[검색 리디자인] 통합 검색 덜어내기
2011. 7. 7. 21:05ㆍRe-design!
검색엔진 뭐 사용하세요? 네이버,다음,구글?
네이버가 좋아요? 구글이 좋아요?
이런 질문은 아빠가 좋아? 엄마가 좋아? 같은 질문과 별반 다르지 않습니다. 둘은 지향하는 바가 다르기 때문에 필요에 따라 보완적인 관계에 있지 무엇이 더 좋고 나쁘다고 하기 어렵거든요. 그런데 다시 뒤집어 생각하면 둘 다 부족하다는 의미입니다.
이전 글에서 이어지는 내용입니다. http://story.pxd.co.kr/327
일로써 인터넷 자료 조사를 많이 하기도 하고 약간의 검색 중독 때문에 검색엔진 사용이 극단적으로 많은 편에 속하는데요. 검색에 할애하는 시간이 많다보니 그만큼 네이버,구글의 검색 결과에 만족스럽지 못한 부분이 많이 걸려서 결국 개인적으로 매쉬업을 이용해검색서비스를 만들어 사용하고 있습니다. 최근 몇 년 간 취미로 내가 사용하기 위한 검색 UI를 디자인하고 매일 직접 사용하면서 스스로의 피드백을 통해 매일 매일 고쳐나가고 있습니다. 나만을 위한 검색엔진을 만들면서 고민했던 부분을 공유해 보겠습니다.
거칠게 요약하면 통합검색 다 필요없고 위키피디아와 구글웹 검색, 네이버 블로그 검색 세가지만 있으면 된다 입니다.
사용 모습은 아래 동영상을 참고해 주세요.
검색을 잘하는 사람은 어떤 검색엔진을 사용할까요?
검색엔진 첫눈 UI 프로젝트에서 검색 행태에 대한 사용자 조사를 하면서 검색에 대해 많이 배울 수 있었습니다. 검색을 잘하는 사람의 특징은 두가지 정도로 정리 할 수 있는데,
1.검색 query를 잘 선택하고(정보 제공자의 어휘로 구체적이고 더 많은 단어를 사용)
2.다양한 전문(vertical)검색엔진을 필요에 따라 잘 선택하여 씁니다.
일상에서도 좋은 답을 얻기 위해서는 질문할 분야에 대해 잘 아는 전문가를 찾아가 좋은 질문을 던져야 하는 것과 마찬가지 입니다.
많은 사람이 특정 유형의 정보는 특정 검색엔진이나 사이트에서 검색하는 것이 더 좋다는 자신만의 노하우를 가지고 있긴 하지만 검색엔진 사이트로 이동하고 키워드를 또 다시 입력하는 과정이 번거럽기 때문에 네이버나 다음 처럼 시작페이지로 등록한 메인 검색엔진에서 그냥 검색을 하게 됩니다. 결과 측면에서도 적당히 충분한(satisficing) 정보를 얻는데 문제가 없으니까 일반적인 사용자에게는 좋은 전략적 선택입니다.
1.검색 query를 잘 선택하고(정보 제공자의 어휘로 구체적이고 더 많은 단어를 사용)
2.다양한 전문(vertical)검색엔진을 필요에 따라 잘 선택하여 씁니다.
일상에서도 좋은 답을 얻기 위해서는 질문할 분야에 대해 잘 아는 전문가를 찾아가 좋은 질문을 던져야 하는 것과 마찬가지 입니다.
많은 사람이 특정 유형의 정보는 특정 검색엔진이나 사이트에서 검색하는 것이 더 좋다는 자신만의 노하우를 가지고 있긴 하지만 검색엔진 사이트로 이동하고 키워드를 또 다시 입력하는 과정이 번거럽기 때문에 네이버나 다음 처럼 시작페이지로 등록한 메인 검색엔진에서 그냥 검색을 하게 됩니다. 결과 측면에서도 적당히 충분한(satisficing) 정보를 얻는데 문제가 없으니까 일반적인 사용자에게는 좋은 전략적 선택입니다.
