✍️3줄 요약: 당근마켓이 검색을 최적화하는 방법 - 검색어에 카테고리를 활용 - 카테고리 확장 모델로 쿼리의 다양한 특성을 반영 - 검색어 평가 모델 자동화 파이프라인 구축, 모델 고도화 최근에 현대차그룹 내 검색 관련 프로덕트에서 업무를 하시는 분과 만나 이야기할 일이 있었어요. 사용자들이 지도에서 검색창에 입력하는 쿼리에서 목적지에 대한 의도를 추정하여 상황별 정확한 결과물을 보여주기 위한 노력을 하고 계시더라고요. 이런 이야기를 하면서, 심플하면서도 재미있는 블로그 글을 추천받아서 공유하게 됐어요. 당근마켓은 어느새 우리나라에서 No.1 중고거래 플랫폼이 되었죠. 비즈니스와 프로덕트 기획에서뿐만 아니라 기술적인 측면에서도 꾸준히 사용성 개선을 하고 있다는 모습이 쉽게 전달되는 글인데요. 저희 같은 일반 중고거래 플랫폼 사용자의 경우, 본인의 생각 흐름에 따라 상품을 업로드하고 검색하곤 해요. 그래서 “전 남친, 전 여친, 입대" 키워드로 검색하면 시세보다 더 저렴하게 상품을 구매할 수 있다는 등의 꿀팁(?)도 공유되곤 하는데요. 판매자들은 “옷장”을 정리하면서 본인의 옷(의류)들을 목록에 올릴 거예요. 그래서 제목에 “옷장정리" 등의 키워드가 들어갈 수 있는데요. 아무렴 의류 판매글들이 많을 테니, 진짜 “옷장" 구매자들의 검색어가 의류 상품들에게 묻히는 문제가 발생하곤 했나 봐요. 옷장 검색 후 가구/인테리어 카테고리의 상품을 누르는 비율이 현저히 높은 부분을 착안하여, 옷장을 검색했을 때는 진짜 가구 옷장이 보여질 수 있도록 고도화를 했다는 이야기가 흥미로왔어요. 사실 카테고리라 함은 더 쉬운 탐색을 위한 분류체계를 만드는 것이긴 하나, 사용자가 원하는 명확한 범주를 담기엔 쉽지 않아요. 상품 하나가 당연히 다양한 카테고리에 포함될 수 있고, 상황에 따라 사용자들은 카테고리를 다양하게 해석하기 때문이에요. 이런 부분은 카테고리별 노출 빈도를 고려한 검색 모델로 발전시켜, 더 만족스러운 상품 검색 결과를 사용자에게 전달한 것으로 보이네요. 이 글을 보면서 개인 간 거래가 절대적으로 많이 발생하는 당근마켓과 같은 플랫폼에서는 특히나 판매자와 구매자들의 제목 설정, 검색어 입력 방식에 큰 차이가 있다는 부분을 알게 된 것 같아요. 이 문제를 해결하기 위해 기술적으로 시도, 자동화 파이프라인까지 구축하는 모습이 인상적이었어요 :)