AI 검색 시대, 가장 사람에 가까운 검색 경험으로 진화하는 네이버
네이버 검색은 다양한 업데이트를 통해 사용자 경험에 의한 검색 품질을 개선하고 있습니다. 이번 블로그에서는 네이버 검색의 주요 검색 업데이트를 통하여 생성형 AI 검색 시대를 준비하는 네이버의 검색 방향과 철학을 살펴보겠습니다.
사용자 경험에 집중하는 네이버 검색
Search Update with Naver AI
- 2019년 10월 22일 네이버 웹마스터 도구를 서치어드바이저로 개편
- 2020년 03월 19일 네이버 서치어드바이저의 사이트 등록 환경 개편
- 2020년 06월 23일 네이버 서치어드바이저의 새로운 통계시스템 도입
- 2020년 07월 22일 네이버 서치어드바이저의 검색 리포트 통계 기능 활용 가이드
- 2020년 10월 14일 네이버 수집 API 현황 리포트를 소개
- 2020년 11월 04일 사이트 연관 채널에 대한 수동 업데이트를 자동 수집 환경으로 개선
- 2021년 04월 08일 네이버 검색결과 지식스니펫 확대
- 2021년 05월 11일 네이버 한국어 초거대 AI 언어모델 발표
- 2021년 05월 20일 네이버 검색 랭킹 알고리즘 BERT 도입
- 2021년 06월 16일 네이버 서치어드바이저의 통계 구간(기간) 개편
- 2021년 06월 25일 네이버 이미지 검색 개편: 렌즈로 찍고 더 편하게 쇼핑
- 2021년 07월 21일 네이버 뉴스 검색 추천 알고리즘 공개
- 2021년 10월 07일 네이버 검색 결과에서 다양한 주제별 결과 스마트블록 공개
- 2022년 03월 23일 네이버 PC 검색 결과에 ‘스마트렌즈’ 반영
- 2022년 04월 28일 네이버 이미지 검색 개편: 스마트렌즈의 새로운 검색 방법
- 2022년 06월 02일 질문한 정보를 자동 추출하는 FAQ블록 노출 확대
- 2022년 06월 14일 찾는 사람들의 검색 이야기, <채널 써치>를 시작
- 2022년 06월 23일 네이버 쇼핑 검색 랭킹 개선
- 2022년 07월 07일 네이버 웹검색의 구조화된 데이터 도입
- 2022년 08월 26일 네이버 검색 결과 출처 단위로 문서들을 묶어 검색 결과에 제공
- 2022년 09월 29일 네이버 랭킹 시그널 “Aurora 프로젝트” 공개
- 2023년 02월 03일 네이버 생성형 AI 검색 “서치 GPT” 연내 도입 발표
- 2023년 05월 27일 Search Design System(SDS), UX/UI 검색 개편
서치어드바이저
네이버는 서치어드바이저로 통합 개편하였습니다. 서치어드바이저는 웹사이트 운영자들에게 사이트 등록, 수집 API, 검색 리포트 등의 다양한 기능을 제공하여 사이트의 검색 노출과 트래픽을 증대시킬 수 있도록 돕고 있습니다. 서치어드바이저의 도입으로 네이버는 웹사이트 운영자들과의 소통을 강화하고, 검색 품질을 향상하기 위한 다양한 데이터와 가이드를 업데이트하였습니다.
Aurora 프로젝트 “네이버 랭킹 시그널”
네이버 AI 기술의 집약체로 볼 수 있는 AURORA(AI-based Universal Robust Ranking & Answering) 프로젝트를 공개하였습니다. 검색 품질을 향상하기 위해 문맥의 이해를 높이는 딥러닝(Deep Learn ing) 기반 매칭 방법론과 다양한 사용자 질의 의도에 최적화된 검색 결과를 찾아내는 기계학습(Machine Learning) 의 보완이 지속되고 있습니다. 서울대학교 황승원 교수님 연구실과 성균관대학교 이종욱 교수님 연구실과의 공동 프로젝트를 통해 자연어 처리, 문서 간 서로 다른 형태의 표현의 이해도를 높이는데 집중하였습니다. 사용자의 검색 질의는 점점 더 다양해지고 있고 한국어 특유의 ‘아’ 다르고 ‘어’ 다른 검색 의도의 미묘한 차이, 검색 결과에 대한 높아진 사용자의 눈높이를 맞추기 위한 네이버의 실험은 아직 진행 단계라고 할 수 있습니다.
지식 스니펫
네이버는 검색 결과에 지식스니펫을 확대하였습니다. 지식스니펫은 사용자의 질의 정보를 보다 구체화시켜 보여주는 기능으로, 검색 결과 상단에 노출됩니다. 지식스니펫은 네이버의 방대한 데이터베이스와 AI 기술을 접목하여 생성됩니다. 지식스니펫의 확대로 네이버는 사용자의 검색 편의성과 만족도를 높였으며, 다양한 분야의 지식을 확대 제공하였습니다.
한국어 초거대 언어모델(LLM), BERT 알고리즘
네이버는 한국어 초거대 AI 언어모델과 BERT(버트) 알고리즘을 발표하고 도입하였습니다. 한국어 초거대 AI 언어모델은 까다로운 한국어 자연어 처리를 위한 기술로, 수백억 개의 단어를 학습하여 다양한 자연어 처리 작업에 적용할 수 있습니다. BERT 알고리즘은 문맥을 고려한 양방향 인코더 모델로, 검색 랭킹에 영향을 미치는 요소들을 분석하고 가중치를 부여합니다. 이러한 기술의 도입으로 네이버는 ‘아’ 다르고 ‘어’ 다른 한국어 검색의 정확도와 신뢰도를 높였으며, 사용자의 검색 의도에 부응하는 검색 결과를 제공하고 있습니다.
