잉 대상 중에서 추천이 뜹니다.
친구 A가 친구 B를 팔로우하고, 나 역시 A를 팔로우할 경우 B가 추천 대상이 됩니다. 사회적 연결망을 기반으로 친구 확장이 자연스럽게 이루어집니다.
4. 활동 빈도와 참여도 기반 추천
게시물 작성이나 댓글 활동이 활발한 사용자일수록 추천 우선순위에 올라옵니다.
활동량이 많은 계정을 노출시켜 사용자 참여를 유도하는 목적도 있습니다. 알고리즘 최적화를 통해 활발한 커뮤니티 구성을 지원합니다.
5. 지역 기반 추천 사용자
스레드 앱이 위치 정보(도시 수준)를 확인하면 같은 지역의 사용자들이 추천됩니다.
예: 서울에 있다면 서울 지역의 활동 사용자들 추천.
지역 연결을 통해 오프라인 만남이나 커뮤니티 활동 참여 가능성을 열어줍니다.
| 추천 기준 | 적용 조건 | 목적 |
|---|---|---|
| 연락처 연동 | 전화번호·이메일 매칭 | 실제 지인 연결 |
| 해시태그 유사 | 관심사 기반 | 공통 화제 공유 |
| 연결망 확장 | 팔로우 중첩 | 네트워크 확대 |
| 활동도 우선 | 참여 높은 사용자 | 활발한 커뮤니티 구성 |
| 위치 기반 | 지역 정보 일치 | 오프라인 연결 가능성 제공 |
6. 스레드 내부 알고리즘 설계
추천 알고리즘은 머신러닝을 활용해 사용자 데이터 패턴을 분석하고, 그에 따라 적절한 추천 리스트를 구성합니다.
복합적인 지표가 결합되어 추천이 생성되며, 알고리즘 개선을 통해 추천 정확도가 높아집니다. 다양한 요소를 반영해 사용자 경험을 최적화합니다.
7. 사용자 맞춤형 경험 강화
추천을 통해 사용자는 더 빠르고 쉽게 자신의 관심사나 관계망에 어울리는 사람을 찾을 수 있습니다.
맞춤형 추천은 앱에 대한 만족도 증가 및 이탈률 감소에 긍정적인 영향을 줍니다. 일관된 경험 제공을 목표로 설계되었습니다.
8. 친구 추천 끄고 싶다면?
설정 → 개인정보 및 추천 설정에서 ‘친구 추천’ 항목을 비활성화할 수 있습니다.
연락처 연동 해제, 개인화 추천 비활성화 등으로 추천 노출을 줄일 수 있습니다. 프라이버시 조절을 통해 추천 제어가 가능합니다.
9. 추천 노출 주기 및 갱신
주기적으로 스레드는 추천 목록을 갱신합니다.
사용자의 활동, 연락처 변경, 관심사 변화 등에 따라 실시간으로 추천이 바뀝니다. 동적 추천 시스템이라 지속적인 관심이 필요합니다.
10. 실수 추천 노출 시 대응법
잘 모르는 사람이나 원하지 않는 추천이 뜨면, 해당 프로필 옆 ‘추천 해제’ 버튼을 눌러 즉시 제거할 수 있습니다.
이를 반복하면 알고리즘이 해당 유형을 학습하여 추천 빈도를 줄입니다. 사용자 피드백 기반 개선이 이뤄집니다.
결론
스레드 친구 추천은 연락처, 관심사, 연결망, 활동, 지역 등 다양한 기준을 머신러닝 기반으로 분석해 제공됩니다. 각 기능은 사용자 경험 향상 및 커뮤니티 활성화를 위한 목적이 있으므로, 추천이 뜨는 이유를 이해하고 필요하면 설정에서 끌 수 있습니다. 원하지 않는 추천은 언제든 해제하고, 활동이나 관심사를 업데이트하여 더 나은 맞춤형 추천을 받을 수 있습니다.