Reddit

한 줄 요약

Reddit 도움말은 2026-10-28 수정본 기준으로 홈 피드 추천을 후보 생성, 필터, 예측 모델 채점, 다양성을 고려한 정렬의 네 단계로 설명한다 확인(후보 생성 절, 홈 피드 필터 절). 2026-09 엔지니어링 글 기준으로 후보 생성에는 홈 피드와 알림이 함께 쓰는 멀티태스크 two-tower 모델(사용자와 게시물을 따로 임베딩해 맞춰 보는 구조) SnooRec이 들어가지만, 홈 랭커의 현재 예측 대상과 가중치는 공개되지 않았다 관찰 2026-11-01(랭킹 절). Hot과 댓글 Best(confidence) 같은 정렬식은 2017 공개 코드로만 확인되고, 2018-01 도입된 홈 피드 Best와 2026-10-28 발표한 For You·Following의 랭킹 방식은 공개되지 않았다 관찰 2026-11-01(역사 절, For You와 Following 절).

↑ 목차

피드 지면

2026-10-28 도움말 기준으로 로그인 사용자의 기본 피드는 가입한 커뮤니티 글과 추천을 개인화된 순서로 섞는 홈 피드이고, 로그아웃 사용자의 기본 피드는 순 upvote로 고른 Popular다 확인(아래 표). Reddit은 2026-10-28 For You와 Following 두 피드 중 고르는 새 피드 경험을 발표했고, 몇 주에 걸쳐 전 세계에 롤아웃한다 확인(For You와 Following 절). r/all은 2026-04-02 시행된 폐지로 홈 피드에 리다이렉트된다 확인(아래 표).

• 로그인 사용자의 기본 피드는 홈 피드이고, 기본값으로 비가입 콘텐츠와 커뮤니티 추천이 섞이며 가입 커뮤니티 글도 개인화된 순서로 나온다 확인 — 추천 도움말 2026.

  • 이 문서는 2024-02-06 작성됐고, For You·Following 발표와 같은 날(2026-10-28) 수정됐지만 본문은 홈 피드 기준으로 쓰여 있다.

  "The main, default feed on Reddit for logged-in users is the home feed" — Reddit’s Approach to Content Recommendations, 2026-10-28 수정

• 홈 피드의 Best 정렬은 개인화 정렬이고, 홈 피드 추천은 ML로 Best 정렬을 개인화하고 랭킹하려는 노력의 일부다 확인 — 홈 추천 도움말 2026.

  • 문서는 2021-06-15 작성됐고 2026-10-05에 마지막으로 수정돼, 2026-10-28 개편 전의 서술이다.
  • 추천 게시물은 커뮤니티가 아니라 게시물 자체를 앞세워 보여 준다(→ 개인화 입력 절).

• 로그아웃 사용자의 기본 피드는 Popular이고, 최근 인기 글을 순 upvote로 정한다 확인 — 추천 도움말 2026.

  • 일부 국가에서는 Popular를 위치에 맞춰 바꾼다. 로그아웃이면 IP를, 로그인이면 Location Setting을 쓴다.

• r/all 폐지의 마지막 단계가 2026-04-02 시행돼, r/all 링크는 모두 홈 피드로 리다이렉트된다 확인 — 변경 이력 2026-04-02.

  • 앱에는 바로 적용됐고, 데스크톱은 그 주에 롤아웃한다고 적었다. 트렌딩 콘텐츠는 r/popular에 남는다.
  • old.reddit.com이나 old Reddit 기본 설정을 쓰는 사용자는 계속 r/all에 들어갈 수 있다.

• 2025-03-06 변경 이력은 모더레이터 대상 수정 목록에서, 커뮤니티에서 바꾼 정렬이 Best로 돌아가지 않고 데스크톱과 모바일에서 유지되게 고쳤다고 밝혔다 확인 — 변경 이력 2025-03-06.

  • 항목은 커뮤니티에서 정렬을 바꾸는 경우를 말하고 "the feed you intended"로 끝나며, 댓글 정렬이라는 말은 없다.

• Trending 알림은 최근 방문한 커뮤니티의 인기 글을 알리는 알림이다 확인 — Trending 알림 도움말 2026.

  • 알림 설정의 Trending posts 토글로 전체를 끌 수 있지만 특정 커뮤니티만 끌 수는 없다. 이 문서는 2026-02-26에 마지막으로 수정됐다.

• 2026-10-08 변경 이력은 피드 게시물에 trending 라벨을 붙이는 소규모 실험을 10월에 시작한다고 알렸다 확인 — 변경 이력 2026-10-08.

  • 라벨을 누르면 트렌드의 AI 요약과 관련 커뮤니티·대화를 모은 상세 페이지로 간다.
  • 대상은 reddit.com, iOS, Android의 일부 사용자이고, 라벨을 붙일 글을 고르는 방식은 적지 않았다.

For You와 Following

2026-10-28 Reddit 뉴스룸은 For You와 Following 두 피드 중 고르는 새 피드 경험을 발표했다 확인 — 피드 개편 발표 2026.

• For You는 가입한 커뮤니티 글과 관심사 기반 추천을 섞고, Following은 가입한 커뮤니티 글만 보여 준다 확인 — 피드 개편 발표 2026.

  "For You combines posts from communities you have joined with recommendations related to your interests." — Explore More Communities with Reddit’s New Feed Updates, 2026-10-28

• 전 세계 롤아웃은 몇 주에 걸쳐 진행되고, 다음 실행 때 마지막으로 본 피드를 다시 연다 확인 — 같은 발표.

  • 같은 발표는 게시물 숨기기와 덜 보기 같은 제어를 계속 실험하겠다고 밝혔다.

• 발표문은 '홈 피드'라는 말을 쓰지 않고, 두 피드의 정렬 방식도 밝히지 않는다 확인 — 같은 발표.

• 홈 피드를 둘로 나눈다는 서술은 Help Center 변경 이력에 있고, 이 실험은 2026-09-02부터 소수 사용자에게 다시 열렸다 확인 — 변경 이력 2026-09-10.

  • 변경 이력은 첫 실험이 있었다고만 하고 그 시점은 적지 않는다.
  • 변경 이력은 Following에 팔로우한 사용자의 글도 들어간다고 적어, 뉴스룸 정의(가입한 커뮤니티 글만)와 다르다.
  • 2026-10-08 변경 이력은 이 실험에서 swiping과 sorting 옵션을 시험하고 있다고 적었다 확인 — 변경 이력 2026-10-08.

• 2026-10-28 수정된 추천 도움말 본문은 For You와 Following을 언급하지 않는다 확인 — 추천 도움말 2026.

댓글 정렬

2026-09-30 수정된 AutoModerator 문서 기준으로 댓글 suggested sort 값은 best, new, qa, top, controversial, old이고, confidence는 best의 별칭으로 받는다 확인 — AutoModerator 문서 2026. 모더레이터 권한 도움말(2026-04-02 수정)은 Top 대신 Live를 들어 두 문서의 목록이 다르다 확인 — 모더레이터 권한 도움말 2026.

• AutoModerator 문서는 set_suggested_sort 값으로 위 여섯 개와 blank를 든다 확인 — AutoModerator 문서 2026.
  • 문서는 2026-09-30에 마지막으로 수정됐다.
• 모더레이터 권한 도움말은 커뮤니티 suggested sort로 Best, New, Controversial, Old, Q&A, Live를 든다 확인 — 모더레이터 권한 도움말 2026.
  • 문서는 2026-04-02에 마지막으로 수정됐고, 이 목록에는 Top이 없다.
  • 2017 코드의 댓글 정렬 선택지에는 live가 없고, 2018-01·02 Wayback 사본의 댓글 정렬 메뉴 HTML에는 live (beta)가 random과 같은 숨김 선택지로 들어 있다 확인 — r2/r2/lib/menus.py:579-588, Wayback 2018-01-25, Wayback 2018-02-02.
• 이 선택지들의 계산 방식은 도움말에 없고, 공개된 식은 2017 코드뿐이다 관찰 2026-11-01(열린 질문, 2017 정렬식 절).

↑ 목차

후보 생성 (retrieval)

Reddit 도움말은 2026-10-28 수정본 기준으로 추천의 첫 단계를 후보 생성이라고 설명하지만, 후보 소스의 종류와 수는 밝히지 않는다 확인(홈 피드 후보 절). 2025-11 엔지니어링 글 기준으로 홈 피드는 수천 개 후보를 모으고, 2026-09 글 기준으로 그 후보 생성에는 2025년 초부터 전체 프로덕션 트래픽을 처리해 온 SnooRec이 쓰인다 확인(홈 피드 후보 절, SnooRec 절). 2025 엔지니어링 글 기준으로 알림은 규칙 기반과 모델 기반 후보 소스를 함께 쓰고, 속보 푸시는 게시물을 먼저 고르는 content-first 방식을 쓴다 확인(알림 후보 절).

홈 피드 후보

홈 피드 후보 소스는 2021 글이 목록으로 공개했고, 그 뒤 공개된 것은 수천 개를 모은다는 2025 글과 SnooRec이며, 지금의 소스 목록과 단계별 후보 수는 찾지 못했다 관찰 2026-11-01 — r/blog 2021-06-22, GPU 블로그 2025.

• 사용자가 Reddit을 열면 수천 개 후보 게시물을 모으고, 휴리스틱으로 거른 뒤, 모델이 참여 가능성을 점수화해 상위를 홈 피드로 보낸다 확인 — GPU 블로그 2025.

  "we gather thousands of candidate posts, filter them using heuristics, and use a model to score potential engagement" — Reddit's Home Feed on GPU (블로그), 2025-11-10

• 2021-06 글 기준으로 홈을 열면 여러 소스에서 후보 게시물 목록을 만들고, 여러 필터 단계를 거친 뒤, 고른 정렬 방식으로 랭킹한다 확인 — r/blog 2021-06-22.

  • 같은 글은 지난 24시간 게시물에서 구독, 비슷한 커뮤니티, 온보딩 카테고리, 최근 방문 커뮤니티, 인기·지역 인기 글을 후보 소스로 들었다. 글은 Wayback 사본으로 읽었다.

  "Reddit’s systems build a list of potential candidate posts from multiple sources, pass the posts through multiple filtering steps" — Evolving the Best Sort for Reddit’s Home Feed (r/blog, Wayback 사본), 2021-06-22

• 도움말은 첫 단계를 관심 가질 만한 콘텐츠의 초기 목록을 만드는 후보 생성이라고 부르지만, 소스의 종류와 개수, 방식은 적지 않는다 확인 — 추천 도움말 2026.

• 추천 게시물에는 추천 이유가 붙고, 도움말은 그 이유로 '지금 Reddit에서 인기'와 '상호작용한 콘텐츠와 비슷함'을 예로 든다 확인 — 추천 도움말 2026.

  • 후보 소스가 이 둘뿐인지는 문서에 없다.

• 10-K FY2025는 AI가 검색어, 게시물 주제, 비슷한 사용자의 참여 같은 요인으로 게시물과 커뮤니티를 추천한다고 적는다 확인 — 10-K FY2025, 2026-02-06 제출.

SnooRec

SnooRec은 Reddit의 멀티태스크 retrieval 모델이고, 2025년 초부터 전체 프로덕션 트래픽을 처리하며 홈 피드와 알림의 후보 생성에 쓰인다 확인 — SnooRec 블로그 2026.

• 유저 타워에는 클릭, upvote, good visit 같은 태스크별 expert(태스크마다 따로 두는 하위 네트워크)를 두고, 아이템 타워는 하나를 공유한다 확인 — SnooRec 블로그 2026.

  • 아이템 타워가 하나라서 모든 후보를 ANN(근사 최근접 이웃 검색) 인덱스 하나에 올린다.

  "task-specific capacity lives in the user tower, while the item tower remains shared" — SnooRec: A Shared Retrieval Foundation (블로그), 2026-09-15

• 서빙할 때는 지면이 정한 task weight로 태스크별 유저 임베딩을 가중합하고 정규화해, 공유 인덱스에 쿼리를 한 번만 보낸다 확인 — SnooRec 블로그.

