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Google을 위시한 주요 검색 서비스가 인터넷 사용자의 필요를 제대로 충족시키지 못한다는 불만이
커지고 있다. 이런 가운데, 기존 검색 엔진에 실망한 사용자들을 겨냥해 다양한 전문 검색 서비스를
제공하거나 틈새 시장을 노리는 신생업체들이 속속 선보이고 있다. 키워드 검색의 한계에서 벗어나
사용자의 입맛에 맞는 정확한 검색 결과를 제공하기 위한 업계의 노력이 이어지는 가운데, 차세대
검색 시장의 지형변화와 패권의 향방에 대한 관심이 고조되고 있다.

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검색엔진 사용자들이 스스로 어떤 것을 찾아야 하는지 미리 알고 있는가에 대해 의문이 제기되면서
검색 결과를 수직으로 나열하는 주류(主流) 검색 방식에 대해서도 의문이 제기되고 있다. 대표적 검색
엔진인 Google의 ''웹 검색''은 검색 엔진을 활용해 웹 사이트의 콘텐츠를 인덱스하며,이를 위해 ''페이지
랭크''(page rank)라는 알고리즘을 활용하고 있다. 이 방식은 수집한 검색 데이터를 그래도 노출해주는 것
으로,자료의 방대함에서는 경쟁력이 있지만 사용자 입장에서 볼 때 과연 편리하고 유용한 검색 방식인가
에 대해서는 의문의 여지가 있다.

''추천''중심의 새로운 검색 서비스:findingDulcinea

이런 가운데 최근 등장한 검색 사이트인 "findingDulcunea"는 웹 사용자가 원하는 정보를 알고리즘을 이용
하기보다는 사람의 판단을 통해 찾아내는 온라인 디렉토리라는 점에서 눈길을 끈다.
"검색 이용자에게 정답을 제시하는 것이 아니라 어디서 정확한 정보를 찾을 수 있는지 알려준다"는 컨셉을
내세운 것이다. findingDulcinea는 현재 베타 버전으로 서비스되고 있으며 매월 100개의 웹 가이드(Web
Guides)를 해갈 것으로 예상된다. findingDulcinea는 3가지 섹션으로 운영된다. "Web Guides"의 16개 주요
범주 영역에서는 검색 팁과 선별된 링크를 제공하며, "Beyond the Headlines"에서는 톱 뉴스 기사와 관련된
정보 및 기타 배경 정보를 전달한다. "Netcetera"에서는 잡지와 유사한 섹션으로서 웹 전반에 걸쳐 명사들과
관련한 소식과 흥미로운 기사를 제공한다. findingDulcinea 서비스의 핵심은 바로 정보 추천형 검색을 구현한
Web Guides 디렉토리이다. 다만,회사측은 뉴스 중심의 Behind the Headlines의 호응도 역시 높을 것으로
기대하고 있다. findingDulcinea는 베타 서비스를 시작하면서 매일 기사 3~4건을 배경 설명이나 참고 자료
와 함께 게재하고 있으며, 향후에는 이를 10~15건으로 늘릴 계획이다.

Flgure1.findingDulcinea의 3가지 검색 섹션



자료:findingDulcinea,2007

findingDulcinea는 검색 결과 페이지 대신 손수 선정한 추천 정보를 제공하는 방식을 표방한다.
어떤면에서는 findingDulcinea에 앞선 여타의 검색 엔진들이 이미 이러한 ''추천''을 위한 아키텍처로서
출발한 것이기도하다.
Yahoo!가 제공하던 디렉토리 검색이 대표적인 사례로 인터넷 상의 방대한 정보를 체계적으로 정리하고
분류해 제시해준 것이다.
하지만 웹 사이트가 급증하면서 이런 방식은 실효성을 상실했고 결국 사용자가 필요로 하는 정보를
추출해 검색 결과로 제시해주는 방식의 Google이 패권을 쥐게 되었다. 하지만 이러한 검색 결과 조차
방대한 규모로 커지면서 개인에게 최적화된 맞춤 검색 결과과 절실해졌다. 방대하고 다양한 정보를
제공한 후 그 중에서 필요한 것을 고르도록 하는 제시형 방식보다는 ''이러이러한 결과가 좋다''는 추천형
방식이 차세대 검색 방식으로 주목 받는것도 이 때문이다.

추천 기능에 주목해야 하는 이유

인간의 능력을 도입한 검색 엔진 분야의 선구자로 10년 전에 선보인 About.com을 들 수 있다.
이 검색 사이트는 전문 검색사가 조정한 주제별 사이트들의 네트워크를 제시한 바 있다.
최근에는ChaCha,Mahalo,StumbleUpon,HowStuffWorks.com 등 검색사가 관리하는 검색 서비스를 통해
검색 결과 페이지 대신 손수 선정한 추천 정보를 제공하는 신규 검색 업체들이 등장하고 있다.
이 가운데 findingDulcinea가 다른 검색 사이트와 차별화되는 요소로능 링크목록을 사용자에게 친근한
내러티브 형식으로 바꾸어 좀더 친근하고 편리하게 정보를 묻고 그에 맞는 추천형 결과를 제시하는
구조를지적할 수 있다. 예를 들어,findingDulcinea에서 러시아 여행에 대해 검색할 경우 먼저 "온라인에서
러시아에 대해조사할 수 있는 방법은?"이나 "러시아에 가기 전에 알아두어야 할 사항은"과 같은 질문을
던질 수 있고, 더 자세한 정보를 얻을 수 있는 관련 사이트 목록으로 연결되는 것이다.

Flgure2.인터넷 검색 부문 소비자 만족 지수 변동 추이(2002~2007,미국)



자료:comScore.2007

어떤 면에서 추천 서비스는 검색 엔진만의 독점 사항이 아니다.
Amazon의 추천시스템(recommendation system)이나 소셜 북마크(social bookmark)등의 사례에서 보듯
검색엔진 외에도 ''추천'' 기능에 이용할 수 있는 다양한 아키텍처가 개발되어 검색엔진을 보완하는 형태로
정보의 과부화를 해소하는 서비스가 등장하고 있다.

View Point

정보의 다양성이 중시되는 시대 조류에 맞춰 온라인 서비스도 진화되고 있다. 추천 엔진의 경우 시간이
지나고 데이터가 쌓일수록 사용자들의 취향과 선호를 상세하게 파악할 수 있으므로 더욱 더 강력한 추천
기능을 제공할 수 있다. 전자상거래 기능이 포함되는 경우 고객들의 구매 및 결제 데이터를 세분화해 상품
별 연관성을 높일 수 있고, SNS 기능과 결합할 경우 사용자들이 가족이나 친구들과 정보를 공유하고 서로
추천할 수도 있다.

※ 이 글은 와의 협의에 따라 전재한 것 입니다.