검색 시스템과 추천 시스템

creator3568 2025. 3. 13. 22:03

추천 시스템과 비슷한 것으로 검색 시스템이 있습니다. 많은 웹 서비스에 추천 시스템과 검색 시스템이 모두 포함되어 있으며, 추천 시스템 개발 시 검색 시스템과 역할 차이를 이해하는 것은 매우 중요합니다.

	검색 시스템(Pull 타입)	추천 시스템(Push 타입)
사용자가 미리 마음에 드는 아이템을 파악하고 있는가	파악하고 있는 경우가 많음	파악하고 있지 않은 경우가 많음
키워드(쿼리)입력	입력 있음	입력 없음
연관 아이템 추천 방법	입력된 검색 키워드로 사용자 의도 추측	사용자의 프로필이나 과거 행동으로 추측
사용자의 자세	능동적	수동적
개인화	개인화하지 않는 경우가 많지만 최근에는 개인화 서비스가 증가하고 있음	개인화하는 경우가 많음

검색과 추천은 모두 '많은 아이템에서 가치 있는 아이템을 선택' 하는 것이지만 사용자는 이 둘을 다른 목적으로 사용하며 'Pull 타입'인지 'Push 타입'인지로 설명되기도 합니다.

검색

사용자가 원하는 것을 미리 파악
검색 키워드(쿼리)를 이용해 능동적으로 알고자 하는 정보나 상품을 많은 후보 가운데 이끌어냄(Pull)
검색에서는 쿼리의 의도를 읽어 연관도가 높은 아이템을 표시하는 것이 중요
검색 쿼리가 같다면 사용자에 관계없이 같은 결과를 반환하는 것이 전형적

하지만 최근에는 검색 결과를 개인화하는 경우도 증가하고 있습니다.

추천

사용자가 원하는 것을 미리 파악하지 않더라도
키워드 등을 입력하지 않더라도 사용자가 좋아하는 상품을 시스템이 제시(Push)
사용자가 명확한 의도를 갖고 웹 사이트를 방문하지 않더라도 이제까지의 행동 이력을 기반으로 추천
그렇기 때문에 사용자는 몰랐던 아이템을 만나기도 함

그리고 음악이나 패션 아이템을 찾을 때는 해당 아이템의 분위기를 언어로 잘 표현할 수 없는 경우가 있습니다. 그런 경우 텍스트 형식의 검색에서는 사용자가 좋아하는 아이템을 찾기가 상당히 어렵습니다. 추천으로는 언어화하기 어려워도 비슷한 취향의 아이템을 선호하는 사람의 기호는 비슷한 경우가 많으므로 사용자가 과거에 열람했거나 구입한 아이템과 분위기가 비슷한 아이템을 추천할 수 있기 때문에 좋아하는 아이템을 쉽게 만날 수 있습니다. 어느 한 쪽을 선택하는 것이 아닌 적절한 협력이 필요합니다.

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