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네이버는 이용자의 관심사 분석 시스템(User Intent Analysis), 지역별 인기테마 분석(Local-aware Trend Detection), 마이크로 리뷰 생성 모델(Micro Review Generation Model) 등의 기술을 활용해, 기존의 각종 문서에 흩어져있던 지역 관련 관심사를 자동으로 추출한 후 해당 지역에서 무엇을 해야하고, 어디를 가고, 무엇을 먹을지 등 유용한 정보를 '가이드북'과 같이 친절하게 추천하게 됐다.
예를 들어, '전주한옥마을(링크)' 검색 시 화보 뷰어를 통해 한옥마을 구석구석을 둘러볼 수 있으며, '한복체험', '초코파이', '막걸리 골목' 등 인기 테마를 자동으로 추출해 초행길에도 무엇을 해야할지 추천받을 수 있고, '전동성당', '경기전' 등 가볼만한 곳이나 맛집 정보도 한눈에 확인할 수 있다.
또한 이용자 검색이 빈번한 맛집 리뷰의 경우에는 모바일 환경에 최적화시켜 '수제 만두로 유명한 전주한옥마을 맛집', '한옥마을 유명한 바게트 햄버거' 등과 같이 직관적으로 손쉽게 리뷰를 확인할 수 있도록 '마이크로 리뷰' 형태로 제공된다.
참고로, 네이버에 따르면 지역성 키워드는 검색창에 입력되는 전체 검색량의 절반 가량을 차지하며, 그 가운데 '맛집', 위치' 등이 포함된 키워드는 PC 대비 모바일 비중이 적게는 2배 이상에서 많게는 7배 가량 높을 정도로 모바일에서의 검색 요구가 크다.
네이버의 최지훈 지역검색TF장은 "전국의 주요 명소에 대한 1차 '지역 검색' 적용을 시작으로 대상 키워드군을 지속적으로 확장해 나갈 계획"이라며, "앞으로 '테마별 코스', '사용자별 함께 찾은 곳' 등과 같은 새로운 추천 서비스도 추가하는 등 검색 한번에 친절한 가이드북을 보는 듯한 사용경험을 제공하기 위해 끊임 없이 연구할 것"이라고 밝혔다.
한편, 네이버는 검색과 SNS의 장점을 결합해 개인화된 관심사를 자동으로 추천해주는 새로운 방식의 '태그 검색(가칭)'을 내부적으로 테스트 중이며, 이번달 중으로 선보일 예정이다.</p>
백민재 한경닷컴 게임톡 기자 mynescafe@naver.com
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