신뢰도 높이는 비즈니스 이메일 작성요령

 

 최근 트위터, 페이스북과 같은 SNS의 기능이 다양화되면서 SNS를 이용해 업무를 보고 비즈니스 커뮤니케이션을 하는 경우가 일상화되었다. 하지만 간단한 의사 전달을 넘어 비즈니스 문서 및 상세한 업무 내용을 전달할 경우에는 아직까지 이메일을 사용하는 것이 일반적이다.

 

사회생활을 처음 시작한 신입사원의 경우 비즈니스 메일의 기본적인 매너를 지키지 못하여 본인의 인성과 업무 능력까지 의심받는 경우가 종종 있다. 어떻게 하면 자신의 업무능력을 돋보이면서 신뢰도까지 쌓을 수 있는 비즈니스 메일을 작성할 수 있는지 알아보자.

 

 

 

 

(1) 수신인의 이름을 등록하라. 

업무와 관련된 메일을 주고받는 사람은 메일 주소록에 정확한 이름과 직함을 등록한다. 수신자, 참조(CC)에 정확한 이름과 직함을 사용하는 것이 메일 오발송의 위험도 줄이며 받는 사람으로 하여금 나에게 정확히 발송된 메일이라는 것을 알 수 있다.


또한 내부적으로 사용하는 직함, 개인적으로 사용하는 별명 등을 주소록에 등록해 두는 경우 외부로 그대로 발송하는 실수가 발생하곤 하니 주소록 관리는 외부 발송 기준으로 작성한다.

 

 

(2) 관련된 사람들에게 CC를 넣어라

업무의 특성에 따라 cc(참조) 및 bcc(숨은 참조)를 활용하지 않는 경우가 있다. 이런 경우는 누군가와 업무를 전혀 공유하지 않는 특별한 경우에만 해당하며 팀 또는 상사와 업무를 진행, 보고하는 경우 cc 및 bcc는 서로의 업무를 파악하는데 절대적으로 필요한 요소이다.


특히 상사에게 업무 진행 상황에 따른 중간보고를 하지 않고 메일 참조 만으로도 업무 진행 과정을 충분히 알릴 수 있고 실수를 줄이는 방법이니 가능한 관련된 모든 사람에게 cc를 하는 것을 부끄러워하지 마라. 

 

(3) 메일 본문은 비즈니스 문서의 축소판이다
본문의 첫 문단은 간단한 인사말과 함께 보내는 사람의 이름과 소속을 작성한다. 수신 메일의 단순한 전달 및 파일 전달을 위한 내용이 없는 메일이라 하더라도 간략한 이름 및 메일을 발송하는 목적을 명시하는 것이 메일을 보내는 자의 매너라 할 수 있다.

 

<예>
- 000대표님.
안녕하세요. 일전에 인사드린 다이퀘스트의 000입니다.
갑자기 더워진 날씨에 어떻게 지내시는지요?


본격적으로 업무의 내용을 본문에 작성할 때에는 편지와 수필 같은 서술형보다는 전달하고자 하는 내용을 번호 및포인트로 정리하여 보내는 것이 바쁜 업무처리 시 해당 내용만 찾아보기 수월하다.

 

신입사원이 메일 작성 시 가장 많이 하는 실수가 파일 첨부이다. 하루에 수십 통의 메일이 오가는 상황에서 일정 용량을 초과한 첨부 파일을 아무 동의 없이 보내는 것은 업무에 큰 불편을 끼칠 수 있다.
파일은 최대한 압축하고 사진 파일의 같은 경우 리사이즈를 하여 발송하는 것이 좋으며 부득이하게 대용량 파일을 전달해야 할 경우 웹하드와 같은 대용량 메일 서비스를 이용하는 것이 수신자의 메일 용량에 부담이 가지 않는다.

 

또한, 첨부 파일이 여러 개인 경우 첨부 파일의 개수와 파일 제목 등을 기재해 전달 항목을 정확히 명시한다.

 

- [첨부 파일] 1. 제안서 2. 참고이미지 zip파일 3. 견적서 (총 3개)

 

올바른 한글 사용이 이슈화되면서 업무 메일에서 과한 이모티콘 및 신조어 등의 남용은 많이 줄어들었다. 그러나 친분이 있는 사이라던가 윗사람이 아랫사람에게 메일을 보내는 경우, 사내 전달 메일에도 과한 구어체 및 반말 표현은 언제 어느 상황에서 메일이 재사용될지 모르는 상황을 대비해 주의가 필요하다.

