(주)네이버(대표이사 김상헌)는 현재 '정보 검색' 중심의 검색 서비스를 관심사 기반의 '정보 추천' 방식으로 확장하기 위한 연구 프로젝트를 구체화하며, 그 시작으로 베타 버전의 '태그 검색'을 선보인다고 26일 밝혔다.
 
네이버는 이용자들이 모바일 환경에서 구체적인 검색 의도를 갖고 정보를 찾을 뿐만 아니라, SNS 등 다양한 정보 채널을 통해 나와 지인의 관심사를 중요한 정보로서 획득하려는 경향에 따라, 관심사를 기반으로 끊김 없이 확장되는 검색의 새로운 변화를 시도한다.
 
'태그 검색'은 검색과 기존 SNS의 강점을 결합해 인적 네트워크에 대한 관리 없이도 관심사에 대한 정보를 얻을 수 있도록, 공통 관심사 그룹 내에서 생성되는 양질의 정보들을 정교하게 피딩의 형태로 추천해주는 기술을 검색에 적용한 서비스다.
 
'태그 검색'은 'i-Rank(Interest Rank)'라는 새로운 개념의 추천 알고리듬을 적용했으며, '좋아요' 등 검색 이용자들의 참여에 따라 연관 태그, 검색 결과 등을 개인에게 최적화시켜 제공함으로써, 이용자들은 관심사 '태그'로 이어지는 끊김 없는 검색을 경험할 수 있다.
 
'i-Rank(Interest Rank)' 알고리듬은 ▲ 사용자와 정보 간의 관심사의 일치 정도 ▲ 좋아요, 댓글 등을 통한 관심사 그룹 내 정보의 추천 정도 ▲ 정보의 최신성 등의 변수를 통해 맞춤형의 관심사를 추천해주는 컨셉으로 설계됐다고 회사 측은 설명했다.
 
베타 버전의 '태그 검색'에서는 성별, 연령 등 기본적인 인구 통계학(Demographic)적인 분류에 기반해 검색 결과를 최적화해 제공하는 방식으로 시작하며, 점차 이용자가 속한 유형 및 그룹을 확장시킨 뒤, 향후에는 개인 사용자별 최적화를 통해 관심사를 정교하게 추천할 계획이다.
 
검색연구센터의 강인호 박사는 “페이스북 등 SNS가 지인(사람) 간의 소통을 통해 새로운 정보를 얻고 새로운 지인과 콘텐츠 등을 추천받는 방식이라면, 태그 검색은 관심사를 기반으로 양질의 정보를 추천 받으며 관심사 태그를 통해 네트워크를 확장해나가는 개념”이라고 밝혔다.
 
또한 강 박사는 “특정 주제를 기반으로 네트워크를 확장한다는 측면에서 기존 SNS와 검색의 강점을 결합한 'TNS(Topic Based Social Network Service)'로 정의해볼 수 있을 것”이라고 덧붙였다.