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ML 기술 활용 검색 알고리즘 기획 경험을 설명
ML 기반 검색 알고리즘을 직접 구현한 경험은 없지만, 개인 프로젝트에서 검색 품질 지표(CTR, 클릭률, 검색 후 전환율)를 기준으로 개선 방향을 정의하는 실습을 했습니다. PM이 ML 검색 기획에서 핵심적으로 해야 하는 것은 모델이 최적화해야 하는 목표 지표를 명확히 정의하는 것이라고 이해합니다. 같은 검색 결과라도 클릭 수를 최적화할 때와 구매 전환을 최적화할 때 모델 설계가 달라집니다. 또한 검색어가 없는 탐색 페이지와 의도가 명확한 검색 페이지에서 ML 활용 방식이 다릅니다.
기획 단계에서 사용자 의도를 유형화하는 것이 ML 팀과 협업하는 출발점이라고 생각합니다.
이 결의 특징
클릭률, 검색 후 전환율을 기준으로 개선 방향을 정의하는 실습을 하며, 클릭 수 최적화와 구매 전환 최적화에서 모델 설계가 달라진다는 것을 이해한 흔적입니다.
이 결이 통하는 자리
모델이 최적화해야 하는 목표 지표를 명확히 정의하는 것이 PM의 핵심 역할이라는 인식이 구체적일 때 통합니다. 검색어가 없는 탐색 페이지와 의도가 명확한 페이지에서 활용 방식이 다르다는 관점이 평가되는 자리입니다.