우리가 원하는 정보를 검색하는 방법

우리는 원하는 정보를 찾기 위해 다양한 서비스에서 검색을 진행한다. 포털 사이트는 기본에 콘텐츠를 소비할 때도, 쇼핑할 때도 원하는 결과를 얻기 위해 검색한다. 사용자가 쉽게 검색할 수 있도록 돕기 위해서는 간결한 플로우를 제공하는 것이 가장 좋지만, 다양한 카테고리의 상품을 제공하거나 사이트 구조상 그 방법이 모두 적용되기는 쉽지 않다. 그렇다면 각종 서비스는 사용자가 원하는 결과를 바로 찾을 수 있도록 어떻게 검색 정보를 제공하고 있을까?

검색 전에 사용자를 돕는 방법들

‘나'와 관련된 콘텐츠를 추천해 준다.

가장 많이 제공되는 방식은 나의 검색 이력을 기반으로 연관 콘텐츠나 검색어를 추천해주는 방식이다. 대표적으로 <유튜브(Youtube)>에 적용되어 있는데, 이러한 추천은 사용자가 검색하기 전에 선택을 좁히는 데 도움을 준다.

다만 유튜브에서는 내가 검색했던 검색어와 상관없는 검색어들이 함께 노출되고 있어 신뢰도가 떨어지고 눈길이 잘 가지 않는다. 알 수 없는 알고리즘으로 제공되는 추천 검색어가 과연 얼마큼 사용자의 클릭을 유도할 수 있을지를 고민해볼 필요가 있다.

‘탐색형' 검색을 제공한다.

<넷플릭스(Netflix)>는 검색어를 한 글자씩 입력할 때마다 결과를 실시간으로 호출하는 방식을 제공한다. 이 과정을 통해 사용자는 원하는 결과에 닿기 전부터 자연스럽게 노출된 콘텐츠들을 접하게 되는데, 일부 검색어만 검색해도 결과를 얻을 수 있을 뿐 아니라 유사 콘텐츠들까지 탐색할 수 있게 된다.

서비스 제공자 또한 콘텐츠에 대한 유입 기회를 확장할 수 있어 서로에게 도움이 되는 검색 방식이라고 할 수 있다. 다만 이러한 방식은 검색어를 입력할 때마다 API를 호출하여 결과를 불러오기 때문에 로딩 이슈가 발생할 수 있어, 서비스 성격에 따라 얼마큼의 유용성이 있는지 판단하여 제공하는 것이 좋다.

검색 결과를 일부 미리 보여준다.

모든 검색 결과를 호출하는 것 대신 검색 입력 필드에 일부 검색 결과를 미리 보여주는 것도 방법도 있다. <티빙(Tving)>에서는 검색어를 한 글자씩 입력할 때마다 검색 결과를 10개 미만으로 제한하여 노출한다. 이는 시스템 로드 부하를 줄이면서 동시에 사용자의 탐색 효과도 도와줄 수 있다.

이와 유사하게 <인터파크 티켓> 사이트는 입력한 검색어의 결과를 우측에 미리보기로 제공한다. 이는 입력 필드의 제한된 영역에 검색어를 모두 표시하지 못하는 한계를 해결하는 것은 물론, 사용자가 검색 결과 화면까지 진입하지 않아도 검색 결과의 부합 여부를 미리 판단하여 클릭 빈도를 줄여줄 수 있다.

결과를 좁혀가는 방법들

검색 전에 범위를 먼저 좁혀준다.

우리는 일반적으로 검색 결과에서 필터를 조정하여 범위를 좁혀간다. 하지만 이와 달리 입력 필드를 클릭하면 검색을 하기 전에 필터 범위를 먼저 조정하는 방법도 있다. 예를 들어 구글 이메일 서비스 <지메일(Gmail)>의 경우, 입력 필드를 클릭하면 검색을 진행하기 전에 필터로 범위를 먼저 조정할 수 있게 제공한다. 필터를 선택할 때마다 검색범위가 줄어들면서 입력 필드 하단에 좁혀진 범위 내에서 결과가 정리되어 보인다. 이는 특정 범위에서 명확한 검색 니즈가 있는 사용자에게 유용한 방식으로, 불필요한 클릭을 줄여주고 빠르게 결과를 얻을 수 있게 해준다.