  • 그래서 retrieval 목표를 바꿀 때 모델 재학습이나 인덱스 재구축이 필요 없다.

• 학습은 in-batch negatives를 쓰는 InfoNCE 손실(정답 쌍을 배치 안의 다른 쌍과 구분하게 하는 대조 손실)과 dot product 유사도로 한다 확인 — SnooRec 블로그.

  • 입력 피처의 10%를 무작위로 dropout한다.

알림 후보

알림 추천의 후보 소스는 규칙 기반과 모델 기반으로 나뉘고, 속보 푸시는 이와 별도로 게시물을 먼저 고른다 확인 — 알림 추천 블로그 2025, 속보 푸시 블로그 2025.

• 규칙 기반 소스 Subscribed는 구독 subreddit 상위 X개를 고르고, subreddit마다 최근 며칠 글 가운데 점수 상위 Y개를 뽑아 라운드로빈으로 채운다 확인 — 알림 추천 블로그 2025.
  • 점수는 upvote, downvote, 작성 시각으로 매긴다.
• 모델 기반 소스인 user-post two-tower는 푸시 알림(PN) 클릭 같은 라벨로 학습한다 확인 — 알림 추천 블로그.
  • 최근 게시물 수십만 건의 post 임베딩은 인덱싱 잡이 미리 계산하고, 유저 임베딩만 실시간으로 계산해 nearest-neighbour search를 한다.
• 속보 푸시는 게시물을 먼저 고르고 관심 있을 유저를 나중에 정하는 content-first 방식으로 후보를 고른다 확인 — 속보 푸시 블로그 2025.
  • 기존 user-first 추천은 참여 신호가 쌓인 오래된 글을 고르기 쉽고 지연이 생겨서, 이를 보완하려고 도입했다.
  • 2025-11-25 글 기준으로 Breaking News 푸시에 쓰인다(→ 속보 푸시 절).

커뮤니티 추천

커뮤니티 추천은 2026-10-28 도움말 기준으로 지역과 전역의 활성도, 트렌딩 주제와의 관련성으로 정한다 확인 — 추천 도움말 2026.

• 이 서술의 지면은 모바일 Explore Communities 페이지와 검색의 트렌딩 등이다 확인 — 추천 도움말.
• 로그인 사용자에게는 이미 가입했거나 상호작용한 커뮤니티와의 유사도도 쓴다 확인 — 추천 도움말.

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랭킹

2025-11 엔지니어링 글 기준으로 홈 피드 랭커는 PyTorch로 만들어 GPU에서 서빙하는 DNN이지만, 이 랭커의 예측 대상과 목적 함수, 가중치는 공개되지 않았다 관찰 2026-11-01(홈 피드 랭커 절). 도움말은 개인화 입력을 범주 수준으로만 나열하고, 요인의 중요도가 사용자 활동에 따라 동적으로 바뀐다고 적는다 확인(개인화 입력 절). 반대로 알림 랭커는 행동별 예측 확률의 가중합으로 최종 점수를 낸다고 공개했다 확인(알림 랭킹 절).

홈 피드 랭커

홈 피드 랭킹 모델은 2025-11 글 기준으로 PyTorch로 작성해 ONNX Runtime으로 서빙하는 DNN이다 확인 — GPU 블로그 2025.

• string 피처는 토큰화하고 categorical 피처는 임베딩해 이어 붙인 뒤, shared 레이어와 target 레이어에 통과시킨다 확인 — GPU 블로그 2025.

• DCNv2(피처 교차를 명시적으로 학습하는 추천 모델 구조) 같은 아키텍처로 레이어가 커져 CPU 서빙이 한계에 닿았고, GPU로 옮겨 서빙 비용을 10배 줄였다 확인 — GPU 블로그(→ 모델 서빙 절).

  "Outcomes include a 10x reduction in serving costs." — Reddit's Home Feed on GPU (블로그), 2025-11-10

• 2026 Q3 주주서한은 랭킹 개선과 Reddit 데이터를 20배 더 써서 학습한 새 모델 아키텍처를 Q3에 출시했다고 밝혔다 확인 — Q3 2026 주주서한.

  • 서한은 이 변경이 개인화에 쓰는 신호를 넓히고 모델 릴리스 속도를 높였다고 적었다.
  • 같은 서한은 피드 모델 신선도가 9일에서 4일로 줄었다고 밝혔다.
  • 서한은 동영상 경험을 다루는 문단에서 vertical chaining과 modernized ranking pipeline을 Q3에 출시했다고 적었지만, 두 용어의 뜻은 설명하지 않았다.
  • 그 파이프라인이 홈 피드 랭커를 가리키는지 동영상 지면에 한정되는지는 서한에 없다.

• S-1은 New Home Feed ranking을 훨씬 많은 데이터와 사용자 신호로 재학습했다고 밝히고, 성과로 Good Visits(게시물을 30초 넘게 소비한 방문)가 30% 넘게 늘었다고 적었다 확인 — S-1 2024.

  • 비교 기간은 2023-12-31 종료 분기 대 2023-06-30 종료 분기다.
  • S-1은 재학습 시점을 적지 않았고, 재학습과 수치를 'For example'로 나란히 놓았을 뿐 인과를 명시하지 않는다.
  • 10-K FY2024는 같은 문장을 유지하며 수치를 2024-Q4 대 2023-Q4 +30%로 바꿨다 확인 — 10-K FY2024.
  • 10-K FY2025의 같은 문단에는 이 예시와 수치가 없다 확인 — 10-K FY2025.

• S-1은 AI 기반 recommendation engine이 홈 피드, 게시물 상세, 커뮤니티 안, 알림과 이메일의 콘텐츠를 선별하고 랭킹한다고 서술했다 확인 — S-1 2024.

  • 이 문장은 S-1 Business 절에만 있고 10-K FY2024·FY2025 본문에는 없다.
  • 단일 모델인지 여러 시스템의 총칭인지는 서술에 없다.

개인화 입력

Reddit 도움말은 2026-10-28 수정본 기준으로 개인화 입력을 게시물 정보, 사용자 활동, 계정 나이, 위치 설정의 범주로 나열하고, 모델 구조와 가중치는 밝히지 않는다 확인 — 추천 도움말 2026.

• 게시물 쪽 입력은 upvote와 downvote, 게시된 커뮤니티, 댓글 이력, 게시물 유형, 게시물 나이, flair(커뮤니티가 게시물에 다는 태그)다 확인 — 추천 도움말 2026.

• 사용자 활동 쪽 입력은 방문 중 상호작용한 콘텐츠와 커뮤니티, 투표, 체류 시간, 구독, 관심 주제, 덜 보기 요청이다 확인 — 추천 도움말.

  • 상호작용 기록은 현재 방문과 과거 방문을 함께 본다.
  • 체류 시간은 커뮤니티별로 재고, 최근 방문한 커뮤니티도 따로 본다.
  • 관심 주제는 가입 때 고른 것이고, 덜 보기는 "show less"를 요청한 게시물 유형이다.

  "the time you’ve spent on specific communities, the communities you’ve visited recently, your community subscriptions" — Reddit’s Approach to Content Recommendations, 2026-10-28 수정

• 필터 단계 뒤에 predictive models가 사용자가 좋아할지 아닐지를 예측하고, 그 예측으로 콘텐츠를 정렬한다 확인 — 추천 도움말.

  • 모델 종류와 예측 대상, 곧 무엇을 positive로 보는지는 문서에 없다.

• 각 요인의 중요도는 사용자의 활동, 추천 콘텐츠에 대한 반응, 피드백에 따라 동적으로 바뀐다고 한다 확인 — 추천 도움말.

  • 가중치가 전역 상수가 아니라 사람마다 다르다는 뜻으로 읽힌다 추정. 근거는 문서가 'your activity'에 따라 바뀐다고 쓴 점이고, 구현은 공개되지 않았다.

• 홈 피드의 Best는 새 커뮤니티를 좋아하는 성향, 계정 나이, 과거에 upvote하거나 댓글을 단 게시물 유형을 고려한다 확인 — 홈 추천 도움말 2026.

• 위치 개인화의 기본값은 IP 기반 대략 위치이고, No location specified를 고르면 피드와 추천의 위치 맞춤만 꺼진다 확인 — 위치 설정 도움말 2026.

  • 광고와 적용 약관 판단에는 IP로 추정한 위치를 계속 쓴다. 이 문서는 2026-03-29에 마지막으로 수정됐다.
  • 정밀 위치인 위도와 경도는 수집, 저장, 사용하지 않는다고 별도 문서가 적는다 확인 — 위치 데이터 도움말 2026.

알림 랭킹과 발송량

알림 게시물 추천은 2025-05 글 기준으로 유저별 발송 수를 정하는 Budgeter, Retrieval, ML 점수화, 규칙을 적용하는 Reranking 순서로 후보를 좁힌다 확인 — 알림 추천 블로그 2025.

• 매일 수천만 유저에게 수백만 게시물 중에서 추천하고, 큐와 비동기 워커로 도는 준실시간 파이프라인이다 확인 — 알림 추천 블로그 2025.
• 랭킹 모델은 shared 레이어 블록과 라벨별 target 레이어를 둔 멀티태스크 DNN이고, 최종 점수는 행동별 예측 확률에 가중을 곱해 더한 값이다 확인 — 알림 추천 블로그.

  • 글은 이 모델을 SPR model이라고 부른다.

  • 학습 데이터는 train-serve skew(학습 때와 서빙 때 피처 값이 어긋나는 문제)를 없애려고 prediction log로 모으고, 최근 몇 주치만 쓴다.

    score = Wclick×P(click) + Wupvote×P(upvote) + … + Wdownvote×P(downvote)
    

• SnooRec의 유저·아이템 임베딩은 알림 light ranker(가벼운 모델로 후보를 먼저 줄이는 앞단 랭커)와 광고 랭킹 모델의 입력 피처로도 쓰인다 확인 — SnooRec 블로그 2026.
  • 알림에서는 dense feature로도 쓰고, 태스크별 dot product 같은 파생 유사도를 넣는다.
  • Matryoshka 학습(임베딩 앞부분만 잘라 써도 쓸 만하게 하는 학습) 덕분에 ANN 인덱스는 256차원 전체를, ranker는 32 또는 64차원 prefix를 쓸 수 있다.
  • 홈 피드 최종 랭커에 이 임베딩을 쓰는지는 글의 지면 표에 없다.
• Budgeter는 유저별 일일 예산을 인과 모델링으로 정한다 확인 — 알림 추천 블로그 2025, 인과 예산 블로그 2026.
  • 2026-10 글은 그 방식을 trending 추천 푸시의 예산을 정하는 Trending Budgeting system에 한정해 설명한다. 아래 세부는 이 글의 것이다.
  • 유저를 고정 일일 예산에 무작위로 배정한 실험 데이터로 S-learner(처치 변수를 피처로 넣은 모델 하나로 효과를 추정하는 방식) 모델을 학습한다.
  • 모델은 예산을 입력으로 받아 미래 활성 일수와 알림 끄기 확률을 예측한다.
  • 정책 점수는 activity weight × E[active days] − disable weight × P(disable)의 단순화된 형태다.
• 예산 모델은 일 배치로 추론해 유저별 예측을 KV store에 두고, 알림 기회가 오면 랭킹 서비스가 정책을 요청 시점에 적용한다 확인 — 인과 예산 블로그.
  • 그래서 정책 가중치와 임계값은 모델 재학습 없이 바꿀 수 있다.
  • 새 정책은 off-policy evaluation(기존 정책의 로그로 새 정책의 성과를 추정하는 평가)으로 먼저 본다. 방식은 direct matching과 doubly robust다.
  • 그다음 온라인 실험과 장기 holdout(변경을 적용하지 않고 남겨 둔 대조군)으로 확인한다.

속보 푸시와 trending 판정

속보 푸시는 2025-11 글 기준으로 첫 1시간 참여로 예측한 Engagement Score와 LLM이 매긴 Breakingness Score를 곱한 점수로 게시물을 고른다 확인 — 속보 푸시 블로그 2025.

• XGBoost가 게시물 첫 1시간의 댓글, 공유, upvote, consume으로 24시간 consume을 예측한 값이 Engagement Score다 확인 — 속보 푸시 블로그 2025.

