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- 리소스
'검색 관련성'은 많은 비즈니스에서 성공 여부를 판가름하는 결정적인 요소로, 기업의 내부 검색엔진이 사용자의 요구와 의도에 부합하는 검색 결과를 얼마나 잘 표시하는지 측정합니다. 판매가 성사될지 고객을 잃게 될지는 적절한 검색 결과를 제공하는지 여부에 달려 있습니다. 기업은 AI 데이터 서비스를 통해 내부 검색엔진이 다음 사항을 기반으로 사용자에게 관련성 높은 검색 결과를 제공하도록 만들 수 있습니다.
키워드: 사용자가 검색에 사용한 단어
컨텍스트: 사용자의 거주지역, 사용 기기, 검색 기록 등
의도: 사용자가 찾고 있는 서비스 또는 제품
검색 관련성은 검색 결과에 표시되는 콘텐츠에 대한 평가이기도 합니다. 평가에는 다음 항목이 포함됩니다.
품질: 깊이, 정확성 또는 독창성
최신성: 콘텐츠 제작 시기의 최신 여부
반응: 사용자의 상호작용 방식(클릭률 등)
아래에서 검색 관련성이 고객에게 어떤 영향을 미치는지 구체적으로 파악하고 AI 데이터 서비스를 활용해 검색 관련성을 개선할 수 있는 모범사례를 알아보세요.
검색 관련성이 고객에게 미치는 영향
이제 검색 관련성은 그저 '있으면 좋은 것'이 아닙니다. 이는 고객에게 영향을 미치는 몇 가지 요인 때문입니다. 첫 번째 요인은 사용자 경험이 고객 여정에서 매우 중요하다는 점입니다. 상당수의 웹사이트가 검색엔진 최적화(SEO)를 통해 검색 결과 페이지의 상단을 차지하기 위해 사용자 경험을 정기적으로 점검하고 강화합니다. Google이나 Bing 검색 결과에서 높은 순위에 오르기를 원치 않는 웹사이트라도 경쟁력을 갖추려면 사용자 경험을 중시해야 합니다. 검색 관련성은 사용자 경험에 있어 중요한 요소입니다. 잠재고객은 간편하게 웹사이트를 탐색하고 원하는 정보, 제품 등을 찾고 싶어 합니다. 그리고 의식적이든 무의식적이든 검색 관련성이 매우 높기를 기대합니다. 온라인에는 방문할 수 있는 웹사이트가 너무 많으므로 검색 관련성을 최적화하지 않으면 방문자와 잠재고객을 잃기 쉽습니다.
검색 관련성이 고객에게 영향을 미치는 두 번째 요인은 고객이 구매하는 제품 또는 서비스와 관련이 있습니다. 검색 관련성이 높으면 고객은 자신이 찾는 것과 정확히 일치하는 결과를 얻을 수 있습니다. 혹은 예상하지 못했지만 비슷한 수준의 관심을 끄는 결과를 얻을 수도 있습니다. 두 경우 모두 고객의 구매(또는 재구매)로 이어질 가능성이 높습니다. 검색 관련성은 판매를 유발하고 향후의 판매까지 유도하는 핵심 요인이 될 수 있습니다.
검색 관련성이 고객에게 영향을 미치는 마지막 요인은 고객의 불쾌감 유발 여부입니다. 고객에게 잘못된 검색 결과가 표시되면 혼란을 야기하는 것 이상의 심각한 문제가 발생할 수 있으며 불쾌감을 유발하기도 합니다. 몇 가지 예를 들어 보겠습니다.
한 여성이 스웨트셔츠를 검색했는데 분홍색 일색이거나 '엄마'라는 단어가 적힌 스웨트셔츠만 표시되었다면 검색 결과가 매우 성차별적이라 할 수 있습니다. 이 여성은 엄마가 되고 싶지 않을 수도 있고 불임으로 어려움을 겪고 있을 수도 있습니다. 분홍색은 여성성을 표현하는 한 가지 방법일 뿐 유일한 방법은 아닙니다. 이 여성은 분홍색이나 프릴 같은 것을 여성성을 억압하는 표현이라 생각할 수도 있습니다.
