시맨틱 검색이란 무엇인가요?

시맨틱 검색은 키워드 일치 여부만을 고려하는 것이 아니라 사용자의 검색어에 담긴 컨텍스트 의미와 의도를 이해하는 데 중점을 두는 데이터 검색 기법입니다. 검색어와 색인된 콘텐츠 간의 문자 일치만을 찾는 것이 아니라 단어 간의 관계, 검색자의 위치, 이전 검색어, 검색 맥락 등 다양한 요소를 고려하여 더 관련성 높은 검색 결과를 제공하는 것을 목표로 합니다.

기존의 검색엔진은 일반적으로 검색어 내의 키워드를 색인된 웹페이지의 해당 키워드와 일치시키는 데 중점을 둡니다. 반면 시맨틱 검색은 사람처럼 사용자 검색의 이면에 있는 더 깊은 의미와 의도를 이해하는 것을 목표로 합니다. 시맨틱 검색은 검색어 내의 단어, 문구, 항목의 의미와 맥락을 이해하여 사용자의 정보 요구를 충족하는 관련성 높은 검색 결과를 제공합니다.

'그래픽 디자인 학생을 위한 최고의 노트북'을 검색한다고 가정해 보겠습니다. 기존의 검색엔진은 키워드를 웹페이지와 일치시키는 데만 집중합니다. 반면 시맨틱 검색엔진은 강력한 그래픽 카드, 충분한 RAM, 색상이 정확한 디스플레이와 같은 특정 기능을 갖춘 노트북을 찾고 있다는 것을 이해하려고 합니다. 그러면 그래픽 디자인 작업에 적합한 노트북을 추천하는 결과가 반환됩니다.

시맨틱 검색 솔루션을 빌드하는 데 사용할 수 있는 Google Cloud 제품으로는 Vertex AI Search, BigQuery, AppSheet가 있습니다

작동 방식

시맨틱 검색엔진은 자연어 처리(NLP), 지식 표현, 머신러닝의 다양한 기술을 사용하여 검색어와 웹 콘텐츠의 시맨틱을 이해합니다. 이 과정은 다음과 같이 세분화할 수 있습니다.

• 검색어 분석: 검색엔진은 사용자의 검색어를 분석하여 키워드, 문구, 항목을 식별합니다. 또한 이러한 요소 간의 관계를 분석하여 사용자의 검색 의도를 해석하려고 합니다.
• 지식 그래프 통합: 시맨틱 검색엔진은 항목과 항목 간의 관계에 대한 정보가 포함된 방대한 데이터베이스인 지식 그래프를 활용하는 경우가 많습니다. 이 정보는 검색엔진이 검색어의 컨텍스트를 이해하는 데 도움이 됩니다.
• 콘텐츠 분석: 검색엔진이 쿼리를 분석하는 것과 유사하게 웹페이지의 콘텐츠를 검사하여 특정 검색어와의 관련성을 판단합니다. 이 분석은 키워드 검색을 넘어 콘텐츠 내에서 언급된 전체 주제, 감정, 항목과 같은 요소를 고려합니다.
• 결과 반환 및 검색: 검색어와 콘텐츠에 대한 분석을 바탕으로 검색엔진은 검색어와의 관련성 및 시맨틱 유사성에 따라 웹페이지를 반환할 수 있습니다. 그런 다음 사용자에게 가장 관련성 높은 결과를 가져와 표시합니다.

주요 이점

검색 결과의 정확성 및 관련성 향상: 사용자가 사용한 정확한 키워드를 알지 못해도, 그 의미와 의도에 맞는 결과를 찾을 수 있습니다.

사용자 경험 개선: 사용자는 보다 자연스러운 언어로 질문할 수 있으며, 검색 엔진은 사람이 이해하는 것과 유사한 방식으로 응답하여 더 나은 사용자 경험을 제공합니다.

복잡한 쿼리 처리 능력: 여러 단어나 구문 간의 관계가 포함된 복잡한 질문도 효과적으로 처리합니다. 

예를 들어, 사용자가 "그래픽 디자인에 적합한 노트북"을 검색하면, 키워드 검색은 단순히 이 단어들이 포함된 페이지를 찾지만, 시맨틱 검색은 강력한 그래픽 카드, 충분한 RAM, 정확한 색상 디스플레이 등 관련 기능을 갖춘 노트북 제품을 추천 결과로 반환합니다.

시맨틱 검색은 검색의 의미와 의도를 이해하는 것을 목표로 하는 반면, 키워드 검색은 쿼리의 키워드와 문서의 키워드 간의 일치 여부를 찾는 데 더 중점을 둡니다. 시맨틱 검색은 특히 동의어, 모호한 용어 또는 개념 간의 암시적 관계가 포함된 복잡한 검색어의 경우 사용자가 요구하는 진정한 정보를 포착하는 데 더 효과적입니다.