스마트렌즈
네이버는 이미지 검색과 스마트렌즈 기능을 개편하였습니다. 이미지 검색은 사용자가 원하는 이미지를 찾기 위한 기능으로, 이미지 만으로 상품 정보나 유사 이미지 등을 추출 제공합니다. 스마트렌즈는 사용자가 카메라로 찍은 이미지를 분석하여 관련 정보나 추천 상품 등을 보여주는 기능입니다. 이미지 검색과 스마트렌즈의 개편으로 네이버는 사용자의 시각적인 요구와 쇼핑 행동에 부합하는 서비스를 제공하였습니다.
뉴스 추천 알고리즘 공개
네이버는 뉴스 검색 추천 알고리즘과 다양한 주제별 결과 스마트블록을 공개하였습니다. 뉴스 검색 추천 알고리즘은 사용자가 관심있는 뉴스 주제와 출처를 파악하여 맞춤형 뉴스를 제공하는 기능입니다. 스마트블록은 사용자가 입력한 키워드와 관련된 다양한 주제별 결과를 한눈에 볼 수 있도록 구성된 모듈입니다. 이러한 기능들의 공개로 네이버는 사용자의 다양한 정보 요구와 취향에 맞게 최적화된 검색 결과를 제공하였습니다.
FAQ 블록 확대와 채널써치 론칭
네이버는 FAQ블록을 확대하였습니다. FAQ블록은 사용자가 질문한 정보를 자동으로 추출하여 답변하는 기능으로, 공식 사이트나 커뮤니티 등에서 데이터를 수집합니다. 또한 검색 이야기를 보여주는 매거진 채널써치를 시작하였습니다. 이러한 네이버 검색 개편으로 사용자는 원하는 정보를 빠르고 탐색할 수 있게 되었습니다.
구조화된 데이터 도입
네이버는 쇼핑 검색 랭킹과 웹검색의 구조화된 데이터 도입을 발표하였습니다. 쇼핑 검색 랭킹은 사용자가 원하는 상품을 찾기 위한 기준으로, 상품 정보와 리뷰 등을 종합적으로 고려하여 순위를 결정합니다. 웹검색의 구조화된 데이터 도입은 웹사이트 운영자들이 사이트에 메타 데이터를 추가할 수 있도록 하는 기능으로, 검색 결과에 보다 정확하고 유용한 정보를 제공합니다. 이러한 도입으로 네이버는 사용자의 쇼핑 검색 경험을 향상했습니다.
네이버 AiSearch Update
5월 27일 네이버 검색은 사용자의 검색 의도를 더 잘 파악하고, 다양한 도구를 제공하여 효율적인 정보 탐색을 돕기 위해 다음과 같은 검색 업데이트를 발표하였습니다.
- Search Window
검색창은 네이버를 상징하는 전통의 녹색 윈도의 아이덴티티를 유지하면서도 입체적이고 유연한 형태로 변화하였습니다. 또한 인텐트 내비게이션과 추천 검색어를 통해 사용자가 원하는 결과에 빠르게 접근할 수 있도록 하였습니다.
- Search Feed
출처: 네이버 검색 블로그
검색 결과 하단에는 서치피드(Search Feed)라는 새로운 탐색 흐름을 제공하여, 관심사를 발견하고 탐색할 수 있는 경험을 제공합니다. AI 기술로 검색 사용자의 의도와 추가 탐색 의도를 파악하여 연속 스크롤 방식과 피드형 배치로 콘텐츠를 추천합니다.
UI Optimization
콘텐츠 유형별 인터페이스를 최적화하여 정보를 직관적으로 인지하고 쉽게 탐색할 수 있도록 지원합니다. 예를 들어, UGC 스마트블록의 템플릿은 각 콘텐츠 성격에 따라 이미지가 메인인 그리드뷰 형태나 텍스트를 우선하는 미리 보기 스니펫을 적용하였습니다. 또한 미디어 콘텐츠가 강조되어야 하는 경우에는 이미지/영상 컴포넌트를 크게 강조하고 문서 자동 재생 기술을 접목하였습니다.
- Search Design System(SDS)
서치 디자인 시스템이라는 검색 결과 프로덕트를 만들기 위한 공통의 언어와 프로세스를 구축하였습니다. 사용자에게 일관성 있는 검색 경험을 제공하고, 제공자는 예측 가능한 구조를 통해 높은 효율성과 유연성을 확보할 수 있습니다.
- AI 추천부터 생성형 AI 검색까지
네이버 검색의 UX/UI 개편은 인공지능을 기반으로 한 새로운 검색 패러다임의 변화를 반영한 것입니다. 사용자가 궁금하고 관심 있는 결과를 AI가 추천해 주는 것뿐만 아니라, 생성형 AI로 2-3개의 의도가 혼합된 롱테일성 쿼리에도 새로운 검색 결과를 생성해서 사용자의 목적에 더욱 부합한 맞춤형 경험을 제공할 예정입니다. 네이버는 사용자 중심의 정보 검색엔진으로서 정보를 탐색하고 발견하는 과정을 한 단계 진화시키고 개선된 사용성을 제공하기 위해 노력하고 있습니다.
요약
네이버 검색의 업데이트 내역을 살펴보았습니다. 네이버 검색은 지속적인 연구와 개발을 통해 사람을 닮은 사람에 의한 사람 중심의 검색 서비스를 제공하기 위해 노력하고 있습니다. 앞으로도 네이버 검색은 AI 기반의 검색 기술과 빅 데이터를 활용하여 검색 품질과 사용자 경험에 집중하는 노력을 보여줄 것으로 기대합니다.
