검색 정확도란 무엇인가?

검색 정확도는 검색 엔진에서 제공하는 검색 결과가 사용자의 쿼리 및 의도와 얼마나 잘 일치하는지를 측정합니다. 검색 결과의 질은 표시된 정보가 사용자의 기대와 얼마나 정확하게 일치하는지에 따라 결정됩니다.

검색 정확도와 성능을 개선하려면 언어 분석, 순위 알고리즘, 상황별 요인이 필요합니다. 여기에는 사용자 행동 분석, 위치 데이터, 인기도, 검색 기록이 포함될 수 있습니다. 검색 정확도는 고객 경험에 있어 큰 요소이며, 적절한 균형을 유지하면 비즈니스와 사용자의 요구 사항을 모두 충족하도록 검색을 최적화할 수 있습니다.

검색 정확도는 정보를 평가, 처리, 검색 및 순위를 지정하는 복잡한 알고리즘을 통해 구현됩니다. 검색 정확도에 대한 알고리즘은 키워드와 의도의 의미를 해독하고, 출처의 권위를 평가하고, 참여, 지역, 개인 선호도와 같은 신호를 해독합니다.

일반적인 검색 관련 알고리즘은 다음과 같습니다.

TF-IDF(용어 빈도-역문서 빈도)는 키워드의 중요성을 평가하는 데 사용되며, 대상 문서에는 자주 나타나지만 다른 문서에는 나타나지 않는 용어를 보상합니다.

RankBrain은 머신 러닝을 사용하여 쿼리를 해석하고 처리하여 종종 미묘하거나 모호할 수 있는 사용자 의도를 더 잘 이해할 수 있도록 Google에서 개발한 AI 기반 알고리즘입니다.

벡터 공간 모델은 문서와 쿼리를 차원 공간에서 벡터로 표현하여 비교 및 순위 지정이 가능하도록 작동합니다.

잠재 의미 분석은 관련 단어 및 구문을 처리하는 통계적 접근 방식을 사용하여 용어 간의 잠재 관계를 식별합니다.

자연어 처리(NLP)는 검색 엔진이 검색에 사용되는 인간 언어의 맥락과 의미를 더 잘 이해할 수 있게 해주는 머신 러닝 기술입니다.

검색 정확도의 주요 요소에는 키워드 밀도부터 참여 메트릭까지 다양한 신호가 포함됩니다. 검색 엔진은 콘텐츠와 링크를 크롤링하고, 데이터를 수집 및 색인하고, 각 페이지에 정확도를 할당하고, 광범위한 기준 풀을 기반으로 결과의 점수를 매기고 정렬하고 순위를 매깁니다. 그런 다음 검색자가 실제로 찾고 있는 것을 전달하기 위해 키워드와 음성의 맥락을 분석해야 합니다.

검색 정확도의 주요 요소는 다음과 같습니다.

• 텍스트 분석 및 키워드 정확도
  검색어를 기사, 페이지, 문서 및 제품 목록의 콘텐츠와 일치시키는 프로세스는 정확도를 설정하는 데 중요합니다. 몇 가지 예를 들면, 자연어 구문, 동의어, 단어 변형, 철자 오류, 지역 철자 변형, 음성 철자 등의 복잡성으로 인해 작업이 복잡해집니다.
• 콘텐츠 품질
  권위 있는 콘텐츠는 신뢰성과 정확성 평가를 기준으로 더 높은 순위를 매기는 경향이 있습니다. 최신 콘텐츠도 특정 검색어와 정확도가 더 높은 것으로 간주되므로 신선함도 중요한 역할을 합니다.
• 용어 가중치
  어떤 키워드를 우선시할지 결정할 때 각 용어에 수치가 부여되는데, 그 값은 결과의 정확성에 매우 중요합니다.
• 사용자 의도
  알고리즘은 명시적인 검색 쿼리와 그 뒤에 있는 의미론적 맥락을 모두 다루면서, 사용자의 실제 목표를 결정하도록 지원합니다.
• 개인화 및 현지화
  문맥 정확도를 통해 검색 엔진은 지리적 위치, 언어, 장치 유형, 검색 및 검색 기록을 포함한 사용자별 요소를 기반으로 결과를 맞춤화할 수 있습니다.
• 사용자 참여 메트릭
  클릭률은 사용자 참여를 측정하는 데 도움이 됩니다. 결과가 없는 검색 및/또는 클릭이 없는 검색은 검색 결과에 대한 사용자 만족도에 대한 인사이트를 제공합니다.