양보다 질로 골라서 검색하는 A la carte 검색
UI를 설계하는 방법 중에 일반인들도 전문가의 노하우와 스킬을 쉽게 흉내내도록 하는 접근이 있습니다. 일반 사용자도 어떤 유형의 정보를 찾고 싶은지 이미 알고 있는 경우가 많으니 전문검색엔진을 모아두고 쉽게 전환할 수 있도록 하면 보다 효율적으로 더 나은 검색 결과를 얻을 수 있을 것입니다. 다만 전문 검색엔진으로 이동하고 키워드를 다시 입력하는 과정의 번거러운 것이 문제라고 생각되어서 그 부분만 해결 해주면 될 것 같았습니다. 이런 가설을 가지고 처음 만들어서 테스트해 본 것이 A la carte 검색이었습니다. 부페처럼 막 나열된 통합검색에서 양만으로 배를 채울게 아니라면 딱 내가 원하는 걸 주문하는게 질적으로 만족도가 더 높을테니까요. 검색 유형에 따라 검색어 추천을 해주는 일관된 검색창 인터페이스에 구글의 인스턴트 검색처럼 입력 중에 검색결과가 바로 표시되도록 만들었습니다.
A la carte 검색 시연 모습 보기
A la carte 검색 시연 모습 보기
검색의 파레토 법칙
일년 정도 사용하면서 실제 검색 데이타를 모아봤더니 놀랍게도 대부분 딱 두개의 검색만 쓴다는 걸 알게되었습니다. 정확한 통계는 아니지만 파레토 법칙처럼 구글 검색과 네이버블로그 검색이 전체의 80%정도를 차지하는 듯 싶었습니다. 그래서 새로 디자인 하면서는 애플처럼 주 사용의 80%에만 집중하기로 하고 나머지는 버렸습니다. 복잡하게 유형별 검색을 모아두지 않아도 구글과 블로그 검색만 나오면 찾고 싶은 건 거의 다 찾을 수 있더라구요.
이 두가지가 대부분의 검색 케이스를 커버할 수 있었던 이유는 아마 서로의 성격이 상반되어서 서로가 부족한 검색 의도를 채워주고 있었 던 것 같습니다.
Search User Goals
사용자의 검색 의도를 분석한 논문에 따르면 크게 세가지로 나누고 있습니다.
특정 사이트로 이동하려는 navigational (15-20%)
정보를 얻으려는 informational (50-60%)
리소스를 얻으려는 transactional (25-30%)
가장 큰 비중인 informational을 좀 더 세분화 하면 아래와 같다고 합니다.
1.directed question.
1-1.closed-end question
1-2.open-end question
2.undirected question.
3.advice
4.locate
5.list
이러한 검색 의도를 검색결과에 반영 할 수 있을까요? navigational 같은 경우는 구글의 운좋은 예감이나 네이버의 바로가기 처럼 효과적으로 골라낼 수는 있지만 나머지는 검색의 골에 따라 정보를 분명하게 분리를 할 수 있는 것도 아니고 검색을 하는 사용자도 의도가 애매하게 겹치기 때문에 검색 결과에 직접 반영하기는 어렵습니다.
현재 검색엔진에서 사용하는 소스의 출처나 유형에 따른 분류는 검색 사용자의 의도를 직접 반영하기 보다는 기계가 분류할 수 있는 속성에 따른 것 입니다. 통계적으로 많은 사람이 찾는 유형의 검색 결과를 먼저 노출하고 있긴 하지만 사용자 마다 또 질의시 마다 의도가 다를 수 있기 때문에 개인에 있어서 통합검색의 검색결과는 무작위적인 것으로 인식 될 수 있습니다. 네이버의 컬렉션 랭킹이 단순한 클릭수가 아니라 보다 복잡한 알고리즘을 사용하여 검색 의도를 반영하고 있다고는 하지만 그건 평균에 속할 경우에 해당하는 것이겠지요. 같은 검색어를 사용한다고 검색 의도가 모두 같을 수는 없으니까요.
Domain knowledge
검색 사용자 조사를 통해 배운 또 하나는 사용자의 검색 주제에 대한 지식 수준에 따라 검색의 접근이 달라진다는 것 입니다.
대상에 대해 전혀 모르고 있으면 'X에 대해 알려주세요' 같은 undirected question 밖에 할 수 없습니다. 어느 정도 그 주제에 알고 있어야 open-end , closed-end question 으로 질문이 옮겨 갈 수 있습니다. 그래서 검색은 검색을 통해 정보를 얻고 또 그 정보에 기반하여 다시 검색 하는 과정을 반복하여 최종 목적지에 도달하는 오리엔티어링에 가깝습니다.
그래서 검색하려는 대상에 대한 지식 수준으로 나누어 검색 결과를 제시하면 검색 골과도 연결이 되고 더 자연스럽게 정보를 취할 수 있게 됩니다.
