새로운 검색의 흐름

John Battelle이 그의 저서에서, 구글의 성공을 예찬하며 '검색이 모든 것의 중심'에 있다라고 주장하던것이 엊그제 같습니다. 그런데, 어느새 우리는 그런 검색의 한계를 논하는 단계에 이르른 것 같습니다. 기존의 검색 (검색 1.0 ?)으로 할 수 없는 것은, 무엇이 메꿔줄까? 라는 근본적인 물음이 전개되고 있는것이지요.

하지만, 일전에 검색 2.0 이라는 가볍지 않은 질문 이라는 글에서 말씀드렸던것 처럼, '검색 2.0'이라는 질문의 중심에는 '새로운 사용자 경험'이라는 문구가 빠지지 않아야 할것 같습니다. 어떻게 하면 더 효율적으로 검색을? 이라는 질문이 아니라, 우리가 검색을 하는 행위를 둘러싼 경험 자체를 다시 생각해볼 필요가 있다는 말입니다.

새로운 시도들의 등장

• Yahoo의  승부수 - 구조적인 Data들이여 내게 오라

Yahoo가 한 발 앞서 갑니다 란 글에서처럼, Yahoo는 얼마전 시맨틱 웹 표준을 적용한 데이터들을 검색에 적용한다고 밝혔습니다. (TechCrunch 와 RWW의 리뷰)RDF, FOAF , Microformat. 웹에 하나둘씩 스며들고 있는, 표준 기반 메타데이터들을 긁어모으는것 만으로도 유의미한 결과를 보여줄 수 있겠지요. 기존의 검색엔진들의 방식과 별도로, 이미 정의된 '데이터들의 구조'들을 잘 정리해서 보여주기만 해도, 사용자 입장에서는 충분히 유익할테니까요.

우리 지금 막 결혼했어요!

• SearchMe 와 RedZee

이번엔 좀 재미난 시도들입니다. 보면 아시겠지만, 둘 다 범상치 않은 인터페이스를 자랑하죠? ^^ RedZee는 'Visual' 그 자체에 집중을 하면서 '미리 보는 검색'을 강조하네요. SearchMe는 여기서 한 걸음 더 나아갑니다. 이 글에서 밝힌 것처럼, SearchMe는 기존의 'Text + List'라는 사용자 경험에 대한 반항이라고 볼수 있겠습니다. 왜 검색은 항상 멋없는 텍스트와 , 융통성없는 리스트여야만 하죠? SearchMe는 언뜻 보면 맥의 Cover Flow 인터페이스를 따라한듯 보이지만, 그 이상의 가능성을 가지고 있습니다. 동영상을 잘 살펴보세요. 분류 추천(Category Suggest)와 조합하면, 사용자는 '빠르게 추려내기'라는 측면에서 Visual Search의 강점을 십분 활용할 수 있게 됩니다. 와우~ 괜찮죠? 

• Hakia  - 궁극에는 사용자 질의(User Query)가 세상을 지배할지니~

이쪽 Start-Up기업들 중에서 주목을 받고 있는, Hakia는 조금은 고전적인 방법을 사용합니다. 자연어 처리(Natural Language Processing)와 Semantic Web , 즉 '언어의 의미'라는 어려운 주제로 접근하지요. 결국 단순한 키워드가 모든것을 해결해줄 수 없다면, 사용자의 '질의'에 초점을 맞춰보는 것이지요. 분명 단순한 단어 나열일지라도, 그 질의는 분명 사용자의 '의도'를 담아내는 '문맥(Context)'이라는 것을 지니고 있을테니까요.

예전에 잠깐 화제를 모았던 엠파스 검색이 생각나신다구요? 글쎄요. 사실 Hakia를 잠깐 써보고 구글과 질의결과를 비교해도, 큰 차이점을 찾기는 쉽지 않습니다. (RWW의 리뷰글에서도 평이 그다지 좋진 않았죠) 아직 구글이 훨씬 나은 결과를 보여주는 경우도 많구요. 하지만, '가능성'이라는 측면에서 놓고보면, Hakia는 충분히 '여지'가 남아있는 시도가 아닐까 싶네요

답답하게 키워드는 무슨~ 내가 부르는거 똑똑히 받아적어!