검색 필터를 쇼핑의 일부로 제공한다.

많은 서비스는 검색 결과에서 좌측에 검색 필터를 제공한다. 보통 검색 결과를 좁히는 역할이지만, 필터가 상단에 적용되면 조금 다른 역할로 활용될 수 있다. 필터가 상단에 위치하면, 사용자의 시선은 해당 내용을 먼저 본 후 검색 결과로 흐르기 때문이다. 사용자는 결과를 보기 전에 필터를 통해 어떤 브랜드가 있고, 어떤 유형의 상품들이 있고, 혜택은 어떤 것이 있는지 미리 확인할 수 있게 된다. 이는 검색 필터를 확인하는 과정 또한 쇼핑을 탐색하는 과정으로 만들어 사용자에게 좋은 경험을 선사한다.

원하는 검색 결과가 없을 때 도와주는 방법들

추천 상품을 제안해준다.

최근 많은 서비스에서 검색 결과가 없을 경우, 다른 상품들을 추천해주는 것을 볼 수 있다. 이는 단순하게 ‘검색 결과가 없습니다.’라고 문구만 제공하는 것보다 사용자의 쇼핑 흐름을 연결할 수 있어 유용하다. <29cm>에서는 ‘다른 사람들은 이런 상품을 보고 있어요.’라는 레이블로 상품을 추천해주고 있는데, 이는 해당 상품에 관심이 없던 사용자들에게도 다수의 의견에 따라가려는 사회적 심리로 구매를 유발한다.

유사한 방식으로 쿠팡(Coupang) 역시 검색 결과가 없으면 다른 추천 검색어를 제시해준다. 다만 그 추천 검색어가 연관성이 전혀 없어서 관리가 되지 않고 있는 느낌이 들었다. 도리어 서비스에 대한 신뢰를 떨어지게 만드는 요소로 느껴졌다. 이러면 실제 데이터를 그대로 보여주기보다는 차라리 가공된 형태로 보여주는 것이 사용자에게 더 어필하기 좋을 것으로 예상한다.

알아서 똑똑하게 결과를 보여준다.

<네이버>는 입력한 검색어에 맞는 결과가 없으면 검색어를 수정하여 결과를 보여준다. 물론 유사한 검색어조차 없으면 ‘검색 결과가 없습니다.’ 문구가 노출되지만, 해당 경우를 최대한 피하려는 노력을 볼 수 있다. 이는 검색어를 유사하게만 알고 있거나 실수로 잘못 검색어를 입력해도 결과를 얻을 수 있어 사용자를 도와준다. 또한 원래 입력한 검색어로 결과를 볼 수 있는 링크도 같이 제공하여, 사용자의 원래 의도가 담긴 검색 결과를 볼 수 있는 기회도 빼앗지 않고 있다.

넷플릭스는 검색 결과가 적을 경우 입력한 검색어에 정확하게 일치하는 결과뿐만 아니라 유사한 결과도 함께 보여주고 있다. 이러한 방식은 검색 결과가 1개만 노출되어 사용자가 콘텐츠가 적다고 느끼는 상황을 최소화하고, 유사 결과로 흐름을 이어갈 수 있게 유도하여 콘텐츠를 소비하는 서비스에서 유용하게 동작할 수 있다.

알게 모르게 사용자의 검색은 조정되고 있다

각 서비스에서 검색을 용이하게 도와주는 장치들을 살펴보니, ‘알게 모르게 우리가 검색을 조정당하고 있다’는 생각이 들었다. 다양한 장치들이 검색을 똑똑하게 도와주고 있지만, 그로 인하여 의도치 않은 필터로 검색 범위를 한정하거나 추천 결과를 통해 유사한 콘텐츠들을 소비하고 확장하는 것을 알 수 있었다.

또한 사용자가 전혀 받아들이지 못할 알고리즘 기반이 아니라면, 사용자는 그러한 탐색 과정 또한 흥미롭게 받아들이고 즐기고 있었다. 만약 기업이 서비스를 제공할 때 검색 결과를 풍부하게 제공하기 어렵다면, 사용자가 불편하게 느끼지 않는 선에서 원하는 검색 결과를 유도하는 방법을 고민하는 것이 성공을 위한 과제라고 생각한다.

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