제목 : 네이버는 진화중이다.
2015년에 분명 향후 네이버의 검색방식은 변화한다고 예고를 해왔습니다.
과거의 방식보다는 새롭게 재탄생하겠다는 의지를 밝힌적이 있지요.
네이버의 가장 큰 문제점은 '검색의 불만족'입니다.
네이버를 기반으로 많은 홍보성글과 함께 마케팅회사들도 하루가 다르게 탄생했습니다.
이에 따라 네이버의 검색불만족도는 계속적으로 하락되고 있는 상태입니다.
광고컨텐츠가 많다는 것이 바로 검색만족도를 낮추는 주요원인중에 하나인 것이지요.
또한, 여담이지만 네이버 키워드광고로 유입되어야할 광고주가 외부마케팅업체로 넘어가서
네이버의 수익률하락 되는 부분도 내부적으로는 고민입니다.
즉, 네이버의 근본적인 목적은 바로 '검색만족도 개선' 입니다.
예전에는 퇴근후, 방과후에 컴퓨터책상앞에 앉아서 검색을 했다면
이제는 언제 어디서나 화장실에서 볼일보면서도 검색이 가능한 세상입니다.
네이버는 이에따라 검색만족도를 올리고 정확한 정보를 제공하고자 합니다.
이에따라 네이버는 수많은 변화를 예고하고 있고 실제로 조금씩 변화해나가고 있습니다.
누군가가 셀클럽에 써놨더군요. 평소에는 밤10시면 불이 대부분 꺼져있는데 요즘은 밤 10시가되어도 불이 다 켜져있다고...
네이버가 변화하기 시작했습니다.
이제 우리도 변화해야할 때가 아닌가 생각합니다.
<몇가지 카더라통신>
저도 개소리 한번 해보겠습니다. 개인주관적인 이야기이니 흘려들으시기 바랍니다.
1.
'총선이 끝나면 네이버가 정상화된다?'
- 저는 총선과 무관하며 총선이 끝나도 이 상황이 나아질거라는 생각은 안합니다.
말 그대로, 총선때문에 선거관리위원회와 인터넷자율정책기구가 함께 클린선거를 위해 몇가지 협약및 공동대응을 할뿐이지,
이게 마케팅에 미치는 영향은 미비하다고 봅니다. 또한, 지금의 통합검색,블로그,카페등과는 전혀 연관은 없다고 판단합니다.
2.
네이버는 Creator Rank System을 도입했습니다.
글을 쓰는(정보를 만들어내는) 생산자도 평가하겠다는 의도입니다.
최적화 블로그, 카페, 아이디등은 1년이내에 새롭게 개편될 가능성이 매우 큽니다.
3.
네이버는 '가두리검색'이라는 비난을 많이 받습니다.
기승전카페,블로그,지식인 이라는 것이지요.
네이버 알고리즘이 일부로 자사플랫폼을 우선시 한건 아니지만 우리나라 인터넷환경상
정보생산이 다른 사이트, 커뮤니티들에 비해 블로그,카페,지식인에서 생산되는게 많으니 어쩔수 없겠지요.
하지만, 정보검색의 품질향상을 위해 '기승전카페,블로그,지식인'은 통합검색에서 어떤형태로든 변화할 예정입니다.
4.
네이버는 온라인마케팅회사를 눈엣가시로 여기고 있습니다.
마케팅회사덕분에 검색의 질은 떨어지고 검색광고수익도 줄어버렸습니다.
이번에 대대적인 변화의 바람이 불때 마케팅회사도 같이 고사시켜버리겠다는 의도가 아닌가 생각됩니다.
일반인들은 최적화블로그이든, 최적화카페이든 큰 의미를 안두죠. 오로지 마케팅쪽 사람들만 민감할 뿐입니다.
만약 풀리는 시기를 예상한다면 총선이 아니라 '클릭키워드광고'가 개편되는 6월~7월이 아닐까 생각됩니다.
