이번 글의 목적은 우리나라 검색 엔진 양대산맥, 구글과 네이버가 사용자들의 이용 행태가 다르다는 것을 인정하고 각 검색 엔진에 맞게 효과적으로 마케팅 예산을 사용하기 위해 쓰여졌습니다. 당연히 구글과 네이버 모두에게 광고를 많이 태우면 좋겠지만 우리 예산은 그렇게 호락호락하지 않으니까요. 특히 SMB일수록 더욱 적은 예산으로 큰 효과를 보고 싶기 때문에 두 검색엔진이 어떻게 운영되는지, 사람들은 어떻게 활용하는지 알아보죠.
1. 검색엔진 마케팅이란?
검색엔진 최적화: 검색엔진에서 특정 키워드를 검색했을 때 자사 웹사이트가 상위에 랭크되는 방식, 광고를 클릭하지 않고 자연 유입, 비용 지불 하지 않음 검색엔진 마케팅 : 검색엔진에서 특정 키워드를 검색했을 때 자사 웹사이트가 상위에 랭크되는 방식, 광고를 클릭하여 유입, 비용을 지불함
구글은 검색했을 때 상단과 왼쪽 사이드에서 광고가 노출되고 바로 검색엔진 최적화 영역이 나오고 있습니다.
반면에 네이버는 검색하자마자 광고 영역만 노출되어 검색 엔진의 가장 중요한 콘텐츠인 검색을 보여주고 있지 않습니다.
2. 검색엔진 기술 비교
두 검색엔진은 서로 조금씩 다릅니다. 구글은 BERT라는 검색엔진 기술을 사용하고, 네이버는 DIA라는 기술을 사용합니다.
BERT : 버트(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)는 광범위한 자연어 처리(NLP) 작업에서 단어의 늬앙스와 문맥을 보다 잘 이해하고 유용한 검색 결과가 효과적으로 일치하도록 도와준다. 특히 자연어와 대화식 쿼리에 대한 개선이 도드라진다. 이 외에도 특정 직업 표현에 숨겨진 물리적 의미, 컴퓨터가 잘 이해하지 못하는 인간의 미묘한 언어 차이 등을 문맥에서 정확하게 파악할 수 있다.
D.I.A. (다이아, Deep Intent Analysis)란, 네이버의 데이터를 기반으로 키워드별로 사용자들이 선호하는 문서들에 대한 점수를 랭킹에 반영한 모델입니다. D.I.A. 모델에는 문서의 주제 적합도, 경험 정보, 정보의 충실성, 문서의 의도, 상대적인 어뷰징 척도, 독창성, 적시성 등의 여러 요인들이 복합적으로 반영되는데요. D.I.A.에 반영되는 요소들은 매일 변화하는 데이터에 대해 딥러닝을 통해 품질요소와 기준값이 업데이트된 후, 정규화된 점수로 환산되어 랭킹로직에 주기적으로 자동 반영됩니다.
위 그림은 네이버의 검색 엔진을 도식화 한 그림입니다. 사용자들이 네이버에 검색하면 검색 기록이 쌓이고, 그 검색 기록을 바탕으로 사용자가 선호하는 문서를 판별합니다. 판별된 데이터를 가지고 AI가 기준을 만들어내고, 그 기준이 모여 D.I.A 모델이 됩니다. D.I.A 모델을 기준으로 서비스 로그를 만들고 사용자가 다시 검색을 하면 모델을 기반으로 사용자가 선호하는 문서를 보여주는 원리입니다. 분명 네이버의 검색엔진이 더 좋은 검색 결과를 보여줄 것 같습니다. 그러나 차이점이 있습니다.
말이 안되는 단어를 검색해봤는데, 최대한 비슷한 검색 결과를 찾아주는 구글, 검색 결과와 전혀 다른 내용을 보여주는 네이버를 볼 수 있습니다. 이는 검색 엔진의 차이에서 비롯되는 결과죠
다음 편에서는 마케터의 관점에서 두 검색엔진을 비교해보겠습니다.