이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
대외활동 프로젝트에서 사이트 내 검색 기능 개선을 기획한 경험이 있습니다. 기존 검색은 키워드 완전 일치만 지원해, 오타나 다른 표현으로 검색하면 결과가 없는 경우가 잦았습니다. 개선 방향은 형태소 분석 도입과 동의어 사전 구성으로 잡았고, 무결과 쿼리 로그를 기반으로 우선순위 높은 키워드부터 동의어를 수동으로 매핑했습니다. 개선 후 무결과 비율이 12%에서 4%로 줄었고, 검색 후 클릭률도 상승했습니다. 검색 고도화에서 배운 건, 완벽한 알고리즘보다 사용자가 실제로 쓰는 언어를 데이터로 먼저 파악하는 것이 더 빠른 개선을 만든다는 것입니다. 데이터를 기준으로 반복 개선하는 방식을 지금도 유지하고 있습니다.
대외활동에서 사이트 검색을 개선하며 제가 가장 부딪힌 건, 사용자가 실제로 쓰는 말과 시스템이 인식하는 말이 다르다는 점이었습니다. 기존 검색은 키워드가 정확히 일치해야만 결과가 나와, 오타나 다른 표현으로 찾으면 빈 화면이 떴습니다. 그래서 저는 닥치는 대로 알고리즘을 손대기보다, 결과가 없던 검색어 로그부터 모았습니다. 그 로그에서 자주 등장하는 키워드를 추려, 우선순위가 높은 것부터 동의어를 손으로 매핑했습니다. 어디부터 고칠지를 데이터로 정한 셈입니다. 그 뒤 형태소 분석을 더해, 무결과 비율이 12%에서 4%로 줄었습니다. 다만 제 한계도 인정합니다. 동의어를 수동으로 매핑하는 방식은 양이 늘면 감당이 안 돼, 결국 자동화가 필요하다는 걸 압니다. 그래서 완벽한 알고리즘보다 사용자의 실제 언어를 데이터로 먼저 보는 데서 출발하되, 반복 개선으로 확장하는 절차를 남겼습니다.
검색 고도화에서 제가 배운 가장 큰 건, 기획자가 머릿속으로 좋은 검색을 그리는 것보다 사용자가 실제로 친 검색어를 보는 게 빠르다는 점입니다. 대외활동에서 검색을 개선할 때, 처음엔 어떤 기능을 넣을지 제 생각으로 정하려 했는데 막막했습니다. 그래서 방향을 바꿔, 결과가 없던 검색어와 검색 후 아무것도 클릭하지 않은 기록을 먼저 봤습니다. 거기서 사용자가 어떤 표현으로 무엇을 찾는지가 드러났고, 개선의 우선순위가 저절로 정해졌습니다. 개선 후 무결과 비율과 클릭률을 수치로 확인했습니다. 다만 제 한계도 인정합니다. 저는 로그를 보고 우선순위를 잡는 수준이었고, 검색 의도를 더 깊이 분류하거나 랭킹을 정교하게 다루는 건 더 익혀야 합니다. 그래서 검색 기획을 감이 아니라 사용자 언어 데이터에서 시작하는 습관을 토대로, 분석 깊이를 키우려 합니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 CJ올리브영 프로덕트 매니저 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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