우리가 정말 원하는 검색서비스, 소셜검색(Social Search) -TREND INSIGHT
tomainteractive2013. 2. 22. 10:18
안녕하세요. 토마인터랙티브입니다.
오늘은 좋은 자료를 하나 가져왔습니다.
TREND INSIGHT라는 사이트(http://trendinsight.biz/)에서
'우리가 정말 원하는 검색서비스, 소셜검색'이라는 주제의 포스팅을 보고 함께 공유하고자 가져왔습니다.
내용도 좋고 소셜관련 일을 하시거나 관심있으신 분들에게 도움이 될만한 자료니 잘 읽어보세요^^
우리는 검색을 한다. 모바일의 등장으로 이제 검색은 모든 일상에 함께한다.
지금까지의 검색엔진은 방문자수, 관련키워들의 밀집도, 그리고 링크된 수 등에 의해 결정되는 키워드맞춤이었다.
그리고 이러한 방식은 각각 세계와 국내 검색시장의 선두주자였던 구글과 네이버의 방식이었다.
하지만 2013년 Facebook의 Graph Search의 등장으로 지금까지의 검색엔진에 패러다임을 일으킬 소셜검색이 각광받기 시작했다.
Graph Search가 대표하는 소셜검색은 검색맞춤이 아닌 사용자맞춤검색방식이다.
과연 Facebook이 대표하는 소셜검색의 미래는 밝을 것인가.
그리고 미래가 긍정적이다면 그에 대한 비즈니스 가치는 무엇이 있을까?
정확성과 신뢰성의 가치를 상실한 기존검색
“대학생 A씨는 오랜만에 남자친구와 연극을 보고 밥을 먹기로 했다. 어떤 연극을 봐야 할지 찾던 중 포털검색의 각종 웹페이지에서 높은 평점을 받은 연극을 발견했다. 연극을 예매하고 파워블로거가 추천하는 가까운 맛집도 찾아냈다. 데이트 당일, 연극은 실제 소개한 내용과 다른 부분이 많았고 기대치에 미치지 못했다. 찾아놓은 맛집도 남자친구의 입맛에 맞지 않아 결국 가까운 체인점을 갔다. “
앞의 상황은 우리가 기존검색에서 겪어왔던 지금까지의 당황스러운 일들 중 일부분이다.
분명 우리는 정보를 얻는데 포털검색에 많이 의존하고 있지만 그 만큼 검색결과물들은 허위와 과장을 포함한 광고들로 얼룩졌다.
특히 국내검색포털업체들은 수익의 대부분을 광고로 얻기 때문에 검색결과로 나온 업체들 대부분이 파워링크, 비즈사이트 등에 광고를 내는 광고주이다.
아무리 좋은 업체라 하더라도 광고비를 내지않으면 사용자에게 노출될 기회가 적어지는 것이다.
게다가 개인웹페이지로 영향력을 발휘하는 파워블로거 또한 기업들의 관리 하에 있기도 하고 수수료를 받고 기업제품을 홍보하기도 한다.
분명 빅데이터라 하여 정보의 양은 많아지고 있지만 실제 그 정보가 갖는 정확성과 신뢰성의 가치는 매우 낮은 것이다.
그렇다면 이렇게 갈 곳 잃은 정보의 홍수 속에서 우리가 찾은 대안은 무엇일까. 바로 지인이다.
세계적인 통계조사국 닐슨 글로벌 트러스트가 56개국의 약 3만명의 인터넷 사용자들을 대상으로 조사한 바에 의하면
신뢰도에 대한 지인 추천이 92%로 1위를 차지했다.
사람들은 이제 자신들을 둘러싼 “관계”, 즉 지인에서 강한 믿음을 보이기 시작한 것이다.
아무리 기업이 정확히 타겟팅을 해 광고해도 소비자의 실제 그 제품과 서비스를 사용한 친구가 별로라고 하면 사용시도조차 안하고,
조금 의아했던 영화도 지인이 적극 추천하면 어느새 관심을 갖게 되는 형태이다.
그리고 소셜검색이 바로 이러한 지인을 기반으로 기존검색의 문제점을 해결할 가능성을 갖춰내자 각광을 받기 시작한 것이다.
I 소셜검색이란,
사용자의 관심사와 관련된 검색결과물을
사용자의 소셜네트워크에 속하는
지인이 업로드한 컨텐츠들 안에서 찾아주는 것
주목해야 할 소셜검색, Facebook의 Graph Search
소셜검색은 사실 최근에 등장한 말이 아니다. 2009년 구글이 처음 선보였는데 이 소셜검색은 관심의 불이 붙기도 전에 사그라졌다.