• LLM은 편집 기준표로 긴급성, 출처 신뢰도, 뉴스 가치를 매기고, 민감한 콘텐츠에는 0점을 준다 확인 — 속보 푸시 블로그.

  • 최근 24시간의 고득점 게시물과 같은 스토리면 의미 중복으로 감점한다.
  • 최근 7일 후보 점수의 99.8 백분위 이상만 보낸다.

• COPTER v1(Reddit의 trending 콘텐츠 탐지 시스템)은 게시물 참여량을 비교 연령으로 투영한 값이 같은 맥락의 최근 글보다 예외적이면 trending으로 본다 확인 — COPTER 블로그 2026.

  • 맥락은 subreddit 또는 연결된 Wikidata 토픽, 연령 구간, 지표, 성장궤적 구간으로 나눈다.
  • views, upvotes, comments가 판정을 촉발하고 downvotes는 진단에만 쓴다.
  • 시간 단위 관측, 일 단위 모델링, 시간 단위 탐지의 세 주기로 돈다.

  "trendingness measures whether attention to a post is unusual for its context and moment" — Contextual Popularity Trending Content Detection (블로그), 2026-09-23

• COPTER의 첫 소비자는 검색이고, 글은 이 신호를 피드 후보 생성과 랭킹, 알림에도 쓸 수 있는 공통 레이어로 의도한다고만 적었다 확인 — COPTER 블로그.

  • 검색에서는 trending_level을 Milvus 코퍼스 필드로 색인해 의미 검색의 필터로 쓴다. 의미 검색 모델은 LLM에서 증류한 query-to-post two-tower다.
  • Redis에서 최신 값을 다시 확인하고, value model(여러 예측을 가중해 합친 점수식)에 trendingness 차원을 더한다.
  • 피드에 적용했는지는 서술하지 않았다.
  • 2026-10-08 변경 이력의 피드 trending 라벨 실험(→ 피드 지면)도 어떤 탐지 신호를 쓰는지 적지 않았다 확인 — 변경 이력 2026-10-08.

↑ 목차

재순위·다양성·필터

Reddit 도움말은 2026-10-28 수정본 기준으로 후보 생성 뒤 스팸, 이미 본 콘텐츠, 차단한 콘텐츠를 거르고, 마지막 정렬에서 비슷한 게시물이 너무 많이 연달아 나오지 않게 하려 한다고 설명한다 확인(홈 피드 필터 절). 지금 쓰는 다양성 알고리즘의 이름과 방식은 공개되지 않았다 관찰 2026-11-01(홈 피드 필터 절). 알림은 재순위 단계에서 규칙으로 모델 점수를 조정하고, SnooRec은 retrieval 뒤에 온도 샘플링으로 탐색한다 확인(알림 재순위 절).

홈 피드 필터와 다양성

홈 피드의 필터와 다양성 규칙은 도움말과 엔지니어링 글의 문장 수준으로만 공개됐다 관찰 2026-11-01 — 추천 도움말 2026.

• 후보 생성 뒤에 스팸, 이미 본 콘텐츠, 차단한 콘텐츠를 걸러내는 필터 단계가 있다 확인 — 추천 도움말 2026.

• 마지막 정렬 단계에서 다양성을 확보해 비슷한 게시물이 너무 많이 연달아 나오지 않게 하려 한다고 하며, 방식은 밝히지 않았다 확인 — 추천 도움말.

  "we aim to avoid showing you too many similar posts in a row in the feed" — Reddit’s Approach to Content Recommendations, 2026-10-28 수정

• 성인물과 민감한 주제의 콘텐츠는 그 커뮤니티를 구독했거나 관심을 표시하지 않았으면 추천에 들어가지 않게 하려 한다 확인 — 추천 도움말.

  • 구독한 경우에도 이런 유형의 추천은 제한될 수 있다고 적었다.

• community muting은 알림, 홈 피드(추천 포함), Popular에서 해당 커뮤니티를 빼고, 최대 1,000개까지 뮤트할 수 있다 확인 — 뮤트 도움말 2026.

  • 다른 mixed feed와 추천으로 범위를 넓힐 예정이라는 문장도 있지만, 그 문장을 언제 썼는지는 알 수 없다.

• 2026-09부터 사람 인증이나 자동화 등록 요구를 받고 둘 다 끝내지 않은 계정의 글과 댓글을 추천에서 뺀다 확인 — 변경 이력 2026-09-10.

  • 우선 확신도가 높은 일부 규칙 위반 콘텐츠와 계정에 적용하고 점차 넓힌다.

• Reddit Safety팀의 실시간 규칙 엔진 REV2는 Flink 기반 Signals-Joiner로 느린 ML 신호를 받지만, 피드 필터와 이어지는지는 밝히지 않았다 확인 — Current 2025 세션 초록.

  • 2025-10-29 발표이고, 발표자는 Reddit, Inc. 소속이다.

알림 재순위와 SnooRec 탐색

알림은 재순위에서 규칙으로 점수를 조정하고, SnooRec은 ANN 검색 뒤 온도 샘플링으로 탐색 폭을 넓힌다 확인 — 알림 추천 블로그 2025, SnooRec 블로그 2026.

• 알림의 Reranking 단계는 규칙으로 모델의 최종 확률 점수를 조정하고, 예로 구독 기반 추천을 비개인화 콘텐츠보다 앞세운다 확인 — 알림 추천 블로그 2025.

  • 글은 다양성을 더 넣는 것을 재순위로 할 수 있는 일의 예로 들었다.
  • 실험 중이라고 밝힌 것은 제품 인사이트에 따라 head별 가중을 동적으로 바꾸는 방식이다.
  • 댓글에 반응할 유저에게 댓글이 적은 글의 comment head 점수를 올리는 것은 그 방식으로 가능한 예로 든 것이다.

• SnooRec은 ANN 검색 뒤 top-k 후보에서 temperature softmax(점수를 온도로 나눈 softmax 확률)로 샘플링하는 탐색 장치를 둔다 확인 — SnooRec 블로그 2026.

  • 온도는 검색 점수의 표준편차로 보정하고, 요청별 보정이 전역 보정보다 낫지 않아 프로덕션은 전역 보정을 쓴다.
  • 온도 샘플링은 Days Active +0.236%, subreddit 다양성 +1.066%를 냈지만, 부정 피드백인 Show Less 클릭도 +6.145% 늘었다.
  • 이 표는 행 이름과 머리글까지 모두 굵게 써서 유의 여부를 구분하지 않는다. 두 온도(τ=0.0022, τ=0.0032) 중 어느 쪽 값인지도 구분되지 않는다.

  "exploration can improve discovery, but the temperature needs to be tuned per surface and monitored with guardrail metrics." — SnooRec: A Shared Retrieval Foundation (블로그), 2026-09-15

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콜드스타트

Reddit 도움말은 2026-10-28 수정본 기준으로 계정이 새롭거나 구독이 적은 사용자에게 모델이 구독 콘텐츠보다 추천을 더 강조할 수 있다고 적는다 확인(신규 사용자 절). 알림에서는 신호가 적은 유저가 더 일반적인 콘텐츠를 받고 있다고 2025-05 글이 밝혔다 확인(신규 사용자 절). 2026 Q3 기준 로그아웃 DAUq는 전체 130.3M 가운데 76.8M이고, Reddit은 2026 Q4부터 미국 밖 일부 시장에서 로그인 전용 경험을 시험한다 확인(로그아웃 사용자 절).

신규 사용자

신규 사용자 쪽 공개 자료로는 추천 비중을 높일 수 있다는 도움말 문장, 신호가 적은 유저가 알림에서 더 일반적인 콘텐츠를 받는다는 2025-05 엔지니어링 글, 온보딩과 개인화에 AI를 쓴다는 공시 문장이 있다 확인 — 추천 도움말 2026, 알림 추천 블로그 2025, Q4 2025 주주서한, 10-K FY2025.

• 계정이 새롭거나 구독한 커뮤니티가 적은 사용자에게는 모델이 구독 콘텐츠보다 추천을 더 강조할 수 있다 확인 — 추천 도움말 2026.

  • 가입 때 고른 관심 주제도 추천 요인으로 쓴다.
  • 신규 유저용 별도 모델이 있다는 서술은 아니다.

  "For users with newer accounts or fewer community subscriptions, our models may emphasize recommendations over subscriptions." — Reddit’s Approach to Content Recommendations, 2026-10-28 수정

• 2025-05 글 기준으로 알림에서는 신호가 적은 유저가 더 일반적인 콘텐츠를 받고 있고, 이를 개선하는 것이 앞으로의 계획이다 확인 — 알림 추천 블로그 2025.

  • 어떤 방식으로 개선하는지는 서술하지 않았다.

• Q4 2025 주주서한은 LLM 사용을 늘려 콘텐츠 이해를 높이고 개인화를 앞당긴다고 밝혔다 확인 — Q4 2025 주주서한.

  • CEO는 앱을 여는 순간부터 Reddit이 개인화되고 유용하게 느껴지도록 AI와 ML을 쓴다고 적었다.

• 10-K FY2025는 AI 투자가 신규 사용자 온보딩을 개선하고 기존 사용자의 참여를 이끌었다고 믿는다고 적었다 확인 — 10-K FY2025.

로그아웃 사용자

2026 Q3 기준 로그아웃 DAUq는 전체 130.3M 가운데 76.8M(약 59%)이고, Reddit은 2026 Q4부터 로그인 전용 경험을 시험한다 확인 — Q3 2026 주주서한.

• 2026 Q3 로그아웃 DAUq(Reddit이 실적에 쓰는 일간 순 방문자 지표)는 76.8M, 로그인 DAUq는 53.5M, 전체 DAUq는 130.3M이다 확인 — Q3 2026 주주서한.

  • 수치는 서한 부록의 지역별 핵심 지표 표에 있다. 전년 동기 대비 로그아웃은 65.8M에서 17%, 로그인은 50.2M에서 7% 늘었다.
  • 서한은 Q3 검색 유입이 크게 줄었고 그 영향이 로그아웃과 웹 트래픽에 가장 컸다고 적었다.

• 10-Q Q3 2026은 검색 엔진으로 들어오는 방문자가 대체로 로그인하지 않은 상태이고, 이들의 수익화가 주로 대화 페이지와 피드 광고로 이뤄진다고 적는다 확인 — 10-Q Q3 2026.

  • 10-K FY2025도 같은 문장을 썼다.

• 10-K FY2025는 2026-09-30 마감 분기부터 로그인·로그아웃 DAUq를 따로 보고하지 않겠다고 밝혔지만, 10-Q Q3 2026이 이 계획을 번복했다 확인 — 10-Q Q3 2026.

  • 중단 공지는 10-K FY2025의 사용자 지표 설명에 있다.
  • 10-Q는 AI 요약 확산 등으로 검색 유입의 변동성이 커져 두 지표가 사용자 추세를 이해하는 데 유용하다고 이유를 들었다.

  "Accordingly, we are continuing to report these metrics for the quarter ended September 30, 2026." — 10-Q Q3 2026, 2026-10-30

• 2024-Q4에는 로그아웃 DAUq가 전체 DAUq의 55%였다 확인 — 10-K FY2024.

  • 10-K FY2024는 로그아웃 사용자가 주로 검색 엔진으로 들어오고, 체류가 짧으며, 수익화 비율이 낮다고 적었다.

• Q3 2026 주주서한의 CEO 편지는 로그인 전용 경험으로의 전환을 밝히고, 2026 Q4부터 미국 밖 일부 시장에서 본격적으로 시험한다고 적었다 확인 — Q3 2026 주주서한.

  • 시장 이름은 밝히지 않았고, 시험 결과는 전 세계 로그인 전용 버전 설계에 쓴다.
  • CEO는 광고 타기팅 신호가 늘고 로그인하면 참여가 대체로 높다는 점을 사업상 이유로 들었다.

