검색 패턴에 대한 개관 (3)

Information Scent에 근거한 검색 행동

 

 앞에서사용자는 자신의 검색 의도와 목적에 따라 검색어를 입력한다고 했다. 이 때 사용자는 이미 Information Scent라는 것을 형성하게 되며, 이 Information Scent에 근거한 탐색 패턴을 보이게 된다. Information Scent는 검색 의도나 목적에 부합하는 일련의 단어들의 집합(참조단어군)을 말한다.

 

<클릭해서 보세요>

 

위의 예시를 보면, 사용자의 검색 목적이나 의도에 따라 참조하게 되는 단어군이 달라진다. 디지털 카메라를 구입하려고 정보를 알아보게 되는 단계에서는 '리뷰', '상품명', '디지털 카메라'와 같은 단어가 중요하게 되지만, 구매 단계에서는 '무료배송', '할인'과 같은 단어가 달라지게 된다. 사용자는 검색 목적이나 의도에 따라 서로 다른 Information Scent를 형성하게 되는 것이다.

 

이 Information Scent에 대해 자세하게 알고 싶다면 Peter L.T. Pirolli가 쓴 Information Foraging Theory: Adaptive Interaction with Information 책을 참고하기 바란다. Information Scent에 대해서 너무나 잘 설명해 놓고 있다.

 

Information Scent에 근거한 핵심적인 탐색 패턴은 전형적인 F자 형태의 탐색이다. 제목을 중심으로 탐색이 이루어지며, 필요한 경우 관련성이 높고 핵심적인 부가 정보(참조단어군)에 주목하게 된다.

 

<클릭해서 보세요. 자료참조: Google Eyetracking Repot(2005), Enquiro>

 

이 때, 관련된 핵심 부가 정보는 해당 검색 결과를 클릭할 것인지 판단하는 참조적인 역할만 수행한다.

 

검색 결과 탐색 과정에서 이미지 요소의 영향력도 검색 목적 및 의도, 그리고 그에 따른 Information Scent가 어떻게 형성되었느냐에 따라 결정된다. 검색 목적 및 의도에 따라 나타난 검색 질의어가 Image-dependent한 성격을 가지고 있다면, 이미지를 참조할 가능성이 높아진다. 그리고, 이 때 이미지의 Quality가 좋을수록 클릭 가능성 또한 높아지게 된다.

 

 

검색 패턴에 대한 개관 (2)

질의어(검색어) 입력 패턴

 

사용자는 자신의 검색 의도 및 목적을 달성하기 위하여 검색 목적이나 의도에 맞는 질의어를 선택한다. 하지만, 문제는 사용자가 자신이 원하는 결과를 획득하기 위하여 어떤 검색어를 입력해야 하는지 모르는 상황이 발생한다. 이럴 경우, 사용자는 일반적으로 가장 단순한 형태의 한 단어형 질의어를 입력하는 성향이 보이는 것이 관찰된다 (요즘은 검색어 자동완성기능과 같은 부가 서비스를 활용하여 자신이 잘 모르는 영역에 대해서 검색할 때 관련된 정보를 획득하는 경우가 빈번하게 발생한다). 그 이유는 사용자가 과거 경험이나 학습의 결과, 두 단어 이상의 질의어를 입력할 경우 상대적으로 제한된 범위의 검색결과가 나올 것이라고 알고 있기 때문이다. 이와 반대로, 사용자가 검색하고자 하는 영역에 대해서 상대적으로 어느 정도 알고 있는 경우에는 좀 더 복잡한 형태의 질의어를 선택하게 된다.

 

<클릭해서 보세요>

 

 

그렇다면, 역으로 생각해 보자. 사용자의 질의어를 분석한다면 검색 사이트는 사용자의 목적이나 의도를 파악할 수 있고 그 결과 사용자가 원하는 검색결과를 제공해 줄 수 있지 않을까? 그러나 사용자가 입력한 검색 질의어를 기준으로 사용자의 검색 목적이나 의도를 파악하는 것은 매우 어렵다. 아래에 제시된 예를 살펴보자.