 

(4) 메일은 내 얼굴과도 같다

메일은 또다른 내 명함이 될 수 있다. 이메일을 통해 자신을 가장 명확하게 나타내는 것은 메일 마지막 서명일 것이다. 서명에는 메일 발송자에 대한 소속, 직급, 연락처 등의 기초 정보를 필수적으로 기재하고 최근에는 이미지, 짧은 문구 등을 이용해 자신을 표현하는 경우도 많아지고 있다.

 

(5) 띄어쓰기, 오타, 문장 바꿈 등 최종 확인 후 발송버튼을 누르자

아무리 공들여 쓴 메일이라 할지라도 띄어쓰기, 오타 등의 기초적 실수가 있다면 비즈니스 문서의 신뢰성은 급격히 떨어진다. 무심코 쓰는 약어 표현은 없는지, 내부 용어를 사용하여 수신자로 하여금 이해가 안 되는 부분이 있지 않은지 등 최종 검토 후 발송 버튼을 누르는 습관을 들이도록 하자.

 

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‘S/W유지관리 대가 현실화’의 장미빛 미래

 

 IT업계는 새로운 기술발표를 비롯해 해킹, 보안 등 다양한 이슈가 끊임없이 발생한다. 최근 SW 업계는 미래창조과학부가 발표한 ‘S/W유지관리 대가 현실화정책에 많은 관심이 쏠려있다.

 

이번 정책의 핵심 내용은 현 2~3%수준의 국산 SW의 유지보수 비율을 2017년까지 외산과 비슷한 수준인 15%까지 끌어올리겠다는 방침이다. 정책 발표 후 효율적인 정책 운용으로 유지보수비용이 R&D 투자로까지 이어져 국산 SW의 품질향상이 이루어지길 바라는 기대와 함께 정책 실현 가능성에 대한 우려의 목소리도 적지 않게 들리고 있다.

 

지난 5월 한국정보화진흥원(NIA)에서 발표한 2004년부터 2013년까지의 평균 국가정보화 예산은 약 3 2천억원으로 전체 국가예산의 1%수준에 불과하다. 이는 미국 80조원, 영국 9조원, 캐나다 5조원 등 세계 여러 국가와 비교해 볼 때 ‘IT강국 코리아라는 말이 무색해지는 수치이다

 

  *자료:한국정보화진흥원

             <국자정보화 투자규모 추이>      

                      

이와같이 전체 정보화예산을 살펴볼 때 ‘S/W유지관리 대가 현실화정책은 유지관리 비용만 고려할 것이 아닌, 국가정보화사업에 대한 전체비용의 증액이나, 중복투자, 불필요한 예산을 엄중히 검토하여 예산을 확보해야 하는 선행과제가 필수로 잇따라야 할 것으로 보여진다. 전체 정부 예산이 매년 감소하는 상황에서 SW유지관리 예산만 증액한다는 것은 다른 분야의 예산 삭감을 가져와 전체 IT업계에 악순환을 불러일으킬 수도 있다.

 

 그 밖에도 ‘S/W유지관리 대가 현실화정책이 실효성을 갖추기 위해서는 유지보수요율 등급제 보완, SW 원가 투명공개, 기업간 가격출혈경쟁 지양 등 아직 해결해야 할 과제가 남아있기에 정부를 비롯해 공공기관, 기업 모두의 적극적인 정책현실화 노력이 선행되어야 한다. 이번 ‘S/W유지관리 대가 현실화정책이 하루빨리 제자리를 찾아 우리나라 IT산업의 성장발판을 마련하여 세계 IT시장을 주도할 수 있는 그날을 기대해본다.

 

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[DQ 칼럼] 사용자와 소통하는 검색 시스템

 

사용자와 소통하는 검색 시스템
                                  

「소통(疏通)」

막히지 아니하고 잘 통함
뜻이 서로 통하여 오해가 없음

 

일상 생활과 다양한 매체들 속에서 언어의 생산성이 두드러짐에 따라 끊임없이 새로운 용어가 만들어지고 의미가 부여된다. 사회적 이슈나 트렌드에 의해 탄생한 신조어는 빠른 속도로 확산, 전이 되어 어느새 소통의 중심에 서게 된다.

 

언어의 궁극적 목적이 ‘소통’이라고 할 때, 사용자의 일상 언어에 변화가 일어나면 검색 방식에도 적잖은 영향을 미치게 된다. 언어 환경이 다양화 됨에 따라 사용자가 검색에 사용할 수 있는 표현 방식에도 큰 변화를 가져오기 때문이다.

