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네이버 : NAVER

라이브검색 전환?

 

 

 

사실 이제는 모든 채널에 도배되어 있는 광고성 컨텐츠에 눈살이 찌푸려지기도 하지만 국내 대표 포털사이트라는 사실은 변함이 없다고 생각한다.

 

스마트 폰이 대중화 된 시점부터 PC 보다는 모바일 검색량이 늘어 모바일을 활용한 새로운 무언가를 하겠다고 발표한 네이버!

사실 추세를 따져보면 현재 어떤 검색어든간에 PC보다 모바일 검색량이 평균적으로 2.5배 이상은 된다고 한다.

 

 

네이버 직원의 말을 들어보면 한국시리즈를 예로 최근 네이버 모바일에서 벌어지는 검색요구의 성격을 설명했는데, 5일 동안의 검색량을 비교했더니 평일에 있었던 1차전 경기가 52만쿼리로 우승팀이 결정됐던 토요일 경기보다 월등하게 많았다는 것. 삼성과 두산의 한국시리즈 1차전 경기는 팽팽한 난타전으로 진행됐고, 결국 삼성의 극적인 역전승!!! 야구의 이런 역전승, 계속적으로 내용이 바뀌는 경기를 실시간으로 알고 싶어했기 때문에 모바일을 이용하여 검색해보는 유저가 많았다는 것을 알 수가 있다.

 

그렇다면 네이버가 발표한 라이브검색은 무엇인가? 

[피드백+콘텍스트+위드니스=라이브검색] 네이버 검색의 단계는 통합검색에서 지식검색으로 넘어갔다고 볼 수 있다. 지식에 대한 신뢰도, 진실성을 바탕으로 운영되었는데, 통합검색, 지식검색 이후 발표된 라이브검색은 신뢰도, 진실성에 피드백, 콘텍스트, 위드니스가 더해진다.

 

 

기존의 클릭정보 외에 사용자의 반응을 측정하여 더 많은, 더 다양한 정보를 접할 수 있을 것이라 기대된다.

SNS의 좋아요, 댓글, 공유 등 사용자가 직접 의도한 정보를 반영하는 것을 피드백이라고 하는데 검색결과를 사용자가 받았을 때 만족도를 판단하는 기준이 될것이라 판단된다. 단순히 클릭을 했다고 해서 사용자의 만족도가 높다고 할 수 없는 것이 라이브 피드백을 도입한 배경이라 할 수 있을 것이다.

콘텍스트는 모바일 시대 사용자의 검색환경이 역동적으로 변화하는데 장소, 시간, 날씨 등 사용자의 현재 상황과 맥락을 고려하는 검색이라 할 수 있다. 똑같은 지역에서 맛집을 검색해도 점심과 저녁에 나오는 식당이 달라지는 것이 콘텍스트의 목적이자 목표이다.

위드니스는 관심도가 유사한 사용자 네트워크 정보를 활용하는 방법으로 관심도 뿐 아니라 지역, 연령, 성별 등으로 연결된 사용자들을 묶는다. 사용자들을 묶는 방법은 동일한 문서를 본 사용자들은 비슷한 관심사를 가지고 있다는 추정하에 묶는다고 보면된다.

 

네이버는 이러한 라이브검색을 위해서 BREW(Burest, Real-time, Event-Wise, Search System)라는 새로운 시스템도 개발했다.

BREW는 대용량의 라이브 피드백, 콘텍스트, 위드니스 등의 정보를 실시간으로 수신하고 처리하여 검색반영하는 기술이라고 보면된다.

 

네이버는 이를 바탕으로 사용자들에게 라이브 쇼핑검색, 라이브 지식검색, 라이브 추천 등을 제공할 계획이라고 한다.

특히 이중 주목할 것은 라이브 위드검색!! 라이브 위드검색은 TNS(Topic Based Social Network Service)를 기반으로 관심사 그룹의 사용자들이 작성, 추천하는 생생한 정보와 토픽 제공을 기반으로 한다. 예를 들어 내가 가수 지드래곤을 검색했다고 하면 가장 상단에 위드수를 보여주고, 사람들이 지드래곤에 대해 얼마나 관심이 있는지를 수치로 나타낸다. 이어 포스트나 블로그 등 인기에디터의 최신 글, 폴라, 뉴스, 블로그, 포스트 등에서 인기를 끌고 있는 컨텐츠를 확인할 수 있는 것이다.

 

 

 

 

 

다양한 정보와 또 정확한 정보를 한눈에 볼 수있는 방향으로 바뀌면서 얼마나 편리해질지 기대되는 네이버 라이브검색

 

또 들리는 소문에 의하면 네이버의 검색결과는 현재 네이버 상에 올라가있는 컨텐츠 중심으로 노출되고 있지만 추후에는 구글과 마찬가지로 변화될것으로 예측하고있다. 기존의 네이버 채널의 컨텐츠들만 올라가있어 정확성이 떨어진다고 느꼈던 반면 이러한 변화가 추진될 경우 다양한 정보를 더욱 한눈에 볼 수 있을 것으로 생각된다.

 

 

※이미지,내용참조 [블로터_by채반석]

 

 

 

 

 

 

 

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