안녕하세요 인플루언서검색팀입니다.
1월 12일 인플루언서 검색에 "반응형 추천 서비스"를 오픈했습니다!
인플루언서 검색 "반응형 추천 서비스"는 인플루언서 검색결과 중 사용자가 클릭한 콘텐츠를 기반으로,
AiRSEARCH 기술을 활용하여 유사한 문서를 추천해 주는 서비스인데요.
예를 들어 "파리여행"을 검색했을 때, 파리여행의 특정 정보를 다룬 콘텐츠에 대해 관심을 갖고 클릭했다면,
뒤로 가기를 눌러 검색결과로 돌아왔을 때, 관심 있던 콘텐츠와 유사한 정보를 다룬 콘텐츠가 추천됩니다.
"반응형 추천 콘텐츠"는
1차로 여행, 뷰티, 푸드, 자동차 이렇게 4개 주제의 인플루언서 참여 키워드에 노출되며
[통합검색]에서는 인플루언서 검색 컬렉션 하단에서,
[인플루언서 탭검색]에서는 방금 보신 콘텐츠 하단에서 확인할 수 있습니다.
* 반응형 추천 콘텐츠는 최대 10개까지 추천되며, 분석결과에 따라 추천되지 않을 수도 있습니다.
이를 위해 반응형 추천 서비스에는 크게 2가지 기술이 사용되었습니다.
A. 클릭한 문서의 주요 keyword를 추출하는 doc2query 기술
B. 클릭한 문서의 embedding을 이용한 nearest-neighbor-search 기술
A. doc2query 기술은 문서 단위로 적합한 질의를 예측하는 모델로, 특정 문서를 클릭했을 때 사용자의 관심사를 추정할 수 있는 기술입니다. 이를 통해 사용자 질의에는 포함되어 있지 않은, 사용자의 숨겨진 검색 의도를 클릭한 문서를 통해 예측할 수 있고, 사용자의 검색 의도에 부합하는 더 구체적으로 좁혀진 의도(narrow down)의 문서들을 추천할 수 있습니다.
B. 문서 embedding을 이용한 nearest-neighbor-search(nns) 기술은 AI 기반의 BERT 모델을 사용하여 문서를 embedding하고, 클릭한 문서와 유사한 문서 탐색(similarity search)을 통해 관심사를 확장하여 새로운 문서를 추천하는 기술입니다.
< doc2query 기술을 활용한 사용자의 관심 문서 추천>
이러한 기술들은 추후 통합검색에 두루 적용되어, 사용자의 피드백에 따라 최적화된 스마트블록을 생성해 낼 수 있는 AiRSEARCH의 기술과 함께 폭넓게 활용될 계획입니다.
* 참고링크 : 더 다양한 검색어에서 '스마트 블록'을 만나보세요
반응형 추천 서비스는 앞으로도
관련 콘텐츠 추천에 대한 니즈가 있는 주제로 점진적으로 확대해 나갈 계획이며,
검색 사용자에게 연속적인 검색 경험을 제공해, 깊이 있는 정보에 빠르게 도달할 수 있도록
지속적으로 고도화해 나가겠습니다.
감사합니다.