[인터넷기획]<1> 검색 - 또 하나의 변곡점 빅데이터&소셜

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검색의 변화는 현재 진행형이다. 스마트폰 확산과 빅데이터, 소셜 미디어의 확산이 검색 변화의 원동력이다. 방대한 데이터에 대한 철저한 분석으로 사용자 의도와 상황까지 파악해 `맞춤형` 검색 결과를 내놓는다. 사용자가 찾고 싶어하는 정보를 정확히 짚어내 제공한다.

네이버는 모바일 검색 강화에 나섰다. 빅데이터 분석으로 PC와 모바일에서 다르게 나타나는 검색 의도를 면밀히 파악한 `정답형 검색`을 지향한다. 모바일에서 `헤어스타일`을 검색하는 사람은 실제 머리 모양을 미리 보고 싶어한다는 점을 노려, 이미지 중심으로 결과를 보여주는 식이다.

모바일에서 주로 나타나는 독특한 검색어 패턴에 주목, 사용자 수요에 보다 섬세하게 접근한다는 목표다. `회식 분위기 띄우는 노래` `겨울에 듣기 좋은 노래`처럼 특정 장소나 분위기에 어울리는 노래 관련 키워드를 입력하면, 적당한 노래를 자동 추천하는 `노래 테마별 추천 검색`도 선보였다. 검색 만족도가 높은 문서와 낮은 문서를 유형화해 믿을 수 있는 정보를 생산하는 블로그를 구분하는 새 검색 알고리듬 `리브라`도 적용하기 시작했다.

구글은 `지식그래프`를 선보였다. 지금까지 구글 검색은 입력된 키워드가 포함된 웹 문서 중 다른 웹 페이지에 링크가 많이 걸린 문서를 질 좋은 정보로 파악해 우선 노출하는 방식이었다. 지식그래프는 한발 더 나갔다. 검색어와 관련돼 사용자가 알고 싶어할 것 같은 정보를 파악해 일목요연하게 정리해 함께 제시한다.

`인도 총리`를 검색하면 현직 만모한 싱 인도 총리의 사진과 약력, 연관 인물을 같이 보여준다. 웹 페이지 특정 단어의 의미와 문맥을 파악하고 이를 연관된 다른 문서와 연결, 정리해 보여준다. 벤 곰스 구글 검색 담당 펠로는 “웹의 각 지점 간 관계를 통해 한 지점에서 다른 곳으로 가는 경로를 터 주었다”며 “사용자 특성에 맞는 맞춤형 검색”이라고 말했다.

페이스북도 그래프를 내세웠다. 10억 회원 사이의 관계 그래프에서 뽑아낸 검색 결과를 제시하는 `그래프 서치`다. 회원이 올린 사진과 글, 방문 장소, 좋아요 등이 기반이다.

`샌프란시스코에 사는 사람들이 가장 많이 찾는 식당` `CEO가 많이 찾는 여행지`처럼 맞춤형 답을 얻을 수 있다. 페이스북에 공유된 2400억건의 사진과 1조건의 연결 정보가 바탕이다. 친구 사이의 한정된 정보 안에서 나오는 결과라는 점은 한계다.

한세희기자 hahn@etnews.com