스타트렉 팬이 스타트렉 티셔츠를 검색했는데 검색 결과에 완전히 다른 시리즈인 '스타워즈' 티셔츠도 포함되어 있다면 문제가 될 수 있습니다. 사실, 상당수의 스타트렉 팬은 스타워즈가 과학적 근거가 부족한데도 스타트렉보다 더 널리 알려져 있고 인기도 훨씬 많다는 이유로 스타워즈를 싫어합니다. 이러한 결과는 해당 브랜드의 매장에서 나와 다른 온라인 매장을 선택할 만큼 잠재고객의 기분을 망칠 수 있습니다.
소비자는 이러한 요인 중 하나 또는 여러 요인의 영향을 받을 수 있습니다. 결과적으로 브랜드의 검색 관련성이 낮으면 잠재고객이나 현재 고객을 놓치기 쉽습니다. 이러한 고객은 친구나 가족에게까지 이 브랜드의 쇼핑을 말릴 정도로 불쾌해할 수도 있습니다. 이러한 결과는 강력한 LLM 학습 및 책임있는 AI 사용과 함께 AI를 활용할 때 사람이 협업하면 엄청난 영향력을 발휘하고 ROI도 높일 수 있다는 사실을 입증해 줍니다.
AI 학습 서비스를 활용하여 검색 관련성을 높이는 세 가지 방법
검색 관련성이 높으면 효과도 크다는 것은 명백한 사실입니다. 그렇다면 브랜드는 어떻게 검색 관련성을 강화하고 향상시킬 수 있을까요? 다음 세 가지 전략을 고려해 보세요.
전략 1. 데이터 수집 서비스 활용: 데이터 수집 AI 서비스는 검색 알고리즘을 개발, 개선, 테스트하는 데 필요한 AI 학습 데이터세트를 견고하게 구축하고 정보를 확보하는 데 효과적입니다. 포괄적이고 다양한 최신 정보를 바탕으로 검색엔진을 학습시키면 검색 관련성의 품질을 더욱 높일 수 있습니다. 강력한 데이터 수집 서비스에는 다음 항목이 포함됩니다.
다양한 데이터 소스
생생한 최신 정보
관련성 높은 사용자 행동
사용자 컨텍스트(위치, 기기, 검색 기록 등)
자연어 처리 기능(속어, 동의어, 변형 용법)
개체 인식 및 관계 매핑(사람, 장소 및 제품 간의 관계 이해)
사용자 피드백 루프(평가, 리뷰, 사용자 생성 콘텐츠 등 시간 경과에 따라 생성)
롱테일 검색어(검색량은 적을 수 있지만 더욱 구체적이고 흔하지 않은 검색어)
사용자 행동의 추세와 패턴
콘텐츠 품질 평가(참여, 백링크, 소셜 공유, 신뢰성, 유용성을 기반으로 사용 가능성 및 신뢰성 판단)
전략 2. 데이터 주석 처리 서비스를 제공하는 공급업체 찾기: 데이터 주석 처리는 검색엔진 알고리즘을 학습시키고 개선하기 위해 데이터에 라벨을 지정하는 작업입니다. 이러한 서비스로 지속적인 학습이 가능하므로 사용자에게 계속해서 검색 관련성이 높은 결과를 제공할 수 있습니다. LLM이 검색 관련성을 더욱 강화하도록 주석을 처리하는 사람이 지원할 수 있는 항목은 다음과 같습니다.
검색 쿼리에서 사용자 의도 식별
검색 결과의 관련성 및 품질 평가
자연어 처리 기능 강화
사람, 장소, 조직 등 개체 인식 정확도 개선
사용자의 행동, 선호도 및 인구통계 특성에 따라 검색 결과 맞춤화
품질이 낮고 관련성이 없으며 중복된 결과에 플래그 표시
검색 결과, 키워드, 관련 주제 등의 관련성에 대한 기계학습 모델 학습
전략 3. AI 데이터 서비스 전문업체와 협력: 고객과 잠재고객에게 최고의 검색 관련성을 제공하기 위해서는 라이온브리지(Lionbridge)와 같은 AI 학습 전문업체의 지원을 받는 것이 중요합니다. 당사는 이미 전 세계의 대기업이 검색 관련성을 점검하고 강화하도록 돕고 있습니다. 라이온브리지는 단순히 최신 AI 솔루션만 제공하는 전문업체가 아닙니다. 당사는 수십 년 전부터 AI의 전신인 기술을 사용해 왔으며, 신뢰할 수 있고 투명한 고품질 서비스를 지속적으로 제공하기 위해 AI 신뢰 프레임워크를 개발했습니다.
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