 

넓은 의미에서 사용자들에게 있어 검색의 모든 과정도 하나의 ‘소통’이라 할 수 있다. 검색에 있어 사용자의 소통을 원활하게 하는 본질적 요소는 사용자의 의도파악과 정확한 검색 결과의 제공이다. 사용자가 사용하는 언어와 표현을 이해할 수 없다면 사용자가 원하는 것이 무엇인지 파악할 수 없으며 그가 원하는 것을 찾아 내기 어렵게 된다. 이는 결국 검색 시스템에 대한 사용자의 만족도 저하로 이어지게 된다.

 

☞ 사람을 이해하는 지식베이스 구축

 

검색 시스템은 아는 만큼 사용자와 소통할 수 있다. 사람의 언어 구조와 가까운 검색 체계를 만들 수 있다면 사용자의 의도를 보다 정확하게 찾아 낼 수 있을 것이다. 검색 시스템의 지식베이스를 구축하는 목적과 이유가 바로 여기에 있다.

 

검색 시스템의 지식베이스 구축 작업은 검색으로부터 시작되는 웹이라는 공간 안에서 자유롭게 소통할 수 있도록 검색 로그 데이터 및 관련 정보의 속성 분석을 통해 다양한 지식체계를 만들어 나가는 것이다.

 

사용자의 검색 로그를 분석해 보면 언어가 변화하는 추이를 파악할 수 있으며 이렇게 수집된 언어 자원은 의미체계 및 기능별로 다양하게 설계된 지식베이스에 적극적으로 반영된다.

 

지식베이스로 구축 된 사용자 사전은 지속적인 검색 키워드에 대한 모니터링 및 연관 키워드의 추적으로 양적, 질적 확정을 이룬다. 또한 검색 실패 키워드의 원인 분석을 통해 사용자의 검색 패턴 및 다양한 키워드 표현형 등을 파악하여 검색 정확도와 만족도를 향상시킬 수 있다

 

☞ 최적화 된 상품만 보여주는 쇼핑몰 검색의 비밀

 

지식베이스는 검색 환경 및 목적에 따라 다양한 형태로 구축이 가능하다. 범용적으로 적용되는 지식베이스와 구별되는 대표적 검색 환경은 쇼핑몰의 ‘상품검색’이다.

 

쇼핑몰 검색에 있어 가장 중요한 것은 검색어에 최적화 된 상품을 순차적으로 보여주는 것이다. 정확한 검색결과를 제공하기 위한 쇼핑몰의 지식베이스는 상품에 대한 정보(상품명, 브랜드명, 제조사명, 카테고리)및 사용자 검색 로그로부터 고빈도 목록을 추출하여 최적화된 정보 단위로 분류하여 카테고리 랭킹 사전을 구축한다.

 

카테고리 랭킹이란 검색어를 포함하고 있는 상품 카테고리에 가중치를 부여함으로써 검색 결과에서 상품이 정렬되는 순서를 임의적으로 설정해주는 방법으로 사용자의 검색 만족도 향상을 가져온다. 검색어가 ‘노트북’인 경우, 전자제품 카테고리에 가중치를 부여함으로써 ‘노트북 가방’ 보다 우선 정렬되는 결과를 보여주는 것이다.

 

이 외에도 추천 검색어 사전을 적용하여 검색한 상품의 연관 상품까지 추천해줌으로써 검색의 용이성을 높이고 사용자에게 다양한 검색 결과를 제시한다.

 

사용자가 원하는 검색 만족도의 척도는 사용자와 얼마만큼 막힘 없이 소통하는가에 그 해답이 있으리라 생각한다. 보다 원활한 소통을 위해 우리는 오늘도 검색 시스템에 사람과 같은 지식을 불어 넣는다.

 

 

 

 

다이퀘스트 검색개발팀장 DT발언대

[DT발언대] 조금 천천히 스마트해졌으면…
이용환 다이퀘스트 검색개발팀장

사용자 삽입 이미지
트위터, 페이스북, 미투데이 등 소셜 네트워크 서비스(SNS)가 이제 일상화되다시피 하고, 소셜 커머스, 모바일 웹과 앱, 카카오톡 등을 모르면 시대에 뒤쳐지고 있는 게 아닌가 걱정이 들기도 한다. IT와 서비스에 대해 고민할 수밖에 없는 개발자의 한 사람으로서 역시 많은 노력을 하고 있지만, 종종 변화를 따라가는 것만도 벅차다고 느낄 때가 있다.

