태그 검색은 이용자와 관심사가 같은 그룹 내에서 생성되는 양질의 정보를 정교하게 추천해주는 기술을 적용한 서비스다. 인적 네트워크를 따로 관리하지 않아도 관심사 관련 정보를 한 번에 얻을 수 있도록 이용자 편의를 높였다.
검색창에 주제어를 입력하면 기존의 검색 화면에 ‘#태그’라는 탭이 새로 생성되며 검색창에 해시태그(#)와 함께 주제어를 입력하면 바로 해당 탭이 노출된다.
이 서비스에는 ‘아이-랭크’(i-Rank; Interest Rank)라는 새로운 개념의 추천 알고리즘이 적용됐다.
사용자와 정보 간 관심사의 일치 정도, ‘좋아요’ 표시나 댓글 등을 통한 관심사 그룹 내 정보의 추천 정도, 정보의 최신성 등의 변수를 활용해 맞춤형 관심사를 추천해주는 시스템이다.
베타 버전에서는 우선 성별, 연령 등 기본적인 인구 통계학적 분류에 기반해 검색 결과를 최적화했다. 네이버는 점차 이용자가 속한 유형과 그룹을 확장시켜 개인 사용자별 최적화까지 가능하게 한다는 계획이다.
강인호 네이버 검색연구센터 박사는 “페이스북 등 사회관계망서비스(SNS)가 지인 간 소통을 기반으로 새로운 콘텐츠를 얻는 방식이라면 태그 검색은 관심사를 기반으로 양질의 정보를 추천받으며 네트워크를 확장해나가는 개념”이라고 말했다.
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