서치 엔진에서의 사용자의 의도에 따른 3 가지 Query 유형

 

특히 유저의 의도를 분석할 때, Query의 유형을 일반적으로 3가지로 나눈다. 

먼저, 1세대 Query 버전이라고 볼 수 있는 Navigational Search queries가 있다. 이는, 쿼리 검색을 통해서 사용자가 원하는 사이트에 접속하기 위함이다. 예를 들어서, 사용자가 United Airline라는 검색어를 넣을 때는, 이와 가장 유관한 사이트에 접속하기 위함이다. 현재 Google에서 navigational queries로서 상위 2개의 검색어는 "Facebook"과 "Youtube"라고 한다. 한편, Navigational query에 대해서 사용자의 의도를 충족한 엔진을 구축하는데 있어서 중요한 척도는 Precision이라고 한다. 즉, 검색된 URL 리스트에서 가장 관련있는 URL들을 모아주는 것이 중요하다. 

다음으로, 2세대 Query 버전으로서, Informational Query가 있다. 유저들이 특정 사이트에서 Query를 통해 유용한 정보를 얻고자 하는 경우, 이런 Query들을 Informatial Query라고 한다. 특정 키워드에 대해 모르는 내용이 있을 경우, 검색 엔진을 통해 얻고자 한다. 이러한 유저의 의도가 담긴 Query는 Informational Query에 들어가게 된다. 이런 Query를 잘 취급하는 검색엔진이 구글이다. 하지만 검색엔진의 입장에서는 안타깝게도(?) 이러한 Query 서비스가 직접적으로는 돈을 버는 데 별로 효율적이지 않기 때문에, 잘 짜여진 지식그래프(Knowledge Graph)를 통해 이런 Query에 적합한 정보를 넘겨주려고 한다. (이 외에도 SEO content, Wikipedia 를 활용하는 방식이 있다)

마지막으로 Transactional Search Queries가 있는데 이는 사용자가 물품을 구매하거나 서비스를 이용할 때 사용하는 쿼리이다. 특정 소프트웨어를 다운로드할 때 사용하는 쿼리도 이 경우에 포함된다. '커피머신'과 같은 일반적인 제품명이 쿼리로 들어갈 수도 있고, '네스프레소'와 같은 특정 제품명이 검색어에 들어갈 수도 있다. 한편으로, '커피머신 구매해줘'와 같이, '구매해줘', '주문해줘'와 같은 명령어도 쿼리에 포함될 수 있다. 이런 유저의 행동을 통해, 가까운 시일 내에 해당 품목을 구매할 의사가 있다는 것을 확인할 수 있다. 최근에는 AI speaker를 기반으로, 이러한 쿼리에 효과적으로 대응하고자하는 연구가 이뤄지고 있다.