  "In Q4 we’ll begin fully testing this in select markets outside the U.S." — Q3 2026 주주서한, 2026-10-29

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피드백 신호

Reddit 도움말은 upvote와 downvote를 커뮤니티와 대화에서 무엇을 보일지 정하는 기본 신호로 설명한다 확인(명시 신호 절). 추천 게시물에서 덜 보기를 누르면 그 효과가 게시물이 아니라 커뮤니티 단위로 미친다고 2026-10-28 도움말이 적는다 확인(명시 신호 절). 체류 기반 지표는 문서마다 정의가 달라, S-1의 Good Visits는 30초 초과 소비이고 SnooRec 글의 good visit은 15초 초과 체류다 확인(체류 신호 절).

명시 신호와 제어

명시 신호와 제어로는 투표, 커뮤니티 단위의 덜 보기, 2026-08-10 시작한 X 아이콘 실험, 개인화에서 빠지는 incognito 세션 등이 공개돼 있다 확인 — 투표 도움말 2026.

• upvote와 downvote는 커뮤니티와 대화 전반에서 무엇이 노출될지 정하는 기본 신호라고 Reddit이 설명한다 확인 — 투표 도움말 2026.

  • 이 문서는 2026-10-05에 마지막으로 수정됐다.

• 추천 게시물에서 show fewer posts like this를 누르면 그 커뮤니티의 추천을 멈추고, 비슷한 커뮤니티의 글도 덜 보여 주려 한다 확인 — 추천 도움말 2026.

  "Once we receive this feedback, we’ll stop showing you recommendations from the community that the post came from" — Reddit’s Approach to Content Recommendations, 2026-10-28 수정

• 2026-08-10부터 소수 사용자 실험으로 홈 피드의 모든 글과 일부 광고에 X 아이콘을 달고, 누르면 비슷한 콘텐츠를 덜 보여 달라는 신호로도 쓴다 확인 — 변경 이력 2026-08-12.

  • 실험군에서는 기존 Hide 옵션을 없애고, show fewer posts like this는 그대로 둔다.

• incognito 세션의 활동은 피드, 추천, 알림, 광고 개인화에 반영되지 않는다 확인 — incognito 도움말 2026.

  • 앱에서만 쓸 수 있고 로그인 홈 피드는 쓸 수 없다.
  • 5분 동안 활동이 없으면 끝나지만, 일부 사용자는 실험 때문에 이 시간이 다르다.
  • 연령 확인 요건이 있는 일부 지역에서는 제공하지 않는다. 이 문서는 2026-10-27에 마지막으로 수정됐다.

체류와 암묵 신호

체류 기반 신호는 공시와 엔지니어링 글에 나오지만 정의가 서로 다르고, 홈 랭커의 학습 라벨인지는 어느 쪽도 밝히지 않는다 확인 — S-1 2024, SnooRec 블로그 2026.

• S-1은 Good Visits를 게시물을 30초 넘게 소비한 방문으로 정의하고, 홈 피드 랭킹 개선의 성과 지표로 썼다 확인 — S-1 2024.

  • 10-K FY2024도 같은 정의를 썼고, 10-K FY2025에서는 이 지표가 빠졌다.

  "“Good Visits,” defined as a user consuming a post for more than 30 seconds" — S-1, 2024-02-22

• SnooRec 글의 A/B 표는 good visit을 게시물 체류 15초 초과로 정의한다 확인 — SnooRec 블로그 2026.

  • 이 good visit이 홈 피드 랭커의 학습 라벨인지는 글에 없다.

• SnooRec의 홈 피드 A/B에서 good visit expert만 켠 설정은 유저 세션 +0.28%, 15초 초과 방문 +1.21%를 냈다 확인 — SnooRec 블로그.

  • 비교 대상은 태스크 구분이 없는 shared encoder를 쓴 이전 멀티태스크 기준이다.
  • upvote expert는 upvote +0.91%, click expert는 클릭 +0.74%를 냈다.
  • 글은 켠 태스크와 오른 지표가 맞아떨어진다고 해석하지만, 같은 표에서 클릭은 good visit expert(+0.90%, 유의)가 click expert보다 더 올랐다.
  • 표에서 굵게 표시한 값(p<0.05)만 유의하다.

• 2024-04 글 기준 클라이언트 텔레메트리는 게시물이 화면에 2초 이상 머물면 post-consume 이벤트를 남겨, 빠르게 스크롤한 경우와 구분한다 확인 — 홈 피드 계측 블로그 2024.

  • 화면에 뜨면 post-view, 탭하면 post-click, 투표하면 post-vote, 피드 로드는 feed-load-success와 feed-load-fail을 남긴다.
  • 글은 이 이벤트를 피드 리라이트 실험의 건강도와 가드레일 지표로 설명하고, 랭킹 학습 라벨로 쓰는지는 서술하지 않는다.

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광고

Reddit 광고 퍼널은 2023-08·2024-05 글 기준으로 적격성 필터, 광고 수를 줄이는 trimmer, heavy 예측 모델, 경매의 순서로 돌고, 2023-08 글은 경매 점수를 입찰가와 과금 이벤트 확률의 곱으로 적었다 확인(광고 퍼널 절). 2025-02 글 기준 trimmer는 2024-05 글이 멀티태스크라고 적은 two-tower 위에 Neural Linear Bandit(임베딩 위에 선형 밴딧을 두어 불확실성만큼 탐색하는 방법) 층을 더한 구조다 확인(광고 퍼널 절). Reddit은 Max campaigns를 노출마다 가치를 예측하는 AI로 타기팅과 예산 배분을 자동화한다고 설명하며, 2026-09-03 모든 광고주에게 열었다 확인(공시 절).

광고 퍼널

광고 퍼널의 단계와 trimmer 구조는 2023~2026년 엔지니어링 글로 공개됐다 확인 — FPR 블로그 2023. 2026-02 글은 heavy ranker를 CTR·전환율의 보정된 확률을 예측하는 단계로 설명하며 2023-09 클릭 예측 DNN 글을 그 예로 링크했고, 그 피처 일부는 2024-02와 2026-02 글이 다룬다 확인 — 광고 문맥 관련성 블로그 2026.

• 2023-08 글 기준 광고 랭킹은 적격성 필터, First Pass Ranker, heavy 예측 모델, 경매의 4단계다 확인 — FPR 블로그 2023.

  • 적격성 필터는 타기팅, 브랜드 세이프티, 예산 pacing(예산을 기간에 고르게 쓰도록 지출 속도를 조절하는 것) 등을 본다.
  • First Pass Ranker는 경량 ML로 후보를 수백만에서 수백 개로 줄인다.
  • 경매 점수 eCPM(노출당 기대 수익으로 환산한 점수)은 입찰가 × P(charging event | user)이고, 입찰가는 pacing과 캠페인 유형에 따라 조정될 수 있다.

  "Compute the final ad ranking score (eCPM) by multiplying bid value and P(Charging Event|user)." — First Pass Ranker and Ad Retrieval (블로그), 2023-08-08

• 2023-08 First Pass Ranker는 사용자와 광고 flight 임베딩의 코사인 유사도를 입력으로 받는 utility 함수로 top K를 골랐다 확인 — FPR 블로그.

  • 임베딩 모델로 시험한 여러 모델 가운데 하나가 two-tower sparse network(TTSN)였다.

• 2024-05 글 기준 Global Auction Trimmer는 멀티태스크 two-tower sparse network로 수백만 광고를 수천 개로 줄이고, 그 뒤 heavy ranker가 순위를 매긴다 확인 — 광고 retrieval 블로그 2024.

  • 캠페인 목표(클릭, 비디오 조회, 전환)별 광고 임베딩과 단일 사용자 임베딩을 둔다.
  • 모델은 매일 갱신하고, 사용자 임베딩은 24시간 캐시하며, 광고 임베딩은 약 5분마다 갱신한다.
  • 두 타워는 Gazette 모델 서버에 따로 배포한다. 2023 글이 수백 개로 적은 것과 규모 표현이 다르다.

• 2025-02 글은 trimmer 점수를 two-tower 코사인 유사도에 입찰가를 곱한 eCPM이라고 적는다 확인 — 광고 탐색 블로그 2025.

  • 전환·설치 지향 flight에는 별도 bid modifier를 적용한다.

• 같은 글은 two-tower 위에 Neural Linear Bandit 층을 더해 trimming 단계에서 탐색한다고 밝혔다 확인 — 광고 탐색 블로그.

  • 불확실성에 비례한 노이즈를 코사인 유사도에 더해, 신규이거나 노출이 적은 광고가 일찍 탈락하지 않게 한다.
  • 하류에서 탐색을 맡던 ALO(Ad Level Optimization)는 폐기한다.
  • 온라인 실험에서 CTR과 전환율이 유의하게 개선됐다고 했고, 개선폭은 본문 텍스트가 아니라 이미지 표로 실렸다.

• 광고 클릭 확률(pCTR) 예측 모델은 로지스틱 회귀와 GBDT에서 DNN으로 옮겼고, 2023-09 글 기준 온라인 실험에서 CTR +2~4%, CPC −2~3%를 냈다 확인 — 광고 CTR DNN 블로그 2023.

  • 글은 광고 랭킹이 실시간 참여 예측과 실시간 입찰가에 크게 의존한다고 적는다.
  • DNN은 sparse한 string과 ID 피처를 임베딩으로 다루는 장점이 있다.
  • 서빙 지연이 50~100% 늘었지만, 추론 서비스의 다른 병목을 고쳐 GBDT보다 낮은 지연과 비용으로 서빙했다.

• 2024-02 글 기준 CTR 예측 DNN은 Knowledge Graph 엔티티 임베딩을 풀링한 사용자·광고 임베딩과 사용자-광고 유사도 피처를 입력으로 쓴다 확인 — 광고 콘텐츠 이해 블로그 2024.

  • v2에서는 이 임베딩을 학습할 수 있게 했다.

• 2026-02 글은 게시물과 광고의 문맥 관련성을 LLM 라벨로 정의하고, 이 라벨로 미세조정한 임베딩을 퍼널의 주요 단계에 통합했다고 밝혔다 확인 — 광고 문맥 관련성 블로그 2026.

  • 라벨 모델은 Gemini 1.5 Flash였고 글 게시 시점에는 Gemini 2.5 Flash Lite이며, golden data로 SFT(정답 예시로 하는 지도 미세조정)도 했다.
  • 미세조정 임베딩은 정규화한 PR AUC 기준 IAB 카테고리(광고 업계 표준 콘텐츠 분류) 일치의 3.2배였고, 사전학습 Stella는 2.08배였다.
  • 통합 대상은 타기팅과 retrieval, light ranker와 heavy ranker의 피처다.

• 2024-07 글 기준 페이싱은 캠페인별 예산, 남은 기간, 과거 지출로 지출 속도 제어 신호를 계산하고, 모든 캠페인의 신호를 최소 분당 한 번 다시 계산한다 확인 — 광고 페이싱 블로그 2024.

  • 대표적인 제어 수단으로 확률 임계값과 입찰가 수정을 든다.

• 2024-11 글 기준 Dynamic Product Ads 퍼널은 Targeting, 상품 후보 생성, 상품 선택(light ranking), 경매 순이다 확인 — DPA 블로그 2024.

  • 경매는 입찰가, 광고 관련성, 기타 요인으로 노출 상품을 정한다.
  • 인기·트렌딩 같은 규칙 기반 후보를 섞어 콜드스타트를 완화한다.
  • 행동 기반 two-tower는 과거 전환 이벤트로 학습하고 Ray에서 매일 재학습한다.

공시와 자동화 캠페인

SEC 공시는 광고 경매와 ML 랭킹을 모델 구조 없이 서술하고, 2025~2026 주주서한은 모델 개선을 광고 성과 수치와 함께 보고한다 확인 — 10-K FY2025.

