2026年，在线视频流媒体（OTT）市场中内容发现的范式正在发生转变。除了基于用户观看记录和行为模式分析来提供定制化内容的技术外，强化趋势还包括针对个人重新设计平台界面和内容消费体验本身。本文基于2026年OTT市场的数据和最新技术趋势，分析基于观看记录的个性化推荐功能如何运作以及为用户带来何种价值。
市场扩张与减少“选择疲劳”的个性化技术
预计2026年韩国OTT市场规模将达到约8.5万亿韩元，年均增长率达9.2%，保持量的扩张1。在这种增长背景下，用户平均订阅2.7个OTT服务，但约有35%的用户未能充分利用其订阅服务中的内容1。这虽然部分归因于内容绝对数量的增加，但也因为用户难以有效发现符合自己口味的作品。
在此情况下，个性化推荐已成为帮助用户高效找到实际上可能观看的内容的核心工具。推荐系统的主要作用是减少用户产生的“没东西可看”的不满情绪，发掘隐藏的杰作，从而最大化订阅服务的价值1。
超越简单推荐的“GenPage”与界面个性化
Netflix顺应这一趋势，发布了基于生成式AI的个性化技术“GenPage”2。与以往静态推荐算法不同，GenPage通过分析用户的观看模式和兴趣，实时重构主屏幕本身2。即使登录相同的平台，偏好动作电影的用户和喜欢纪录片的用户将看到完全不同的初始界面，作品介绍方式和推荐顺序也会进行个性化优化2。
亚马逊Prime Video等主要全球平台也在测试通过自然语言输入进行搜索和提供定制化建议的功能2。这表明平台正超越单纯的内容存储库，对用户的整个内容消费体验进行立体化重新设计2。
| 比较项目 | 现有基于观看记录的推荐 | 基于生成式AI的体验个性化（例：GenPage） |
|---|---|---|
| 主要功能 | 通过对过往观看历史进行统计分析来提供列表 | 通过分析观看模式和兴趣进行实时界面重构 |
| 界面 | 对所有用户应用相同的静态UI | 为用户应用定制化主页及内容布局 |
| 交互方式 | 关键词搜索或按类别浏览 | 输入自然语言提问，提供反映氛围及偏好的建议 |
| 目标 | 缩小与兴趣相似的内容候选范围 | 优化内容发现过程及消费体验本身 |
利用LLM的自然语言驱动策展
随着大型语言模型（LLM）的引入，推荐系统的精细度进一步提高。用户现在可以通过类似“我想找最近能给我心灵安慰的平静韩剧”这样自然的提问来探索内容1。LLM超越了简单的关键词匹配，能够理解语境，甚至反映用户的情绪状态或即时偏好，从而扩展推荐范围1。
这种技术减少了用户每次输入搜索词的麻烦，实现了直观探索2, 1。从平台方面来看，这可以引导用户更快地找到想要的作品，从而增加停留时间；从用户角度来看，其优势在于无需复杂的搜索过程，即可轻松发现符合口味的作品2。
从准确性迈向“体验竞争”的OTT市场
随着技术的进步，OTT平台的竞争标准也在发生变化。过去，拥有多少内容是核心，如今，如何以个性化方式提供相同的内容已成为差异化要素2。专家们预测，未来内容产业的竞争将从“内容获取竞争”扩大至“基于AI的个性化体验竞争”2。
主流分析认为，平台忠诚度取决于能否提供多么准确便捷的探索环境2。不过，目前具体指标（如特定平台的推荐曝光率或订阅留存率改善效果）可能会因各平台政策及用户记录的不同而有所差异1。各平台公开的个性化技术旨在反映用户口味的变化并推荐新作品，但这仅是对平台所提供功能方面的说明2。
结论：技术既是发现的辅助工具，也是体验的设计师
2026年OTT服务的核心关键词是“个性化”1。分析观看记录、通过LLM理解语境并重构主屏幕的AI技术发展，正在从根本上改变用户接触内容的方式2。
个性化推荐技术起着在用户无法准确掌握自身偏好时提供新可能性，或在已偏好的类型内连接更深层次内容的角色2, 1。因此，用户在使用AI提供的定制化界面和推荐列表的同时，明智的做法是并行养成直接记录和确认自己观看记录及满意度的习惯。技术是提高发现便利性的强大工具，通过它更高效地享受更广泛的内容，可称之为2026年OTT消费的智慧之道。
参考资料
- 2026년 한국 OTT 서비스: 데이터 기반 가성비 최적 조합 분석 · neogenesis.app↩
- [컬쳐 프리즘] "추천을 넘어 경험까지 바뀐다"…AI가 만드는 개인 맞춤형 콘텐츠 시대 - 메타뉴스 · metanews.co.kr↩