도움될만한 내용
2016년을 네이버 검색의 키워드는 ‘라이브’다.
라이브 검색은 사용자의 상황과 맥락을 고려해 더 적절한 콘텐츠를 추천하겠다는 네이버 검색 서비스의 새로운 방향성이다.
다음은 김광현 네이버 검색연구센터장의 일문일답!
Q> 네이버 검색에 대한 사용자의 불만은 상당하다.
검색의 결과가 항상 블로그-카페-지식인으로 수렴한다는 비판이다. ‘가두리양식장’이라는 비난도 덧붙는다.
A> 오해라고 생각합니다. 검색은 저희가 주도해서 이끌어갈 수 있는 서비스가 아니거든요.
검색결과를 사용자에게 줬을 때, 사용자들이 만족스럽지 않으면 네이버는 망합니다.
사용자의 요구와 의도를 파악하는 게 검색의 기본입니다.
사용자가 만족하지 못하는 내부 문서를 줄 이유가 없습니다.
지식iN, 블로그, 카페 게시글에 적합한 문서가 많았기 때문에 노출이 잘 됐다고 생각합니다
Q> C 랭크 시스템이란?
A>랭킹서비스와 콘텐츠의 퀄리티는 무척 밀접한 관계가 있습니다.
네이버는 정보를 제공하는 업체기 때문에 정보의 신뢰성이 중요합니다.
저희가 정보의 신뢰성을 평가하면서 내린 결론은, ‘평소에 좋은 정보를 생산하는 사람이 좋은 문서를 생산할 가능성이 크다’라는 겁니다.
PC 시대에는 문서 단위의 품질 평가나 신뢰도 평가가 있었다면, 모바일 시대에 와서는 좀 더 신뢰성 있는 정보를 위해 생산자에 대한
신뢰도 평가가 필요합니다.”
네이버 검색세미나(콜로키움)에서 나온 내용들!
◆라이브 검색(강인호 이사)
- 장소와 시간의 제약 없이 실시간으로 정보를 얻고자 하는 모바일 시대에서 이용자들의 의도를 파악해 그에 맞는 생생한 검색 결과를 제공하기 위한 기술.
- ▲좋아요, 댓글, 쇼핑 정보, 뮤직 플레이 등과 같은 사용자의 활동 정보를 피드백 정보로 활용하는 ‘라이브 피드백’ ▲사용자의 현재 상황을 잘 이해하는 ‘라이브 콘텍스트’ ▲ 관심사가 유사한 사용자 네트워크 정보를 활용하는 ‘라이브 위드니스’ 등을 활용해, 사용자 의도를 이해하고 유형화한 뒤, 사용자의 문맥에 적합한 검색 결과를 제공하는 방식.
◆시멘틱 태깅(정유진 리더)
- 질의와 문서에 사용된 단어들의 의미를 구분해 주는 기술로 사용자 검색 의도에 일치하는 문서들만 선별하여 제공하는 기술.
- 검색 의도가 섞여있는 수많은 질의들을 식별하기 위해서는 ‘의미 구분자’가 필요함.
- 시맨틱 태깅은 문맥 내 의미를 인식 및 분석해(시멘틱), 해당 단어에 정확한 의미 구분자(Entity ID)를 부착하는 기술. 원활한 시멘틱 태깅을 위해서는, ‘문맥(context)’으로 출현할 가능성이 높은 단서 확보가 관건.
- 네이버는 네이버가 구축한 방대한 DB를 바탕으로, 검색뿐만 아니라, 다양한 서비스에 시멘틱 태깅을 적용할 예정.