• S-1은 Ad Server가 second price auction을 돌리며 bid type, 입찰가, 잔여 예산, 참여 확률, 사용자 경험 품질 요인 등을 반영한다고 서술했다 확인 — S-1 2024.
  • 2023-Q4 광고 매출의 약 88%가 경매로 구매된 것이다.
  • second price auction 서술은 10-K FY2024·FY2025에는 없다.
• S-1은 ad ranking과 click prediction 모델이 deep learning으로 클릭과 전환을 최대화하고 광고주 비용을 줄인다고 밝혔다 확인 — S-1 2024.
  • 이 deep learning 문장은 10-K FY2024·FY2025에는 없다.
• 10-K FY2025는 광고를 브랜드 적합성과 ML이 예측한 사용자 참여로 랭킹한다고 적고, 같은 문구가 2024-02 S-1에도 있다 확인 — 10-K FY2025.
• 10-K FY2025는 ML과 예측 모델로 수급을 맞추는 일이 초기 단계라고 적는다 확인 — 10-K FY2025.
  • 지금은 예측 모델을 캠페인 목표, 게재 위치, 포맷 전반에서 작동시키는 데 집중하며, 이것이 설치나 구매 같은 광고 전환율을 더 잘 예측하게 돕는다고 적었다.
• 광고주 도움말은 Reddit Ads를 광고끼리 경쟁하는 경매 기반 플랫폼으로 설명하고, 기본 입찰 전략은 Lowest cost라고 적는다 관찰 2026-11-01 — 광고 비용 도움말.
  • 광고 그룹 지출이 예산을 최대 20% 넘길 수 있다고 적었다. 페이지에 날짜가 없어 열람일로 등급을 단다.
  • second price 같은 낙찰·가격 규칙은 이 페이지에 없다.
• Reddit은 Max campaigns를 노출마다 가치를 예측하는 AI로 타기팅, 소재 선택과 회전, 게재 위치, 예산 배분을 자동화하는 캠페인 유형이라고 설명한다 확인 — Max 전체 공개 2026.
  • 2026-01-05 트래픽·전환 목표의 일부 광고주 대상 베타로 시작했다 확인 — Max 베타 2026.
  • 2026-09-03 모든 광고주에게 열렸고, 10-K FY2025도 2026-01 베타를 같은 표현으로 서술한다.
  • 광고주 도움말은 노출마다 최적 소재 조합을 예측하고 CPA를 최소화하도록 예산과 입찰을 조정한다고 적는다 관찰 2026-11-01 — Max 도움말.
  • 같은 도움말은 오디언스 힌트를 하나 이상 정해야 하고 생성·수정 뒤 보정 기간이 있다고 적으며, 모델 구조는 밝히지 않는다.
• 광고 개인화를 켜면 Reddit 내 활동, 추론한 관심사와 인구 정보, 광고주가 공유한 외부 활동, 이메일로 맞춘 고객 목록을 쓸 수 있다고 적는다 확인 — 광고 제어 도움말 2026.
  • 쓸 수 있는 정보는 지역별 설정 범위 안이다. 인구 정보는 연령대, 성별, 언어 추론이고, 외부 활동은 Reddit Pixel 같은 Business Tools로 받는다.
  • 꺼도 현재 세션에서 보는 콘텐츠와 같은 세션의 광고 클릭, 가입 커뮤니티, 계정 정보, IP 기반 일반 위치로 광고가 나간다.
• Reddit은 CAPI(광고주 서버가 전환 이벤트를 직접 보내는 연동)가 커버하는 전환 매출이 2024 하반기에 전년 대비 3배가 됐다고 밝혔다 확인 — Q4 2024 주주서한.

주주서한이 모델 개선과 함께 보고한 광고 지표와 10-Q가 모델 언급 없이 보고한 단가·노출 지표는 다음과 같다 확인. 2026 Q3 10-Q는 단가 상승을 전 퍼널 광고 목표의 성과 개선과 광고주 수요 증가로, 노출 증가의 일부를 새 광고 지면을 포함한 광고 로드 최적화로 설명한다 확인 — 10-Q Q3 2026.

• Q3 2025 서한은 20% 개선을 최적화한 ML 모델 덕분이라고 적었고, App Ads 목표도 모델과 최적화 개선으로 두 자릿수 퍼센트 개선했다고 보고했다 확인 — Q3 2025 주주서한.
• Q2 2026 서한은 130%와 71%를 개선된 모델 덕분이라고 적었지만, CTR 40%를 모델 기여로 정량화하지는 않았다 확인 — Q2 2026 주주서한.

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인프라·플랫폼

2026-06 엔지니어링 글 기준으로 Ranking Platform은 홈 피드, 검색 랭킹, 알림의 개인화를 서빙하는 gRPC 서비스 묶음이고 초당 수만 요청을 처리한다 확인(Ranking Platform 절). 홈 피드 랭커는 2025-11 글 기준으로 GPU의 Triton에서 서빙한다 확인(모델 서빙 절). 2026-08-31 EU 집행위가 Reddit을 디지털서비스법(DSA)의 초대형 온라인 플랫폼 VLOP로 지정해, Reddit은 2027-01까지 체계적 위험 평가 같은 추가 의무를 지켜야 한다 확인(규제 절).

Ranking Platform

Ranking Platform은 2026-06 글 기준으로 홈 피드, 검색 랭킹, 알림을 함께 서빙하고, 2022년 글은 ML Ranking Platform을 stage 그래프 서비스 Pipedream으로 소개했다 확인 — Proxyless 블로그 2026.

• Ranking Platform은 여러 Kubernetes 네임스페이스와 클러스터에서 초당 수만 요청을 처리하는 gRPC 서비스 묶음이다 확인 — Proxyless 블로그 2026.
  • 트래픽은 GraphQL, Notification Platform, Answers 등에서 온다.
  • 2026-06-01 글 기준으로 앞단 Envoy Gateway를 걷어내고 xDS 기반 proxyless 서비스 메시로 옮겼다.
  • 서버가 CPU 사용률을 응답 trailer로 알려 클라이언트가 가중치를 조절하는 ORCA를 적용해, CPU 코어 수백 개를 아꼈다.
• 2022년 글 기준 ML Ranking Platform(프로토타입 이름 Pipedream)은 랭킹을 stage의 비순환 그래프로 표현하는 Go 서비스였다 확인 — Pipedream 블로그 2022.
  • stage는 후보 추가, 피처 추가, 후보 필터, 점수화 같은 한 가지 동작만 하고, series와 parallel 메타 stage로 묶는다.
  • 글은 랭킹 시스템을 후보 생성, 필터링, 스코어링의 세 단계로 설명했고, RPAN 라이브 스트림 피드가 첫 프로토타입이었다.
  • 같은 해 다른 글은 이 플랫폼이 discover 탭, 신규 유저 온보딩, 비디오 지면의 랭킹을 맡았다고 적었다 확인 — MLRP 블로그 2022.
• Reddit은 TWIMLcon 2022에서 추천과 개인화를 Ranking Platform으로 확장하는 '플랫폼 우선' 방식을 소개했다 확인 — TWIMLcon 2022 세션.
  • 세션 페이지에 약 30분짜리 발표 영상이 있지만 이 노트는 영상을 보지 않아, 구조와 모델은 이 자료로 말하지 않는다.

모델 서빙과 벡터 검색

홈 피드 모델은 2025-11 글 기준으로 GPU에서 서빙하고, 2021년 글은 피드 모델을 서빙하던 Gazette를 별도 추론 서비스로 재설계했다고 밝혔다 확인 — GPU 블로그 2025.

• 홈 피드 모델을 GPU로 옮기면서 서빙 경로 전체를 손봤다 확인 — GPU 블로그 2025.
  • CPU 때는 수천 개 pod가 약 80 GB/s의 피처 데이터를 받았다.
  • 대형 임베딩 피처를 FP64에서 FP32로 줄이고, 유저 피처는 후보마다 보내지 않고 한 번만 보내 모델 서버가 배치에 퍼뜨리게 했다.
  • 메시지 크기가 5배, Inference Service 지연이 2배 넘게 줄었다. Triton의 dynamic batching과 queue policy로 과부하를 제어한다.
• 2021년 글 기준 ML 추론은 Minsky 안의 Gazette가 Popular, Home Feed, Video, Push Notifications, Email에 서빙했고, 모든 모델이 앱 서버에 내장돼 있었다 확인 — GIS 블로그 2021.
  • 이를 단일 Predict 엔드포인트를 둔 Go(baseplate.go) 서비스인 Gazette Inference Service로 재설계했다.
  • 모델은 모델마다 독립된 model server pool에서 돈다. pool은 TensorFlow SavedModel을 감싼 baseplate.py 서비스이고 Kubernetes에 배포한다.
  • 2024-05 광고 글도 이 서비스를 Reddit의 ML 모델 호스팅 플랫폼이라고 부른다 확인 — 광고 retrieval 블로그 2024.
• 2024년에 Reddit 팀들은 ANN 검색에 Vertex AI Vector Search, Solr ANN, FAISS를 제각각 썼다 확인 — 벡터 DB 블로그 2025.
  • Solr ANN은 대형 데이터셋용으로 실험 중이었고, FAISS는 소형 데이터셋에 사이드카로 썼다.
  • 2025년에 Qdrant와 Milvus를 384차원 게시물 벡터 약 3.4억 개와 HNSW(그래프 기반 ANN 인덱스)로 비교한 뒤 Milvus가 조직에 더 맞는다고 판단했다.
  • 이 글에는 배포 완료 문장이 없고, 2026-09 COPTER 글에서 검색의 의미 검색이 Milvus 코퍼스를 쓴다 확인 — COPTER 블로그 2026.
• 2023-07 글 기준 Reddit은 SDUI(서버가 화면 요소의 종류와 순서를 정해 보내는 방식) 기반의 새 feeds 플랫폼으로 Home과 Popular를 다시 썼다 확인 — 피드 아키텍처 블로그 2023.
  • Watch와 Latest 피드를 새로 냈고, 서버가 보내는 post unit은 Cell 배열을 가진 Group 객체다.
  • 홈 피드 로딩이 12% 빨라졌다.
  • 2024-04-02 글은 새 Home, Popular, News, Watch, Latest 피드를 전 세계 Android와 iOS에 롤아웃했다고 밝혔다 확인 — 홈 피드 리라이트 블로그 2024.
  • 실험은 8개월 돌렸고, TTI(스플래시 화면부터 홈 피드가 렌더링될 때까지 걸린 시간)가 10~12% 개선됐다.
• 2026-11-01 조회 기준 github.com/reddit 조직의 공개 저장소 178개에는 추천, 랭킹, 피처 스토어, ML 서빙 코드가 없다 관찰 2026-11-01 — github.com/reddit.
  • 저장소는 baseplate, experiments.py, decider 같은 서비스 프레임워크, Devvit 템플릿과 게임, 튜토리얼 등이다.
  • milvus, knowhere, VectorDBBench는 Zilliz 프로젝트의 포크일 뿐 운영 사용 근거는 아니다.

검색 랭킹과의 접점

검색은 2026-06 글 기준으로 피드·알림과 같은 Ranking Platform에서 서빙되지만, 2024년 검색 LTR(학습으로 결과 순서를 정하는 방법)은 Solr 위에서 돌았다 확인 — Proxyless 블로그 2026, BBuzz 2024 초록.

