검색에 개인화 추천 기법을 더하면?

검색은 웹 사이트에서 우리가 찾고자하는 자료나 문서, 이미지 등을 가장 빠르고 손쉽게 찾는 수단이지요.
그렇기 때문에 전문적인 검색 서비스를 제공하는 네이버, 다음, 구글 외에도 거의 모든 사이트에서 검색 기능을 제공합니다.

검색이라는 것은 입력된 '검색어'와 가장 잘 '매칭'되는 것을 찾아줍니다.
어떤 검색어를 사용하는가에 따라 검색 결과도 많이 달라지지요.

한 가지 예를 들어 보겠습니다.

요즘 '땅콩집'이 세간의 주목을 받고 있죠?
땅값이 너무나 비싼 서울경기 지역.
한 필지에 두 가구가 함께 집을 지음으로써 땅값을 반만 부담하게 되고, 설계비 부담도 반 띵.
결과적으로 집짓기 비용을 대폭 낮출 수 있다는 말이지요.

그렇다면... '땅콩집'에 대한 책을 한 번 찾아 볼까요?

인터넷 서점 예스24로 한 번 가 보겠습니다.

'땅콩집'으로 검색했더니 결과가 나오지 않네요.
분명히 땅콩집에 관한 책이 있는데...

도서 검색에서는 책의 제목이나 저자 이름을 중심으로 색인(Index)을 만드는데
책의 제목에는 '땅콩집'이라는 단어가 들어가 있지 않기 때문이겠지요.
(만약 책의 서문이나 목차까지 이용해서 색인을 만들었다면 검색이 될지도 모르겠지만...)

이럴 때, 가장 손쉬운 방법은 네이버나 다음에서 검색을 해 보는 방법일겁니다.
예를 들어, 네이버에서 다음과 같이 '땅콩집 책'이라고 검색을 해 봅니다.

'파워링크'라는 코너에 '땅콩집책'이라는 검색어와 광고 링크로 연결된 인터넷 서점을 알려주네요.
교보문고, 알라딘, 예스24.
각 링크를 클릭하면 '두 남자의 집짓기'라는 책 소개 페이지로 연결됩니다.
위의 경우에는 '땅콩집책'이라는 검색어와 '두 남자의 집짓기'라는 책이 미리 연결되어 있기 때문입니다.

파워링크뿐만 아니라 네이버의 카페, 블로그 검색 내용 등을 대략 살펴보니
땅콩집에 관한 책은 '두 남자의 집짓기'라는 책이 맞는 것 같습니다.
이렇게 해서, 가령 '예스24 땅콩집책' 링크를 클릭해서 예스24의 책 소개 페이지로 간 후, 사려고 했던 책을 사면 되겠네요.

교보문고와 알라딘 사이트에서는 '땅콩집'으로 검색하면 '두 남자의 집짓기'라는 책을 찾아줍니다.
교보문고와 알라딘의 경우, '두 남자의 집짓기'라는 책과 '땅콩집'이라는 검색어가 매칭 되도록
추가적인 색인을 등록한 것으로 생각됩니다. (아마도... 수작업?)

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위에서 제가 땅콩집에 관한 책을 찾아서 구매한 과정을 요약하면 다음과 같습니다.

1. 예스24
   '땅콩집'으로 검색 --> 검색결과 없음
2. 네이버
   '땅콩집책'으로 검색 --> 여러가지 검색결과 훑어보고...
                                     --> '예스24 땅공집책' 링크 클릭 --> 예스24의 '두 남자의 집짓기' 페이지로 이동
3. 예스24
   '두 남자의 집짓기' 구입


자... 그렇다면!
위와 같이 검색에서 구매에 이르는 과정 중에서 예스24 사이트에 남는 기록(Log)만 떼어서 살펴보면
'땅콩집'으로 검색한 사람이 '두 남자의 집짓기'라는 책을 구입한 것을 알 수 있습니다.
이것은 단어와 단어 또는 단어와 상품 사이의 언어적인 매칭이 아니라, 사용자의 클릭 스트림(Click Stream)을 통해서 알 수 있는 내용입니다.