인물검색을 예로 들면 인기검색어로 올라온 유명인을 검색할 때 어떤 사람은 그 사람에 대해 잘 알고 있어서 사람의 최근 활동(가십?)에 대해 더 자세한 정보를 얻으려는데 관심을 가지고, 어떤 사람은 도대체 X가 뭐하는 사람이야? 어떻게 생긴 사람이야? 라는 궁금증을 가지고 검색을 하게되니까요. 인물 검색의 사진만 슬쩍 보고 아, 이 사람이구나 하고 호기심이 충족되는 경우도 많고, 어떤 사람인지 알게 되면 다시 그래서 최근에 무슨 일이 있었는지 찾아보게 되고요.
위키백과 (한글 위키피디아)
undirected question에 대해 가장 좋은 답은 지식인이 아니라 백과사전입니다. 위키백과는 주제에 대한 개략적인 설명과 전문적인 내용, 더 알아 볼 수 있는 참고 링크를 포함하고 있어서 뭔가에 대해서 알고자 할때 시작하기에 가장 적합한 형태입니다. 모르는 주제에 대해 리서치를 할 때는 가장 먼저 위키백과를 참고하면 좋습니다.
네이버의 컨텐트 검색이나 전문 DB 검색 결과 또한 이런 질문에 대한 답으로 훌륭합니다. 썸네일 이미지를 포함하고 있어서 내용을 읽지 않더라도 내가 제대로 키워드를 사용하고 있는지 슬쩍 보고 알 수 있는 이정표 역할을 해줍니다.
위키백과와 같이 '무엇'에 해당하는 범용 백과사전 외에 '누가','어디서'에 해당하는 인물DB와 지역DB가 노출되면 도움이 많이 됩니다.
구글 웹검색
구글의 웹검색은 오랜 기간 신뢰도가 쌓인 best match 결과를 상위에 보여주는데 해당 키워드의 대표 사이트 또는 위키백과 페이지가 상위에 올라오는 경우가 많습니다. navigational과 undirected question에 해당하는 검색 목적을 가장 잘 만족시켜줍니다.
찾으려는 답이 정해져 있는 closed-end 질문에 대한 답도 구글 웹검색을 이용하는게 가장 결과가 좋습니다.
네이버 블로그 검색
블로그 검색 결과는 사용자의 주관적인 리뷰를 찾아보는데 적합합니다. 어떤 한 측면을 보는게 아니라 전반적으로 정보를 수집하려는 open-end 질문에는 구글보다 네이버 블로그 검색을 사용할 때 더 만족스런운 결과를 얻을 수 있습니다.
블로그는 인력 검색
네이버의 블로그 검색은 최신 정보에 대한 가중치를 높게 두고 있습니다. 구글 웹검색이 오랫동안 많은 사람에게 검증된 자료를 노출하여 변동이 적은데 비해 네이버 블로그는 트렌드에 민감하게 반응합니다. 어느쪽이 더 좋은게 아니라 필요에 따라 용도가 다른 것 같습니다. 이런 검색 노출 특성때문에 요즘은 실시간 인기 키워드에 대한 정보를 잘 모으고 편집하여 검색결과의 상위에 올리고 업체의 광고를 하는 전문 인력(?)들도 생기고 있습니다. 아직은 연예,오락 중심의 쉽고 대중적인 주제에 몰려있긴 하지만 여러 페이지 클릭하는 시간을 많이 줄여줘서 저는 좋습니다. 사람들이 중요하게 생각하는 이슈의 뉴스들도 이런 식으로 블로그 검색에 표시됩니다. 원본이 아니라 퍼온 자료가 노출된다고 비판을 하기도 하지만 한동안 유행하던 집단지성에 의한 인력 검색 결과와 비슷한 효과를 얻을 수 있는 것은 네이버 블로그 검색의 장점이기도 합니다.
블로그는 이미지 검색
요즘 블로그의 사용 리뷰에는 수준 높은 사진들이 가득해서 눈으로 훑어보기만 해도 많은 정보를 얻을 수 있습니다. 네이버와 다음은 블로그 내의 이미지를 대표 이미지 한 장이 아니라 여러 장 인덱싱하고 있습니다. 하지만 검색 결과에서 한 번에 펼쳐 보여주는 것이 아니라 마우스 오버 하여야만 보여주는 것이 번거럽지만요. 블로그 내의 이미지만 제대로 보여주면 별도로 이미지 검색 결과를 노출 할 필요가 없습니다.