검색 유형 비교

시맨틱 검색이 다른 검색 방법과 어떻게 다른지 자세히 살펴보겠습니다.

키워드 검색과 시맨틱 검색 비교
시맨틱 검색은 검색의 의미와 의도를 이해하는 것을 목표로 하는 반면, 키워드 검색은 쿼리의 키워드와 문서의 키워드 간의 일치 여부를 찾는 데 더 중점을 둡니다. 시맨틱 검색은 특히 동의어, 모호한 용어 또는 개념 간의 암시적 관계가 포함된 복잡한 검색어의 경우 사용자가 요구하는 진정한 정보를 포착하는 데 더 효과적입니다.

어휘 검색과 시맨틱 검색 비교
어휘 검색은 키워드 검색과 유사하게 단어와 구문의 기본 의미를 고려하지 않고 문자 형태를 기반으로 일치하는 단어와 구문을 찾는 반면, 시맨틱 검색은 단어와 구문의 의미와 관계를 이해하는 것을 목표로 합니다.

컨텍스트별 검색과 시맨틱 검색 비교
컨텍스트 검색은 위치, 과거 상호작용과 같은 사용자의 컨텍스트를 고려하여 기존 검색을 확장합니다. 시맨틱 검색은 컨텍스트 신호를 활용할 수 있지만 주로 검색어 자체에 포함된 단어와 구문의 의미를 이해하는 데 중점을 둡니다. 컨텍스트 검색은 사용자에 대한 외부 단서를 사용하는 반면, 시맨틱 검색은 검색어에 내재된 의미를 해석하는 데 중점을 둡니다.

벡터 검색과 시맨틱 검색 비교
벡터 검색은 텍스트를 고차원 공간의 수학적 벡터로 표현하는 데 의존합니다. 그런 다음 쿼리 벡터와 문서 벡터 간의 거리를 계산하여 가장 유사한 콘텐츠를 찾습니다. 시맨틱 검색은 벡터 표현을 사용할 수 있지만 단어의 의미와 관계를 이해하기 위한 다양한 기술을 포괄하는 더 광범위한 개념입니다.

시맨틱 검색의 예시

몇 가지 예를 들어 시맨틱 검색을 설명하겠습니다.

관련 용어 이해하기

예를 들어 대형 전자상거래 웹사이트에서 '러닝화'를 검색하면 시맨틱 검색엔진이 작동하는 방식을 알 수 있습니다. 엔진은 '러닝화'가 '운동화', '운동용 신발', '조깅화'와 같은 용어와 관련이 있음을 이해합니다. 러닝화로 유명한 나이키, 아디다스, 브룩스와 같은 브랜드도 고려할 수 있습니다.

문맥 고려

국립공원 웹사이트에서 '트레일 지도'를 검색하면 위치 컨텍스트가 결과에 어떤 영향을 미치는지 알 수 있습니다. 시맨틱 검색엔진은 사용자의 IP 주소 또는 이전에 제공된 위치를 사용하여 사용자 위치 근처의 트레일 지도 결과에 우선순위를 부여할 수 있습니다. 예를 들어 사용자가 공원의 북쪽 입구 근처에 있다면 엔진은 해당 지점에서 접근 가능한 트레일 지도에 우선순위를 둘 수 있습니다.

자연어 해석

시맨틱 검색은 자연어 쿼리를 이해하는 데 탁월합니다. 예를 들어 검색엔진에 '다음 주 파리 날씨는 어때?'라고 검색하면 올바르게 해석되어 파리의 다음 주 예보가 검색 결과로 표시됩니다. 엔진은 대화체로 표현된 쿼리를 나누어 분석하고 의도를 이해합니다.

시맨틱 검색의 적용

시맨틱 검색은 다양한 산업에서 폭넓게 활용될 수 있습니다.

전자상거래 검색: 제품 검색 개선
시맨틱 검색은 보다 정확하고 관련성 높은 제품 탐색을 지원하여 전자상거래 플랫폼을 개선할 수 있습니다. 예를 들어 사용자가 '따뜻한 겨울용 장갑'을 검색하면 제품 설명에 '따뜻한'이라는 단어가 명시적으로 언급되지 않더라도 울, 플리스 또는 기타 따뜻한 소재로 만든 장갑이 포함된 결과가 표시될 수 있습니다.

엔터프라이즈 검색: 직원들이 회사 정보를 찾을 수 있도록 지원
기업 환경에서 시맨틱 검색은 직원이 회사 데이터베이스, 인트라넷, 지식 저장소 내에서 관련 정보를 빠르고 효율적으로 찾는 데 도움이 될 수 있습니다. 이를 통해 직원에게 필요한 정보를 필요한 시점에 제공하여 생산성과 의사 결정을 개선할 수 있습니다.