넷플릭스와 달리 국내 OTT들의 콘텐츠 큐레이션은 추천 시스템의 작동 범위가 적다. 넷플릭스의 앱 화면은 고객마다 개인화되어 모두 다르게 제공된다. 하지만 국내 OTT들의 앱 화면은 90%가 모두 동일하게 제공된다. 이 차이는 기술의 우위력 차이이기도 하지만 플랫폼 철학이 다르기 때문이다. 

국내 OTT 1,2위인 웨이브, 티빙은 넷플릭스 보다 콘텐츠의 양이 3~4배 많다. 매주 쏟아지는 방송 콘텐츠의 수가 20여 편이 넘는다. 국내 OTT들은 신작 위주의 큐레이션에 집중한다. 반면에 넷플릭스는 오리지널 콘텐츠에 비해 압도적으로 많은 구작 콘텐츠의 시청을 유도하는데 기술을 집중한다.

넷플릭스 추천 엔진은 구독자가 앱을 여는 순간 몇 초 안에 매력적인 콘텐츠를 찾도록 도와주어 다른 OTT로 이탈하는 것을 방지하기 위해서 존재한다. 이를 넷플릭스는 “90초의 승부”로 정의한다. 넷플릭스는 구독자의 동영상 선택의 80%가 추천에서 발생한다고 주장한다. 만일 추천 엔진이 없었다면 고객이 이탈하여 매년 10억 달러의 손실을 입을 수 있다고 평가한다.
 2010년부터 고도화된 넷플릭스 추천 기술은 최초에는 수작업으로 코딩되었다. 하지만 현재는 2억 명이 넘는 전 세계 구독자 프로필과 5천여 편의 콘텐츠마다 수백 개의 속성을 메타데이터로 입력하여 이를 AI 및 머신러닝(ML) 기반 시스템으로 자동화되어 각기 다른 개인화 화면으로 전송된다. 

반면에 국내 OTT들은 콘텐츠 관리 시스템(CMS)에 수작업 또는 반자동 작업으로 입력된 신작 목록, 랭킹 데이터, 콘텐츠 장르 기반 추천, 고객 데이터 기반 추천 목록들이 복합 제공된다. 큐레이션 목록 들의 일부만이 이용자의 시청 기록을 분석한 추천 리스트들이다. 넷플릭스의 추천 기술을 '100'으로 놓고 국내 OTT들의 수준을 비교한다면 ‘50’ 이하로 평가될 수밖에 없다.

가끔 보는 것만으로도 스트레스가 해소되는 영상들이 있다. 심지어 유튜브에서는 '스트레스 해소 영상'이라고 검색하면 다양한 영상이 검색된다. 불멍 물멍 같은 영상도 있지만, 커다란 죽순을 자른다거나 핸드폰 필름을 완벽하게 붙인다거나 팩을 깔끔하게 떼며 피지도 같이 딸려나온다거나 정확하게 물건의 프린트를 찍어낸다거나 하는 영상은 반복적으로 재생되며 왠지 모를 쾌감을 준다. 

 그중 스트레스가 가장 뻥 뚫리는 영상은, 말 그대로 뻥 뚫어주는 영상 아닐까. '하수구의 채널'은 배관공이 운영하는 채널이다. 이 채널은 다양한 하수구를 뚫는 영상을 보여주는데, 뻥 뚫릴 때마다 묘하게 쾌감이 있다. 하수구가 막히는 가장 큰 원은은 무엇일까? 영상을 보면, 다양한 실용적 팁도 얻을 수 있다.