검색 정확도는 사용자 만족도에 중요합니다. 사용자가 원하는 정보를 빠르고 효율적으로 찾을 수 있으면, 사용자의 경험이 크게 향상됩니다. 여러분의 비즈니스에 따라, 이는 더 많은 쇼핑객이 고객으로 전환되고, 더 많은 우연한 방문자가 정기적인 독자 또는 소비자로 전환되거나, 더 많은 팀원이 과제를 완료하고 중요한 결정을 내릴 수 있음을 의미할 수 있습니다.

43%의 사용자¹는 웹사이트를 탐색할 때 검색 창으로 직접 이동하며, 검색하지 않는 사용자에 비해 전환 가능성이 3배 더 높습니다. 기업의 경우, 검색은 잠재 고객이나 고객과의 첫 번째 상호 작용 지점인 경우가 많습니다. 따라서 사용자 신뢰, 참여 및 수익을 구축하는 것이 중요합니다. 내부적으로는, 관련 정보를 효율적으로 전달함으로써 시간과 노력을 절약할 수 있습니다.

검색 정확도가 낮으면 불만이 생기고 사용자는 잠재적으로 다른 채널에서 문의하기 위해 사이트를 이탈하여 다시는 돌아오지 않게 됩니다. 온라인 소매업체의 경우, 이는 원하는 제품을 찾을 수 없는 쇼핑객을 잃는다는 의미입니다. 정확도가 높은 결과는 더 높은 전환율과 수익 증가로 이어집니다. 온라인 소매업체는 '이 제품을 구매하신 고객님들이 함께 구매하신 제품”이나 “비슷한 제품” 탭과 같이 장바구니 크기를 늘리는 검색 기반 전자 상거래 경험의 이점을 누릴 수도 있습니다.

콘텐츠를 제작하는 기업의 경우, 검색 정확도가 높다는 것은 가시성이 높아지고 잠재 고객 도달 범위가 넓어진다는 것을 의미합니다. 연구자, 의사, 학생, 전문가에게는 정확한 결과가 더 나은 작업으로 이어집니다.

모든 검색자의 요구와 의도는 다릅니다. 관련성을 정확하거나 체계적으로 측정하는 것은 어렵습니다. 업계 벤치마크는 순위 시스템에서 정보 검색 방법을 평가하는 사전 훈련된 트랜스포머인 Benchmarking-IR(BEIR)과 같은 몇 가지 지침을 제공합니다. 예를 들어, MS-MARCO(Microsoft Machine Reading Comprehension)는 검색의 효율성을 평가하기 위한 질문-답변 데이터 세트가 포함된 BEIR 벤치마크의 일부입니다. 이는 검색 정확도에 대한 지표를 제공하지만, 절대적인 채점 방법은 없습니다.

검색이 얼마나 효과적으로 수행되는지에 대한 인사이트를 얻는 한 가지 방법은 사용자 행동에서 추세를 찾고 이를 개선하기 위한 점진적인 방법을 지속적으로 찾아보는 것입니다.

검색 효과성은 사용자가 올바른 정보를 찾기 위해 필요한 검색어를 입력하고, 다시 입력하고, 수정하는 횟수로 측정할 수 있습니다. 검색 효율성은 사용자가 원하는 정보를 찾기 위해 쏟는 전반적인 노력의 양으로 정의됩니다. 두 가지 모두 전반적인 검색 정확도를 확인할 수 있는 창을 제공합니다. 검색 분석은 사용자가 검색하는 빈도, 검색하는 내용, 검색 여부에 대한 인사이트를 제공할 수도 있습니다.

재현율은 전체 관련 기록 수 대비 검색된 관련 기록의 비율입니다. 정밀도는 전체적인 관련 없는 레코드 수와 관련 있는 레코드 수와 비교한 관련 결과의 비율입니다. 재현율과 정밀도는 핵심 측정이지만, 평가하려면 어느 정도 사람의 평가와 감독이 필요한 경우가 많으므로 비용이 많이 들 수 있습니다. 설문조사나 대화형 버튼을 통해 사용자 피드백을 수집하면 사용자가 검색 결과의 정확도를 어떻게 인식하는지를 저렴한 비용으로 엿볼 수 있습니다.