처음부터 '두 남자의 집짓기'라는 책 제목을 정확히 알고 검색한 사람들도 많겠지만
위와 같이 '땅콩집'으로 검색하는 사람들도 꽤 많이 있겠지요?
(개중에는 책 제목을 한 번 들어보긴 했는데 입에서만 뱅뱅돌면서 가물가물한 사람도 있을테구요.)
결국, '땅콩집'이라는 단어와 '두 남자의 집짓기'라는 책 사이에는 서로 언어적인 매칭이 없음에도 불구하고
상당히 밀접한 관계가 있다고 볼 수 있을겁니다.

이와 같이 단어의 매칭만으로 봤을 때는 서로 연관성이 없더라도, 일련의 클릭 스트림 분석을 통해서 사용자의 검색 의도에 어느 정도 부합하는 상품이라면, 그리고 한 사람이 아닌 여러 사람에게서 이러한 패턴이 나타난다면 상당히 유용한 추천 수단이 될 수 있겠지요.

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아래의 예를 한 번 보겠습니다.
인터넷 서점 반디앤루니스에서 '땅콩집'으로 검색했을 때의 예 입니다.
(저희 회사의 개인화 추천 솔루션을 적용한 사이트입니다.)

'땅콩집'으로 검색했더니 '나무처럼 자라는 집'이 나왔습니다.
그리고, 오른쪽 하단 세로 영역에 "<땅콩집>을 검색한 회원님들이 검색 후 구매한 상품입니다"라는 추천 코너를 보면 '두 남자의 집짓기'라는 책이 보입니다.
[참고] 항상 '두 남자의 집짓기'가 나오지는 않습니다. 계속해서 같은 책이 추천되지 않도록 몇 개의 후보 추천 도서들을 번갈아 가면서 추천하도록 되어 있습니다. (고객사 요구사항^^)

'두 남자의 집짓기' 외에 다른 책들은 '땅콩집'으로 검색한 사용자들이 주문한 다른 책들입니다.
즉, '땅콩집'으로 검색하는 사람들이 '두 남자의 집짓기'라는 책 외에 관심을 가질만한 다른 책들이지요.
일반적인 검색처럼 검색을 통해서 단어 매칭율이 높은 상품을 찾아 주되,
그 검색어와 구매 연관성이 있는 상품을 추천 상품으로 제시해 주는 방식입니다.

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이러한 기법은 아마존닷컴에서도 사용하는 추천 기법입니다.
예를 들어, 'Word of Mouse'라는 키워드로 검색을 하면, 다음과 같은 추천 결과를 제시합니다.

위와 같이 "Customers with Similar Searches Purchased"라는 코너에
저처럼 'Word of Mouse'로 검색한 사람들이 주로 구입하는 책들을 추천합니다.
결과를 보면 모두 'Word of Mouse'라는 문구가 책 제목에 나타나지만, 이 결과는 단어 매칭이 아니라 사용자들의 클릭 스트림 행동을 분석한 결과라는 점이 중요합니다.

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검색 기능은 검색 기능 나름의 역할이 있습니다.
여기에, 고객의 클릭 스트림을 분석해서 얻은 결과를 함께 제시한다면
검색어에 담긴 사용자의 의도에 좀 더 정확하게 다가갈 수 있지 않을까 싶습니다.

Fortune Magazine(November 20, 2006)에 실린 Jeffrey O'Brien의 칼럼 "The race to create a 'smart' Google" 에서 말하는 것처럼...
검색을 넘어서... 사용자에게 '발견'하는 기쁨을 줄 수도 있지 않을까...^^

"Search is what you do when you're looking for something. Discovery is when something wonderful that you didn't know existed, or didn't know how to ask for, finds you."
(컬럼 전문을 보려면... 여기 클릭 - 개인화 추천에 관한 좋은 칼럼입니다.)