 

 

사용자가 이효리에 대한 인물 정보, 사진, 또는 최근 이슈에 대해서 알고자 할 때, 각각의 검색 목적 및 의도는 다르며 참조하는 결과 또한 다를 것이다. 하지만, 사용자는 '이효리'라는 한 단어의 질의어를 입력하는 패턴을 보이고 있다. 즉, 사용자들이 검색 원리에 대한 정확한 인식 부족과 어떤 검색어를 입력해야 원하는 결과를 빠르고 정확하게 얻을 수 있을지에 대한 확신이 부족하기 때문에 이런 결과가 나타나고 있는 것이다. 실제, 로그 데이터를 분석해 봐도 동일한 결과가 나타난다 (아래 제시된 수치는 신빙성있는 수치로 봐도 무방하다).

 

 

사용자는 자신의 검색 목적 및 의도에 맞다고 생각하는 검색 질의어를 입력하지만, 실제 관찰된 결과들을 살펴보면 직접적으로 입력하는 검색 질의어는 생각보다 매우 단순한 형태를 띄고 있다. 그리고, 이런 행동들은 뒤에서 살펴볼 검색결과에 대한 탐색 행동에도 영향을 미치게 된다.

 

검색 질의어 분석은 가장 기본적이면서도 중요한 것이다. 하지만, 실제 사용자의 목적이나 의도가 무엇인지 파악하는 것이 매우 중요하다. 쉽지는 않겠지만 그래야만 정확한 검색 질의어 분석이 될 수 있고, 사용자가 원하는 검색결과를 제공해 줄 수 있기 때문이다.

 

 

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People do not want to search

우리가 평소 아무렇지도 않게 생각하는 것 중 하나가 "사람들은 검색을 한다" 이다. 그런데 이 말을 가만히 생각해 보면 우리가 생각해 봐야 할 중요한 것이 있다. 검색이란 무엇이고, 사람들은 왜 검색을 하게 되는지..이다.

 

사람들이 검색을 하는 가장 큰 이유는 모르는 것을 찾기 위해서이다. 즉, 모르는 것이 생기고 그 모르는 것을 알기 위해서 검색을 하게 되는 것이다. 하지만, 검색을 하다보면 우리는 생각하지 못했던 또 다른 문제에 봉착하게 되는 경우가 발생한다. 바로 검색결과가 너무나 많다는 것이다.

 

검색 목적 및 의도에 따라 우리는 알고자 하는 그리고 필요한 정보의 양과 질의 수준이 다르지만, 대부분의 검색 상황에서는 단지 단답식의 결과만으로도 충분하다. 우리는 그 단답식의 결과를 찾고 싶지만, 검색결과가 워낙 방대하고 다양하기 때문에 수많은 검색결과 중에서 우리가 필요한 것이 어디에 있는지 알지 못하기 때문에 소위 말하는 검색이라는 상황이 발생하는 것이다.

 

사실, 검색이라는 상황이 발생하는 빈도는 그렇게 많지 않을 수도 있다. 만약 내가 궁금한 것에 대해서 알아보기 위해서 검색어를 입력하면, 바로 원하는 검색결과 및 내용을 매핑해서 보여주면 되는 것이다. 하지만, 여기에서 발생하는 문제 중 하나가 사용자의 검색 목적 및 의도, 그리고 필요로 하는 정보의 양이 너무나 다르다는 것에 있다.

 

예를 들면, 어떤 사람은 이효리의 최신 근황에 대해서 알고 싶어하고 어떤 사람은 이효리의 최신 앨범에, 또 다른 어떤 사람은 이효리의 사진에 관심을 가질 수 있다. 검색어 분석을 해 보면 거의 모든 경우 검색어 입력란에 '이효리'라고 입력한다는 것을 알 수 있다. 그러나 검색어 만을 가지고 보면 과연 사용자가 원하는 것인지 무엇인지 알지 못한다.