하지만 2013년인 지금은 2009년때와는 달리 소셜검색을 바라보는 기대가 높을 뿐더러 실제 이 변화에 맞추려는 움직임들이 보여지고 있다.
이는 단순히 지나갈 획기적인 하나의 서비스가 아닌 향후 각기 다른 비즈니스에 영향을 줄 흐름으로 보고있기 때문이다.
그렇다면, 그 이유는 무엇인가.
1. 디바이스의 모바일화로 허위과장성 정보에 대한 거부감이 높아졌다.
디바이스가 모바일화되어 인터넷 사용이 어디에서든 이뤄지게 되자 검색방식이 기존과는 다른 방향으로 변화하기 시작한다.
그 방향은 데스크톱에서 느긋하게 정보를 찾는 것이 아닌
생활 곳곳에서 일어나는 다양한 의사결정과 상황판단 상황에서 필요한 정보를 실시간으로 얻어내는 것이다.
이렇게 빠르게 정보를 얻어야 하는 상황은 곧 허위와 과장으로 물든 검색결과물에 대한 사용자의 참을성을 낮추고 거부감을 높이게 만들었다.
2. 정보의 전문성과 신뢰도를 소셜네트워크에서 검증할 수 있다.
한 개인은 이제 단순히 정보를 받는 입장이 아니라 제공도 하며 피드백을 할 수 있는 전문지성을 갖췄다.
그리고 전문성을 갖춘 개인들은 그 정보를 타인과 공유하기 위해 오프라인과 온라인을 넘나들며 커뮤니티를 형성하고 네트워크를 맺게 된다.
이에 우리는 네트워크 속 인물이 특정 정보에 대해 보이는 태도와 행동을 시간에 따라 확인할 수 있게 되었다.
즉,자연스럽게 신뢰도를 확보할 수 있으며 만약 어떤 제품에 대해 과거와는 다른 태도와 행동을 보일 경우,
스스로 그 정보를 사전에 차단하며 걸러낼 수 있는 것이다.
3. 사람들은 키워드에 맞춘 컨텐츠(Contents)검색이 아닌 사용자에 맞춘 컨텍스트(Context) 검색을 원한다.
모바일화된 디바이스는 사용자와 모든 생활 속에서 함께하고
곧 사용자의 행동, 위치, 생활 패턴과 스케줄, 그리고 네트워크관계까지 포함한 모든 데이터를 가질 수 있게 되었다.
그렇기 때문에 사용자는 키워드에 대한 일차원적 결과물이 아니라 사용자와 환경을 분석해 토대로 제안까지 해줄 검색을 디바이스에 요구한다.
그리고 그 분석은 소셜검색이 대표하는 특징이기도 하다.
자신과 비슷한 성향과 관심사를 가지고 있는 인물의 과거와 현재의 행태를 분석해 지금 사용자에 적합한 결과물을 제안해주는 것이기 때문이다.
소셜검색의 대표주자, 페이스북의 Graph Search
페이스북의 Graph Search의 검색결과는가입자 10억 명과 그들이 만들어낸 2천400억 건의 사진,
1조 건의 연결이 정보의 기반이 되어 나타난다.
그리고 그 방대한 정보 안에서 검색을 한 사용자의 지인들이 공개한 사진, 음악, 장소, 관심사등의 신상자료를 토대로 사용자맞춤검색을 한다.
예를 들어, “내 친구들이 최근에 본 영화”라고 치면 실제 지인들이 태그하고, 타임라인에 글을 올리고,
좋아요를 누르는 등의 활동량을 바탕으로 검색결과를 내주는 것이다.
Graph Search가 소셜검색을 대표하는 이유는 내가 지금 봐야할 영화와 맛집을 빠르게 선택해야 할 때(디바이스의 모바일화),
나와 비슷한 성향과 관심사를 공유하고 있는 소셜네트워크(정보의 전문성과 신뢰성 검증)
정보 안에서 검색을 하고 가야할 방향을 제안(사용자 맞춤 컨텍스트 검색)해줄 수 있기 때문이다.
이는 곧 페이스북의 Graph Search가 앞에서 제시한 세가지의 트랜드적 니즈의 흐름과 적절히 부합했기에 소셜검색을 대표하고 향후 큰 비즈니스가치를 지녔다고 설명할 수 있는 것이다.
마크 주커버그(페이스북 CEO)는 현재는 Graph Search가 나와 친구를 맺은 사용자들의 사진, 인물, 관심사, 장소로 한정되어 있지만
향후에는 타임라인의 글이나 링크, 페이스북 앱들이 만들어내는 데이터까지 모두 포함시켜서 보여줄 예정이라고 밝혔다.
