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정확도 목표→알고리즘 설계→지표→개선 결
검색 결과 정확도를 높이기 위한 랭킹 알고리즘을 기획한 경험은 수업 과제에서 사용자 클릭 로그와 구매 전환율을 기준으로 개인화 랭킹 모델의 설계안을 작성한 것이었습니다. 검색 랭킹은 단순 텍스트 매칭보다 사용자가 원하는 결과를 앞에 보여 주는 것이 목적이라는 것을 이 과정에서 파악했습니다.
신호 선택으로 클릭률, 구매 전환율, 체류 시간을 랭킹 신호로 사용하고, 각 신호에 가중치를 다르게 부여하는 방식을 설계했습니다. 쿼리 의도 분류로 탐색형과 구매 의도 쿼리에서 원하는 결과가 달라, 쿼리 유형을 먼저 분류해 랭킹 로직을 다르게 적용하는 방식을 고려했습니다.
랭킹 알고리즘 변경은 전체 검색 결과에 영향을 주기 때문에, A/B 테스트로 제한된 범위에서 먼저 효과를 검증하는 것이 중요합니다. 신선도가 중요한 카테고리에서는 최신 상품에 가중치를 높이는 것이 사용자 만족도를 높이는 방향이라는 것도 파악했습니다.
신호 기반 랭킹과 쿼리 의도 분류가 검색 정확도 기획의 핵심이라는 결론을 갖고 있습니다.