LeeX 생태계에서 검색 및 발견(Discovery)이 작동하는 방식

장소를 찾는 것과 그것을 발견하는 것은 항상 같지 않습니다.

약국을 찾는 사람과 처음으로 도시를 탐험하는 사람은 다릅니다. 후자는 어떤 장소, 이벤트 또는 랜드마크를 찾고 싶은지 모를 수 있습니다. 위치 기반의 발견 플랫폼은 이 두 가지 상황 모두를 고려해야 합니다.

LeeX 프레임워크는 의도 중심 검색(intent-led search)과 더 광범위한 경험 중심 발견(experience-led discovery)을 구분합니다. 두 접근 방식 모두 사람들이 도시 내에 무엇이 존재하며, 그러한 엔티티들이 서로 어떻게 관련되어 있는지 이해하는 것을 돕는 목표에 기여합니다.

검색은 의도에서 시작됩니다

검색 및 결과(Search and Results)는 이미 특정 카테고리, 엔티티 또는 필요를 염두에 두고 있는 사람들에게 서비스를 제공합니다.

유용한 검색 경험은 사람들이 카테고리, 하위 카테고리, 위치, 필터, 지도 보기 및 관련성으로 결과를 세분화할 수 있도록 할 수 있습니다. 목표는 단순히 일치하는 단어를 반환하는 것이 아니라, 사용자가 자신의 상황에 가장 유용한 결과를 식별하도록 돕는 것입니다.

예를 들어, 레스토랑을 찾는 사람은 서로 다른 동네의 장소를 구별해야 할 필요가 있을 수 있는 반면, 공원을 검색하는 사람에게는 근접성과 장소 유형이 더 중요할 수 있습니다.

이러한 사례들은 검색이 이름과 설명에만 의존하기보다는 구조화된 정보를 필요로 한다는 것을 보여줍니다.

구조화된 목록(Structured listings)이 발견을 지원합니다

LeeX 모델은 발견 가능한 엔티티를 세 가지 기둥, 즉 비즈니스(Businesses), 이벤트(Events), 인프라(Infrastructure)로 구성합니다.

이러한 구분은 검색이 서로 다른 종류의 엔티티들을 적절하게 다룰 수 있는 기반을 제공합니다.

비즈니스는 연락처 정보와 영업시간을 가질 수 있습니다. 이벤트는 날짜, 일정 및 상태가 필요할 수 있습니다. 인프라는 신뢰할 수 있는 위치와 명확한 분류가 필요할 수 있습니다.

모든 필드가 모든 엔티티에 적용되는 것은 아닙니다. 잘 정의된 분류 체계(taxonomy)는 시스템이 기록이 무엇을 나타내는지 해석하고 특정 검색과 관련 있는 정보가 무엇인지 파악하는 데 도움을 줍니다.

안정적인 목록 ID(Stable Listing IDs)는 또한 편집 가능한 세부 정보가 변경될 때 결과가 올바른 엔티티와 연결되도록 유지하는 데 도움이 될 수 있습니다.

발견은 검색보다 광범위합니다

모든 사용자가 특정한 질문을 가지고 도착하는 것은 아닙니다.

LeeX 프레임워크는 탐색(Explore)을 경험 기반의 발견 계층으로 설명합니다. 사용자에게 정확한 쿼리를 입력하도록 요구하기보다는, 관련 콘텐츠와 맥락적 관계를 통해 장소나 이벤트에 접하게 할 수 있습니다.

모먼트(Moments)—엔티티와 관련된 사용자가 생성한 사진, 비디오, 관찰 기록 또는 경험—는 이 개념의 한 부분입니다.

어떤 사람은 모먼트를 통해 랜드마크를 발견하고, 그 랜드마크의 목록을 열어 위치를 이해한 다음, 주변 상점이나 관련 이벤트들을 탐색할 수 있습니다.

이는 기존 검색과는 다른 여정을 만듭니다. 사용자는 경험으로 시작하여 연결고리를 따라가며 더 많은 것을 배웁니다.

관련성은 신중하게 다루어져야 합니다.

결과는 여러 가지 이유로 관련성이 있을 수 있습니다: 위치, 카테고리, 쿼리와의 관계, 최신성(freshness), 또는 의미 있는 활동입니다.

LeeX 프레임워크는 저장(Saves), 공유(Shares), 모먼트(Moments), 체크인(Check-ins)과 같은 활동 신호를 논합니다. 하지만 이 모든 신호가 동일한 것을 의미하지는 않습니다.