네이버 검색 개발 담당하는 친구 말로는 이미지를 한번에 다 노출하면 트래픽 이슈가 있어서 현재처럼 우선 하나만 보여주고 있다고 하는데, 실제로는 블로그의 사진이 고객의 시선을 빼앗는 것을 막고 광고로 유도하려는 광고 비즈니스에 기반한 정책이라고 추측됩니다. 블로그 검색에서는 사진 하나라도 보여주는데 통합 검색에는 아예 사진을 표시하지 않고 있습니다. 이미지 자체가 그 그 블로그를 선택하는 가장 중요한 정보가 되는데도 누락시키고 있습니다.
블로그 썸네일을 한번에 펼쳐 보여주는 형태에 익숙해 지면 썸네일을 하나 보여주는 네이버,다음이나 하나도 안보여주는 구글에서는 답답해서 블로그 검색을 할 수 없게 됩니다. 마치 이미지 검색 결과에 텍스트만 있는 느낌이 듭니다. 구글의 preview 기능은 훌륭하긴 하지만 마우스 오버해야만 이미지를 더 보여주는 것과 동일한 stacked in time 방식입니다. 중요하고 비교를 하는데 필요한 정보를 표현하는데는 좋지 않은 방법입니다. 사용자의 시간을 뺏고 노력을 강요합니다. Edward Tufte는 정보를 펼쳐 놓으라고 항상 강조하고 있습니다.
아래 결과를 보면 그 차이가 확연합니다.
아래 결과를 보면 그 차이가 확연합니다.
검색결과의 순서를 예측 가능하도록 배치 1-3-5
그래서 여러 콜렉션의 결과를 많이 노출하기만 한다고 좋은게 아니라 위키백과,구글웹,네이버 블로그 세가지만 잘 보여주어도 불필요한 인터랙션(스크롤)을 줄이면서도 원하는 결과를 보다 잘 찾을 수 있습니다. 개수는 위키백과 1,구글웹 3, 블로그 5개입니다. :)
구글웹의 경우 상위3개가 클릭의 80%에 해당한다는 통계가 있는데요. 3개에도 원하는 결과가 없으면 그 외 결과를 더 보는 것 보다 키워드를 바꿔 보는게 낫습니다.
구글웹의 경우 상위3개가 클릭의 80%에 해당한다는 통계가 있는데요. 3개에도 원하는 결과가 없으면 그 외 결과를 더 보는 것 보다 키워드를 바꿔 보는게 낫습니다.
장기적이고 객관적인 정보 위주로 찾아주는 구글검색과 최신의 주관적인 정보 위주로 검색하는 네이버 블로그 검색(다음 블로그는 호흡이 중간정도 됩니다)은 서로를 잘 보완해 줍니다.
컬렉션 랭킹처럼 키워드에 따라 순서가 바뀌는 것 보다 이렇게 순서를 고정하여 보여주는게 더 효과적입니다. 검색하는 주제에 대해 전혀 모르는 경우를 위해서 레퍼런스를 가장 먼저 배치하고, 어떤 순서로 노출되는지 예측할 수 있도록 하여 원하는 의도의 결과가 아닌 경우 빨리 스킵할 수 있도록 단순한 결과를 먼저 배치합니다. 그렇게 하였더니 검색 결과내에서 원하는 답을 좀 더 쉽게 찾을 수 있었습니다.
Rich Vertical Search Links
그럼에도 원하는 정보를 얻지 못하는 경우에는 바로 전문 검색엔진을 사용하도록 합니다. 전문 검색엔진을 검색결과 아래에 모아 두고 바로 검색을 할 수 있도록 하였는데, 이때는 검색엔진으로 이동해서 다시 키워드를 입력하는게 아니라 입력된 키워드로 바로 검색이 됩니다.
다음의 /검색은 내부의 카테고리 뿐 아니라 외부 검색엔진으로 바로 연결되도록 하고 있습니다. 내부 서비스만으로 닫힌 구조를 만들 것이 아니라, 더 좋은 전문 검색 결과를 제공하는 외부 검색엔진을 추천하고 쉽게 옮겨 가도록 열어두고 자신은 더 경쟁력이 있는 검색 서비스에 집중하는 전략이 검색 만족도를 높여 줄 수 있을 것라고 생각됩니다. 별로 만족스럽지 못한 자사의 검색 결과 안에서만 계속 빙빙 돌린다고 광고 클릭해 줄 건 아니니까요. 물론 단기적으로는 수익에 더 도움이 된다는 조사 결과가 있었겠지요. 하지만 장기적으로 영향을 줄 수 있는 고객 경험 측면에서 좋지 않지 않다는 건 확신할 수 있습니다.