◆Context 기반의 개인화 추천(최재호 리더)
- 빅데이터 분석을 통해 사용자들의 다양한 context를 파악하여 맞춤형 추천 정보 제공
- 모바일이 PC와 다른 점은 ‘로그인’이 되어 있고, ‘항상’ 곁에 있으며, 이용자가 ‘어디’ 있는지 알 수 있음. 이를 바탕으로 사용자가 입력한 검색어와 보고 듣는 콘텐츠를 분석함으로써, 사용자의 ‘관심사'를 파악 가능
- 네이버는 모바일 검색 이용자들의 context(성별/세대, 관심사, 위치/시간)를 분석해 양질의 정보를 제공할 예정
◆Vision&Language 이미지/동영상과 텍스트의 만남(김상범 리더)
- 딥러닝 기반 비전-언어 통합기술을 바탕으로 사용자에게 이미지/동영상 데이터를 효과적으로 전달
- 네이버는 ▲유명인의 고화질 현장 이미지들을 이벤트별로 구성해, 타임라인 형태로 제공 ▲특정 음식점에 대한 데이터를 분석해, 해당 음식점을 가장 잘 나타내는 최적의 이미지를 추출해 제공 ▲한 상품과 유사한 스타일의 다른 상품을 편리하게 검색할 수 있는 기능 등을 제공할 예정
◆Understanding&Information(이현아 리더)
- 사용자의 마음을 들여다 보는 것처럼 질문의 의도를 잘 이해하고, 사용자의 context에 맞는 정보를 적절히 찾아줌으로써 좀 더 똑똑한 네이버로 진화
-사용자 질의를 구조·의미적으로 분석하여 검색 의도를 잘 파악하기 위한 NLU기술
- 정형화되어 있지 않은 빅데이터로부터 사용자가 궁금해하는 지식을 추출하는 IE 기술
◆네이버 인공지능 대화 시스템: LAON(서희철 리더)
- 사용자와 대화하듯이 검색결과를 제공하는 시스템으로 대화를 분석해, 사용자에게 적합하면서 간결한 검색결과 제공
- 네이버앱 내 음성 검색 시, 상대방과 묻고 답하는 대화방식으로 답변 제공
- 인물, 영화, 방송, 날씨 등의 카테고리에 선 적용할 예정
◆Feature-based Crawl for Mobile Web(원성재 리더)
- 모바일에서 좋은 콘텐츠를 찾기 위한 수집기술의 변화
- 모바일 시대가 되면서 발생한 새로운 문제들을 해결하기 위한 네이버 수집시스템의 정책과 수집방식에 변화
- 개선된 수집기술로 외부 생산자들의 좋은 콘텐츠가 네이버 검색에 더 잘 노출될 수 있도록 할 예정.
◆Context 엔진 CASE(강유훈 리더)
- Context/AI 기반의 신규 검색 서비스를 지원하는 시스템 기술
- 네이버는 대규모 텍스트, 이미지/동영상, 이용자 활동 등 방대한 로우(raw) 데이터 중에서, 콘텍스트를 보다 잘 추출하고 데이터를 보다 잘 이해하기 위해, ‘CASE’라는 대규모 실시간 데이터 처리 및 이해 기술을 개발
- 네이버는 CASE를 기반으로 이용자의 실시간 콘텍스트를 정확히 파악해 검색 결과를 제공할 예정
◆네이버 검색을 떠받치는 검색시스템: BREW(곽용재 이사)
- 하루 15억건의 질의를 받아 0.9초 안에 결과를 응답하는 국내 인터넷 서비스 중 최대의 트래픽을 처리하는 대규모 검색 시스템 기술
- 네이버는 라이브 검색에서 필요한 실시간 갱신을 대규모 데이터 기반의 검색 상에서 구현하기 위해 ‘BREW(Burst, Real-time, Event-Wise Search System)’라는 검색 시스템을 자체 개발함.
- 네이버는 이 기술을 통해서 대용량의 라이브한 피드백, 컨텍스트, 위드니스 등의 정보에 대해 실시간으로 ‘수신 저장 - 빅데이터 처리 - 검색 반영’ 절차를 수행하여 사용자들에게 생생한 품질의 검색서비스를 제공할 예정
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