다음 검색어 추천 (SUGGEST)

구글에서는 개발자들의 놀이터라고 할수 있는 구글랩이라는것이 있다. 가끔 특이한 시도들로 전세계 개발자들의 관심을 끌고 있는데 관심거리에 멈추지 않고 대한민국 포탈서비스에 적용된 예가 있다. 그것이 바로 지금 말할려고 하는 검색어 가이드 일명 suggest이다.

 

가장 먼저 구글의 이아이디어를 포탈에 적용시킨곳은 예상했듯이 네이버였다. 처음 단순히 벤치마킹하는 수준이었는데 지금은 중요한 사용자 가이드 수단이 된듯 하다.

 

다음에서도 네이버의 발빠른 행동에 보조를 맞춰 검색어 추천을 만들었는데 서비스라는것이 고이며 썩는 물과 같아 정지하면 더이상 사용자의 관심을 끌수 없는지라 다음에서 한발 따라가면 다시 한발 멀어지는 일련의 행동들이 반복되고 있다.

 

네이버 검색어 추천의 특징

1. 전방, 후방 일치

   - 솔직히 불필요한 기능으로 보인다. 후방일치를 쓸일이 과연 존재할까 싶다.

   - 네이버를 자주 사용하긴 하지만 한번도 후방일치를 위해 스크롤을 해본적이 없다. 있으면 좋고...

2. 하일라이팅

   - 단순하 패턴 매칭이지만 사용자들의 타이핑을 직관적으로 인식할수 있게 되었다. 이왕이면 다홍치마 딱 이말이 적격이다.

3 . 영한변환

   - IE의 버그인지 종종 한글이 써지지 않는 경우가 있다. 물론 잘되는 경우에도 독수리타법이거나 자판이 손에 익숙하지 않은 사람이 키보드를 보고 타이핑을 하다보면 종종 한글 쿼리를 영타로 입력하는 경우가 있다. 이럴경우 사용자 쿼리를 보고 한글을 찾는거라고 생각되면 추천할 검색어를 한글로 변환하여 보여주는 방식이다. 쉽게 말하면 사용자가 다음을 찾기위해 입력하던중 한영변환 잘못으로 'ekdma'을 입력했을때 '다음'을 쳤을때와 동일한 검색어 추천을 보여주는것을 말한다.

4. 영한변환의 진화 - 더미쿼리

   - 위에 설명한 영한변환을 하다보면 중간에 검색어 추천이 사라지는 경우가 있다. 일반적인 영한 변환을 변환되었을 때 완전한 한글이었을때면 유효하다 모든 영문을 한글로 밖는것은  side-effect가 크기때문이다. 만약 사용자가 '우리은행'을 찾기위해 입력을 시작하면 (영한변환을 잘못해서 영타일 경우) 'dnfl'(우리)일 경우에는 정상적으로 '우리은행' '우리홈쇼핑' '우리카드'와 같이 정상적으로 검색어 가이딩을 할수 있지만 하나의타이핑을 더하는 순간 'dnfld'(우링)은 검색어에 존재하지 않기 때문에 검색어 가이딩을 할수 없게 된다. 네이버를 이런 문제를 해결하기 위해 사용자가 입력하는 타이핑에 맞추어 더미쿼리를 만들어 낸다. 사소한거지만 기획자의 세심함을 엿볼수 있는 부분이다.