네이버 검색은 어떻게 나보다 더 내 의도를 잘 아는가? : AiRSearch 반응형 추천
DEVIEW 2023 네이버 · YouTube
AI 핵심 요약
검색어 하나만으로는 사용자의 구체적인 관심사를 파악하기 어렵다는 문제를 해결하기 위해, 네이버 통합검색에서 검색어와 클릭 문서, 사용자 행동을 결합한 AiRSearch 반응형 추천을 개발했다. 클릭 문서 제목에서 의도 키워드를 찾는 인텐트 쿼리, 검색 로그 그래프를 활용하는 인텐트 워커, 사용자 선호 정보를 랭킹에 반영하는 방식을 조합해 문서나 상품을 추천했다. 초기에는 의도 유형과 콘텐츠 카테고리를 좁혀 검증하고, 학습 데이터의 편향을 점검한 뒤 A/B 테스트와 지표 모니터링을 거쳐 서비스를 운영했다. 인플루언서 검색과 쇼핑 추천에 적용하며, 작은 문제부터 시작해 사용자 피드백에 따라 모델과 적용 범위를 넓히는 것이 중요하다는 점을 공유했다.
- 검색어와 클릭 문서의 제목을 함께 인코딩해 의도를 추출하고, 오프라인 후보 계산으로 온라인 서빙 부담을 줄인다.
- 검색 로그의 쿼리·문서·세션 관계를 그래프로 구성하고 랜덤워크나 LightGCN으로 연관 콘텐츠를 찾을 수 있다.
- 클릭 로그만으로 학습 데이터를 만들면 노출 순위 편향과 미노출 문서 문제가 생기므로, 후보 라벨을 사람 평가로 검증한다.
- 초기에는 의도 유형과 콘텐츠 카테고리를 제한해 빠르게 검증한 뒤, 사용자 반응을 바탕으로 문제와 모델을 확장한다.
- CTR·체류시간 등 지표를 세분화해 A/B 테스트와 출시 후 모니터링을 함께 수행한다.
소개
[DEVIEW 2023] * 발표자 : 임희재(NAVER Search) * 발표제목 : 네이버 검색은 어떻게 나보다 더 내 의도를 잘 아는가? : AiRSearch 반응형 추천 * DEVIEW 2023 바로가기: https://deview.kr/2023 #DEVIEW #DEVIEW2023 #데뷰 #데뷰2023
비슷한 학습 자료
컨퍼런스 DEVIEW 2023
지금까지 이런 검색은 없었다. 이것은 검색인가 추천인가 - 네이버 스마트블록 개인화 검색
컨퍼런스 DAN 2024
Discussing the evolution of search experiences at the intersection of technology and design, and explore how AI will reshape search interfaces and their future. To view English subtitles, please select English in the subtitle settings. Learn more about DAN 24: https://dan.naver.com
인공지능 기타 UI/UX
컨퍼런스 DAN 2025
[팀네이버 컨퍼런스 DAN25] Keynote 01: 검색을 넘어 실행까지: 사용자 경험의 진화
컨퍼런스 DAN 2025
[팀네이버 컨퍼런스 DAN25] Keynote 01: 검색을 넘어 실행까지: 사용자 경험의 진화 [TEAM NAVER Conference DAN25] Keynote 01: From Search to Seamless Action: Evolving User Experience 검색에서 발견과 탐색으로의 확장 여정과, AI 시대를 맞아 에이전트로 진화하는 네이버의 변화 방향을 소개합니다. Introducing the journey of expanding from 'search' to 'discovery and exploration', and NAVER's transformative direction as it evolves into an Agent in the AI era. #DAN #DAN25 #TEAMNAVERCONFERENCE
AI에이전트 개발
컨퍼런스 DAN 2025
[팀네이버 컨퍼런스 DAN25] Deep Dive 01 에이전틱: 서치 개인화와 실행까지 연결하는 검색 경험 [TEAM NAVER Conference DAN25] Deep Dive 01 Agentic Search: Personalized & Actionable Search Experience 네이버의 방대한 데이터를 기반으로 AI가 사용자의 의도와 맥락을 깊이 이해해, 검색이 정보 탐색을 넘어 사용자가 원하는 것을 먼저 제안하고 실행까지 연결하는 네이버 검색의 진화 방향을 소개합니다. In this session, he shares how NAVER Search is evolving from information retrieval to proactive experiences that anticipate user needs and seamlessly connect to action. #DAN #DAN25 #TEAMNAVERCONFERENCE
AI에이전트 개발
컨퍼런스 DAN 2025
[팀네이버 컨퍼런스 DAN25] 발췌에서 생성으로: 네이버 검색의 진화
컨퍼런스 DAN 2025
[팀네이버 컨퍼런스 DAN25] 발췌에서 생성으로: 네이버 검색의 진화 본 세션에서는 생성형 AI를 활용하여 네이버 검색 결과를 요약 제공하는 AI브리핑 서비스를 소개하고, 서비스 출시 과정의 기술과 노하우를 공유합니다. 서비스를 구성하는 컴포넌트별로 필요한 LLM 모델을 튜닝하고, 파이프라인을 구축하여 서빙하는 과정, 그리고 서비스별 니즈를 만족시키기 위해 특화된 LLM모델링 및 프롬프트 엔지니어링을 수행하는 과정들에 대해 공유합니다. 목차 1. AI브리핑 소개 - 검색과 AI의 만남 - AI브리핑 시스템 overview - AI브리핑의 다양한 라인업 및 성과 2. AI브리핑 시스템 들여다보기 - AI브리핑을 위한 검색 시스템 소개 - 지속가능한 모델 개선 파이프라인 - AI브리핑 등장 후 네이버 검색 품질의 변화 3. 서비스 특화된 AI브리핑 - 다양한 사용자의 요구를 만족하기 위한 차별화된 시도 - Docume...
AI에이전트 개발 자연어 처리
컨퍼런스 DAN 2025
[팀네이버 컨퍼런스 DAN25] NextN Search: 끊임없이 진화하는 네이버 검색
컨퍼런스 DAN 2025
[팀네이버 컨퍼런스 DAN25] NextN Search: 끊임없이 진화하는 네이버 검색 네이버 검색은 언제나 한 방향을 향해 진화해 왔습니다. 사용자가 원하는 정보를 더 정확하게 찾아주고, 양질의 네이버 콘텐츠를 더 효과적으로 보여주는 것, 그것이 변화의 본질입니다. NextN Search는 이러한 목적 아래, 검색 시스템 전반에 걸친 전방위 개편을 시도했습니다. 비효율적인 블록 영역을 최적화하고, 블록 중심의 결과를 개별 콘텐츠 피드 단위로 재구성함으로써 랭킹의 정교함과 해상력을 높였으며, 맞춤형 콘텐츠 추천을 통해 사용자가 체감할 수 있는 개인화 경험을 제공합니다. 본 세션에서는 NextN Search에 적용된 핵심 기술의 개발 과정과 실서비스 적용 경험을 공유합니다. 또한 LLM·VLM을 다양한 검색·추천 태스크에 활용한 실전 노하우를 통해, 최신 AI 모델이 실제 서비스에서 어떤 가치를 만들어내는지 구체적으로 살펴봅니다. 아래는 세션의 주요 목차입니다. NextN Sea...
딥러닝 · 머신러닝 자연어 처리