Spotify의 새로운 AI: Prompted Playlists로 알고리즘을 직접 제어하다

처음으로, Spotify가 사용자에게 알고리즘을 직접 제어할 수 있는 권한을 부여했습니다. Gustav Söderström Spotify 공동 사장(CPO, CTO)이 공개한 Prompted Playlists는 청취자 제어의 새로운 시대를 여는 기능입니다.

Prompted Playlists란?

이 기능을 통해 사용자는 Spotify가 청취 기록과 함께 사용할 수 있는 커스텀 프롬프트를 작성하여 새로운 음악 플레이리스트를 만들 수 있습니다. 구독자는 정확히 무엇을 듣고 싶은지, 그리고 Spotify 알고리즘이 어떻게 반응하길 원하는지 직접 입력할 수 있습니다.

기존 AI 기능들이 사용자의 개별 취향만 고려했다면, Prompted Playlist는 첫날부터의 전체 Spotify 청취 기록을 활용합니다. 최근 활동뿐 아니라 전체 청취 히스토리를 사용하고, 일정에 따라 새로고침할 수 있어 이전 AI 실험들보다 더 유연한 도구입니다.

Spotify 알고리즘의 작동 원리 (2025)

Spotify의 추천 시스템은 수십(또는 수백) 개의 독립적인 알고리즘, AI 에이전트, ML 모델을 사용하는 극도로 복잡한 메커니즘입니다. 이 시스템은 거의 20년에 걸쳐 개발되고 반복 개선되어 왔습니다.

핵심은 두 가지 접근 방식입니다: 콘텐츠 기반 필터링(트랙 자체를 분석하여 설명)과 협업 필터링(플랫폼 내 다른 트랙들과의 연결성으로 설명). 2025년에는 단순 스트리밍 횟수보다 참여 지표(청취 유지율, 저장률, 플레이리스트 추가)를 우선시합니다.

음악 제작에 미치는 영향

음악 추천 시스템에서 곡의 처음 30초는 매우 높은 가중치를 받습니다. 사용자가 처음 30초 내에 곡을 스킵하면, 추천 알고리즘이 해당 곡을 덜 추천하게 됩니다. 이로 인해 곡들은 도입부를 더 매력적으로 만들고, 훅에 더 빨리 도달하며, 긴 인트로를 줄이는 방향으로 제작되고 있습니다.

아티스트를 위한 도전과 기회

독립 아티스트들은 레이블 지원 캠페인 없이는 알고리즘 스트림을 유발하기 어려워 프로모션 비용이 높아지고 있습니다. 비평가들은 Spotify가 아티스트보다 플레이리스트에 초점을 맞추면서 AI 생성 음악의 길을 열어 인간 창작자의 로열티를 줄일 수 있다고 우려합니다.

Prompted Playlists는 청취자에게 더 많은 제어권을 주는 동시에, 알고리즘 음악 발견의 블랙박스를 조금 더 투명하게 만듭니다. 아티스트에게는 도전이자 기회입니다. 알고리즘을 이해하고 활용하는 것이 2025년 음악 산업에서의 생존 전략이 될 것입니다.