1 of 13

인공지능과 추천시스템

2024년 2학기 - 6주

10/11/2024

KAIST 경영공학과 DFMBA

Chaesang Jung

2 of 13

Disclaimer

영어와 한글이 어중간하게 섞여 있습니다.
질문들은 여기로

3 of 13

지난 주 Q&A

Q. 구글검색 굿클릭 기준이 30초~2분(모바일은 3초?)인데, 30초라고 결정했던 요소들이 어떤 것이었는지 궁금합니다. (예를 들어, 지난 데이터들을 분석해보니, 30초 미만 머물렀던 클릭들은 다시 검색하거나 다른 링크로 들어가는 행동을 보였다던지)

A. 검색 결과 - 클릭 - back to 검색 결과 - 다른 클릭 이 일어날 때 앞의 back to 검색 결과에 대해 많은 가중치를 두는 계산들을 했었습니다. 페이지 자체의 품질이라기보다는 주어진 쿼리와의 연관성에 대한 피드백이 되는 경우가 많아서 사용자가 계속 검색 페이지로 돌아오는 건 클릭 후 행동이 그다지 만족스럽지 않았다는 것을 나타낸다 했었구요.

모바일 3초는 knowledge panel 이 주어진 쿼리에 대해 얼마나 유효한지에 대한 수치였습니다. 검색 페이지를 보여줬을 때 사용자가 3초간 보고 스크롤을 하지 않는다면 검색 결과가 만족스러운 것이다 라는 해석이었더랬습니다.

4 of 13

지난 주 Q&A

Q. Cross-selling 파트에서 구매전/구매후 추천되는 아이템이 다르고 운영되는 팀도 다를 것라고 하셨는데, 그냥 생각하기엔, 같은 팀에서 운영하는 것이 더 효율적이고 시너지가 날 것 같은데, 그 두 시점에 따라 다른팀에 의해 운영되는 효과가 궁금합니다.

A. 제품의 구성원 따라 다르겠지만, 구글 정도의 큰 회사인 경우 혹은 다른 쇼핑몰 들일지라도 같은 공간을 여러 팀들이 경쟁해서 무언가를 꾸미는 형태로 진행된다 보시면 될 것이구요. 공급자 눈에 비슷해 보여도 ‘똑같은' 로직이 다른 곳에 최고의 성적을 내는 경우가 드물기도 하고, 반대로 안팎의 사정으로 묶어서 운영하기도 하겠구요. 효율을 어디서 정의하느냐 따라 다른 일들이 벌어진다 하겠습니다.

개인적으로 사용자 입장에서 구매 버튼 누르는 시점 앞뒤로 똑같은 걸 사라고 자꾸 뭔가가 뜨면 싫어할 거 같긴 합니다. 실제로 사용자들은 그런 사소한 이유들로 많이들 떠납니다.

5 of 13

지난 주 Q&A

Q. Credibility파트에서 ‘리뷰자체를 신뢰하게 만드는 법’에 첫 항이 ‘운영자들이 리뷰를 직접검수’ 였는데, 언뜻 생각하기로 그렇게 많은 리뷰를 어떻게 다 검수하지란 생각이 들어서요,, 필터를 해서 특정한 유형의 리뷰만 보는 모델을 사용해서 효율화를 하는지(왠지 이것도 한계가 많아서,, 다 직접 봐야하지 않나 싶은데) 어떻게 효과적인 방법으로 리뷰 검수를 할 수 있는지 궁금합니다.

A. 일단 사람이 먼저 해야 이후에 기계한테 룰이든 머신러닝이든 시키지 않을까요 ? 기계의 도움을 받아 사람이 하고 보수적으로 처리한다 정도가 맞는 말일 거 같습니다. 참고로 구글은 spam fighting 을 20년 넘게 해 오던 회사이고, 거기에 따른 노하우들에서 시작합니다. 참고로 막 만들어진 서비스의 경우 리뷰 별로 안 많을 겁니다… :) 제품을 운영하는 입장에서는 ‘효율화'는 나중에 와야 합니다.