네이버 ‘지역검색’, 테마별 코스 추천 모델 알고리즘 적용

네이버㈜는 여행과 관련해 검색 빈도가 높은 ‘코스 추천’ 정보까지 자동추출해 검색 결과로 제공하는 ‘지역 검색’을 선보인다고 5일 밝혔다.

네이버는 지난 6월 블로그, 카페, 지식iN 등 각종 문서에 흩어져있던 지역 관련 정보를 자동으로 추출해, 모바일서 검색 의도에 맞는 정보 및 관심사를 ‘가이드북’ 형태로 추천해 주는 ‘지역 검색’을 선보인 바 있다. 현재는 사용자 만족도 증가 속에 전국의 지역 명소 2천여 곳이 가이드북 형태의 검색 결과로 제공되고 있다.

네이버 측은 ‘지역 검색’ 오픈 전후의 성과를 주간 단위로 분석한 결과, 모바일 검색창에 1차로 적용된 지역 관련 키워드의 수가 기존보다 36% 가량 상승했으며, 클릭률이 30% 가량 상승했다. 또한, 사용자의 검색 의도 분석을 통해 ‘인기 테마’, ‘가볼만한곳’, ‘맛집’ 등과 같은 추천 정보 제공으로 인해 정보탐색시간은 오히려 34% 가량 낮아져, 좁은 모바일 화면에서의 검색 편의성을 더욱 높인 것으로 분석됐다.

이에 네이버는 이용자들의 지역 관련한 질의의 주요 관심사인 ‘가볼만한곳’과 ‘여행 코스’에 대한 정보 제공 방식을 더욱 정교화해, 이용자들이 각종 문서에 올린 여행 코스를 자동으로 추출한 뒤 여행자의 상황에 따른‘코스 추천’ 정보까지 모바일에 최적화시켜 제공하게 됐다.

예를 들어, 모바일 검색창에 ‘강원도여행 코스’라는 키워드 입력 시 다른 이용자들이 작성한 각종 콘텐츠에서 추출한 가볼만한 명소와 맛집으로 짜여진 여행 코스 정보가 ‘아이와함께’, ‘역사여행’, ‘여자끼리’ 등과 같이 여행자의 상황을 고려한 테마별로 묶여 한눈에 보기 쉽게 제공된다.

이를 위해 네이버는 이용자가 블로그, 카페, 지식iN 등 각종 문서에서 작성한 콘텐츠의 글쓰기 패턴을 분석해 코스를 추출하고, 해당 코스가 담긴 문서의 문맥(Context)을 분석해 코스의 테마를 추출해 주제별로 묶은 뒤, 대표성-계절성-선호도-다양성 등의 요소로 코스 랭킹을 반영한 ‘테마별 코스 추천 모델’ 알고리즘을 적용했다.

네이버의 최지훈 지역검색TF장은 “여행 가이드북 형태의 ‘지역 검색’을 선보인 이후 관련 질의어가 증가하고, 클릭도 많이 늘어났으며, 탐색 시간이 줄어드는 등 이용자 편의성이 증대됐다”며, “지역 검색에서 이용자들의 주요 관심사인 여행 관련 질의 중 ‘코스’ 관련 질의가 20%를 차지할 정도로 질의 빈도가 높아, 이를 더욱 정교화해 여행 상황에 맞는 ‘코스 추천’ 정보를 제공하게 됐다”고 밝혔다.

벤처스퀘어 에디터팀 editor@venturesquare.net


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