소셜검색을 이용한 다양한 비즈니스 모델
이처럼 소셜검색은 페이스북으로 인한 갑작스런 변화가 아닌 이미 오래전부터 다양한 상황변화와 맞물려 미래시장을 주도할 포인트로 성장하고 있었다.
따라서 우리는 이제 소셜검색이 가져올 비즈니스 변화를 현재 진행되고 있는 벤처사례와 접목시켜 살펴보고
새로운 시장과 수익창출 가능성에 심도있는 고민을 해봐야 할 때인 것이다.
기업경영전략의 컨설팅, Social Baker
소셜검색은 자사와 경쟁사의 제품&서비스관련 SNS를 기반으로 한 정보를 분석하고 체계화함으로써 각종 기업전략을 수립하는 용도로 쓰인다.
Social bakes는 각종 SNS를 분석하며 그 안에서의 브랜드가치를 측정하고 향후 SNS를 어떻게 활용해야 하는지에 대한 구체적 방안을 제시하는 컨설팅회사이다. 소비자와의 성공적인 온라인 관계를 유지하고 빠르게 혁신하는 소비자 만족에 적합한 상품을 위해
Social baker는 트위터, 페이스북, 유투브, LinkedIn과 구글+등의 각종 소셜 채널들을 실시간으로 분석한다.
그 결과물은 Social baker에서 눈에 익히기 쉽게 그래프화해서 보여주고 다른 경쟁자와의 위치에선 어떤 점이 열세인지 체계화한다.
그리고 그렇게 분석한 시장분석을 바탕으로 SNS를 어떻게 복합적으로 활용함으로써 마케팅 캠페인을 벌였을 때의 효율성과 효과성 측면에서 높은 성공을 걷을 수 있을지를 객관적인 자료를 바탕으로 제시한다.
Social baker 는 2012년 11월부터 160명 이상의 높은 교욱을 받은 소수정예로 이뤄졌다.
기업이 만들어진 지 3개월도 채 안됐지만 Social baker는 75국가의 1000 개 이상의 고객사를 지원하고 있다.
매칭시스템, ResumUP
소셜검색은 개인만의 이력을 만들어 스스로를 마케팅하는 수단, 그리고 이를 토대로 개인간을 연결하는 헤드헌팅 등의 매칭시스템으로 사용된다.
ResumUP은 구직자가 과거부터 현재까지 어떤 커리어와 덕목, 능력을 가지고 있는지를 수치화와 인포그래픽하여 보여준다.
여기에서 최종 이룰 목표는 무엇이고 그에 대한 향후계획은 무엇이며 어떤 단계를 밟아야 하는지도 로드맵하여 보여준다.
이는 곧 구직자와 구인자 모두에게 도움이 될 수 있다.
구직자는 구직할 그 순간에 이력서를 만드는 것이 아니라 타임라인을 통해 계속해서 관리를 할 수 있고 미래를 위한 체계적 준비까지 할 수 있다.
만약 어떤 분야에 취업하고 싶다면 그에 대한 경력을 하나하나씩 쌓아 타임라인에 관리하는 것이다.
또 헤드헌터등의 필요한 인력을 수급할 구인자의 입장에서는 구직자가 지금까지 어떤 삶의 태도와 경력을 쌓으며 살아왔고 미래에는 어떤 목적이 있는지,
그 목적이 기업의 전략과 목표에는 적합한지 비교할 수 있다.
게다가 구직자 또한 취업을 하고자 하는 기업과 얼마나 많은 구직자가 연결되어 있고 지워했는지 알 수 있어 곧 기업의 평가기준을 얻을 수 있다.
이는 곧 각각의 사용자가 필요로 한 타인의 정보를 실시간으로 살피며 적합한 자, 혹은 기업등의 단체를 연결할 수 있게 한다.
물론 이 시스템은 구진구인관계에서만 쓰이는 것이 아니라 자신과 비슷한 취향을 가진 사람들을 찾는 자유로운 오프만남으로까지 이어진다.
필터링소셜추천, Yelp
허위와 과장으로 얼룩진 정보를 사용자 내•외에서 자체적으로 걸러내며 가치있는 정보만 얻는 필터링소셜추천의 시작이다.
옐프(Yelp)는 미국, 영국, 프랑스 등 전 세계 9개국에 있는 사용자들의 평가를 기반으로 음식점, 카페, 쇼핑 등에 대한 생활 정보를 제공하는 앱이다.
이 yelp에서 제공하는 리뷰는 일반인이 대부분인데 리뷰에 대한 정확성과 신뢰도는 지금까지의 리뷰와는 차원이 다르다.
