소셜 미디어 플랫폼들이 기존의 클릭이나 반응 같은 행동 기반 데이터에서 벗어나, 콘텐츠의 실제 의미를 파악하는 'Semantic Retrieval(의미론적 검색)' 방식으로 추천 시스템을 혁신하고 있습니다. LinkedIn은 여러 시스템을 하나의 언어 모델로 통합했고, Meta는 전문화된 모델들을 단계별로 배치하는 funnel 구조를 사용하며, YouTube는 콘텐츠에 Semantic ID를 부여해 다음 영상을 직접 생성하는 방식을 채택했습니다. 이러한 변화는 클릭 유도용 콘텐츠(Engagement bait) 문제를 완화하고, 새로운 사용자에게 적합한 콘텐츠를 추천하는 Cold-start 문제를 해결하는 데 도움을 줍니다.