조회(view)는 노출을 나타냅니다. 저장(save)은 미래의 관심을 나타낼 수 있습니다. 모먼트(Moment)는 기여를 나타내는 반면, 체크인(Check-in)은 실제 방문을 시사합니다. 길 찾기 요청이나 호출 액션은 행동하려는 의도를 나타낼 수 있습니다.

이러한 신호들을 상호 교환 가능한 것으로 취급하면 오해의 소지가 있는 결론을 내릴 수 있습니다. 높은 가시성이 반드시 품질을 확립하는 것은 아니며, 인기 있는 목록이 모든 사용자에게 자동으로 최고의 결과인 것은 아닙니다.

어떤 순위 시스템이라도 명확한 목표, 조작에 대한 방지책, 최신성에 대한 주의, 그리고 새로운 목록들이 발견될 수 있는 합리적인 기회가 필요할 것입니다.

유료 가시성과 사용자 신뢰

상업적 프로모션은 발견 플랫폼에서 유용할 수 있지만, 디자인상의 과제를 제기합니다.

만약 홍보된 결과가 자연 발생적인(organic) 결과와 구별하기 어려우면, 사용자는 왜 한 목록이 다른 목록보다 더 눈에 띄게 표시되는지 이해하는 데 어려움을 겪을 수 있습니다.

따라서 LeeX는 유료 특집 배치(paid featured placements)가 일반 검색 결과와 구별되어야 한다고 언급합니다. 구체적인 순위 규칙, 라벨, 구현 세부 사항은 여전히 정의되고 검증되어야 합니다.

발견(discovery) 결과는 사람들이 무엇을 알아차리고, 어디로 가며, 어떤 비즈니스가 주목받는지에 영향을 미치기 때문에 투명성이 중요합니다.

데이터 품질이 기반입니다

아무리 정교한 검색이라도 부정확한 근본 기록을 신뢰성 있게 보상할 수는 없습니다.

중복 목록, 잘못된 위치, 오래된 영업시간, 누락된 이벤트 날짜, 불분명한 분류 등은 모두 발견 기능을 약화시킬 수 있습니다.

신뢰할 수 있는 시스템은 정보 수정 프로세스, 보고서 검토, 중복 관리 및 개체(entity) 정체성 보존을 위한 과정이 필요합니다. 또한 목록의 존재 여부를 소유권 주장 및 인증과 구별해야 합니다.

위치 기반 활동에는 추가적인 주의가 필요합니다. 체크인(Check-ins) 및 기타 현장 신호는 개인의 이동 패턴을 드러낼 수 있으므로, 발견 및 인텔리전스에서의 사용은 개인 정보 보호, 데이터 최소화, 명확한 사용자 선택을 존중해야 합니다.

이 접근 방식이 가능하게 할 것들

의도 기반 검색(intent-led search)과 경험 기반 발견(experience-led discovery)의 조합은 두 가지 상호 보완적인 여정을 지원할 수 있습니다:

• 특정 무언가 찾기: 필요, 카테고리, 위치 및 관련 필터로 검색합니다.
• 예상치 못한 무언가 발견하기: 유용한 지역적 맥락을 제공하는 경험, 장소 및 연결 고리를 탐색합니다.

LeeX 프레임워크는 이러한 여정들에 대한 연결된 접근 방식을 제안하지만, 최종 경험의 품질은 실제 구현, 신뢰할 수 있는 데이터, 합리적인 순위 규칙, 그리고 책임감 있는 거버넌스에 달려 있을 것입니다.

창립자 소개

LeeX는 Oscar Awowari를 창립자이자 CEO로 소개합니다. 이 프로젝트가 표명하는 방향은 실제 세계의 개체와 그와 관련된 경험들을 정리하여 도시 발견을 더욱 연결성 있게 만드는 것입니다.

그 방향이 검색 품질과 유용한 발견(Discovery)으로 얼마나 효과적으로 전환될지는 제품의 데이터 기반, 관련성 결정(relevance decisions), 그리고 구현에 달려 있습니다.

검색은 사람들이 이미 염두에 두고 있는 것을 찾는 데 도움을 줍니다. 반면, 발견은 그들이 아직 알지 못해 찾아보지 않았던 것을 이해하도록 도울 수 있습니다. 연결된 도시-발견 시스템은 이 두 가지 모두를 위한 공간이 필요합니다.