 

그래서 네이버에서는 사용자가 원하는 검색결과가 무엇인지 나름대로 분석을 하고 그 분석결과를 바탕으로 컨텐츠 검색결과에 반영해서 제공하고 있다. 또한 통합검색이라는 것도 그런 접근 방법 중에 하나인 것이다.

 

Yahoo에서는 같은 개념에 대해서 비슷하면서도 다른 접근 방법을 사용해서 이 이슈를 해결하고자 했다. 야후 리서치랩의 유럽 및 남미 담당 부사장인 Ricardo Baeza-Yates는 SearchMonkey Ecosystem이라는 것을 야후 검색결과에 반영한다고 발표했다. 아래 내용은 Ricardo Baeza-Yates의 발표 내용을 정리한 것이다. 야후에서는 어떤 식으로 접근해서 어떻게 문제를 해결하려고 하는지 네이버 검색결과와 비교해 보는 것도 재미있을 것 같다.

검색 패턴에 대한 개관 (1)

Overview

 

검색 사이트(또는 검색 엔진)의 미션은 사용자에게 사용자가 원하는 정보를 가장 빠르고 정확하게 제공해 주는 것이다. 사용자는 목적이나 의도를 갖고 인터넷에 접속하고, 수 많은 인터넷 사이트들 중에서 자신이 원하는 정보를 찾으려고 한다. 하지만, 인터넷에는 너무나 많은 사이트들이 있고, 그 안에는 우리가 평생봐도 다 보지 못할 정보들이 존재한다. 만약, 사용자들이 일일이 자신이 원하는 정보를 찾으려고 한다면 아주 사소한 정보라도 찾으려고 소요되는 시간과 노력은 거의 상상을 초월할 정도가 될 것이다. 검색 사이트는 이러한 수고와 노력, 그리고 시간을 매우 짧게 줄여줄 수 있다.

 

 

일반적인 검색 이론도 존재하지만, 검색 사이트(또는 검색 엔진)은 각 사이트마다 자기 나름대로의 원리와 원칙에 의해 검색DB를 쌓고 사용자에게 제공해 준다. 하지만, 이것에 대한 논의는 너무나 광범위하고 여기서 논의하기에도 벅차기 때문에 별도로 논의하고자 한다. 만약, 일반적인 검색 행동 이론에 대한 내용을 알고 싶다면, 다음의 책을 참고하면 많은 도움이 될 것이다.

 

Looking for Information, Second Edition: A Survey of Research on Information Seeking, Needs, and Behavior

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

검색 행동의 기본 컨셉

 

사용자들은 검색 의도나 목적인 무엇이냐에 따라 구체적인 검색 행동 패턴이 달라진다. 즉, 검색 목적이나 의도에 따라 입력되는 검색어가 달라지고, 탐색 정보 유형이나 패턴이 달라지고, 그 결과 참고하는 검색결과가 무엇이냐가 달라지게 된다. 이러한 일련의 과정은 서로 독립적인 관계라기 보다는 상호 종속적으로 영향을 받게 된다. 그리고, 일련의 단계가 한번으로 끝나는 것이 아니라 사용자의 검색 Needs가 충족될 때까지 계속해서 반복된다.

 

 

 

사용자의 검색 Needs가 충족될 때까지 계속해서 반복된다는 개념을 가장 잘 보여주는 것은 Dr. Marcia Bates(1989)의 "Berry-picking model"이다. 이 모델의 핵심은 사용자들이 첫 검색 과정에서 찾은 결과에 따라 후속적인 검색 행동 및 패턴들이 영향을 받는다는 것이다.

 

 

 

 

검색 목적 분류

 

우리가 검색을 하는 이유는 무엇인가? 곰곰이 생각해 보면 우리가 검색을 하는 목적이나 이유는 상황에 따라 다르며, 그 상황 또한 무한하게 많을 것이라고 생각할 수 있을 것이다. Daniel Rose와 Danny Levinson은 사용자의 검색 행동을 검색 목적 및 의도에 따라 3가지 차원으로 분류하고 있다.

