지난 26일, 네이버㈜(대표이사 김상헌)는 현재 ‘정보 검색’ 중심의 검색 서비스를 관심사 기반의 ‘정보 추천’ 방식으로 확장하기 위한 연구 프로젝트를 구체화하며, 그 시작으로 베타 버전의 ‘태그 검색’을 선보인다고 밝혔다.

 ‘태그 검색’은 검색과 기존 SNS의 강점을 결합해 인적 네트워크에 대한 관리 없이도 관심사에 대한 정보를 얻을 수 있도록 공통 관심사 그룹 내에서 생성되는 양질의 정보들을 정교하게 피딩의 형태로 추천해주는 기술을 검색에 적용한 서비스다.

 ‘태그 검색’은 ‘i-Rank(Interest Rank)’라는 새로운 개념의 추천 알고리듬을 적용했으며, ‘좋아요’ 등 검색 이용자들의 참여에 따라 연관 태그, 검색 결과 등을 개인에게 최적화시켜 제공함으로써 이용자들은 관심사 ‘태그’로 이어지는 끊김 없는 검색을 경험할 수 있다.

 ‘i-Rank(Interest Rank)’ 알고리듬은 ▲ 사용자와 정보 간의 관심사의 일치 정도 ▲ 좋아요, 댓글 등을 통한 관심사 그룹 내 정보의 추천 정도 ▲ 정보의 최신성 등의 변수를 통해 맞춤형의 관심사를 추천해주는 컨셉으로 설계됐다고 회사 측은 설명했다. 베타 버전의 ‘태그 검색’에서는 성별, 연령 등 기본적인 인구 통계학(Demographic)적인 분류에 기반해 검색 결과를 최적화해 제공하는 방식으로 시작하며, 점차 이용자가 속한 유형 및 그룹을 확장시킨 뒤, 향후에는 개인 사용자별 최적화를 통해 관심사를 정교하게 추천할 계획이다.

 네이버는 이용자들이 모바일 환경에서 구체적인 검색 의도를 갖고 정보를 찾을 뿐만 아니라, SNS 등 다양한 정보 채널을 통해 나와 지인의 관심사를 중요한 정보로서 획득하려는 경향에 따라, 관심사를 기반으로 끊김 없이 확장되는 검색의 새로운 변화를 시도한다.

 검색연구센터의 강인호 박사는 “페이스북 등 SNS가 지인(사람) 간의 소통을 통해 새로운 정보를 얻고 새로운 지인과 콘텐츠 등을 추천받는 방식이라면, 태그 검색은 관심사를 기반으로 양질의 정보를 추천 받으며 관심사 태그를 통해 네트워크를 확장해나가는 개념”이라고 밝혔다. 또한 강 박사는 “특정 주제를 기반으로 네트워크를 확장한다는 측면에서 기존 SNS와 검색의 강점을 결합한 ‘TNS(Topic Based Social Network Service)’로 정의해볼 수 있을 것”이라고 덧붙였다.

한혜진 기자 sghgkr@hanmail.net