• 2024년 사이트 검색팀은 Solr LTR 플러그인으로 피처를 계산해 top-N을 재랭킹했고, 이를 초당 수천 쿼리로 확장한 교훈을 발표했다 확인 — BBuzz 2024 초록.
  • top-N 재랭킹은 슬라이드 34에 있다. 같은 내용의 발표 "Learning to Rank at Reddit: A Project Retro"를 Haystack US 2024(2024-04)에서도 했다.
• 검색 LTR은 손실로 LambdaMART loss(순위 지표를 직접 겨냥하는 학습 손실)를, 모델로 deep learning 모델을 골랐다 확인 — BBuzz 2024 슬라이드.
  • 첫 학습 데이터는 head와 tail 쿼리 약 1000개에 쿼리당 결과 20개를 사람이 라벨링한 것이다.
• 클릭 로그로 만든 engagement 판정은 위치, 클릭, 클릭 뒤 체류에 상대 가중을 주고 30일·60일 합에 적용했다 확인 — BBuzz 2024 슬라이드.
  • 가중은 Position 0.05, Click 0.05, Click+dwell 0.9다. 사람 라벨러의 판정이 클릭 뒤 체류와 일치한다는 점을 좋은 신호로 들었다.
  • 무관한 문서도 쿼리와 어느 정도 관련이 있어 진짜 부정 예시가 없었고, 그래서 다른 쿼리의 문서를 무작위로 골라 부정 라벨로 넣었다.
• 슬라이드의 비교표는 다루는 콘텐츠 기간을 Solr LTR 약 19년, Reddit의 기존 ML 인프라 90일로 적는다 확인 — BBuzz 2024 슬라이드.
  • 기존 인프라는 피처와 모델 종류가 풍부하지만, 네트워크 홉이 여러 번이고 쿼리 의존 피처가 쉽지 않다고 적었다.
  • 이 기존 인프라가 피드용 Ranking Platform일 수 있다 추정. 근거는 비교표가 이름 없이 'existing ML infra'라고만 썼다는 점이고, 90일이 피드 후보 창이라는 근거는 없다.
• 2024년 검색 로드맵은 lexical 후보 위에서 LTR과 임베딩 벡터 검색을 함께 돌리고, 두 결과를 interleaving이나 rank fusion으로 합치는 hybrid 구조다 확인 — BBuzz 2024 슬라이드.
  • 검색팀은 쿼리별로 최근 참여가 높은 글에 boost를 주는 signals가 검색 트래픽을 예상보다 훨씬 많이 덮는다고 보고 이를 LTR 피처로 넣어야 한다고 했고, 마지막 갱신 슬라이드는 signals를 더한 변형을 보여 준다.
• 도움말이 정의를 적어 둔 Hot, Top, New, Relevance는 검색 정렬이다 확인 — 검색 정렬 도움말 2026.
  • Hot은 최근 upvote와 댓글이 붙는 글을 우선하고, 기본인 Relevance는 단어 희소성, 글 나이, 투표, 댓글을 반영한다.
  • 피드의 Hot이 같은 정의인지는 문서에 없다. 이 문서는 2026-03-27에 마지막으로 수정됐다.
  • 2017 코드의 Hot은 순득표와 게시 시각만 썼으므로, 현재 Hot이 댓글 활동도 반영하도록 달라졌을 수 있다 추정. 근거는 이 한 줄 설명뿐이고, 같은 문서가 Top도 느슨하게 적어 약하다.
• Reddit Answers는 2026-05-26 Reddit 검색에 통합됐다 확인 — Reddit Answers 뉴스룸 2026.
  • Q4 2025 서한은 Q4에 Reddit에서 직접 검색하는 사람이 매주 8천만 명을 넘었다고 적었고, 1년 전은 6천만 명이었다 확인 — Q4 2025 주주서한.

규제와 실험

Reddit은 2026-08-31부터 DSA의 VLOP이다 확인 — EU 지정 보도자료 2026. 추천 시스템 설명은 DSA 정보 페이지가 '기타 정보'로 연결한 추천 도움말이 맡는 것으로 보인다 추정. 근거는 그 연결뿐이며, 페이지는 이를 추천 시스템 공시라고 부르지 않고 도움말도 DSA를 언급하지 않는다.

• 2026-08-31 EU 집행위가 Reddit을 DSA의 VLOP로 지정했다 확인 — EU 지정 보도자료 2026.
  • VLOP는 DSA가 지정해 별도 의무를 지우는 초대형 온라인 플랫폼이다.
  • Reddit은 2027-01까지 체계적 위험 평가와 완화 같은 추가 의무를 지켜야 한다. 보도자료는 2026-09-04에 수정됐다.
  • 지정 목록은 EU 월 사용자 57.2M, 주 사업장 Reddit Netherlands B.V., 감독 DSC 네덜란드로 적고, 결정문은 아직 공개되지 않았다고 표시한다 확인 — VLOP 지정 목록 2026.
• Reddit의 DSA 정보 페이지는 연례 투명성 보고서가 EU 콘텐츠 중재 범위라고 설명하고, 'Other Information' 목록에서 추천 도움말(Reddit's Approach to Content Recommendations)을 연결한다 확인 — DSA 정보 도움말 2026.
  • 그 추천 도움말은 DSA 조항 번호를 적지 않는다.
• Reddit은 실험에 속하면 평소와 다르거나 alt 계정에서 보는 것과 다르게 보일 수 있고, 실험은 옵트아웃할 수 없다고 밝힌다 확인 — 실험 도움말 2026.
  • 그래서 한 계정에서 관찰한 동작을 일반화하기 어렵다.

↑ 목차

역사

Reddit은 2008-06-17 사이트 코드를 공개했고, 2017-09-01 공지 뒤 저장소를 아카이브해 2017-10-14 커밋이 공개 코드의 마지막이다 확인(공개 코드 절). 그 코드의 Hot은 순득표의 로그에 게시 시각 항을 더한 점수이고 개인화 신호가 없었다 확인(정렬식 절). 홈 피드는 2017-12 개인화 실험을 거쳐 2018-01-24 새 기본 정렬 Best를 도입했고, 개인화와 이미 본 글 제거는 Best 롤아웃 뒤 다시 켜기로 했다 확인(개인화 연표 절).

공개 코드와 아카이브

공개 코드는 2008-06-18 UTC(미 서부 06-17) 첫 커밋부터 2017-10-14 커밋까지이고, 이 정본은 마지막 커밋 753b174를 기준으로 인용한다 확인 — reddit-archive/reddit@753b174.

• Reddit은 2008-06-17 블로그로 코드를 공개했고, 저장소 최초 커밋은 2008-06-18 UTC(미 서부 06-17)다 확인 — 오픈소스 공지 2008, 커밋 4778b17e.
  • 라이선스는 CPAL이고, 반스팸 일부는 공개하지 않았다. 블로그는 Wayback 사본으로 읽었다.
  • 서브레딧별 hot을 1위 점수로 나눠 합치는 코드와 Rising 코드는 최초 커밋부터 있다 확인 — normalized_hot.py@4778b17e, rising.py@4778b17e.
  • 다만 2008년 Rising 식은 ups/(count*hours)였고, count가 상위 10개 평균의 절반 이상인 글을 뺐다는 점에서 2017년 식과 다르다 확인 — r2/r2/lib/rising.py:31-51.
• 2017-09-01 r/changelog 공지는 reddit과 reddit-mobile 저장소를 아카이브한다고 밝혔다 확인 — 아카이브 공지 2017.
  • 이유는 사내 브랜치가 공개 저장소에서 멀어졌고, 서비스 지향 구조로 옮기는 중이라 더는 단독 실행 가능한 Reddit이 아니라는 점이다.
• 공개 저장소의 마지막 커밋은 2017-10-14 작성된 'Update README for archival'이고, 저장소는 archived 상태다 확인 — 커밋 753b174.
  • committer date는 2017-10-16, GitHub pushed_at은 2017-10-17이다. 태그와 릴리스는 없다.

2017 코드의 정렬식

2017 아카이브 코드의 정렬식은 주로 투표 수와 게시 시각을 쓰고(Q&A는 댓글 길이와 OP 답글, Rising은 count도 쓴다) 개인화 신호가 없으며, 2017년 이후 프로덕션 식은 1차 출처를 찾지 못했다 관찰 2026-11-01 — 정렬 코드 2017.

Top과 Rising은 그 식이 들어간 커밋을 추적하지 않아 날짜 칸을 비웠다.

• Hot은 순득표가 10배가 되는 것을 12.5시간 더 최근에 올라온 것과 같게 치는 점수다 확인 — _sorts.pyx:44-58.

  • 45000초가 12.5시간이다. 투표수 말고 댓글 수나 개인화 신호는 들어 있지 않다.
  • Reddit 직원은 2017-12-11 이 감쇠율이 사이트가 하루 두 번쯤 바뀌도록 고른 값이고 10년 동안 그대로였다고 밝혔다 확인 — r/changelog 2017-12-11.
  • 같은 글은 감쇠를 키우거나 나이 상한을 두는 실험의 결과가 엇갈렸다고 적었다.

  "ranks posts roughly by vote score decaying over time at a rate we chose to turn the site over roughly twice a day" — Keeping the home feed fresh (r/changelog, Wayback 사본), 2017-12-11

• 2014-01-12 커밋이 Hot 식을 order + sign·seconds/45000에서 sign·order + seconds/45000으로 바꿔 연속식으로 만들었다 확인 — 커밋 50d35de0.

  • diff에서 유도하면 이전 식은 점수가 0일 때 시간 항이 사라지고, 음수 점수는 크기가 클수록 오히려 올라가는 불연속이 있었다.
  • 이 커밋은 2014-01-13에 공개(committer date)됐다.

• 댓글 Best(confidence)는 추천 비율의 Wilson 구간 하한이다 확인 — _sorts.pyx:70-99.

  • z는 1.281551565545이고, 코드 주석은 80% 신뢰라고 적는다. 투표가 0이면 0점이다.
  • ups가 400 미만이고 downs가 100 미만이면 미리 계산한 표를 쓴다.

• 2009-10-15 Reddit 블로그는 Best를 댓글에만 적용되는 새 기본 정렬로 소개했다 확인 — Best 댓글 정렬 공지 2009.

  • 글은 '95% 신뢰 점수'라고 설명하지만, 공개 코드의 z는 2009-12 도입 때 1.0이었고 2011-04부터 1.281551565545다 확인 — 커밋 bf9f43cc, 커밋 68a06c56.
  • 2009-12-01 병합(bf9f43cc)의 식은 sqrt가 분자 전체를 감싸는 틀린 형태였고, 2011-04-14 작성된 'April 2011 Merge'(68a06c56, 공개 2011-04-18)가 이를 고쳤다.

• Controversial은 ups나 downs가 0 이하이면 0점이고, 아니면 총 투표수를 작은 쪽/큰 쪽 비율만큼 거듭제곱한다 확인 — _sorts.pyx:60-68.

  • 찬반이 비슷하고 총 투표가 많을수록 점수가 커진다.
  • 이 식은 2014-05-08 작성 커밋이 (ups+downs)/max(abs(score),1) 대신 넣었다 확인 — 커밋 6ced69c7. 공개는 2014-06-18이다.
  • 처음에는 한쪽이 0일 때만 0점이었고, 0 이하로 넓힌 방어는 2014-05-31 작성 커밋이 더했다 확인 — 커밋 95be3639.

• Top은 순득표 내림차순이고, top과 controversial의 시간 창은 오프라인 MapReduce 작업이 계산한다 확인 — r2/r2/lib/db/queries.py:81-103.

  • 시간 창은 hour, day, week, month, year이고 작업 이름은 mr_top이다. 예제 설치의 cron은 15분마다 돈다.
  • hot, new, top, controversial 목록은 상위 1000개(precompute_limit)까지 미리 계산해 캐시한다.
  • 'all' 목록은 투표나 복구 때 증분 갱신되는 캐시 쿼리다.

• Rising 점수는 ups를 count로 나눈 값이고 ups가 1 이하인 글은 뺀다 확인 — r2/r2/lib/rising.py:33-48.

  • 공개 스텁 기준 후보는 rising_period(예제 설정 12시간) 안의 글이다.
  • 홈과 멀티레딧에서는 서브레딧별 1위 점수로 정규화해 합치고, 단일 서브레딧은 전체 rising 목록을 그 서브레딧으로 거른다.
  • 공개 저장소의 get_link_counts는 count 0을 돌려주는 스텁이고 실제 구현은 비공개 r2admin에 있다 확인 — r2/r2/lib/count.py:37-49.
  • 그래서 공개 코드의 rising은 사실상 득표순이고, 2017년 프로덕션 rising이 노출 수로 정규화했는지는 코드로 확인할 수 없다.

• Q&A 정렬은 댓글의 confidence에 OP 답글 가운데 최고 confidence를 더하고, 댓글과 답변 길이 합의 log10을 5로 나눠 보탠다 확인 — _sorts.pyx:101-132.

  • OP 답글이 없으면 답변 길이를 1로 친다.
  • OP가 쓴 댓글에 OP 답글이 없으면 점수를 2배로 친다 확인 — r2/r2/models/link.py:1572-1577.
  • 2017 코드의 응답자는 OP 한 명뿐이다 확인 — r2/r2/models/link.py:1009-1016.
  • 이 정렬은 2015-02-10 작성 커밋으로 들어왔고, 공개는 2015-03-17이다 확인 — 커밋 62db2373.

