NHNAD UIUX lab의 매거진

사용자의 수고를 덜어주는 검색 UX

NHNAD UIUX lab

2018.10.31 20:52 조회수 4898
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지금은 유튜브 시대다. 유튜브 사용량은 전 연령대에서 카카오톡이나 네이버 사용량을 넘었거나, 비슷한 추세다. 이 중 10대는 유튜브 충성 사용자 비율이 가장 두터우며, 다른 연령대에 비해 유튜브에서 정보를 찾는 행동이 자연스럽게 나타나는 세대이다. 조사에 따르면 10대가 정보검색을 위해 유튜브를 활용하는 비율이 1.5~2배가량 높다. 주로 검색 포털에서 정보를 찾아보던 사용자들은 10대의 행동에 놀랍다는 반응이지만 이미 해외에서 유튜브는 구글 다음으로 큰 검색 엔진으로 자리 잡았다. 

 

 

 

ⓒ 와이즈앱, 2018년 8월 앱 사용량 조사

 

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같은 정보도 다르게 찾는 사용자

J 씨는 립스틱이 조금 사고 싶다. 그녀는 인스타그램에서 본 지인의 구매 인증샷을 보며 약한 구매의사를 느낀다. 해시태그를 통해 사고 싶은 립스틱에 대해 고민하다, 유튜브에서도 가을 립스틱 제품 후기를 찾아본다. 영상을 뒤적이며 얼추 M사의 신상 립스틱으로 마음을 정한 그녀는 N 포털에서 제품을 검색하여 구매한다. 

 

 

J 씨의 립스틱 구매 여정: 3개의 미디어를 이용, 최소 12가지의 행동이 일어남

 

설명은 간단해  보이지만, 사실 J 씨는 복잡한 과정을 거친 뒤에야 립스틱을 구매할 수 있었다. 왜일까? 과거에는 웹 포털이 주요 정보원였지만, 현대의 사용자는 원하는 정보를 찾기 위해 다양한 미디어를 이용하기 때문이다. 사용자는 일상적으로 '무언가에 대해 더 알고 싶은 상태'인 '정보요구'를 느끼고, 이를 해소하기 위해 적극적으로 노력한다. 인스타그램에서 이미지, 유튜브에서 영상, 검색포털에서 텍스트와 이미지로 구성된 정보들을 찾아다니는 행동은 모두 정보요구 해소를 위한 노력의 일환이다. 즉 사용자들은 정보 더미 속에서 정보요구를 해결하기 위해 기꺼이 다양한 미디어를 넘나들며 정보를 입체적으로 확인한다. 이러한 모든 노력을 '정보추구행동'이라고 하며, 현대 사용자의 정보추구행동은 정보시스템의 도움을 받는 '검색' 중심으로 일어난다.

 

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사용자의 검색 행동을 지원하려는 노력

정보가 넘쳐나면서 사용자는 정보 더미 속에서 어렵게 원하는 것을 찾아왔다. 이러한 사용자의 불편함을 해소하기 위해 그동안 많은 기술이 개발되고 발전되었다.  특히 최근에는 미디어에서 생산되는 정보의 양이 방대해져 검색어 입력만으로 원하는 정보를 얻기 어려워졌고, 이에 따라 검색 엔진을 통하지 않고 원하는 정보를 받아보는 서비스도 늘어나고 있다. 

 

①검색 과정 단축: 찾기 속도를 빠르게 하는 기술

보통 사용자는 정보요구에 따라 '적절한 검색어(쿼리) 만들기  ▶ 입력하기 ▶ 결과 조회하기'의 과정을 거쳐 원하는 정보를 찾아간다. ①검색 과정 단축은 바로 이 과정에서 일어나는 사용자의 지루하고, 반복적인 행동을 돕는 것이다. 검색 과정 중 흔히 보는 검색어 자동완성이 대표적이며, 그 외에도 검색어 자동수정, 검색어 히스토리 제공, 검색어 가이드 제공, 검색 결과 정렬, 필터 등의 기술이 있다. 

 

 

검색엔진 점유율이 가장 높은 네이버와 구글은 모두 검색어 자동완성, 검색어 자동수정, 검색어 히스토리를 제공하고 있다.