검색만 국한해 보자면, `식당'이라고 입력하지 않아도 점심시간이 돼서 스마트폰을 켜면, 가까운 맛집을 검색해주는 서비스, 내 PC가 오동작을 일으켰을 때 SNS를 통해 원인이 무엇인지 네트워크상의 전문가 의견을 바로 제공하는 서비스, 각종 포털 사이트들이 제공하는 SNS 실시간 검색, 감성추론에 의한 검색 서비스, 스마트 TV 검색까지…. 이전에 상상했던 것들이 미래가 아닌 현재 진행형으로 조금씩 구현되고 있다.
이렇듯 과거에는 검색 키워드에 매칭되는 문서만 제공했지만, 이제는 단어와 단어 사이의 관계, 문서와 문서 사이의 관계, 검색어 속에 숨겨진 의도, 검색하는 사람의 개인 네트워크, 취향, 성향까지 고려하지 않으면 안되는 상황이다.

소셜 검색, 시멘틱 검색, 개인화 검색 모두 아직은 모호한 개념이지만, 명확한 결과를 제공해야하만 하고, 검색이 단순히 찾아주는 것이 아닌, 추천을 포함해 내가 지금 어디서 무엇을 해야하는지를 알려주는 차원으로 넘어가고 있기 때문에 모든 검색포털 및 솔루션 회사들은 이런 서비스와 솔루션을 개발하기 위해 고민하고 있다.

 

이러다 보니 검색 솔루션 개발자는 (완벽하진 않더라도) 인공지능에 근접한 서비스가 곁들여지면서 소셜 네트워크를 지향하고, 거기에 최적의 모바일 인터페이스까지 갖춘 검색 솔루션을 개발해야 한다는 범회사적(?) 압박을 받게 된다.

비록 개발자들이 지새워야 할 밤은 늘어나겠지만, 검색은 점점 더 스마트해질 것이고, 사람들은 보다 편리해질 것이다. 그러나 역설적으로 사람들은 점점 더 게을러지고 개인주의가 될지 모른다. 지금도 커피숍에 마주앉은 두 사람이 서로가 아닌, 자신의 스마트폰과 대화하는 모습은 흔히 볼 수 있다.

더 스마트한 세상이 되도록 온종일 정신 없는 회의와 개발에 몰두하지만, 내심 사람들은 조금 천천히 스마트해졌으면 좋겠다는 바람이다.
  • 검색개발팀원 2011.04.28 10:39 ADDR 수정/삭제 답글

    여긱 팀장님은 미남이시네요.

검색서비스 & 검색엔진

IT 쪽과 관련 없는 직종에 종사하는 대다수의 사람들 또는 검색에 대해 무관심한 사람들의 대부분은 검색 서비스와 검색엔진을 구분하지 않습니다. 검색 사용자 입장에서 굳이 그 둘을 구분할 필요가 없는 것이 당연한 일일 테고요.

현재의 회사 입사 후, 지인들을 만날 때 마다 당혹스러웠던 것이 "회사 옮겼다며? 이번 회사는 뭐 하는 회사야?" 라고 물을 때, "어, 검색 엔진 솔루션 회사야" 라고 답하면, 십중팔구는 "아, 그래? 네이버, 다음 같은 회사인가 보지? 니네 회사 페이지 URL 좀 알려줘 봐라.. 들어가서 한번 검색 해보자." "어.. 그러니까.. 그게 아니고, 네이버, 다음 같은 회사는 검색 서비스를 제공하는 회사고.. 그런 검색 서비스를 제공하기 위해서는 검색엔진이 필요 한데… 우리 회사는.. 어쩌고 저쩌고.." 이렇게 대화가 진행됩니다.

이정도 대화가 진행되면 듣는 쪽에서는 "귀찮게 뭘 그런 구분을 해, 그냥 다 검색이지."

그래서 요즘은 그냥 누가 어디 다니냐고 물어보면, "IT쪽이야" 내지는 "그냥 프로그램 만들어서 파는 회사야" 라고 하던가, 좀 아는 사람 같으면 "검색 관련 회사야. 더 이상 알려 하지마" 하고 맙니다.

