핵심 요약
Netflix가 개인화 알림 시스템의 느린 정책과 빠른 정책으로 구성된 계층형 아키텍처를 도입해 단기 참여와 장기 사용자 경험의 균형을 달성하는 방법을 제시했습니다.
구현 방법
- 느린 정책(Slow)으로 주간 페이싱 계획을 계산하고 피처 스토어에 기록한다
- 빠른 정책(Fast)으로 실시간 메시지 선택을 수행한다
- Planner(느린 정책)와 Executor(빠른 정책) 간 비동기 소통으로 일관된 사용자 경험을 보장한다
- cross-channel 페이싱을 약 100개의 조합으로 표현하는 선택 공간을 설계한다
- U(member, action) = Σ w_k·Reward_k(member, action) – Cost(action) 형태의 보상 함수와 메시지 비용을 도입해 과다 발송을 방지한다
- 균등 페이싱 기반의 단순 프로파일링과 필요 시 비정형 페이싱으로 확장한다
주요 결과
- 생산 지표에서 큰 상승을 기록하는 등 단기와 장기의 균형을 개선했다
- 느린 정책 도입으로 페이싱을 독립적으로 실험하고 개선할 수 있게 되었다
- 장기 피로도 및 옵트아웃 위험 관리가 가능해졌다
