개인화는 랭킹 문제다 — 아키텍처가 이를 가능하게 만든다

개인화는 분리된 추천 기능들의 조합이 아니라, 실시간 랭킹 문제로 볼 때 가장 잘 작동한다.

통합된 랭킹 아키텍처는 쿼리 시점에 사용자 의도, 아이템 데이터, 맥락, 재고, 비즈니스 목표를 함께 반영할 수 있다.

검색, 벡터 검색, 재랭커, 피처 스토어, 룰 엔진으로 나뉜 스택은 최신 신호를 놓치고 오래된 결과를 만들기 쉽다.

이 글은 많은 시스템이 맥락과 일관성을 잃어 사용자에게 덜 관련성 있게 느껴지는 이유를 아키텍처 관점에서 설명한다.