네이버, 관심사에 맞게 정보 추천하는 '태그검색' 시작

관심사 추천 알고리즘 'i-Rank' 적용
공통 관심사 그룹의 좋아요, 댓글 등 관심도 반영해 결과 노출
개인별로 최적화된 관심사 추천으로 확장할 계획

[아시아경제 한진주 기자] 네이버(NAVER)가 이용자의 특성과 관심사에 맞게 검색 결과를 보여주는 '태그검색'을 선보인다. 지금까지는 검색 서비스가 '정보검색' 중심이었다면, 앞으로는 관심사 기반의 '정보추천' 방식으로 확장할 계획이다.

26일 네이버는 새로운 개념의 추천 알고리즘 'i-Rank'를 적용한 '태그검색' 베타 서비스를 시작한다고 밝혔다.

'태그 검색'은 검색과 기존 SNS의 강점을 결합해 인적 네트워크를 관리하지 않아도 관심사에 대한 정보를 얻을 수 있다. 공통 관심사 그룹 내에서 생성되는 정보를 정교하게 추천해주는 기술을 검색에 적용했다.

갈수록 이용자들이 모바일에서 구체적인 검색을 원하고, SNS 등 다양한 정보 채널에서 관심사 정보를 획득하려는 경향에서 시작된 서비스다.

네이버가 도입한 추천검색 알고리즘 'i-Rank(Interest Rank)'은 '좋아요' 등 검색 이용자들의 선호도, 연관 태그, 검색 결과 등에 따라 개인에게 최적화된 검색 결과를 보여주는 것이 특징이다.

'i-Rank(Interest Rank)' 알고리즘은 ▲사용자와 정보 간 관심사 일치 정도 ▲좋아요, 댓글 등을 통한 관심사 그룹 내 정보의 추천 정도 ▲정보의 최신성 등의 변수를 통해 맞춤형의 관심사를 추천해준다.

베타 버전에서는 성별, 연령 등 기본적인 인구 통계학적인 분류에 기반해 검색 결과를 최적화해 제공한다. 점차 이용자가 속한 유형 및 그룹을 확장해 향후에는 개인 사용자별로 최적화한 관심사를 정교하게 추천할 계획이다.

강인호 네이버 검색연구센터 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 설명했다.