네이버가 사용자 관심사를 유추해서 검색 결과를 보여 주는 서비스를 제공한다. 같은 검색어로도 이용자마다 다른 검색 결과가 나온다. 네이버는 사용자가 방금 검색해서 찾아본 콘텐츠를 실시간으로 분석해 연관성 높은 콘텐츠를 추천하는 '반응형 추천 콘텐츠 서비스'를 오픈했다. 사용자 관심도가 높은 '인플루언서 검색' 분야에 우선 적용했다. 인플루언서 검색은 네이버 검색창에 특정 검색어를 입력하면 네이버가 인증한 해당 분야의 전문 창작자 콘텐츠를 노출하는 서비스다.
'반응형 추천 서비스'는 인플루언서 검색 결과 중 사용자가 클릭한 콘텐츠를 기반으로 유사성이 가장 짙은 문서를 AI가 분석해서 추천한다. 가령 '파리여행'을 검색했다면 파리여행 관련 특정 정보를 다룬 콘텐츠에 대해 클릭한 것을 기반으로 사용자의 숨겨진 관심사를 유추해서 이와 유사한 정보를 다룬 콘텐츠를 최대 10개까지 추가 추천한다.
네이버는 △여행 △뷰티 △음식(푸드) △자동차 등 4개 주제 분야에 대해서만 반응형 추천 콘텐츠 서비스를 적용했다. 반응형 추천 콘텐츠는 네이버 '통합검색'으로 이용할 시 인플루언서 검색 컬렉션 하단, '인플루언서 탭 검색'으로 이용할 시 직전에 본 콘텐츠의 하단에서 곧바로 확인할 수 있도록 구성했다.
네이버의 이 같은 '반응형 추천 서비스'에는 △클릭한 문서의 주요 키워드를 추출하는 'doc2query' 기술과 △클릭한 문서의 임베딩을 이용한 'nns'(nearest-neighbor-search) 기술 등 에어서치의 핵심 기술이 적용됐다. doc2query는 문서 단위로 적합한 질의를 예측하는 모델로, 특정 문서를 클릭했을 때 사용자 관심사를 추정할 수 있는 기술이다. 사용자 질의에는 포함되어 있지 않지만 사용자의 숨겨진 검색 의도를 클릭한 문서를 통해 예측할 수 있고, 사용자 검색 의도에 부합하는 더 구체적으로 좁혀진 의도의 문서들을 추천할 수 있다. nns는 AI를 통해 클릭한 문서와 유사한 문서 탐색으로 관심사를 확장해서 새로운 문서를 연계 추천하는 기술이다.
성현희기자 sunghh@etnews.com
