'1위' 네이버 '사용자 인터랙션 강화' PC버전 검색 개편
카카오 합병 앞둔 다음, 모바일 검색 사용성 개선 포문
[ 김민성 기자 ] 1일 국내 검색 시장 1위를 달리고 있는 포털 네이버가 PC버전 통합 검색을 대대적으로 개편했다. 사용자 인터랙션(Interaction)을 더욱 강화하는데 초점을 맞췄다. 모바일을 아우르는 차세대 검색엔진 구축 프로젝트까지 염두해 둔 서비스 업그레이드라는 게 회사 측 설명이다.
오는 10월 카카오와 합병을 앞둔 경쟁업체 다음커뮤니케이션(다음)도 최근 모바일 검색 사용자 경험(UX)을 대폭 개편했다. 국내 검색 시장 2위를 지켜오던 다음은 최근 구글 모바일 검색에 차즘 점유율을 내주면서 2위 위상이 흔들리는 상황이다.
이를 의식한 듯 다음카카오의 새로운 수장, 김범수 카카오 의장은 최근 다음 경영진에 "검색 점유율부터 되찾아야한다"는 주문을 한 것으로 알려졌다. 다음카카오가 네이버와 제대로 맞서기 위해서는 무엇보다 검색 분야의 경쟁력을 되찾아야한다는 뜻이다. 검색 서비스가 포털 이용자-사업자 양 진영의 최대 '킬러 콘텐츠'라는 점에서 양사의 '검색 전쟁'은 여전히 현재진행형이다.
네이버는 우선 통합검색 알고리즘 개선을 통해 사용자 인터랙션 강화에 나섰다. 기존 서비스 묶음 단위로 검색결과를 나열해 제공하는 단방향 문답형에서 벗어나 사용자 인터랙션을 위한 다양한 알고리듬을 반영했다. 문답형의 정보 이외에도 이용자와 묻고 답하는 대화형 방식으로 해당 키워드와 연관된 정보를 추천 및 제공한다.
이를 위해 네이버는 '상세 지식 및 관련 지식 제공(Refinement)', '중의성 해결(Disambiguation)', '의사결정가이드(Decision Assistance)', '세렌디피티(Serendipitous Recommendation)', '질의응답(Question Answering)' 등의 새로운 알고리듬을 반영했다.
예를 들어 과거에는 '명량 관객수'라는 키워드를 입력하면 그와 관련된 웹문서, 블로그, 카페, 지식iN 등의 다양한 출처의 문서를 이용자 검색 선호도에 맞게 단순히 나열해 보여줬다.
개편된 통합검색은 '질의응답(Question Answering)' 방식이다. 영화진흥위원회가 제공하는 정답 정보를 즉답 형태로 제공하는 것뿐만 아니라 일상에서 지인과의 실제 대화에서 나올법한 질문들을 통계적으로 추출해 출연 배우, 영화 정보 등의 연관 정보까지 나열한다.
이는 네이버가 최초 검색 이후 두 클릭 이상의 검색 행동을 예측하는 'NCKP(Naver Contextual Knowledge Plus)' 및 지난해 초 적용한 'NCR-Mash up' 알고리즘을 적용한 결과다. 복잡한 DB 간의 관계에 대한 답변을 추출한 뒤 이용자가 원하는 정답을 제공할 수 있는 수준까지 검색 기술이 고도화하는 과정이다.
검색어에 '위치'와 '시간' 개념을 더한 데이터 분석 기술인 LTPS(Localized-Temporal Personalization System)도 반영됐다. 지역 맛집 등을 시간대에 따라 검색할 때 유용하다. 지난해 모바일 검색 알고리즘에 적용된 뒤 이번에 PC 버전에도 관심을 갖고 있는 주제 등을 추천하기 시작했다.
네이버는 이 같은 알고리즘 잘 반영될 수 있도록 검색 결과 화면도 변경했다. 실시간급상승검색어 등 인기검색어가 제공되던 검색결과 우측 영역에 단순 검색어 통계보다 이용자가 검색한 의도를 예측한다. 예를 들어 가수 '아이유' 검색 시 기존에는 우측 영역에 인기검색어가 노출됐으나, 개선 이후에는 최근 와이드 스크린 사용성이 많아지는 추세에 맞게 이미지, 동영상 등 멀티미디어 콘텐츠 등을 활용한 부가 정보가 제공된다.
네이버는 PC버전에 이어 모바일 통합검색 개편도 조만간 선보일 방침이다.
다음은 최근 모바일 검색 개편에서 작은 스마트폰 화면에서도 모든 검색 결과를 명확하게 확인할 수 있도록 영역별 가독성을 높였다.
핵심 정보만 '더 빠르게 더 정확하게' 보여주는 방식이다. 인물, 뉴스, 이미지 등 각 영역의 구분선을 강조, 검색 결과 중 현재 어느 영역을 보고 있는지 쉽게 알 수 있다. 검색창 주변 정보 배치도 달라졌다. 사용성이 낮은 기능은 없애고, 검색값 관련 메뉴들을 하단에 배열했다.
또 반응형 웹 기술을 적용, 영역의 크기에 맞춰 제목이나 본문, 출처 등의 문서 요약 정보 분량이 바뀐다. 모바일 기기의 가로·세로 모드에 따라 최적화된 검색 결과를 볼 수 있는게 장점이다.
최근 다음은 실시간 방송 음악 정보 및 다시듣기 서비스 '방금그곡', 이용자 질문에 답을 주는 즉답 검색 '바로이거' 등 신규 서비스를 잇따라 출시했다. 이미지 검색도 개편하는 등 전반적인 검색 서비스 개선에 힘을 쏟고 있다.
◆ 알고리즘 용어 설명
○ 상세 지식 및 관련 지식 제공(Refinement) : 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) : 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): 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): 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) : 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.
한경닷컴 김민성 기자 mean@hankyung.com @mean_Ray
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