jjeong

검색로그 기반으로 검색어에 대한 추천 데이터를 다양하게 만들어 볼 수 있습니다.

오늘은 사용자들이 입력한 검색어를 기반으로 카테고리 별 인기 연관검색어 추천과 브랜드 별 인기 연관검색어 추천에 대해서 살펴 보겠습니다.

카테고리 별 연관검색어 추출 및 사용)

일반적으로 검색 후 원하는 상품을 클릭하게 됩니다.

이럴경우 클릭 로그가 전송되며, 로그 정보에는 검색어와 카테고리에 대한 정보가 포함이 되어 있게 됩니다.

여기서 user segment 정보를 이용해서 user별 카테고리에 대한 aggregation 작업을 수행하고 카테고리별 검색어 aggregation 작업도 함께 반영 하여 데이터 마트를 생성 합니다.

서비스에서는 카테고리 ID로 정보를 요청하도록 API를 구성해서 제공을 해줍니다.

스킨케어 카테고리 전시 페이지 : http://www.memebox.com/category/179

브랜드 별 연관검색어 추출 및 사용)

브랜드 역시 검색 후 원하는 상품을 클릭 시 카테고리와 동일하게 클릭 로그가 전달 되게 됩니다.

역시 이 클릭 로그를 기반으로  브랜드에 대한 aggregation 작업과 브랜드의 검색어 aggregation 작업 후 데이터 마트를 생성하게 됩니다.

서비스에서는 역시 브랜드 ID로 정보를 요청하도록 API를 구성해서 제공을 해줍니다.

누니 브랜드 전시 페이지 : http://www.memebox.com/brand/43728

※ 위 인기 연관 검색어를 클릭 하게되면 선택된 검색어 + 카테고리 또는 브랜드 필터를 바탕으로 한 검색결과 페이지로 전환 되게 됩니다.

카테고리 + 인기 연관 검색어)

카테고리 : 스킨케어

검색어 : 미스트

SRP : http://search.memebox.com/memebox/search?q=%EB%AF%B8%EC%8A%A4%ED%8A%B8&at=1&door=pc_category&qt=recommend&cat1=191

브랜드 + 인기 연관 검색어)

브랜드 : 누니

검색어 : 리페어 테라피 크림

SRP : http://search.memebox.com/memebox/search?q=%EB%A6%AC%ED%8E%98%EC%96%B4%20%ED%85%8C%EB%9D%BC%ED%94%BC%20%ED%81%AC%EB%A6%BC&brd=43728&at=1&door=pc_brand&qt=recommend

- 본 기능은 검색 결과에 대한 필터링 기능을 포함하기 때문에 좀 더 타겟팅(narrow down) 검색을 하실 수 있습니다.

※ 본 글은 회사의 입장과는 전혀 상관이 없으며 개인적인 의견으로 작성된 글 임을 알려 드립니다.

오늘은 연관검색어에 대해서 이야기를 해보려 합니다.

연관검색어에 대한 정의는 어떻게 될까요?

우선 정확하게 사전 같은 곳에 등록된 정의는 없는 것 같습니다. 아니면 제가 못찾았나 봅니다.

그래서 제가 생각한 연관검색어의 두 가지 정의에 대해 살펴 보도록 하겠습니다.

1. 입력한 단어와 유사한 검색어

즉, 입력한 검색어를 포함하고 있는 검색어를 추천해서 보여주는 방식이 될 것 같습니다.

이와 비슷한 방식으로 적용된 곳이 네이버 지식쇼핑이 되겠습니다.

http://shopping.naver.com/search/all.nhn?query=%EB%82%98%EC%9D%B4%ED%82%A4&cat_id=&frm=NVSHATC

2. 입력한 단어와 같은 검색어를 입력한 사람들이 입력한 검색어

이 정의는 기본 전제(가정)이 있어야 합니다.

즉, 

두 가지 전제(가정) 입니다.

이와 같은 방식으로 미미박스의 연관검색어는 기능 구현이 되어 있습니다.

http://search.memebox.com/memebox/search?q=%EB%A9%80%ED%8B%B0%EC%8A%A4%ED%8B%B1&at=1&door=pc_sub&qt=box

1번의 경우 가장 빠르게 구현을 할 수 있습니다.

기본적으로 자동완성 기능을 제공 하고 있다면 자동완성 키워드 목록에서 유사 검색어를 추출 할 수 있습니다.

2번의 경우 검색 로그에 대한 수집과 분석이 함께 이루어져야 합니다.

1번 보다는 시간이 더 많이 걸리며 품질을 높이기 위한 방법을 계속 연구해야 합니다.

※ 본 글은 회사의 입장과는 전혀 상관이 없으며 개인적인 의견으로 작성된 글 임을 알려 드립니다.