Hacker News 의견

• • 한 소프트웨어 회사의 창업 경험
  • 약 15년 전, 친구와 함께 전자상거래를 위한 제품 검색 서비스를 제공하는 회사를 시작함.
  • 문제의 한 측면은 페이싯(faceting)이었지만, 비영어권 국가에서는 변화하는 어미와 오타, 특히 악센트 문자를 입력하지 않는 사용자들의 오타를 처리할 방법이 필요했음.
  • 이 문제들을 해결하고, 전자상거래 사이트에 쉽게 통합할 수 있는 꽤 좋은 SaaS(Software as a Service) 제품을 만듦.
  • 그러나 훌륭한 제품을 가지고 있어도 판매는 전혀 다른 문제였으며, 이 문제는 해결하지 못함.
  • 고객(전자상거래 사이트)은 제품을 개선하여 고객 경험을 크게 향상시킬 수도 있었지만, 마케팅 예산으로 고객 획득에 투자하여 단기적으로 수익을 늘릴 수도 있었음. 후자의 접근 방식이 승리함.
  • 고객 경험이 그다지 중요하지 않을 수도 있다는 것을 깨달음. 사람들은 열악한 웹사이트에 익숙해져 있고, 가격이 낮다면 온갖 불편을 감수함.
  • 많은 잠재 고객들은 고객 경험을 개선하기보다는 고객 리드(가격 비교 사이트)에 돈을 지불하고 낮은 가격을 제공하는 것을 선호함. 요즘에는 고객 충성도가 반드시 중요한 것은 아님.
  • 주요 고객 획득 채널이 가격 비교 사이트인 경우, 검색에 대해 신경 쓰지 않음. 고객은 제품 페이지에 직접 착륙하고, 열악한 검색을 견디며 카트에 물건을 추가함.
  • 몇 년 동안 제품을 사용하며 만족하는 고객들을 확보했지만, 판매를 시도하는 것을 중단하고 다른 일로 전환함. 판매하기가 너무 어려웠음.
  • 다시 말해, OP(원 게시자)의 훌륭한 기사에 대한 응답으로, 상처받은 감정은 그다지 중요하지 않고, 고객 획득 경로가 작동하고 수익이 꾸준히 증가하는 한 아무도 신경 쓰지 않음.
• • 검색 관련성 컨설턴트의 경험
  • 검색 관련성 컨설턴트로 일한 경험이 있으며, 이 기사에서 언급된 문제들이 실제로 작업하는 문제들임.
  • 검색을 수정하는 일은 대부분 감사받지 못하는 일임. 사람들은 검색이 잘 작동하기를 기대하며, 잘 작동하면 당연하게 여기지만, 그렇지 않을 경우 명성과 브랜드에 손상을 줌.
  • 웹사이트 검색 관련성을 개선하고 싶다면, Manning에서 출판한 "Relevant Search"와 "AI Powered Search"라는 책을 추천함.
• • 대규모 전자상거래 사이트에서의 경험
  • 많은 팀이 인력 부족, 과로 및 목표 불일치로 인해 검색 개선이 우선순위가 아님.
  • 동시에 많은 사람들이 능력 배분의 비효율성으로 인해 지루함을 느낌.
  • 검색에 대한 사용 가능한 분석 데이터가 없음은 데이터 수집이 어렵기 때문임.
  • 검색이 실제로 괜찮을 수도 있지만, 카탈로그 데이터의 품질이 악몽과 같음.
  • 카탈로그는 소수의 과로하고 저임금을 받는 팀이 유지 관리함.
  • 더욱이, 명확한 책임이 설정되지 않았고, 5개 부서와 몇몇 벤더가 "내 문제가 아니다"라고 주장함.
  • 때때로 카탈로그의 10-30%가 매년 새로워지고, 문제를 보고하는 것을 오래전에 포기함.
• • 넷플릭스 검색에 대한 인상
  • 넷플릭스 검색이 인상적임. 특정 영화가 없어도 비슷한 영화, 같은 배우나 감독의 영화를 제안함.
  • 이 기능이 꽤 영리하지만, 결과 선택의 이유를 더 명확히 보여주었으면 함.
• • 일부 불만에 대한 의견
  • 전반적인 주장은 타당하지만, 일부 불만은 말이 되지 않음.
  • 예를 들어 "쌀"을 검색하면, 백미, 즉석 콩과 쌀, 치킨과 쌀 캔 스프, 쌀 푸딩 등이 나올 수 있으며, 이러한 페이싯은 완벽하게 의미가 있음.
  • 한정된 사용 경로로 인터페이스를 판단할 수 없음.
  • 특정 사용 사례에 대해 인터페이스를 너무 많이 맞춤화하면, 작업 간 일관성이 부족하여 사용하기 혼란스러워짐.
• • 웹사이트 검색의 목적에 대한 의견
  • 상업 사이트에서 웹사이트 검색의 목적은 사용자가 찾고 있는 것을 돕는 것이 아니라, 다른 관련 제품을 눈앞에 두는 것임.
  • 대부분의 사이트에서는 세 번째나 네 번째 제한을 선택한 후에 검색이 무너짐.
  • 사이트가 세 개나 네 개의 명확한 선택을 제공하는 것이 아니라, 열 개 이상의 관련성이 떨어지는 항목을 제공하는 것처럼 보임.
  • 마케터와 관리자를 사이트 디자인에서 멀리해야 함.
• • 검색 실패 모드에 대한 경험
  • 엘라스틱서치(Elasticsearch)나 타입센스(Typesense)에서 물건을 단순하게 색인하는 표준 방법이 실패하는 상황에 도달한 적이 없음.
  • 특히 우산 예시처럼 실패하는 경우는 무엇인가?
  • "자신의 데이터를 소유하는" 마이크로서비스가 실패 모드인가?
• • 홍콩의 레스토랑 웹사이트 검색 경험
  • 지역별로 검색할 수 있지만, 상위 결과에는 광고비를 낸 레스토랑이 표시됨.
  • 검색 결과에는 몇 시간 떨어진 레스토랑이 자주 포함됨.
• • 해리스 티터(Harris Teeter) 웹사이트를 통한 식료품 쇼핑 경험
  • 웹사이트 검색이 관련 없는 항목을 선택하고, 다른 항목은 놓침.
  • 재고 관리 및 대체품에 대해서도 불만이 있지만, 매장 내 쇼핑자도 같은 재고를 사용하기 때문에 항상 100% 정확할 수는 없음.
  • 그 크기의 체인이라면 더 나은 성능을 기대할 수 있지만, 경쟁이 적고 더 나은 상태도 아니기 때문에 큰 동기가 없을 것임.
• • 좋은 검색 도구에 대한 요구
  • 연구 논문을 검색할 때 사용하는 도구와 같은 좋은 검색 도구를 제공해달라는 요청.
  • 대학원 시절 좋은 검색 도구에 익숙해졌고, 그 이후로는 구글을 사용하며 결과 샐러드를 얻는 것 이상은 경험하지 못함.
  • Nerac과 같은 회사들은 좋은 검색 도구를 제공하지만, 검색을 대신 수행해주는 사람과 함께 일해야 함.