이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
온라인몰 검색과 AI 추천 전략을 수업 과제로 기획해본 경험이 있습니다. 중장기 전략을 세울 때 먼저 한 것은 현재 검색에서 사용자가 가장 많이 이탈하는 지점을 파악하는 것이었습니다. 결과가 없을 때, 결과가 너무 많아 선택이 어려울 때, 원하는 결과가 아닐 때가 주요 이탈 구간이었습니다.
단기는 검색 품질 개선(오타 보정, 동의어 처리), 중기는 개인화 추천, 장기는 의도 기반 탐색으로 단계를 나눴습니다. 사용자 검색 로그를 분석하면 어떤 의도 유형이 많은지 파악할 수 있고, 이것이 AI 모델이 최적화할 목표를 결정합니다. 검색 전략은 데이터가 쌓이는 방향으로 설계해야 장기 개선이 가능하다는 것을 배웠습니다.
검색 전략에서 제가 중요하게 본 것은 무엇을 좋은 검색이라 볼지를 숫자로 정하는 것입니다. 과제에서 검색을 개선하려 했을 때, 측정 기준이 없으니 바뀐 게 나아졌는지 판단할 수 없었습니다. 그래서 클릭률, 검색 후 전환율, 빈 결과 비율처럼 검색 경험을 보여주는 지표를 먼저 정했습니다. 또 상위에 정말 관련 있는 결과가 올라오는지를 보는 품질 지표도 함께 봐야 한다는 것을 배웠습니다. 중장기로 검색을 바꿔갈 때도, 이 지표가 단계마다 실제로 개선되는지를 확인하며 가야 방향이 흔들리지 않습니다. 측정 기준 없이 알고리즘만 바꾸면 좋아졌다는 느낌만 남습니다. 검색 전략은 지표를 먼저 세우고, 그 지표가 오르는 방향으로 단계를 설계하는 것이 핵심이라고 생각합니다.
검색·AI 전략을 세울 때 제가 의식하는 거래는 지금 빠르게 개선할 것과 장기적으로 투자할 것 사이의 균형입니다. 오타 보정이나 동의어 처리 같은 것은 비교적 빠르게 효과를 내지만, 사용자 의도를 깊이 이해하는 AI 검색은 시간과 비용이 큽니다. 그래서 저는 단기에는 검색 품질을 손쉽게 끌어올리는 개선부터 하고, 중장기로 개인화와 의도 기반 검색에 투자하는 단계 설계가 현실적이라고 봤습니다. 또 정교한 모델일수록 운영 비용이 커져, 개선 효과가 그 비용을 정당화하는지를 함께 봐야 합니다. 모든 것을 한 번에 최신 기술로 바꾸려 하면 비용이 감당이 안 됩니다. 전략은 효과와 비용을 견줘 단계적으로 쌓아가는 것이지, 한 번에 완성하는 것이 아니라고 생각합니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 CJ올리브영 프로덕트 매니저 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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