검색자 행동 메트릭은 간접적이지만 암시적인 정확도 판단을 제공합니다. 이러한 중요한 정량적 메트릭 중 하나는 결과를 본 후 클릭하는 사용자의 비율을 측정하는 클릭률(CTR)입니다. CTR이 높을수록 정확도가 높다는 의미입니다. 드웰 타임, 즉 사용자가 검색 결과 링크를 클릭한 후 페이지에 머문 시간은 또 다른 주요 지표이며, 더 긴 드웰 타임은 더 정확도가 높은 고품질 콘텐츠와 관련이 있습니다. 반면, 상호 작용 없이 페이지를 떠난 사용자의 비율(이탈률)은 콘텐츠가 기대에 미치지 못했다는 것을 나타낼 수 있습니다.

검색 정확도를 높이는 것은 지속적인 프로세스입니다. 최신 머신 러닝 알고리즘, 자연어 처리 기능 및 개체 인식을 채택하는 것 외에도, 시간이 지남에 따라 검색 정확도를 향상시킬 수 있는 몇 가지 기술은 다음과 같습니다.

• 쿼리 이해력 확장
  결과의 범위를 넓히려면, 정의와 범위로 연결된 관련 용어 또는 검색어와 동일하거나 유사한 의미를 갖는 단어 또는 구문인 키워드 동의어에 대한 쿼리 이해력을 확장하세요. 또한 쿼리의 전부는 아니더라도 일부 부분과 일치하는 부분 일치 결과를 포함하도록 확장하세요. 자동 언어 감지를 사용하여 이전 검색과 유사한 텍스트를 제안할 수도 있습니다.
• 오타 허용 범위 개선
  개선된 오타 허용 범위는 사용자가 철자가 잘못된 단어임에도 불구하고 원하는 결과를 얻을 수 있음을 의미합니다. 오타 허용은 사용자가 쿼리를 다시 입력할 필요가 없기 때문에 검색을 더욱 원활하게 만듭니다. 정확한 일치에 의존하는 대신, 자동 수정 및 맞춤법 검사 기능을 개선하여 철자 오류 및 오타에 대한 허용 범위를 더 강화하세요. 또한 "이것을 찾으셨나요?" 기능을 사용하여 대안을 제안하고 검색어를 수정할 수도 있습니다.
• 패싯과 필터 통합
  스마트 필터라고도 알려진 패싯은 사용자가 검색 범위를 좁히는 데 도움이 됩니다. 패싯과 필터는 정보량이 많은 사이트에서 가장 유용합니다. 필터를 자동으로 탐지하거나 사용자가 위치, 주제, 가격, 카테고리 및 날짜와 같은 관련 속성을 기반으로 검색 결과 범위를 좁힐 수 있도록 하세요.
• 개인화 수용
  사용자 선호도, 위치, 검색 및 구매 내역, 행동을 기반으로 결과를 맞춤화하면 정확도가 향상됩니다. 가장 정확도가 높은 검색의 순위를 높게 지정하여 사용자에 맞게 결과를 조정하세요. 개인화는 예측 검색의 핵심 부분이기도 하며 과거 검색을 통해 사용자의 미래 요구를 예측합니다.
• 사용자 피드백 활용
  사용자가 결과 품질에 대한 피드백을 제공하도록 장려하면 검색 엔진이 학습하고 개선하는 데 도움이 됩니다. 사용자 피드백은 검색이 실제로 얼마나 정확도가 높은지를 보여주는 가장 좋은 척도입니다. 피드백을 활용하면 검색 엔진이 지속적으로 개선될 수 있습니다.
• UX 최적화
  오래된 페이지, 중복 콘텐츠, 사용하지 않는 키워드나 태그, 깨진 링크를 제거하여 사이트를 정리하세요. 검색 창을 쉽게 찾고 직관적으로 사용할 수 있도록 만드는 등 UX 디자인을 간소화하세요. 검색 엔진이 콘텐츠를 보다 효과적으로 크롤링하고 인덱스를 생성할 수 있도록 사이트를 구성하세요.
• 가치가 높은 사이트 영역 우선화
  사용자에게 가장 가치 있는 정보를 표시하기 위해, 참여도, 권한, 백링크 및 전환율이 가장 높은 페이지를 포함하여 사이트의 고품질 콘텐츠 영역에 가중치를 부여하세요.

