1일 네이버는 “차세대 검색엔진 구축 프로젝트의 일환으로, PC버전의 통합검색을 사용자 인터랙션(Interaction)을 더욱 강화했다”며 검색 개편 알렸다.
네이버는 “이번 통합검색 알고리듬 개선의 핵심은 ‘사용자 인터랙션 강화’로, 기존 검색이 단방향의 문답형 방식이라면, 이번 개편에서 네이버는 사용자 인터랙션을 위한 다양한 알고리듬을 반영함으로써 문답형의 정보 이외에도 이용자와 묻고 답하는 대화형 방식으로 해당 키워드와 연관된 정보를 추천 및 제공한다”고 강조했다.
이를 위해 네이버는 검색 사용자와의 인터랙션을 강화하고자 △‘상세 지식 및 관련 지식 제공(Refinement)’, △‘중의성 해결(Disambiguation)’, △‘의사결정가이드(Decision Assistance)’, △‘세렌디피티(Serendipitous Recommendation)’, △‘질의응답(Question Answering)’ 등의 새로운 알고리듬을 반영했다.
또한 네이버는 이번 검색개편에 대해 “기존의 서비스 묶음 단위로 검색결과를 나열해 제공하는 문답형 방식에서 나아가, 이용자가 입력한 키워드와 연관된 유용한 정보들로 이용자와 대화하기 시작한 것”이라고 밝혔다.
예를 들어 ‘명량 관객수’를 검색하면 검색 값만을 나열하는 방식이 아니라 ‘일상에서 지인과의 실제 대화에서 나올법한 질문들을 통계적으로 추출’해 출연 배우, 영화 정보 등의 연관 정보까지 전달하겠다는 구상이다.
네이버는 “사용자 인터랙션을 강화한 알고리듬이 더욱 잘 반영될 수 있는 방식으로 검색 결과 화면도 대폭 변경했다”고 밝혔다.
기존에는 검색결과 우측 영역에 실시간급상승검색어 등 인기검색어 관련 서비스를 나열했지만, 이번 개편으로 실시간급상승 검색어 등은 아래 순위로 밀려났다. 이에 대해 네이버는 “단순 검색어 통계보다 이용자 검색 의도에 더욱 충실한 방식으로 변경했다”고 강조했다. 예로 ‘아이유’ 검색 시 과거 우측 영역에 인기검색어가 노출됐으나, 개선 이후에는 동영상 등 멀티미디어 콘텐츠 등을 활용한 부가 정보가 제공된다는 말이다.
네이버가 반영한 새로운 알고리듬
‘상세 지식 및 관련 지식 제공(Refinement)’이란 사용자가 최초 검색 이후 다음에 찾게 될 내용을 통계적으로 분석해 예측하는 것으로, 여기에는 동일한 검색 의도를 갖고 있을 것으로 보이는 검색 이용자들의 활동을 분석하는 ‘NCKP(Naver Contextual Knowledge Plus)’ 기술을 활용했다. 쉽게 말해 두 클릭 이상의 검색 이후 행동을 예측하는 것이다.
‘중의성 해결(Disambiguation)’이란 검색어의 중의적 의미가 존재할 경우 검색결과에 다양한 의미를 나열하기 위한 개념이다. 이는 기존 통합검색이 특정 키워드에 대한 중의적 의미가 포함될 경우 모든 답을 주려던 방식에서 탈피해, 지식백과, 뉴스 등 콘텐츠에서 설명하고 있는 내용이 키워드와 동일한지 판별해 선택적으로 노출하게 된다. ‘Entity Linking’ 기술을 활용하게 되며, 현재는 지식백과와 뉴스에 우선 적용됐으며, 향후 UGC로 영역을 확대할 예정이다.
‘의사결정가이드(Decision Assistance)’란 검색엔진이 즉답을 제공하는 대신 어떠한 선택을 위해 검색을 활용할 가능성이 높을 경우 지식iN, 사용자 검색어를 분석한 뒤 일종의 체크리스트를 제공하는 방식이다. 예로, 가전제품을 구매할 경우 검색 이용자들이 궁금해했던 ‘전력량’, ‘브랜드’ 등의 최초 검색 이후 찾게 되는 검색어를 패턴화해 체크리스트 형태로 제공하게 된다.
‘세렌디피티(Serendipitous Recommendation)’란 검색에 ‘위치’와 ‘시간’ 개념을 더한 데이터 분석 기술인 LTPS(Localized-Temporal Personalization System)을 활용해 현재 많은 사람들이 관심을 갖고 있는 주제 등을 추천해 주는 방식이다.
‘질의 응답(Question Answering)’은 네이버에 존재하는 방대한 문서와 DB로부터 정답 정보를 추출하여, 검색 의도가 비교적 명확한 경우 단답형의 검색 결과를 즉각 제공하는 방식을 취하는 방식이다. 이 밖에도 네이버는 지난해 초 적용한 NCR-Mash up’ 기술로 복잡한 DB 간의 관계에 대한 답변도 추출해 이용자가 원하는 정답을 제공한다.
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