주제별 소비 특징 반영해 검색, C-랭크 알고리즘 고도화…기계학습으로 인기주제 자동 추출

네이버는 12일 여행, 맛집 관련 검색 알고리즘을 고도화한다고 밝혔다. / 사진=네이버
네이버가 콘텐츠 소비 패턴을 분석해 알고리즘을 더욱 고도화한다.

블로그, 카페, 지식인 등 사용자가 직접 제작한 콘텐츠인 UGC(User Generated Contents)문서의 검색 순위를 결정하는 네이버의 C(Creator)-랭크(Rank) 알고리즘이 검색 주제에 따른 사용자 패턴 분석으로 더욱 촘촘한 알고리즘으로 진화한다.

2015년부터 적용돼 온 C-랭크는 문서의 출처에 대한 신뢰도와 인기도에 기반을 둔 알고리즘이다. 오랜 기간 동안 믿을 수 있는 문서를 지속적으로 만들어 왔는지 여부가 주요한 순위 요소로 작용한다.

이번 개편을 통해 C-랭크 알고리즘에 검색 주제별로 사용자가 UGC문서를 소비하는 방식을 분석한 순위 요소가 새롭게 추가됐다. 우선 맛집과 여행 모바일 검색에 적용했다.

맛집 관련 콘텐츠의 경우 이미지를 중심으로 문서가 빠르게 소비되고 여행 관련 콘텐츠는 하루 단위로 소비되는 특징을 갖고 있다. 이런 주제별 사용 패턴을 순위 요소로 개발해 알고리즘에 반영하는 것이다.

박찬훈 네이버 UGC 검색 리더는 “사용자들이 가장 많이 이용하는 맛집과 여행에 우선 집중해 개선을 시작하고 더욱 다양한 주제에서 신뢰할 수 있는 정보를 잘 보여줄 수 있도록 C-랭크 알고리즘을 연구해나갈 예정”이라며 “문서의 출처에 대한 신뢰도를 중요시하는 C-랭크의 기본 원칙하에 고도화를 위한 다양한 프로젝트가 진행될 것”이라고 말했다.

또 네이버는 각 주제에 대한 UGC 문서에서 많이 언급된 주제를 기계학습을 통해 인기 주제를 자동 추출하고 순위화해 제공한다. 수시로 변화하는 맛집과 여행 검색에 대한 사용자들의 요구와 관심사를 한 눈에 파악하기 위해서다.

네이버는 효율적이고 편리한 정보 탐색 환경을 지원하기 위해 각 주제의 특징을 살린 보기 옵션도 적용했다. 맛집 검색은 ▲다양한 이미지 결과를 한 눈에 보여주는 포토 옵션과 ▲이미지, 음식점명, 주메뉴 정보를 함께 확인할 수 있는 글감 옵션을 추가했다.

여행 검색의 경우 ▲UGC 결과를 매일 업데이트해 제공하는 데일리 옵션과 ▲리뷰와 여행가이드를 통합 제공하는 영역에서 더욱 다양한 정보를 쉽게 얻을 수 있도록 개선했다.
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