 

 

 

애플은 iOS 인터페이스 가이드라인에 사용자가 어떻게 검색하면 되는지에 대한 힌트를 제공하도록 규정하고 있다. 

(https://developer.apple.com/design/human-interface-guidelines/ios/bars/search-bars/)

 

②타협 효율화: 조율과 조정을 쉽게 하는 기술

사용자는 검색 결과가 만족스럽지 않을 때 원하는 정보에 도달할 때까지 정보를 더 파헤치거나, 찾기를 포기한다. ②타협 효율화는 사용자가 포기하지 않고 원하는 정보에 도달할 수 있도록 돕는 것으로, 사용자 검색 여정의 방향을 제시한다. 쉬운 예로 검색어를 좁혀 가거나, 새롭게 확장하는데 쓰이는 연관검색어가 있고, 그 외에도 결과 내 재검색, 인기 검색어 제안/추천, 개인화된 검색 결과 지원이 있다.

 

 

구글은 검색 결과 제일 아래에, 네이버는 검색창 바로 밑에 사용자가 입력한 검색어와 관계있는 검색어를 제공하고 있다.

 

 

멜론과 11번가 검색에서는 실시간 급상승, 인기 검색어를 제안한다. 특히 대부분의 쇼핑몰에서 인기 검색어를 추천하는 것을 확인할 수 있었다.

 

③정보 행동 자동화: 정보와 사용자를 연결하는 기술

사용자는 원하는 정보를 쉽게 찾아가기 위해 자신만의 정보 선별 기준을 세운다. ③정보 행동 자동화는 사용자가 특정 주제에 대해 복잡한 탐색을 거치지 않도록 돕는 것으로, 사용자가 정한 선별 기준에 따라 정보를 자동으로 수집하고 전달한다. 과거에는 블로그나 언론사 등의 게시들을 모아보는 RSS 구독이나, 구글 알리미가 있었고, 현재는 유튜브 채널 구독, 인스타그램 해시태그 팔로우, 트위터 키워드 알림이, 린더의 캘린더 구독 등 다양한 형태의 서비스가 정보와 사용자를 지속적으로 연결해준다.

 

 

해시태그 팔로우나, 채널 구독을 통해 사용자는 검색하지 않고도 자신의 피드를 둘러보며 관심 정보를 빠르게 받아볼 수 있다.

 

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결국, 정보요구에 맞는 정보를 제공하는 일

사용자는 원하는 정보를 찾고, 이용하기 위해 수고로움을 감수한다. 유튜브에서 원하는 정보를 찾기 위해서는 이미지나 텍스트에 비해 더 많은 시간을 투자해야 하는 어려움이 있다. 그럼에도 유튜브가 10대의 주요 검색 수단으로 자리 잡은 것은, 1) 사용자가 원하는 입체적인 정보가 축적되어 있고 2) 추천을 통해 유사한 정보를 끊임없이 볼 수 있으며 3) 관심 콘텐츠를 구독하고 그 안에서 소통하며 지속적으로 보고 싶은 정보와 연결될 수 있기 때문일 것이다. 

 

정보 홍수 속에 사는 사용자는 한곳에 오래 머무르지 않는다. 앞으로 인공지능, IoT, 자율 주행 등 사용자가 접할 기술과 디바이스는 더욱 늘어나고, 그 안에서 정보를 찾고 이용하는 행동은 지금보다 복잡해질 것이다. 따라서, 우리는 더 자주 사용자의 행동을 추적하고, 데이터를 수집하고, 분석과 평가를 통해 사용자 행동에 대한 패턴을 찾아야 한다. 결국, 정보를 찾아다니는 산만한 사용자를 사로잡을 서비스는 그들의 불편함을 이해하고, 사용자가 만족스러운 정보를 찾을 수 있도록 먼저 손 내미는 쪽이기 때문이다.  

 

최근 네이버는 <네이버 커넥트 컨퍼런스 2019>에서 전면 개편된 네이버 모바일을 공개했다. 매일 3000만 명이 이용하는 국내 최대 검색 포털인 네이버의 변화는 사용자들의 정보추구행동이 빠르게 변화하고 있음을 의미하며 디지털 서비스를 제공하는 모두에게 사용자의 행동을 이해하는 것이 더욱 중요해졌음을 시사한다.

 

 

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