이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
대외활동에서 검색 로그 데이터를 분석해 콘텐츠 구조 개선을 제안한 경험이 있습니다. 사용자가 자주 검색하지만 결과가 없거나 적은 쿼리—무결과 쿼리—를 추출하고, 이를 기준으로 콘텐츠 보완 우선순위를 정했습니다. 또 검색 후 클릭하지 않는 비율이 높은 키워드를 분리해, 제목과 설명이 쿼리 의도와 맞지 않는 경우를 개선 대상으로 잡았습니다. 정책 설계 시 핵심은 데이터가 보여주는 패턴을 정책 기준으로 명문화하는 것이라 생각합니다. 예를 들어 '무결과율 5% 이상 쿼리는 주 1회 콘텐츠 보완 대상으로 분류'처럼요. 이 경험에서 검색 행동 데이터는 사용자가 말하지 않는 요구를 드러내는 도구라는 걸 배웠고, 데이터를 정책 언어로 번역하는 과정이 중요하다고 생각합니다.
검색 행동을 분석할 때 제가 또 본 건 재검색율입니다. 무결과 쿼리만이 아니라, 사용자가 검색어를 바꿔 다시 검색하는 비율이 높으면 의도가 안 채워졌다는 신호였습니다. 쿼리·클릭·세션 로그를 교차해, 어느 검색에서 사람들이 만족 못 하고 다시 시도하는지를 봤습니다. 한 분석에서, 제목과 설명이 쿼리 의도와 안 맞아 클릭이 안 되는 키워드를 분리했습니다.
한 지표만 보면 의도 불충족을 놓쳤습니다. 재검색율과 무결과율을 함께 봐야, 진짜 개선할 자리가 보였습니다. 분석은 사용자가 말하지 않는 요구를, 행동 신호로 읽는 일이었습니다.
검색 정책을 바꾸고 제가 중요하게 본 건 효과를 검증하는 것입니다. 정책을 명문화했다고 끝이 아니라, A/B 테스트로 랭킹 변화가 클릭률과 구매 전환에 어떤 영향을 주는지 봐야 했습니다. 클릭만 올리고 전환이 떨어지면 과최적화였기 때문입니다. 그래서 두 지표를 함께 추적했습니다. 또 쿼리-문서 관련성을 사람이 평가해, 데이터가 못 잡는 의도 불일치를 보완했습니다.
수치로 검증 안 하면, 정책이 진짜 나아졌는지 몰랐습니다. 그래서 정책 변경의 효과를 클릭·전환·복귀로 확인했습니다. 측정은 정책을 다음에 더 정교하게 만드는 근거였습니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 CJ올리브영 프로덕트 매니저 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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