Spotify가 드디어 당신이 실제로 좋아하는 것을 알려줄 수 있게 될지도 몰라

발행: (2026년 2월 24일 오전 12:51 GMT+9)
7 분 소요

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TL;DR

  • Spotify는 홈 추천에 직접 영향을 줄 수 있는 새로운 “Notes” 기능을 작업 중입니다.
  • 재생목록이나 트랙을 제외하는 것만으로는 부족하고, 이제는 서면 피드백을 추가해 Spotify Taste Profile을 형성할 수 있게 될지도 모릅니다.
  • 같은 빌드에서는 Spotify Messages 채팅에서 이모지 반응을 사용자 정의할 수 있는 기능도 암시하고 있습니다.

Spotify의 추천은 때때로 놀라울 정도로 정확하지만, 항상 그런 것은 아닙니다. 현재 홈 피드나 Discover Weekly가 마음에 들지 않는 방향으로 흐르기 시작하면, 할 수 있는 유일한 실질적인 방법은 재생하는 곡을 조정하거나 Taste Profile에서 특정 트랙 및 재생목록을 수동으로 제외하는 것입니다. 하지만 곧 Spotify가 알고리즘을 보다 직접적으로 조정할 수 있는 방법을 제공할 것처럼 보입니다.

현재 여러분의 Spotify Taste Profile은 여러분이 무엇을 듣고 어떻게 듣는지에 기반해 구축됩니다. 이는 Discover Weekly와 같은 추천을 구동하고, Wrapped와 Blend와 같은 요약을 형성합니다. 만약 어떤 것이 여러분의 추천을 왜곡한다면—예를 들어 매일 밤 재생하는 수면 재생목록—그 재생목록이나 특정 트랙을 Taste Profile에서 제외할 수 있습니다. Spotify는 이러한 제외가 48시간 이내에 적용되며, 해당 스트림이 향후 추천 및 취향 요약에 미치는 영향을 감소시킨다고 밝혔습니다.

Spotify의 AI 플레이리스트에 만족하시나요?

핵심 제한점은 이 시스템이 주로 제외에 초점을 맞춘다는 것입니다. 여러분의 실제 취향을 나타내지 않는 신호는 제거할 수 있지만, 현재 여러분이 어떤 음악을 좋아하는지 혹은 어떤 음악적 단계에 있는지를 직접 Spotify에 알려줄 수는 없습니다. 이는 여러분이 선택해 재생하는 트랙을 통해 서서히 학습시키는 방식에 의존합니다.

Spotify 버전 9.1.28.385에서 Taste Profile에 연결된 새로운 Notes 기능을 가리키는 코드 문자열이 포착되었습니다. 이 기능은 “홈에서 보는 내용을 영향을 주는” 서면 피드백을 추가할 수 있게 해주는 것으로 보입니다. 예시 문자열로는 “Tell us more about you”(당신에 대해 더 알려주세요)와 자리표시자 “I’ve been listening to a lot of…”(나는 많이 듣고 있어요…)가 있습니다.

관련 문자열

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I've been listening to a lot of…
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이 문자열들을 보면, 여러분은 Taste Profile에 노트를 추가, 편집, 삭제할 수 있게 될 것입니다. Spotify는 또한 생성할 수 있는 노트 수와 노트당 문자 수에 제한을 두는 것으로 보입니다. 제한에 도달하면 새 노트를 추가하기 전에 기존 노트를 삭제해야 하며, 삭제된 노트는 Taste Profile에 미치는 영향이 감소합니다.

아직 이 기능을 활성화하지 않았으며, 테스트 단계가 아직 진행 중인 것으로 보입니다. 그러나 이 기능이 출시된다면 보다 능동적인 개인화 레이어가 추가될 것입니다. 이는 ChatGPT나 Gemini에 “지시사항”을 입력해 응답을 유도하는 것과 비슷합니다—왜 Spotify 알고리즘 뒤의 AI와 직접 상호작용할 수 없을까요?

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Spotify 메시지에서 맞춤 이모지 반응

Spotify 메시지에서 맞춤 이모지 반응

“채팅 메시지에 맞춤 이모지 반응 선택”이라는 문구는 Spotify가 Spotify 메시지에서 사용자가 이모지 반응을 맞춤 설정할 수 있게 할 가능성을 시사합니다. 이 기능은 친구의 청취 활동에 반응할 때 사용되는 현재의 6가지 표준 이모지를 넘어선 확장을 제공하여, 채팅에서 사용자에게 더 큰 유연성을 부여합니다.

Spotify 메시지는 이미 반응을 지원하고 있습니다(자세히 보기), 하지만 고정된 세트에만 제한됩니다. 맞춤 이모지 반응은 해당 시스템을 확대할 것입니다.

⚠️ APK 해체는 진행 중인 코드를 기반으로 향후 도입될 수 있는 기능을 예측하는 데 도움이 됩니다. 그러나 예측된 기능이 실제 공개 버전에 포함되지 않을 수도 있습니다.

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