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[팀네이버 컨퍼런스 DAN 24] Creative Highlight Session #2 : 생성형 AI와 네이버 검색 인터페이스의 확장
DAN 2024 네이버 · YouTube
AI 핵심 요약
네이버 검색은 웹 디렉터리에서 통합검색, UGC, 지식그래프, 모바일·실감형 정보로 발전해 왔으며, 기술 변화가 정보 탐색 인터페이스를 바꿔 왔다. 생성형 AI를 적용한 대화형 검색 서비스 Cue:를 운영하며 긴 문장형 검색은 늘었지만 후속 질문을 이어가는 대화 방식은 아직 익숙하지 않다는 점을 확인했다. 이에 LLM을 별도 대화 서비스에 한정하지 않고 검색에 녹여 의도와 맥락을 파악하는 AI 브리핑을 설계했으며, 요약과 출처, 연관 질문, 개인화된 콘텐츠·서비스 추천을 연결한다. 핵심 교훈은 AI 검색의 가치를 대화 자체보다 사용자가 필요한 정보를 찾고 다음 행동으로 이어가도록 돕는 데서 찾아야 한다는 것이다.
- 검색 인터페이스는 웹 디렉터리에서 통합검색, 모바일 스크롤, 지식그래프와 실감형 정보로 기술 변화에 맞춰 확장됐다.
- LLM을 적용한다고 모든 검색을 대화형으로 바꿀 필요는 없다. 긴 문장 검색은 늘어도 후속 대화는 어색할 수 있다.
- 요약 결과에는 출처를 연결해 사용자가 원문과 멀티미디어 콘텐츠를 확인할 수 있게 해야 한다.
- 연관 질문과 개인화 추천을 활용하면 대화창을 이어가지 않고도 검색 흐름을 자연스럽게 연결할 수 있다.
소개
기술과 디자인의 관계 속에서 검색 경험이 어떻게 발전해 왔는지, 앞으로 AI 환경에서의 검색 인터페이스 변화와 그 미래에 대해 이야기하고자 합니다.
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