검색 서비스 회사의 경우 검색 엔진을 직접 개발하여 사용하는 경우도 있습니다만, 대부분의 기업들은 검색 솔루션을 구매하여 사용하고 있습니다. 검색 엔진의 활용은.. 사실 앞서 언급된 네이버, 다음과 같은 포털 뿐만이 아니라, 지마켓, 인터파크와 같은 쇼핑몰, 공공 기관이나 기업 홈페이지 내의 정보 검색에도 사용됩니다. 기업 내에 쌓여있는 정보 검색에도 활용되고 있고요. 검색엔진과 검색 서비스의 관계를 생각해 볼 때 검색엔진은 호수 위의 우아하게 떠 있는 백조의 발 같다고 할까요? 아마도 지금 이 순간에도 많은 사람들이 검색 서비스를 이용하면서 저희 회사의 검색 엔진을 사용하고 있겠지만, 아마도 어떤 검색 엔진을 쓰는지, 어디 회사 제품인지는 관심이 없겠죠. 성공한 검색 서비스는 사람들의 입에 회자되지만, 그 성공에 기여한 검색엔진은 사람들의 관심사 밖입니다.

포탈이나 쇼핑몰은 검색 서비스가 차지하는 비중이 큽니다. 따라서 검색 엔진의 중요성도 다른 서비스에 비해 부각됩니다. 쇼핑몰의 경우 검색을 통한 직접적인 매출이 전체 매출의 30%에 육박한다는 통계를 본 기억도 납니다. 때문에 검색 엔진이 문제를 일으킬 경우-얼마 전 모 온라인 대형 쇼핑몰에서 검색 서버 장애로 인해 웹 서버까지 모두 먹통이 되어 12시간 정도 사이트 전체 장애가 발생했다고 하더군요. 남 일이 아닌 것처럼 느껴집니다. ㅡㅡ;; .- 매출 하락과 직결됨은 물론이며 고객 이탈을 가져올 수 있고, 검색 결과에 대한 만족도가 낮을 경우 역시도 고객 이탈과 연결됩니다. 실제로 쇼핑몰에서 검색 엔진이 문제를 일으키는 경우에 검색엔진 회사의 담당자들이 줄줄이 불려 들어가는 경우가 있습니다. 그때 나오는 얘기중의 하나가 "분당 매출이 얼마인데~~ 손해배상은~~" 이런 류의 대화들이 오고 가기도 합니다. – 이럴 때 속으로 드는 생각은 "그렇게 중요한 줄 알면서 왜 이리 솔루션 가격은 후려 치시려 하시는지, 그 정도 중요성이 있으면 검색 부하에 맞게끔 투자를 하시고, 그에 맞는 비용을 지불하셔야~~" 라고 말하고 싶을 때가 있습니다. ^^


실제 사이트 담당자들과 회의를 진행하다 보면, 쇼핑몰 사이트들은 검색기획팀, 검색 운영 팀을 별도로 운영함은 물론이고 자기들이 가진 데이터를 어떻게 검색에 활용할지, 어떻게 효율적으로 운영할 지를 고심하고, 그 고심한 내용을 회의 때 쏟아 냅니다. 주로 나오는 얘기는 기획한 검색 서비스를 제공하기 위해서 검색엔진을 어떻게 활용할 것인가에 대한 내용이 많습니다. 대부분의 서비스기능은 현재 검색 엔진을 통해 구현 가능한 기능들이지만, 제공이 불가능한 기능이 있기도 합니다. 기능이 구현되지 않아 불가능한 경우도 있고, 서비스 구현은 가능하나 해당 기능 사용으로 인한 부하 등의 이유로 사용이 불가능한 경우도 있습니다. – 사실 이런 경우는 현재상태에서는 부하 분산을 위해 서버를 증설하여야 하겠지만, 고객들은 이를 단지 엔진을 많이 팔기 위한 장사 속으로만 치부하는 경우도 있습니다. 저희 회사 영업이 연구소 소속인 저를 대동하고 회의에 참석하려는 이유도 여기 있습니다. 영업이 가서 이야기 하면 장사꾼들이 하는 거짓말 이라고생각하지만, 연구소 담당자가 이야기하면 진실성이 통한 다나요?