• 2017 코드의 댓글 기본 정렬은 계정 설정이고 기본값은 confidence(화면 이름 best)다 확인 — r2/r2/controllers/front.py:249-253.

  • 예전 hot 댓글 정렬은 사라져 confidence로 대체된다.
  • contest_mode 글은 모더레이터가 아닌 사용자에게 random을 강제하고, 모더레이터에게는 top을 기본으로 준다.
  • 글이나 서브레딧이 suggested sort를 지정할 수 있고, 사용자는 이를 무시하도록 설정할 수 있다.

• 작성자가 자기 글에 자동으로 거는 업보트는 이미 점수 1로 만들어지므로 점수에 다시 반영하지 않는다 확인 — r2/r2/models/vote.py:235-241.

  • 그 밖의 표가 점수에 반영될지는 vote.get_validator 훅이 정할 수 있는데, 그 구현은 공개 저장소에 없다.

• 예제 설정은 180일이 지난 글과 댓글을 archived로 바꿔 투표, 답글, 신고를 받지 않게 한다 확인 — r2/example.ini:453-458.

  • 예제 설정 값이라 운영 값과 같다는 보장은 없다. 투표 비동기 처리의 지연을 가리는 memcache 유예는 최대 1시간이다.

2017 코드의 홈 구성과 추천

2017 코드의 홈은 구독 서브레딧마다 hot 상위 글을 가져와 각 서브레딧 1위 점수로 정규화한 뒤 섞는 방식이었다 확인 — 홈 합산 코드 2017.

• 서브레딧마다 hot 상위 150개를 가져와 1위 글의 hot 점수(최소 1)로 나누고, 이를 섞어 전체 최대 1000개만 남긴다 확인 — normalized_hot.py:34-103.
  • 섞는 함수는 heapq.merge다. 구독이 없으면 기본 서브레딧으로 같은 경로를 탄다.
  • 게시 연령 상한은 HOT_PAGE_AGE(예제 설정 1000일)다.
• 홈 후보가 되는 구독 서브레딧은 기본 50개, gold 사용자는 100개로 제한된다 확인 — r2/r2/models/subreddit.py:1202-1221.
  • 구독이 더 많으면 연령 상한 안에 글이 없는 서브레딧을 먼저 거르고, 나머지에서 무작위로 limit개를 뽑는다.
  • 그 선택은 30분(memoize 1800초) 캐시해 홈이 흔들리지 않게 한다. automatic_reddits는 한도에 세지 않는다.
• r/all의 hot은 모든 서브레딧을 합친 전역 hot 정렬 쿼리를 60초 캐시해 쓰고, 서브레딧별 정규화가 없다 확인 — subreddit.py:1670-1691.
• 멀티레딧(커스텀 피드)은 classic과 fresh 두 가중 방식을 둔다 확인 — subreddit.py:1912-1915.
  • ageweight는 classic이 0.0, fresh가 0.15다. 1위 글의 hot에 경과 시간 항을 더해 정규화 분모를 키우는 데 쓴다.
  • 기능 플래그 scaled_normalized_hot이 꺼져 있으면 무시된다. 멀티는 연령 상한 없이 합친다.
• /explore 페이지는 사용자가 좋아한 서브레딧 최대 10개로 추천 서브레딧 20개를 받아, 글을 섞어 최대 20개를 무작위 순서로 내놓는다 확인 — r2/r2/lib/recommender.py:123-196.
  • 이 페이지는 2013-12-04 작성 커밋이 추가했다 확인 — 커밋 87aa75df.
  • 좋아한 서브레딧은 구독, 멀티레딧, /explore 최근 클릭에서 뽑는다.
  • 추천 서브레딧 절반에서는 hot 글과 top 댓글을, 나머지 절반에서는 hot 글을 가져온다.
  • discovery 서브레딧 2곳의 글과 rising 글 4개를 섞고, 같은 서브레딧은 한 번만 보인다.
  • 2017 프로덕션에서 이 페이지가 살아 있었는지는 코드로 알 수 없다.
• 서브레딧 추천은 미리 계산된 SRRecommendation 행을 읽어 합친다 확인 — recommender.py:269-340.
  • 출처 접두사는 mr(상수 이름 SRC_MULTIREDDITS)과 e(주석상 덜 알려진 서브레딧 선호)다.
  • match_set이면 여러 입력에서 추천된 횟수로 정렬하고, 아니면 round-robin으로 섞는다.
  • 이 행을 만드는 배치나 모델 코드는 공개 저장소에 없다 관찰 2026-11-01. 행의 TTL이 7일 12시간이라 외부 주기 작업이 채웠다는 점만 읽힌다.
• /explore 피드백은 서브레딧 단위로 저장하고, TTL은 노출 6시간, 클릭 30분, 닫기 60일이다 확인 — r2/r2/models/recommend.py:37-83.
  • 닫은 추천은 dislikes가 돼 likes에서 빠지고, 최근 노출한 서브레딧은 다시 추천하지 않는다.

2017년 listing 저장 구조

2017 QCon 발표 기준으로 listing은 front page와 subreddit에 보이는 링크의 정렬된 목록이고, 투표가 오면 쿼리를 다시 돌리지 않고 저장된 목록을 고쳐 쓰는 비정규화 인덱스였다 확인 — QCon 2017 발표.

• 처음에는 DB select 결과를 ID 목록으로 memcache에 캐시했다 확인 — QCon 2017 발표.
• 투표가 오면 ID와 정렬 정보를 쌍으로 저장한 listing을 읽어 고친 뒤 되쓰고, 경쟁 상태를 막으려고 락을 건다 확인 — QCon 2017 발표.
  • 이 listing은 캐시가 아니라 persisted index이고, 2017년에는 Cassandra에 저장됐다.
• listing을 갱신하게 만드는 가장 잦은 사건은 투표라서, vote queue가 listing을 매우 자주 갱신한다 확인 — QCon 2017 발표.
  • vote processor는 점수 반영 말고 anti-cheat 처리도 한다. anti-cheat의 내용은 발표에 없다.
• 2012년 중반 인기 subreddit listing의 락 경합으로 vote queue가 밀려 글 점수가 몇 시간 늦게 반영됐다 확인 — QCon 2017 발표.
  • subreddit ID를 10으로 나눈 나머지로 vote queue를 10개로 나눠 완화했다.
  • 같은 해 말 domain listing에서 경합이 다시 생겼고, 나중에 투표 처리를 여러 메시지로 쪼개 해결했다.
• 댓글 트리는 스레드 전체의 부모 관계를 담은 비정규화 listing으로 따로 저장하고, 보여 줄 부분집합을 먼저 정해 그 댓글만 읽는다 확인 — QCon 2017 발표.
  • 트리 갱신은 비싸서 오프라인 job으로 미루고, 메시지를 모아 일괄 수정한다. 댓글 정렬식은 이 발표에 없다.
• 2017년에 listing을 별도 listing service로 나누기 시작했고, 데이터 분석 파이프라인과 ML, 기존 listing을 소스로 사용자에게 relevant한 listing을 만드는 것이 목표였다 확인 — QCon 2017 발표.
  • 진행 중인 작업에 대한 진술이고, 결과는 말하지 않았다.

개인화로 넘어간 과정

Reddit 홈 피드는 2017-12 개인화 실험을 거쳐 2018-01-24 새 기본 정렬 Best를 도입했고, 2021-06-28부터 모바일 Best를 ML 개인화 정렬로 바꿨다 확인 — r/changelog 2018-01-24, r/blog 2021-06-22.

• Reddit은 2016년에 ML 모델이 신선하고 비슷한 사람이 좋아한 콘텐츠를 부각했다고 2021년 글에서 회고했다 확인 — 1000억 추천 블로그 2021.

  • 플랫폼에 올라오는 콘텐츠가 다양해지면서 이 접근이 무너지기 시작했고, 지금은 콘텐츠가 몇 분 만에 완전히 바뀐다고 적었다.
  • 2023-01 회고 글은 시스템이 hot algorithm에서 하루 1000억 건 추천 생성으로 커졌다고 요약한다 확인 — 회고 블로그 2023.

• 2017-12-04 Reddit 직원은 과거의 Home을 구독에서 무작위로 고른 서브레딧의 front page를 1위 글로 정규화해 섞은 것이라고 설명했다 확인 — r/changelog 2017-12-04.

  • 최근 관심을 보인 커뮤니티의 글을 올리는 개인화를 시험해 며칠 안에 롤아웃한다고 밝혔다.
  • 이 변경은 로그인 사용자 Home에만 적용하고, r/popular와 r/all은 바꾸지 않았다.

• 2017-12-11 Reddit은 로그인 Home에서 이미 본 글을 빼 피드 회전을 높이는 변경의 롤아웃을 시작했다고 밝혔다 확인 — r/changelog 2017-12-11.

  • 실험에서는 체류 시간과 글·댓글 작성이 늘고 다운보트가 줄었다고 보고했다.
  • 서브레딧 목록, r/popular, r/all에는 적용하지 않았다.

• 2018-01-24 Reddit은 Hot의 의미를 바꾸지 않고 홈 피드의 새 기본 정렬 Best를 도입했다 확인 — r/changelog 2018-01-24.

  • 위 두 출시를 멈추고, 개인화와 이미 본 글 제거는 Best에서 다시 켠다고 했다.
  • Hot을 고르면 기존 랭킹으로 돌아갈 수 있고, 글용 Best는 댓글용 best와 다른 알고리즘이라고 밝혔다.

  "Rather than changing the meaning of “Hot” we are introducing a new default sort type for the home feed: Best*." — Best is the new hotness (r/changelog, Wayback 사본), 2018-01-24

• 2021-05 글 기준 Reddit은 개인화를 지도학습 하위 태스크로 쪼개, 유저·subreddit·게시물·맥락을 함께 임베딩하는 멀티태스크 DNN으로 upvote, subscribe, comment 확률을 예측했다 확인 — 1000억 추천 블로그 2021.

  • 이 확률로 retention 같은 장기 지표를 추정할 수 있다고 했다.
  • 모델 토폴로지 탐색에 sequential Monte Carlo를 더했고, 실시간 피처는 Kafka와 Flink로 계산했다.
  • 피드 구성의 p99 지연은 수백 ms 초반이었다.

• 2021-06-22 r/blog 글은 2021-06-28부터 모바일 홈에 ML Best를 도입해도 Hot, New, Top은 바뀌지 않는다고 밝혔다 확인 — r/blog 2021-06-22.

  • 글은 Hot을 득표와 글 나이로, Controversial을 업·다운이 모두 많은 글로 설명했다.
  • Rising은 최근 투표와 댓글이 많은 글로, 옛 Best는 득표, 글 나이, 사용자의 서브레딧 체류 시간으로 설명했다.
  • 이 Rising 설명은 댓글을 넣어 2017 코드의 식과 다르다.

↑ 목차

열린 질문

가장 크게 비어 있는 것은 2021-06 r/blog 글 이후 홈 피드 랭커의 예측 대상과 가중치이고, 그다음은 2026-10-28 개편 뒤 For You와 Following의 정렬이다 관찰 2026-11-01(홈 피드 랭커 절, For You와 Following 절). 정렬식은 2017 코드 뒤로 1차 출처가 끊겨 있다 관찰 2026-11-01(정렬식 절).

