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.
한진주 기자 truepearl@asiae.co.kr
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