이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
가장 기억에 남는 건 대외활동에서 진행한 검색 결과 랭킹 로직 개선 프로젝트입니다. 기존에는 최신순으로만 정렬됐는데, 사용자 로그를 분석해 보니 조회수와 반응율이 높은 오래된 콘텐츠도 상위 노출 욕구가 있다는 걸 발견했습니다. 최신성과 인기도를 조합한 하이브리드 스코어를 설계해 적용했고, A/B 테스트 결과 클릭률이 18% 높아지는 걸 확인했습니다. 기억에 남는 이유는 데이터로 가설을 세우고, 테스트로 검증하고, 수치로 결과를 확인하는 전 과정을 처음으로 직접 주도했기 때문입니다. 검색 기획에서 모든 결정을 데이터로 뒷받침하는 습관이 그 프로젝트에서 자리를 잡았고, 지금도 이 방식을 기준으로 삼고 있습니다.
검색 기획에서 제게 가장 기억에 남는 건, 랭킹 로직을 바꾸자는 제안을 두고 개발과 운영 사이를 조율한 일입니다. 사용자 로그를 보니 최신순 정렬만으로는 반응 좋은 오래된 콘텐츠가 묻혔는데, 개발 쪽은 로직 변경의 부담을, 운영 쪽은 기존 노출 기준이 흔들릴까를 걱정했습니다. 제 역할은 알고리즘을 짜는 게 아니라, 양쪽 우려를 데이터로 좁히는 일이었습니다. 그래서 작은 범위로 먼저 A/B 테스트를 돌려 클릭률이 오르는 걸 보여 주고, 단계적으로 적용하자고 설득했습니다. 결과적으로 클릭률이 18% 올랐습니다. 이 경험이 기억에 남는 건, 기획이 좋은 안을 내는 데서 끝나지 않고 이해관계를 조율해 실행까지 끌고 가는 일이라는 걸 처음 체감했기 때문입니다. 지금도 저는 제안을 낼 때 작게 검증해 보여 주며 설득하는 방식을, 그 프로젝트에서 얻은 기준으로 씁니다.
검색 기획에서 가장 기억에 남는 프로젝트로, 저는 랭킹 로직 개선을 떠올립니다. 기존엔 최신순으로만 정렬됐는데, 로그를 분석하니 조회와 반응이 높은 오래된 콘텐츠도 상위에 오를 가치가 있었습니다. 그래서 최신성과 인기도를 조합한 점수를 설계해 적용하고, A/B 테스트로 클릭률이 18% 오르는 걸 확인했습니다. 기억에 남는 이유는 가설을 데이터로 세우고, 테스트로 검증하고, 수치로 닫는 전 과정을 처음 직접 주도했기 때문입니다. 이 경험에서 모든 결정을 데이터로 뒷받침하는 습관이 자리 잡았고, 지금도 그 방식을 기준으로 씁니다. 다만 제 한계도 인정합니다. 저는 두 신호를 조합하는 수준이었고, 더 많은 신호를 다루거나 개인화까지 가는 건 더 배워야 합니다. 그래서 데이터로 검증하는 토대 위에, 다루는 신호의 폭을 넓혀 가려 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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