낮은 품질의 검색 결과로 인해 고군분투하는 것은 실망스러운 과정일 수 있으며 솔루션이 항상 투명하지는 않습니다. 다양한 의미를 지닌 쿼리를 해석하는 데에는 항상 모호함이 내재되어 있습니다. 더 이상 추가 작업 없이 진정한 의도를 해독하는 것은 불완전한 과학입니다. 진정으로 정확도가 높은 검색은 가장 발전된 AI도 아직 해결하지 못한 인지 미로입니다.

최신 정보를 유지하려면, 검색 엔진은 언어, 방언, 속어 및 지역적 뉘앙스 등 다양하고 변화하는 환경 속에서 매 순간마다 생성되는 끊임없이 증가하는 콘텐츠의 바다에 빠르게 적응해야 합니다. 개인화된 검색 결과는 정확도에 크게 기여하지만 다양한 관점에 대한 노출을 제한하는 거품을 생성할 수도 있습니다.

조직의 경우, 검색 정확도를 최적화하는 것이 종종 신비롭게 느껴질 수 있습니다. 그리고 사용자에게 정확도가 높은 검색 결과를 제공하는 데 걸리는 시간은 항상 줄어들고 있는 것 같습니다.

Elasticsearch Relevance Engine은 사용자가 최첨단 머신 러닝을 통해 정확도가 높고 개인에게 맞춤화된 AI 지원 검색 경험을 즉시 제공하는 데 필요한 것을 정확히 찾을 수 있도록 도와줍니다.

포괄적인 드래그 앤 드롭 방식의 정확도 조정 도구를 사용하면 분석, 최적화 및 개인화를 통해 훨씬 더 정확한 결과를 얻을 수도 있습니다. 적응형 정확도를 사용하면 검색 분석을 기반으로 한 자동화된 데이터 기반 추천을 통해 가장 성과가 좋은 결과를 최우선 순위에 놓을 수 있습니다. 또한 생성형 AI, 벡터 검색, NLP 트랜스포머 모델 지원, 서드파티 모델 관리를 통해 시맨틱 정확도를 향상시킬 수 있습니다.

현재, 검색 정확도에서 주요한 진전을 이루는 데 도움이 되는 고급 검색 기술이 있습니다.

시맨틱 검색은 사용자 쿼리의 의미를 해석하며, 단어 대 단어 검색이 아닌 문맥을 사용하여 사용자의 의도에 응답합니다. 벡터 검색은 시맨틱 검색에 자주 사용되며, 최근접 유사 항목(ANN) 알고리즘을 사용하여 유사한 데이터를 찾아 보다 정확도가 높은 결과를 얻습니다. 하이브리드 검색은 벡터 기반 검색 방법과 키워드 검색 방법을 조합하여 사용합니다.

이러한 검색 유형이 발전함에 따라 검색 정확도 메트릭도 해당 영향을 고려하여 변화할 것입니다. 다른 기술 혁신도 검색 정확도의 미래에 영향을 미칠 것입니다.

문화와 기업의 거의 모든 영역에서, AI 지원 검색 엔진은 조직의 수동 작업을 훨씬 줄여 검색 정확도를 크게 향상시킬 것을 약속합니다. AI는 자동 동의어 탐지, 메트릭과 피드백을 통해 자체 학습하는 순위 알고리즘, 고객이 요청하려고 생각도 하기 전에 고객이 원하는 것을 예측할 수 있는 실시간 사용자 활동 추적과 같은 기능을 지원합니다.

전자 상거래에서, 이미지와 비디오의 시각적 정보를 처리할 수 있는 스마트 다국어 검색 창은 쇼핑에 혁명을 일으킬 것입니다. 이를 통해 고객이 실제로 원하는 정확한 제품, 색상, 브랜드 및 사이즈를 제안하여 스크롤 시간을 단축할 수 있습니다. 정확한 음성 검색이 확산될 것입니다. 그리고 정확도가 높아짐에 따라, 생성형 AI는 결과 목록 대신 구체적이고 훨씬 더 유용한 추천을 통해 쿼리에 대해 매우 정확도가 높은 상황별 답변을 생성할 것입니다. 머신 러닝은 이미 검색 정확도의 새로운 지평을 광범위하게 열고 있습니다.

• Elastic을 통해 검색 정확도와 사이트 검색 품질 향상
• 검색 정확도 Kibana 가이드
• 검색 정확도의 미래 수용