이는 yelp에서 공정함을 위해 비밀로 하고 있는 필터시스템도 있지만 바로 사용자들 스스로 네트워크와 댓글, 공감등을 표시하며 리뷰를 자체 필터링하도록 만들었기 때문이다.
만약 어떤 리뷰어가 기업과 단체에 수수료를 받고 광고성리뷰를 부탁받았다.
이에 리뷰어는 상품과 서비스 사용을 촉진하도록 리뷰를 작성하는 데
이는 곧 제공되는 실제 상품& 서비스의 질과 리뷰 사이에 발생하는 격차, 그리고 네트워크 수사대를 통해 바로 판단되고 만다.
즉, 투명해진 필터 너머로 보이는 모습에 따라 사람들은 즉각 평가를 내릴 수 있고 곧 개인이나 기업들 모두가 본 모습을 깨끗하게 공개하고 좋은 평판을 만들어가도록 유도하는 것이다.
소셜검색의 딜레마, “프라이버시 & 투명성”
여기에서 우리는 소셜검색이 “프라이버시와 투명성”을 모두 만족해야 하는 딜레마에 직면하는 것을 알 수 있다.
즉, “소비자는 자신이 직접적으로 타겟팅되는 것은 원하지 않지만(프라이버시), 자신에게 맞는 정보를 적시에 원한다(투명성)는 점,
그리고 사생활이 침해받는 것은 원하지 않지만(프라이버시), 자신에게 맞는 정보가 적극적으로 공유되고 소통하길 원한다(투명성)는 점”이다.
그리고 이 딜레마(프라이버시 & 투명성)을 모두 만족하는 것이 소셜검색의 향후 성공을 판가름 지을 포인트이기도 하다.
과연 가능한 것인가?
소셜검색은 이 동전의 양면성문제를 해결하고 비즈니스의 큰 흐름을 좌지할 수 있는 것인가?
그리고 모두들 예상했겠지만 대답은 yes이다.
이는 바로 “Self-Filtering System” 때문인데 Self에는 “자신에 의한, 타인에 의한” 의미를 모두 가지고 있다.
페이스북을 예로 들면, “자신에 의한 필터링”은 사용자 스스로 타임라인과 활동로그를 보며 개인정보의 공개여부를 결정해며 프라이버시 문제를 극복도록 했고,
“타인에 의한 필터링”은 그 정보가 공유될 때 타인의 댓글과 공감의 표시가 실시간으로 이어지며 정보의 가치성부여로 투명성문제를 해결했다.
정보가 공유될 만한 가치가 있으면 몇 천명, 혹은 몇 만명 이상의 “좋아요”를 받아 뉴스피드에 실시간으로 뜨는 것을 생각하면 이해하기 쉽다.
즉, 소셜검색의 self-filtering 시스템은 정보가 얼마나 올바르고 정직하게 드러내고 공유했는지가 네트워크의 신속한 확장력 안에서 순식간에 판별된다.
진실이면 별다른 노력없이 부각될테지만, 거짓이면 심각한 외면과 질타와 함께 사라지게 될 것이다.
소셜검색은 Self-filtering시스템을 강화해,
자신에 의한 필터링(My-self filtering)은 프라이버시문제를,
타인에 의한 필터링(Your-self filtering)은 투명성을 해결하도록 노력해야 할 것이다.
우리가 원하는 검색 서비스, 소셜검색을 주목하라.
“사용자 맞춤형 소셜검색”은 분명 기존검색에 대한 사용자 불만과 니즈를 해결할 검색시장의 패러다임이다.
하지만 대부분이 오해하고 있는 “키워드 맞춤형 정보검색”을 대체하는 것은 아니다.
키워드 검색과는 또 다른 방향, 바로 사람(나 혹은 타인을 포괄)을 중심으로 하는 검색길을 개척하는 것이다.
패션잡지를 검색하는 이들중에는 “최근에 나온 패션잡지”를 검색하고 싶은 이도 있을 테고, “내 친구가 본 패션잡지”를 검색하고 싶은 이도 있을 것이기 때문이다.
첫 번째 결과물은 구글과 네이버의 기존 검색방식으로 해결되지만 두 번째는 소셜검색으로 나올 수 있는 결과물이다.
그리고 이는 아직 실현되지는 않았지만
지금 소셜검색이 단순히 친구관계에서 “좋아요”와 댓글뿐만이 아니라 듣고, 읽고, 경험하고 구매했던 모든 활동까지 친구에게 공유된다면 엄청난 검색양식으로서 발전될 것이다.