 

 

 

이 중에서 가장 많은 비중을 차지하는 것은 Navigational Search와 Informational Search이다. 이 중에서 Navigational Search가 차지하는 비중이 매우 높은데, 실제 네이버 연간 누적 검색어 순위에서 싸이월드나 다음을 입력하는 절대적인 수치가 매우 높다. 습관적으로 사용자들은 싸이월드나 다음의 URL을 입력하는 것이 아니라 네이버로 들어온 뒤 싸이월드나 다음을 입력한 후 바로가기..결과를 클릭한다(물론, 이것은 네이버가 인터넷 시작페이지로 설정된 영향이 매우 크긴 하다). 우리가 하는 행동을 봐도 제일은행이나 신한은행과 같은 은행 사이트들을 가기 위해서 어떻게 접근하는지 곰곰이 생각해 보면 알 수 있을 것이다. (인터넷 익스플로러에서 바로가기로 접근하는 경우도 매우 많긴 하지만...). 이것은 매우 작을 것이라고 생각할 수도 있지만 인터넷 검색 사이트 또는 엔진 입장에서는 매우 의미있고 중요한 것을 내포하고 있다. 이 부분에 대한 논의는 실제 회사 내 대외비 이슈도 있어서 여기까지만 언급하겠다.

검색 사이트에서 검색창 길이는 어느 정도 제공해 주어야 하는가?

우리가 어떤 정보를 찾으려고 할 때, 검색창에 입력하는 검색어 글자 수는 어떻게 될까? 검색 사이트에서 검색창 UI를 설계할 때, 가장 고민이 되는 부분이다. 과연 검색창을 어느 정도 길이로 제공해

주어야 사람들이 불편함을 느끼지 않고 사용할 수 있도록 제공해 주어야 하는가… 많이 고민들 하게 된다. 이 부분에 대해 명확하게 가이드라인이 제시되지 않은 상태이지만, UX 분야에서 가장 유명한 사람 중 한 사람인 Jacob Neilson은 Prioritizing Web Usability라는 책에서 다음과 같은 가이드라인을 제시하고 있다.

 

The average Search box on the Web today is only characters wide, which means that 27 percent of queries are too long to fit into the box. That's too many users to inconvience and too many searches to make error-prone. We recommend making Search boxes 27 characters wide, which is enough for 90 percent of user's queries. Cutting off a bit of the query for 10 percent of user is a usability trade-off that most sites should be willing to making in order to conserve space, since the Search box should be on every page.

 

 - Jacob Nielson and Hoa Loranger(2007), Prioritizing Web Usability

 

Nielson에 따르면, 사용자들은 검색어를 입력할 때 매우 짧은 형태로 입력을 하고 있으며 영문을 기준으로 14개 글자 이내로 검색어를 입력한다고 한다. 하지만, 14개 글자 이내로 한다고 해서 검색창 길이를 14개 글자까지 입력할 수 있도록 제공해 주는 것보다 더 많은 글자를 입력할 수 있도록 하는 것이 더 좋다고 주장하고 있다. 그 이유는 더 넓은 검색창을 제공해 줌으로써, 사람들에게 더욱 정확하고 유용한 검색 결과를 찾을 수 있도록 검색어 길이를 자연스럽게 더 길게 입력하게 유도할 수 있고, 사람들이 검색어 입력 시 잘못 입력한 것을 쉽고 한번에 파악할 수 있게 하는 것이 좋기 때문이다. 그래서, Nielson은 검색창 길이를 27개의 글자까지 입력할 수 있도록 제공해 주는 것이 좋다고 주장하고 있는 것이다. 실제, 27개 글자까지 입력할 수 있는 검색창은 영어 사이트를 기준으로 사람들이 입력한 검색어의 90% 이상을 커버할 수 있다.

