검색에 키워드 필터 더한 네이버..."이용자 취향 맛집·호텔 더 정확하게 찾는다"

키워드 리뷰로 맛집 메뉴·분위기까지 파악...검색으로 한 눈에 확인

같은 맛집 검색해도 메뉴 찾으면 음식 사진, 분위기 궁금하면 실내 전경 보여줘

로컬정보를 검색할 때 업체의 특징을 중심으로 결과를 모아볼 수 있다. [사진=네이버]

네이버에 축적된 수 많은 키워드 리뷰가 네이버 검색기술과 결합해 더 풍성한 로컬검색 생태계를 만든다.

네이버는 키워드 리뷰를 통해 쌓인 △키워드 △텍스트·사진 정보를 네이버 검색결과에 반영했다고 9일 밝혔다. 리뷰를 통해 확인된 업체의 특징들이 검색결과에 반영됨에 따라, 사용자는 검색의도에 맞춰 보다 세분화된 로컬정보를 탐색할 수 있게 된다.

먼저, 네이버 검색결과에 '키워드 리뷰 필터'가 도입됐다. 이미 제공되던 '영업 중인 업체 정보' 필터나 '메뉴 별 업체 정보' 필터에 더해 △특별한 날 가기 좋아요 △사진이 잘 나와요 등 업체의 특징을 중심으로 정보를 모아볼 수 있다.  지난해 7월 네이버가 업체의 특징과 개성을 위주로 리뷰하는 키워드 리뷰 시스템을 선보이고 약 1년 4개월 간 쌓인 데이터가 검색영역서도 유의미한 활용성을 띠게 된 것이다. 키워드 리뷰 필터는 우선 음식점 업종을 대상으로 적용되며 내년부터 대상 업종이 확대될 예정이다. 

4억 건이 넘는 텍스트·사진 리뷰가 검색에 유기적으로 반영되면서, 사용자 검색의도에 더욱 정확한 검색결과를 제공할 수 있게 됐다. 예를 들어 '한남동 스테이크'를 검색한 사용자는 로컬정보 중에서도 스테이크 메뉴 관련 정보를 찾고 있다는 점을 고려해, 플레이스 영역서도 업체별로 고객이 업로드한 스테이크 사진을 우선해 보여주고, 스테이크 관련 리뷰도 소개해 준다. '테라스 맛집'이나 '오션뷰' 같이 분위기를 중심으로 한 키워드에서도 검색의도를 고려한 결과값을 보여주며 더 편리한 검색경험을 선보인다.
 

메뉴, 분위기 관련 검색에서 리뷰 콘텐츠를 활용한 검색결과를 제공하는 모습 [사진=네이버]

이번 개편은 네이버에 축적된 리뷰 콘텐츠 뿐만 아니라 자체적으로 고도화해 온 검색기술이 활용된 사례다. 수많은 리뷰 사이에서 사용자 검색의도에 부합하는 리뷰를 찾는 과정 전반에는 'AI스니펫' 기술이 접목됐다. 메뉴, 분위기 관련 검색어에 대해 적합한 이미지를 찾아 보여주는 데에는 텍스트와 이미지 정보를 상호 대조하고 매칭하는 '컨텍스트 클러스터링' 기술이 활용됐다. 사용자에게 업체를 추천해주는 최종과정에는 네이버의 장소추천 검색엔진 'AirSPACE'가 활용됐다.

네이버가 여러 지역과 음식에 대한 리뷰, 내용이 풍성한 리뷰가 활성화되도록 박차를 가하고 있는 만큼 로컬검색 결과는 거듭 정교화될 것으로 기대된다. 11월에는 키워드 리뷰와 관련된 다양한 미션을 제시하고 이를 달성한 사용자에게 포인트를 제공하는 'MY플레이스 리뷰 미션 프로그램'을 선보이기도 하며 리뷰의 다양성을 증진키 위해 노력하고 있다. 또, 계절 등 여러 요인에 의해 변화하는 로컬 트렌드를 반영한 미션도 선보일 예정이다.

이세훈 네이버 플레이스 검색 리더는 "키워드 리뷰를 필두로 네이버가 진행해왔던 리뷰문화 개선의 결과물들이 독보적인 자체 검색기술과 만나 검색환경에서도 SME가 자신의 개성을 앞세워 사용자와 연결될 수 있도록 서비스를 업데이트했다"며 "앞으로도 리뷰 콘텐츠는 사용자가 로컬 분야의 생생한 소식을 나누는 콘텐츠이자 네이버의 여러 서비스에서 내 니즈에 맞는 정보를 습득할 수 있게 도움을 주는 역할을 하게 될 것"이라고 말했다.