안녕하세요, 구독자님 👋
어느새 10월 초가 되었네요.🍁
아직 BDA는 학회원 휴회 기간이지만, 다들 중간고사 준비는 잘하고 계신가요?📚
바쁜 시기지만 이번 주에는 머리를 식히며 읽기 좋은, 흥미로운 주제를 가져와보았습니다.
요즘 SNS를 켜면, 이상하게도 ‘지금 내 상황에 딱 맞는’ 영상이나 글이 보이지 않나요?
내가 막 검색한 내용, 대화했던 주제, 관심 있었던 브랜드까지 -!
마치 누군가 내 생각을 미리 읽고 추천해주는 듯한 기분이 들곤 합니다.
이번 주 뉴스레터에서는 바로 그 비밀, ‘하이퍼퍼스널(Hyper-personal) 콘텐츠’ 에 대해 이야기해보려 합니다. AI가 아니라 ‘나’를 중심으로 맞춰지는 세상, Z세대가 만들어가는 새로운 콘텐츠 생태계를 함께 들여다볼까요? 🌎
BDA NEWS
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BDA PICK
🪞 AI보다 ‘나’를 더 닮은 피드, 하이퍼퍼스널 콘텐츠의 시대
요즘 인스타그램 피드, 유튜브 홈, 스포티파이 플레이리스트까지 -!!
모두가 ‘나’를 중심으로 움직이는 세상이 되었죠.
이제는 단순한 추천 알고리즘을 넘어, 각 개인의 행동 패턴, 감정, 소비 히스토리를 학습하여 나의 취향과 기분에 맞춘 콘텐츠를 실시간으로 큐레이션하는 단계에 이르렀습니다.
이런 현상을 ‘하이퍼퍼스널라이제이션(Hyper-personalization)’이라 부릅니다.
AI는 데이터를 통해 인간을 이해하고, 브랜드는 AI를 통해 더 ‘나다운 경험’을 설계하는 기술이죠.
💡 왜 지금, 하이퍼퍼스널 콘텐츠인가?
Z세대는 ‘나를 표현할 수 있는 경험’을 중시합니다. 단순히 유명 브랜드를 소비하기보다, '나와 맞는 브랜드', '나에게 딱 맞는 피드' 를 원합니다.
결국 데이터가 ‘콘텐츠 큐레이터’ 역할을 하는 시대. AI가 ‘나를 이해하는 친구’처럼 작동하는 지금, Z세대의 소비는 '공유보다 취향의 정교함'으로 이동하고 있습니다.
💡 '하이퍼퍼스널 콘텐츠'는 어떻게 만들어질까?
하이퍼퍼스널 콘텐츠는 단순한 ‘취향 반영’이 아닌, AI가 세 가지 단계를 거쳐 나를 이해합니다.
1️⃣ 수집(Collect)
내가 클릭한 콘텐츠, 스크롤을 멈춘 시점, 시청 시간, 좋아요, 댓글 반응 등모든 ‘디지털 행동’이 데이터로 축적됩니다.
2️⃣ 맥락화(Contextualize)
AI는 이 데이터를 시간·장소·상황과 연결해 ‘맥락’을 분석합니다.
예를 들면, '밤 11시에 음악을 듣는다'는 단순 행동이 아니라 '하루를 마무리하며 차분한 분위기를 선호한다'로 해석되는 것이죠.
3️⃣예측(Predict)
이후 AI는 '다음에 보고 싶을 것'을 예측합니다.
유튜브의 ‘Watch Next’, 스포티파이의 ‘For You’, 인스타그램의 ‘Reels 추천’이 바로 그 결과입니다.
이 모든 과정은 AI 모델이 사용자의 ‘의도’와 ‘감정 흐름’을 파악하면서 개인별 ‘콘텐츠 맥락 지형’을 만들어내는 것으로 작동합니다.
🧩 AI는 어디까지 ‘나’를 이해할까?
AI가 만들어내는 개인화는 확률의 조합입니다. 나의 행동이 100번 중 80번 비슷하게 반복되면, AI는 그 확률을 기반으로 '이 사람은 다음에도 이런 걸 좋아할 것이다'를 예측하게 됩니다.
하지만 여기서 중요한 건, AI가 이해하는 ‘나’는 언제나 데이터로 추정된 나라는 점입니다. 흥미롭지 않나요? 진짜 ‘나’를 대신하는 건 아니라는 말이죠 !
그래서 앞으로의 관건은 AI가 ‘정확한 개인화’와 ‘인간적인 오차’ 사이의 균형을 어떻게 맞출 것인가? 이지 않을까 싶습니다. 이 균형이 깨질 때, 우리는 피드가 편리하면서도 피곤해지는 ‘AI 피로감’을 느끼게 될 것입니다.
🧠BDA Insight Tip
하이퍼퍼스널 콘텐츠는 단순한 기술이 아닌 정체성 소비의 연장선입니다.
Z세대는 ‘나의 데이터가 반영된 경험’을 신뢰합니다. 앞으로의 마케팅은 ‘대상’을 정하는 것이 아니라, ‘나’라는 한 사람의 맥락을 해석하는 일이 될 것입니다.
AI가 만든 세상이 아니라, ‘나를 닮은 세상’이 오고 있습니다.
그리고 그 중심에는, 바로 Z세대의 데이터가 있습니다. ✨
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[출처 및 참고]
https://useinsider.com/hyper-personalization/
https://www.optimizely.com/optimization-glossary/hyper-personalization/
작성: 7기 서베이&리포트팀 이서하
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