 

그렇다면, 해외 주요 검색 사이트의 검색창 길이는 어느 정도일까? 실제로 해외 주요 검색 사이트의 검색창 길이를 글자수를 기준으로 측정해 보았다. 여기서 Korean은 한글로 입력했을 때, English는 영어로 입력했을 때 검색창에 입력할 수 있는 글자수를 의미한다. (2008년 4월자 기준)

 

Site	Top Page		SERP
	Korean	English	Korean	English
Yahoo.com	30.5	57.0	28.5	53.5
Yahoo Answers	23.0	46.0	28.5	53.5
Google.com	27.5	41.5	21.0	39.0
ask.com	25.5	46.0	27.5	50.0
amazon.com	24.5	46.0	24.5	46.0
a9 in amazon.com	7.0	12.0	7.0	12.0
a9.com	31.5	53.5	31.5	53.5

 

a9 in amazon.com을 제외하고는 모두 Nielson의 가이드라인을 어느 정도 충족시켜주고 있는 것을 볼 수 있을 것이다.

 

 

지금까지 영어를 대상으로 살펴보았는데, 한국어에 대해서는 어떨까요? 영어와 비교하여 한국어는 매우 다른 특성들을 가지고 있다. 이런 특성을 논의하는 것은 여기서 이야기하는 논지를 벗어나는 것이기 때문에 하지 않겠다. 최근 사람들이 검색어를 몇 글자까지 입력했는지 분석해 보았습니다. 이 자료는 매우 신빙성있는 자료이다. 하지만, 출처를 물어보지 않았으면 한다. 하지만, 매우 신빙성있는 자료임은 분명히 밝힌다.

 

 

이 데이터에 의하면, 검색어의 약 90% 이상이 18개 글자 이내로 입력된 것을 확인할 수 있다. Nielson의 주장과 이 데이터를 보면 검색 사이트의 검색어 입력 길이는 한국어를 기준으로 약 25 글자 내외로 하는 것이 가장 좋다는 판단이다. 약 25글자 정도의 검색어를 입력할 수 있도록 검색창을 제공해 준다면, 사람들이 검색 사이트에서 입력하는 검색어의 99% 이상을 커버할 수 있다. 실제, 사람들의 검색 패턴을 분석한 결과에서도 이 가이드라인을 지지해 주고 있다.

 

한국에서 서비스 중인 검색 사이트의 검색창 길이는 어느 정도 일까? 실제로 각 사이트를 방문해 보면서 확인해 보기를 바란다. 어쩌면 재미있는 결과를 찾을지도 모르겠다.. ^^

 

단순해 보이는 검색창 UI도 자세하게 보면, 실제로 많은 요소들을 고려해서 설계되고 디자인 되고 있다. 그리고 이 과정에서 가장 핵심적인 것은 사용자의 경험 만족도를 극대화시킬 수 있도록 해야 한다는 것이다.  

Perfect Search?

What might a world of perfect search look like? Imagine the ability to ask any question and get not just an accurate answer, but your perfect answer - an answer that suits the context and intent of your question, an answer that with eerie precision is informed by who you are and why you are asking. This answer is capable of incorporating all the world's searchable knowledge into the task at hand - be it  captured in text, video, or audio formats. It is capable of distinguishing between  straightforward requests (Who was the third president of the United States?) and more nuanced ones (Under what circumstances did the third president of the United States forwear his views on Slavery?)

 

- 중략 -

 

While it's true that most questions don't have an objectively perfect answer, perfect search would provide your perfect answer, as you determine it - in a report form, perhaps, or by summarizing key points of view and trends. This perfect search also has perfect recall. It knows what you have seen and can distinguish between a journey of discovery, where you want to find something new, and recovery, when you want to find something you have seen before. And, quiet important, it is capable of distinguishing between a document and a person - and suggesting that to get the perfect answer, you may well best talk to this person, as opposed to reading that document.

 

- 252 page, The Search by John Battelle

Searching...

Searching is merely a means to an end - a way to satisfy an underlying goal that the user is trying to achieve. That is, the 'why' of user search behavior is actually essential to satisfying the user's information need.

 

Web searches reflect a diverse set of underlying user goals, and knowledge of  those goals will offer the prospect of future improvements to web search engines.