검색어 예측 vs. 검색어 추천
2008년에 A la carte 검색을 만들때 부터 inquisitor라는 브라우저 플러긴을 모델로 따라하였는데요. inquisitor는 검색창에 키워드를 입력하면 검색어 추천뿐 아니라 구글 검색결과까지 미리 보여줍니다. 첫번째 추천 검색어를 기반한 결과를 보여주어서 마치 뇌보다 손이 빠른 느낌이 들 정도였습니다. 당시는 영어에만 동작해서 우리말에도 적용해 보고 싶어서 네이버 추천 검색어를 가지고 만들어봤더니 상당히 효과적이었습니다. 구글이 작년에 발표한 인스턴트 검색도 동일한 형태입니다.
사용하면서 두가지 문제가 있었는데 첫 번째는 검색어를 목록 형태로 추천하는 것이 검색어를 예측하여 검색 결과를 미리 뿌려주는 모델에 적합하지 않다는 것이었습니다. 추천 목록과 검색 결과에 주의가 분산되어 더 복잡해 보이는 문제가 있었습니다. 그래서 채택한 것이 아이폰의 auto complete 버블 형태입니다. 검색어를 단 하나만 예측하여 보여주어서 인지적 부담이 줄어들었고 오타입력시에도 바로 인지할 수 있게 되었습니다. 키입력이 더 늘어날 것 같았지만 실제로는 별반 차이가 나지 않았습니다.
두번째는 입력 중에 의도하지 않은 결과가 노출되어 주의를 산만하게 하는 점입니다. 해결은 간단한데 키입력 시간을 체크해서 입력 중에는 결과를 뿌리지 않도록 하는 것입니다. 맨 위의 동영상에서 보면 검색 결과가 거의 입력을 끝냈을 때만 나타나는데 반응이 느린게 아니라 키 입력 중에 의도하지 않는 노이즈 결과의 노출을 제한하도록 하고 있습니다. 구글은 단순하게 타이머로 주기적으로 중간 결과를 계속 뿌리도록 하고 있는 것 같습니다. 중간의 광고 노출을 의도한 것인지 모르겠지만 인스턴트 검색으로 인한 불쾌한 경험을 하면서 알게 되었는데 실제로는 중간에 뿌려지는 결과에 전혀 주의를 주지 않고 있었습니다.
보다 나은 검색 사용 경험을 위해서는 통합검색을 덜어내자
사용자의 검색 의도를 모르니까 가능한 많은 컬렉션의 검색 결과를 노출 시키려는 네이버와 다음의 통합 검색은 효용이 너무 낮습니다. 블로그 검색 결과의 노출 정책을 보면 사용자의 검색의 편의보다는 광고를 위한 검색 UI가 아닌가하는 의혹을 주기 까지 합니다.양으로 승부하기 보다는 주제에 대한 지식 수준에 따라 나누어 간접적으로 검색 의도를 반영하여 검색 결과를 표시 하는 것이 좀 더 자연스러운 접근일 것 같습니다.
공교롭게도 구글웹과 네이버블로그 검색의 성격이 상보적이라 두개로 대부분의 검색 의도를 포괄할 수 있게 됩니다.
나머지들은 전문 검색엔진 링크 모음으로 직접 이동하게 하는게 효과적입니다.
글을 쓴 목적은
1. 나 혼자서 나만을 위해 만든 검색 디자인이 다른 사용자들에게도 도움이 될 수 있는지 확인해보고
2. 다른 사람들도 유용하게 쓸 수 있다면 함께 나눌 수 있도록 도움을 얻고 싶습니다.
피드백을 주실 수 있는 분은 의견 남겨주세요. 직접 사용해보고 의견을 구하는 자리를 마련해보도록 하겠습니다.
참고
검색 리디자인 : 통합검색, 사용자를 위한 것인가 광고주를 위한 것인가?
http://story.pxd.co.kr/327
민첩한 리서치를 위한 인터넷 검색 팁
http://www.slideshare.net/taekie/rapid-research-hhg
A taxonomy of web search (2002)
Understanding User Goals in Web Search (2004)