노다지는 어디에 숨겨져 있지?

검색 1.0의 한계를 어떻게 극복할까? 라는 질문에 저마다 많은 이야기를 합니다. Social Search? ABS? (Alba-Based Search , 속칭 알바를 사용한 검색 ^^ ) 돌파구는 어디에 있을까요? 여기서, 저는 개인적으로 Social Search와 같은 많은 시도들은 하나의 방법에 불과하지 않나라는 생각을 해봅니다. 그럼 근본적인 해답은 어디에 있을까요?

핵심은 데이터 , 데이터 , 데이터!

여태까지의 검색은, 토막 토막 나뉜 문서들을, 어떻게 하면 사용자의 키워드와 맞아떨어지는것을 보여줄까? 라는 접근이었습니다. 사실, 웹 문서라는 것이 상대적으로 '구조가 부족한' 그야말로 난잡한 수준이기 때문에 당연한 결과라고 볼수 있습니다. 하지만, 그 가운데서 유의미한 요소들을 찾으려는 시도들이 꾸준이 있어왔고, 우리는 '비교적 멋진' 검색을 사용할 수 있게 되었습니다.

하지만, 정보의 본질적인 '구조'나, 정보들간의 '관계'는 어떻게 할까요? 비구조적인(unstructured) 문서 중심의 검색은 근본적으로 한계를 지닐 수 밖에 없다고, 저는 생각합니다. 반면에, 우리가 사용하는 웹 세상에 조금씩 구조적인 데이터들이 늘어난다면 어떨까요?

내가 누구고, 내 성별은 뭐고, 내 친구는 누구라거나  이건 어느 장소를 가리키는 단락이고, 실제로 어떤 날짜정보에 속하며, 어떤 조직의 것이라는 등..의 데이터가 늘어난다면?

그리고 이런 데이터들을 활용하면, 무언가 재미난게 나오지 않을까요? Yahoo의 시도나, Google이 살금살금 준비하고 있는 개방형 플랫폼 API 들의 근간에는, 그러한 구조적인 데이터들을 활용하려는 의도가 자리잡고 있습니다. 구글 블로그에도 이런 글이 실린 적이 있네요. 왜 데이터가 중요한가?  저는 여기에 한 마디를 더 덧붙이고 싶습니다. 왜 구조적인데이터가 중요한가?

편하게 먹으라고 구조적으로 잘라줬는데~ 줘도 못먹으면 곤란하지~

정답은 어디에..?

사실은 앞서 말한 이야기는 개인적인 사견에 지나지 않습니다. 앞서 말씀드린 '구조'나 '관계' 이외에도 사용자의 '질의'나 , 검색 인터페이스 자체에도 근본적인 변화의 가능성이 숨겨져 있기 때문이지요. 하지만, 저마다 하나씩의 가능성을 찾아보는 것은 충분히 의미있는 시도라는 생각도 듭니다. 일단 저는 구조적인 데이터라는 가능성을 찾았습니다. 여러분은 어디서 새로운 검색의 가능성을 찾아보시겠어요?

(아직) 모든 것의 중심에는 검색이..

많은 트렌드들이 무수히 뜨고 지는 요즈음의 웹 세상이지만, 분명한 것이 하나 있습니다. 웹이라는 세상의 중심이 되는 관문은 '검색'이라는 것. 사용자의 '의도'의 중심에는 '검색'이 있다는 것이지요. 그리고 그 중요성은, 더 많은 플랫폼과 디바이스들이 웹으로 묶여갈수록 더 커져만 갈 것입니다. 물론 비즈니스적인 기회도 그런 가능성 이면에 더 많이 자리하게 되겠지요.

검색이라는 가볍지 않은 질문. 하지만 그것은 우리가 새롭게 되물어야할 질문이기도 합니다. 우리는 아직 우리가 찾고 싶은 것을 찾을 수  있는 세상에 살고 있지 않으니까요. 

알고싶어! 무언가 찾고, 발견하고싶은 인간의 근본적인 욕구