이에 비해 검색 서비스의 중요성이 부각되지 않는 사이트들이 있죠. 검색 서비스를 하기는 해야겠는데 DB로 하기에는 DB의 부하가 걱정되니, DB 서버의 부하를 줄여 주는 차원에서 검색엔진을 도입하는 곳입니다. 이런 곳들 담당자 분들 중에는, 검색엔진만 도입되면 DB 서버는 데이터 저장소로만 사용되는 것이고, 검색과 관련된 모든 입출력은 검색엔진에서만 이루어 진다고 잘 못 알고 계신 분들도 있습니다. 말 그대로 우리 귀한 자식인 DB 서버를 애지중지 하시다 보니, DB 서버가 이런 저런 부하로 고생하는 걸 못 보시겠고, 그래서 허드렛일 할 일꾼 하나 들인다고 생각 하십니다.. 심지어 검색 데이터 수집을 위해 DB 서버에 접근하는 것 조차 용납 못하시는 담당자들도 봤습니다. 난감한 경우죠.

또 다른 경우는, 위와 마찬가지로 검색 서비스의 중요성이 부각되지 않음은 물론이고, 검색 엔진을 왜 도입하는지 담당자들조차도 잘 모르는 경우입니다. 그냥 할당 받은 예산 집행을 위해, 또는 일거리 만들기 위해서 검색엔진을 도입하는 것이지요. 회의에 참석해 보면, "우린 데이터도 별로 없고, 검색 하는 사람도 별로 없어서 그냥 DB Like 검색으로도 충분한데, 귀찮게 위에서 하라고 하니 한다." 이런 식입니다. 이런 곳들은 프로젝트 종료되고 한 1년 정도 지나서 유지보수 차 찾아가 보면, 검색 엔진이 떠 있지도 않는 경우가 있습니다. 서버 정기점검 등의 이유로 하드웨어 restart 이후에 검색 엔진을 startup 시키지 않고 있었던 거죠. 신기하게도, 그런 상태로 몇 개월이 지났을 텐데, 담당자들은 검색 서비스가 안 된다는 걸 모르고 있더군요.

검색 서비스의 성공 -사용자가 만족할 수 있는 검색 서비스 구축, 조직의 효율성을 높이기 위한 검색 서비스의 구축 등- 을 위해 검색엔진이 중요한 역할을 하는 것은 틀림없는 사실입니다. 하지만, 좋은 검색엔진의 도입만이 성공의 절대적 요소는 아닙니다. 검색 엔진은 그러한 요소들 중의 하나의 요소이지 전부가 아닙니다. 검색 서비스의 성공 여부는 양질의 데이터 확보, 그 데이터를 효과적으로 전달하기 위한 서비스 기획, 그리고 나서 그 기획을 구현할 수 있는 검색엔진의 선택, 그리고 지속적인 관심을 통한 운영이 있어야만 합니다.

검색서비스란 기본적으로 검색할 대상 데이터를 확보하고 있어야만 합니다. 데이터가 없다면 검색이란 것 자체가 필요 없겠지요. 그렇다고 검색 사용자에게 효용성이 없는 쓰레기 데이터의 확보를 말하는 것은 아닙니다. 사람들이 찾고자 하는 것은 단지 내가 찾는 키워드가 포함된 의미 없는 데이터가 아니라, 읽을 만한 가치가 있는 정보일 테니까요. 또한 충분한 데이터를 확보하는 것도 중요하겠지요. "양이 질을 담보한다" 라는 말씀을 하시는 분도 있습니다.

예전, 어떤 A라는 쇼핑몰 담당자와의 회의에서 담당자 분이 이러한 말씀을 하시더군요. "우리의 경쟁사인 B 쇼핑몰 사이트에서는 특정 검색어로 검색이 되는데, 동일한 상품이 있는데 왜 우리 사이트에서는 그 검색어로 검색이 안 되는 거냐? 그리고, 우리 사이트에서는 왜 경쟁사인 B에 있는 이 기능이 없습니까? 당신네 검색 엔진이 B사 검색 엔진보다 기능이 떨어지는 거 아닌가요? 이 문제를 해결하지 못한다면 엔진 교체를 검토하겠습니다." 그 담당자가 말한 경쟁사인 B 쇼핑몰도 사실은 A 쇼핑몰과 같은 검색엔진을 사용 중이었습니다. 이 담당자가 말한 검색 결과의 차이나, 검색 기능의 차이는 결국 검색 기획에 따른 차이였던 것이었습니다.

현재 재직중인 회사에는 쇼핑몰 전용 검색엔진을 별도로 개발하여 사이트에 공급 중이며, 40여 개의 쇼핑몰에서 사용 되고 있으나, 이러한 쇼핑몰이 전부 동일한 기능을 사용자에게 제공하거나, 같은 상품이라 하더라도 동일하게 노출되는 것은 아닙니다.