1. 홈 피드 랭커는 지금 무엇을 예측하고 어떻게 합치는가. 2021-06 r/blog 글은 Best가 조회, 구독·구독 취소, 댓글, upvote·downvote, 시청 확률을 예측해 합친 점수로 글을 가중 샘플링한다고 밝혔다 확인 — r/blog 2021-06-22. 그 뒤 홈 랭커의 예측 대상과 가중치, 목적 함수를 밝힌 자료는 찾지 못했다 관찰 2026-11-01. SnooRec 글의 good visit(15초 초과 체류)이 홈 랭커의 라벨인지도 글에 없다 확인 — SnooRec 블로그 2026.
2. 홈 피드의 retrieval 소스와 단계별 후보 수는 지금 무엇인가. 2021-06 r/blog 글은 지난 24시간 게시물에서 구독, 비슷한 커뮤니티, 온보딩 카테고리, 최근 방문 커뮤니티, 인기·지역 인기 글을 후보로 모은다고 밝혔다 확인 — r/blog 2021-06-22. 그 뒤 공개된 것은 수천 개라는 2025 글과 SnooRec뿐이고, SnooRec이 전체 소스 가운데 어느 비중인지 알 수 없다 관찰 2026-11-01.
3. For You와 Following은 어떻게 정렬하는가. 공식 문서에 정해져 있지 않다 추정. 근거는 2026-10-28 뉴스룸이 정렬을 언급하지 않고, 2026-10-08 변경 이력이 swiping과 sorting 옵션을 시험 중이라고만 적었다는 점이다.
   • Following에 팔로우한 사용자의 글이 들어가는지도 뉴스룸과 변경 이력이 다르게 적는다 확인.
   • 개편 뒤에도 홈 피드의 Best 정렬이 남는지는 알 수 없다 추정. 근거는 Best를 설명하는 홈 추천 도움말의 마지막 수정이 개편 발표 전인 2026-10-05라는 점이다.
4. For You·Following 개편은 DSA와 관계가 있는가. 실험은 VLOP 지정(2026-08-31) 직후인 2026-09-02 다시 열렸고, 의무 시한(2027-01) 전에 정식 공지됐다 확인. 이를 DSA의 비프로파일링 추천 옵션과 연결한 문서는 찾지 못했다 관찰 2026-11-01. 집행위 보도자료는 의무의 예로 서비스와 algorithmic systems에서 오는 체계적 위험의 평가와 완화를 들고, 뉴스룸은 발견과 사용자 통제를 도입 동기로 적는다 확인.
5. 커뮤니티 페이지의 기본 정렬은 best인가 hot인가. 추천 도움말(2026-10-28 수정)은 best라고 적고, 게시물 노출 도움말(2026-10-05 수정)은 대부분의 커뮤니티가 hot을 쓴다고 적는다 확인.
6. 지금의 Hot, Rising, Controversial, 글용 Best, 댓글 Best는 어떤 식인가. 2026-11-01에 영문 Help Center 문서 430개의 제목을 전수 검사했지만 피드 정렬을 설명하는 문서는 없었다 관찰 2026-11-01. 정렬을 따로 정의하는 문서는 검색 정렬 도움말 1건이고, 다른 문서는 hot이나 Best를 한두 문장으로 언급하며 댓글 정렬은 모더레이터 문서가 선택지만 나열한다 관찰 2026-11-01.
7. 홈 피드 랭커는 Transformer 계열로 바뀌었는가. 2025-11-10 글은 Transformer 변종의 초기 프로파일링에서 CPU와 GPU의 효율 격차가 커진다고만 적었다 확인. r/RedditEng 글 334건(2026-10-26까지)에서 도입을 밝힌 후속 글을 찾지 못했다 관찰 2026-11-01.
8. 2026 Q3 서한의 vertical chaining과 modernized ranking pipeline은 무엇인가. 서한은 동영상 경험 문단에서 출시했다고만 적고 뜻을 설명하지 않아, 홈 피드 랭커와의 관계를 알 수 없다 확인.
9. COPTER의 trending 신호는 홈 피드나 알림에 실제로 쓰이는가. 글은 공통 레이어로 쓰려는 의도만 적었고, 2026-10 피드 trending 라벨 실험도 신호 출처를 밝히지 않았다 확인.
10. 홈 피드의 다양성 장치는 지금 무엇인가. 2021-06 r/blog 글은 점수 가중 샘플링으로 피드를 다양하게 한다고 밝혔고, 작성자는 같은 글의 댓글에서 비슷한 글이 연달아 많으면 서로 떨어뜨린다고 덧붙였다 확인 — r/blog 2021-06-22. 2026-10-28 도움말은 비슷한 글의 연속을 피한다고만 적고, 지금 DPP(서로 덜 닮은 묶음을 확률적으로 고르는 방법)나 서브레딧 상한을 쓰는지는 밝히지 않는다 확인 — 추천 도움말 2026. 안전 관련 엔지니어링 글에서도 피드 필터나 다운랭킹과 이어지는 서술을 찾지 못했다 관찰 2026-11-01.
11. 2026년의 Ranking Platform은 2022년의 ML Ranking Platform(Pipedream)과 같은 시스템인가. Gazette Inference Service, 2025년 GPU 서빙 서비스와의 관계도 글들이 직접 서술하지 않는다 관찰 2026-11-01.
12. 광고 경매는 지금도 second price인가. 이 서술은 S-1에만 있고 두 10-K와 광고주 도움말에는 없다 확인.
13. 10-K FY2025에서 Good Visits 예시가 빠진 이유는 무엇인가. 지표를 바꾼 것인지 서술만 줄인 것인지 알 수 없다 관찰 2026-11-01. 근거 문서는 10-K FY2025와 S-1, 10-K FY2024의 같은 문단이다.
14. 피드 번역은 어떤 엔진으로 하는가. Q3 2024 주주서한은 LLM 기반 기계번역이라 했고, 번역 도움말(2026-10-05 수정)은 Google Translate 등 제3자 서비스라고 적는다 추정. 근거는 제3자 서비스가 LLM일 수도 있어 둘이 모순이라 단정할 수 없다는 점이다.

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출처

reddit.com은 자동 요청을 막아, r/RedditEng 글은 글별 RSS나 Wayback 사본으로, Help Center는 공개 Zendesk API로 열람했다. 아래 연도는 발표 연도이고, 도움말은 마지막 수정 연도다.

Reddit 엔지니어링 블로그 (r/RedditEng)

• Evolving beyond 100 billion recommendations a day — 2021, 블로그
• Evolving Reddit's ML Model Deployment and Serving Architecture — 2021, 블로그
• ML Ranking Platform - Dynamic Pipeline Generator — 2022, 블로그
• From Service to Platform: A Ranking System in Go — 2022, 블로그
• Seeing the forest in the trees — 2023, 블로그
• Evolving Reddit's Feed Architecture — 2023, 블로그
• Rewriting Home Feed on Android & iOS — 2024, 블로그
• Instrumenting Home Feed on Android & iOS — 2024, 블로그
• An In-Depth Look at the Notifications Recommender System — 2025, 블로그
• Reddit's Home Feed on GPU — 2025, 블로그
• Choosing a vector database for ANN search at Reddit — 2025, 블로그
• Breaking Through the Noise: A Hybrid ML and LLM Framework — 2025, 블로그
• From Proxy to Proxyless: Removing Envoy from Reddit's Feed Serving Path — 2026, 블로그
• SnooRec: A Shared Retrieval Foundation — 2026, 블로그
• Contextual Popularity Trending Content Detection (COPTER v1) — 2026, 블로그
• How Reddit Uses Causal ML to Personalise Notification Volume — 2026, 블로그

광고 엔지니어링 블로그 (r/RedditEng)

• First Pass Ranker and Ad Retrieval — 2023, 블로그
• Deep Neural Network Model to Predict CTR for Ads — 2023, 블로그
• Why do we need content understanding in Ads? — 2024, 블로그
• Introducing a Global Retrieval Ranking Model in the Ads Funnel — 2024, 블로그
• Scaling Ads Pacing from Singleton to Sharded — 2024, 블로그
• Product Candidate Generation for Reddit Dynamic Product Ads — 2024, 블로그
• Adding Exploration in Ads Retrieval Ranking — 2025, 블로그
• Contextual Relevance of Ads @ Reddit — 2026, 블로그

공개 소스코드

• reddit-archive/reddit — 2008~2017, 코드. 본문 인용의 기준 커밋은 753b174(2017-10-14, 아카이브 직전 HEAD)다. 본문은 최초 커밋 4778b17e(2008), confidence 도입 bf9f43cc(2009)와 수정 68a06c56(2011), Hot 연속식 50d35de0(2014), Controversial 식 6ced69c7·95be3639(2014), Q&A 정렬 62db2373(2015), /explore 추가 87aa75df(2013)도 인용했다.
• github.com/reddit — 2026-11-01 조회, 조직 저장소 목록

r/changelog, r/blog, 옛 공식 블로그 (Wayback 사본)

• reddit goes open source — 2008, 블로그
• reddit's new comment sorting system — 2009, 블로그
• An update on the state of the reddit/reddit and reddit/reddit-mobile repositories — 2017, 공지
• What we think about when we think about ranking — 2017, 공지
• Keeping the home feed fresh — 2017, 공지
• Best is the new hotness — 2018, 공지
• Evolving the Best Sort for Reddit’s Home Feed — 2021, 블로그

Help Center (support.reddithelp.com, business.reddithelp.com)

• Reddit’s Approach to Content Recommendations — 2026(2024-02-06 작성, 2026-10-28 수정), 도움말. DSA 정보 페이지가 'Other Information' 목록에서 연결한 문서다.
• What are home feed recommendations? — 2026(2021-06-15 작성, 2026-10-05 수정), 도움말
• Changelog - April 2, 2026 — 2026, 변경 이력. r/all 폐지
• Changelog - August 12, 2026 — 2026, 변경 이력. X 아이콘 실험
• Changelog - September 10, 2026 — 2026, 변경 이력. For You·Following 재실험, 인증 미완료 계정 추천 제외
• Changelog - October 8, 2026 — 2026, 변경 이력. swiping·sorting 실험, 피드 trending 라벨 실험
• Changelog - March 6, 2025 — 2025, 변경 이력
• How do I turn off trending notifications? — 2026, 도움말
• Managing your Location Customization setting — 2026, 도움말
• How Reddit Uses Location Data — 2026, 도움말
• What filters and sorts are available? — 2026, 도움말. 검색 정렬
• Why can't I see my post? — 2026, 도움말
• Full automoderator documentation — 2026, 도움말
• User Management - moderators and permissions — 2026, 도움말
• What is community muting? — 2026, 도움말
• What are upvotes and downvotes? — 2026, 도움말
• What is incognito and how does it work? — 2026, 도움말
• Control the ads you see on Reddit — 2026, 도움말
• Digital Services Act (DSA) Information for EU users — 2026, 도움말
• Why am I experiencing changes to the app or desktop site? — 2026, 도움말
• Translations for feeds, posts, and comments — 2026, 도움말
• How much do Reddit Ads cost? — 날짜 없음(2026-11-01 열람), 광고주 도움말
• Max campaigns — 날짜 없음(2026-11-01 열람), 광고주 도움말

Reddit 뉴스룸 (redditinc.com)

• Explore More Communities with Reddit’s New Feed Updates — 2026, 발표
• Now in beta: Max campaigns — 2026, 발표
• Performance unlocked: Reddit Max campaigns are now available to all advertisers — 2026, 발표
• Introducing Reddit Answers — 2024(2026-05-26 갱신), 발표

규제 제출 문서 (SEC EDGAR)

• Form S-1 — 2024, 규제 문서
• Form 10-K FY2024 — 2025, 규제 문서
• Form 10-K FY2025 — 2026, 규제 문서
• Form 10-Q Q3 2026 — 2026, 규제 문서
• 8-K Ex.99.2 Q3 2024 주주서한 — 2024, 규제 문서
• 8-K Ex.99.2 Q4 2024 주주서한 — 2025, 규제 문서
• 8-K Ex.99.2 Q3 2025 주주서한 — 2025, 규제 문서
• 8-K Ex.99.2 Q4 2025 주주서한 — 2026, 규제 문서
• 8-K Ex.99.2 Q2 2026 주주서한 — 2026, 규제 문서
• 8-K Ex.99.2 Q3 2026 주주서한 — 2026, 규제 문서

EU 규제

• Commission designates ChatGPT, Reddit and Roblox under the Digital Services Act — 2026, 보도자료
• List of designated VLOPs and VLOSEs — 2026-10-28 갱신, 지정 목록

발표

• Reddit 아키텍처의 변천 (QCon San Francisco 2017, Neil Williams) — 2017, 발표 전사본
• Platform First: Scaling Recommendation and Personalization at Reddit (TWIMLcon 2022) — 2022, 발표 초록
• Learning to Rank at Reddit (Berlin Buzzwords 2024) — 2024, 발표 초록. 슬라이드
• Current 2025 New Orleans sessions — 2025, 발표 초록. Signals-Joiner와 REV2

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