네이버 검색팀은 11월 14일 검색 블로그를 통해
채널 써치 네 번째 시리즈 "검색 결과 최적화"를 발표하였습니다.
네이버는 사용자의 검색 질의에 부응하고 보다 풍부한 검색 결과를 제공하기 위해
인공지능(AI) 기반의 Aurora 프로젝트와 함께 발전해가고 있습니다.
한국어 검색 품질 향상에 집중
AI 기술의 집약체로 볼 수 있는 AURORA(AI-based Universal Robust Ranking & Answering)’는
웹 검색의 품질을 향상하기 위해 문맥의 이해를 높이는 기술 딥러닝(Deep Learning) 1 기반 매칭 방법론과
다양한 질의 의도에 최적화된 검색 결과를 찾아내는 기계학습(Machine Learning) 2의 보완이 지속되고 있습니다.
사용자의 검색 질의는 점점 더 다양해지고 있고 우리말의 ‘아’ 다르고 ‘어’ 다른 검색 의도의 미묘한 차이,
검색 결과에 대한 높아진 사용자의 눈높이를 맞추기 위한 네이버의 실험은 아직 진행 단계라고 할 수 있습니다.
검색엔진은 사용자의 의도에 부합하는 유익한 정보를 제공하고자 하는 공통된 철학과 사명을 가지고 있습니다.
한국어 검색 품질을 기대하여 네이버를 찾는 검색 유저를 위한 검색의 역할을 기대하게 하는 이유입니다.
리치 결과에 이어 출처 단위의 문서를 병합 노출
네이버는 7월 7일 웹 검색 결과 페이지(SERP)에 리치 스니펫을 반영하였고
8월 26일 동일 출처 단위로 문서들을 묶어 검색 결과를 대폭 개선하였습니다.
맞춤 정보, 내비게이션 유형의 키워드 클릭률은 대폭 향상되고 있습니다.
검색 결과 시각적인 표현과 관련도를 높이려는 네이버의 의지가 엿보이는 대목입니다.
보다 확장된 네이버 SERP에 SEO를 집중해 보면 어떨까요?