검색엔진이 100 이라는 기능을 가지고 있다고 하더라도 검색 서비스에 그 기능의 100 전부가 사용되지는 않습니다. 어떤 서비스에서는 90이 사용되고, 어떤 서비스에서는 30이 사용되기도 합니다. 그렇다고 해서 검색 솔루션 업체에서 그 기능 100을 다 사용하도록 강요할 수도 없는 것이지요. 솔루션 업체의 입장에서는 고객이 기획한 서비스 기능에 대해서 최대의 만족도를 줄 수 있도록, 가지고 있는 검색 엔진의 기능을 효과적으로 적용할 뿐입니다.-검색엔진 업체에서는 검색 기획 또는 컨설팅이 가능하나, 문제는 이에 대한 제대로 된 비용을 받고 진행하기 힘든 경우가 많습니다.

전 기획자가 아닌지라, 검색 서비스 기획을 어떻게 해야 하는지 명확히 정의를 내리지는 못합니다. 하지만, 그간 여러 프로젝트 및 고객들을 통해 느낄 수 있었던 것은, 동일한 데이터를 가지고 있더라도 어떻게 사용자에게 정보를 제공할 것인지에 따라 서비스의 성패가 갈릴 수 있다는 것입니다. "어떻게 하면 사용자가 좀 더 쉽게 원하는 정보에 접근할 수 있도록 하는가"-정보 접근성 이라고 할 수 있겠죠. 이러한 정보 접근성은 단순히 화면 UI 만을 말하는 것은 아닙니다. 데이터의 특성과 검색 사용자의 특성을 고려한 특화된 기획을 말씀 드리는 것입니다.. 예를 들어 뉴스기사/ 블로그 포스트/게시판 글/상품 데이터 사이에는 데이터 특성의 차이가 있습니다. 따라서, 뉴스 데이터는 최신성에 의미가 있기 마련이고,블로그 데이터는 댓글 수나 트랙백 수, 게시판 글에는 조회수가 의미를 가질 수 있으며, 상품 데이터는 판매지수와 상품평수, 가격 등이 의미를 가집니다. 또한 동일한 데이터 라고 할지라도, 10대 사용자와 40대 사용자, 남자와 여자가 다른 기준을 가지고 정보를 검색 합니다. 회사내의 지식 검색에서 조차도 동일한 데이터에 대해 동일한 키워드로 검색하더라도, 부서별로 사용자들이 원하는 검색 결과는 달라질 수 있습니다. – 지금은 주요 이슈가 다른 곳으로 옮겨가는 바람에 사람들의 관심에서 조금 멀어지긴 했지만, 한때 개인화 검색이라 해서 많은 관심을 가졌던 부분이며, 실제로 Profile 개념이 적용된 검색엔진이 있습니다.

기획된 검색 서비스는 결국 검색 엔진을 통해 구현 됩니다. 따라서 아무리 훌륭한 검색 기획이라고 할지라도 그 밑단에서 검색엔진이 그 기능을 구현할 수 없다면 기획자의 노력이 허사가 되어 버립니다. 또한 기획한 대로 구현 되었다 하더라도, 그 성능을 담보할 수 없어서 사용자가 불만을 느낀다면 이 역시도 헛된 노력이 되어 버립니다. 따라서 기획된 서비스를 구현할 수 있고, 또 안정적인 서비스를 제공할 수 있는 검색 엔진이 필요하게 되는 것이지요. 국내에 검색 솔루션을 개발하여 판매하는 주요 업체로는, 다이퀘스트, 코리아와이즈넛, 코난테크놀로지, 오픈베이스, 솔트룩스 등등이 있습니다. 이러한 업체들은 서비스 도메인 별 특성을 고려한 검색엔진을 별도로 가지고 있기도 합니다. 도메인 별 검색엔진은 검색엔진에서 사용하는 사전, 도메인에 특화된 기능의 차이가 있을 수 있습니다.

예를 들어 쇼핑몰 검색 엔진의 경우에는 일반 포탈에서 사용하는 대용량 형태소 분석 사전은 효과를 좋은 효과를 기대하기 어려울 뿐 아니라 불필요한 사전 엔트리로 인해 검색 엔진 성능 저하의 원인이 되기도 합니다. 오히려 쇼핑몰에 특화된 상품명 사전, 상품 카테고리 별 특화 사전, 상품 유의어 사전 등등 일반 도메인에서 사용되지 않는 별도의 사전 활용이 더 큰 효과를 나타냅니다. 일반 포탈에서야 "노빠" 라던가 "자통법" 과 같은 용어의 분석이 중요하지만, 쇼핑몰에서는 "꽃을 든 남자" 라는 세 어절을 상품명으로 분석할 수 있는 사전이 더 큰 의미를 갖는 것입니다. 또한 포탈에서는 일반적으로 정확도와 날짜 정렬 두 가지 정렬 기능만을 사용하지만, 쇼핑몰에서는 정확도+판매지수+가격+사용자평가 점수 등을 통한 다중 정렬 외에도, 이러한 각종 지수 값들을 활용한 새로운 정렬 기준 생성 기능도 필요합니다. 예를 들자면 각 지수를 normalize한 후에, 정확도에는 10%의 가중치를, 판매지수에는 20%의 가중치를 가격에는 50%의 가중치를, 사용자 평가 점수에는 20%의 가중치를 준 결과를 합하여 새로운 정렬 기준을 생성하기도 합니다.

한편 모바일 검색의 경우라면, 현재 검색 사용자가 위치한 위치 정보를 활용한 정렬 및 필터 기능이 필요합니다.  "맛집"을 검색 한 결과에서 검색 사용자의 위치와 근접한 순서대로 맛집의 결과를 제공하는 기능이라던가, 사용자의 현 위치에서 반경 1km 이내에 있는 맛집 검색 결과만을 제공하는 기능입니다. – Euclidean distance sort와 Euclidean distance filtering 과 같은 기능이 구현된 검색엔진들이 있으며, 이 기능을 다른 형태의 서비스로도 적용할 수 있겠죠 - 강남구 개포동에서 "치킨배달"을 검색한 사용자에게 강원도 원주에 있는 "치킨배달 집 전화 번호 033-xxx-xxxx" 를 검색 결과로 제공할 필요는 없겠지요.

검색엔진 업체간의 경쟁이 치열해 지다 보니, 비록 솔루션 자체에 없던 기능일지라도 고객이 강하에 요구하는 경우에 울며 겨자 먹기 식으로 해당 요구기능을 구현하는 경우가 있지만, 이럴 경우 성능 및 안정성을 담보하기 어려운 경우가 발생하게 됩니다. 따라서 올바른 검색 엔진의 선택을 위해서는 기획한 기능을 수용하는 검색 엔진의 기능 spec을 확인-이러한 확인을 솔루션 회사 영업 담당과 얘기하면 영업담당들은 대부분 가능하다고 얘기하는 것 같더군요. -하고 성능 및 안정성이 검증할 수 있는지 여부를 확인해야 할 것입니다.

훌륭한 기획과 더불어 적합한 검색엔진을 설치하여 프로젝트를 완료한 후에 open을 하고, 사용자에게 검색 서비스를 제공하게 되었고, 사용자들의 반응도 괜찮은 것으로 판명되었다면 이제 검색 서비스는 성공한 것일까요? 좀더 정확히 하자면 이 검색 서비스가 계속 성공한 서비스로 유지될까요? 제가 생각하는 답변은 "NO" 입니다.

검색대상이 되는 데이터는 계속적으로 추가될 것이고 이 추가되는 데이터는 시간이 지남에 따라 기존에 파악했던 데이터와 다른 특성을 가질 수 있습니다. 또한 검색 서비스 사용자는 계절에 따라 또는 특정 이슈에 따라 검색 패턴과 사용자의 기호가 변화할 것입니다. 또한 검색의 기본이 되는 언어 역시도 생명력을 가지고 계속적으로 변화합니다. 검색기획과 검색엔진이 open 초기 상태 그래도 유지된다면 이러한 변화에 대처할 수 없게 됩니다. 데이터의 특성의 변화, 사용자의 변화, 언어의 변화는 지속적인 모니터링을 통해 그 변화의 흐름을 따라가야 합니다. 물론 이런 변화에 검색 기획의 즉각적인 대응이 가능하다면야 최상이겠으나, 그렇지 못하다면 검색 엔진의 관리를 통해서 변화의 흐름에 대응할 수 있어야 합니다. 새로운 랭킹 모델을 시험하여 적용하고 적용된 후의 사용자 만족도를 모니터링 할 수 있어야 하며, 언어의 변화에 맞추어 새로운 신조어를 추가하는 등의 검색엔진 관리가 필요합니다.

"관리되지 않는 검색은 죽은 검색이다." 이란 말을 들은 적이 있습니다. 핵심을 찌르는 명언이지요.

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