소개 정보가 풍부한 시대에 원하는 것을 정확히 찾기 위해 데이터의 바다를 탐색하는 것은 상당한 도전이 될 수 있습니다. 여기에서 잘 만들어진 검색 흐름 경험이 시작됩니다. 가장 간단한 용어로 검색 흐름은 사용자가 웹사이트, 모바일 앱 또는 온라인 마켓플레이스와 같은 디지털 플랫폼 내에서 검색하는 것을 찾기 위해 거치는 여정을 의미합니다. 출처: UX 콜렉티브 최적화된 검색 흐름 경험은 사용자 경험에 필수적입니다. 마찰을 줄이고 고객 만족도를 높이며 전환을 유도합니다. 또한 사용자 친화적인 검색 경험은 브랜드 평판을 크게 높여 충성도와 사용자 참여를 촉진할 수 있습니다. 그들이 좋은 검색 경험을 좋아하는 이유: 그 이면의 심리학 좋은 검색 경험에 대해 생각할 때 그것은 단지 기술이나 디자인에 관한 것이 아닙니다. 그것은 근본적인 인간 행동과 그것이 충족시키는 심리적 요구에 관한 것입니다. 이것은 숲에서 길을 탐색하는 것과 매우 흡사합니다. 경로가 명확하고 표시가 잘 되어 있고 직선이면 여정이 더 즐겁고 덜 힘들게 됩니다. 시간과 정신적 자원 좋은 검색 경험은 시간과 정신적 자원 의 인간적 가치를 인식하는 것에서 시작됩니다 . 도서관에서 책을 찾거나 슈퍼마켓에서 물건을 찾을 때 우리는 일상에서 무언가를 찾을 때 번거로움 없이 그것을 발견할 때 만족합니다. 디지털 플랫폼의 효율적인 검색 경험은 이러한 현실 세계의 용이함을 모방하여 인지 부하를 크게 줄이고 만족도를 높입니다. 호기심 정보에 대한 이러한 용이한 접근은 또한 인간의 깊이 뿌리박힌 또 다른 특성인 호기심을 충족시킵니다 . 플랫폼이 사용자의 호기심에 효과적으로 부응하는 것은 지식이 풍부한 친구와 계몽적인 대화를 나누는 것과 비슷합니다. 그러한 상호 작용이 가져다주는 지적 기쁨과 성취감은 사용자와 플랫폼 사이에 강하고 긍정적인 감정적 연결을 만들 수 있습니다. 제어 또한 좋은 검색 환경은 사용자에게 통제력을 제공합니다 . 인간으로서 우리는 당연히 결과를 조종할 수 있는 상황을 선호합니다. 사용자가 검색을 구체화하고, 결과를 정렬하고, 원하는 속도로 탐색할 수 있을 때 승객이 아닌 자신의 차를 운전하는 것과 유사한 통제감과 주체성을 갖게 됩니다. 개인화 검색 경험의 개인화는 실제 개인 서비스 또는 제품을 반영하는 특별한 인간적 접촉을 제공합니다 . 맞춤형 수트나 맞춤형 운동 루틴을 소중히 여기는 것처럼 고유한 요구 사항을 예측하고 충족시키는 검색 경험은 사용자 만족도와 참여를 크게 향상시킵니다. 좋은 검색 경험은 사용자가 부정적인 경험을 피하는 데 도움이 됩니다. 익숙하지 않은 영역에서 길을 잃는 것을 싫어하는 것과 마찬가지로 사용자는 복잡하고 혼란스러운 검색 경험을 싫어합니다. 잘 구조화된 검색 경로는 미지의 도시에 있는 레스토랑에 대한 명확한 방향과 유사합니다. 즉, 직접적이고 복잡하지 않으며 안심할 수 있습니다. 검색 흐름 경험을 향상시키는 핵심 요소 A. 관련성 및 정확성 좋은 검색 흐름의 핵심은 관련성 있고 정확한 결과를 제공하는 데 있습니다. 이것은 더 나은 인덱싱과 사용자 의도 이해를 통해 달성할 수 있습니다. Amazon의 검색 알고리즘이 이에 대한 대표적인 예입니다. 사용자 검색 패턴과 구매 내역을 활용하여 가장 관련성 높은 제품 목록을 제공합니다. 아마존의 검색 흐름 B. 속도와 효율성 급변하는 세상에서 속도는 매우 중요합니다. 더 빠른 검색 결과는 더 나은 사용자 만족도로 이어집니다. 예측 텍스트 및 자동 완성과 같은 기능을 구현하면 검색 속도를 크게 향상시킬 수 있습니다. 예를 들어 Uber의 검색 흐름은 자동 완성 제안을 제공하여 사용자가 검색 프로세스를 빠르고 번거롭지 않게 만듭니다. Uber 검색 흐름 C. 개인화 개인화는 사용자가 독특하고 가치 있다고 느끼게 하여 참여도를 높일 수 있습니다. 사용자 행동 추적 및 AI 기반 권장 사항은 개인화를 크게 향상시킬 수 있습니다. Airbnb는 사용자의 과거 검색 및 예약을 기반으로 Airbnb Recommends를 통해 이 작업을 훌륭하게 수행합니다. 에어비앤비 제안 D. 사용자 인터페이스 및 상호 작용 디자인과 상호 작용의 용이성은 사용자 경험에 큰 영향을 미칠 수 있습니다. 사용하기 쉬운 필터와 카테고리가 포함된 미니멀한 디자인은 플랫폼을 사용자 친화적으로 만들 수 있습니다. 인기 있는 전자 상거래 앱을 살펴보십시오. 검색 인터페이스는 일반적으로 간단하고 직관적이어서 사용자가 원하는 것을 쉽게 찾을 수 있습니다. 전자 상거래 필터링 및 정렬 무엇이 잘못될 수 있습니까? 사용자의 관점을 이해하는 것은 검색 흐름 경험을 향상시키는 데 기본이 됩니다. 검색 흐름의 현재 상태와 관련하여 다양한 문제가 사용자 경험을 괴롭히는 경우가 많습니다. 가장 일반적인 몇 가지 문제와 그 의미를 살펴보겠습니다. 1. 관련 없는 결과: 사용자가 자주 접하는 주요 문제 중 하나는 관련 없는 검색 결과입니다. 반환된 검색 결과가 사용자의 의도나 기대와 일치하지 않으면 좌절감과 혼란을 초래할 수 있습니다. 관련 없는 결과는 최적화되지 않은 검색 알고리즘, 컨텍스트 이해 부족 또는 콘텐츠의 부적절한 인덱싱을 비롯한 여러 요인에서 비롯될 수 있습니다. 이러한 단절은 종종 사용자가 검색 또는 플랫폼을 완전히 포기하게 하여 사용자 참여 및 전환율에 상당한 영향을 미칠 수 있습니다. 예를 들어 온라인 리셀러 플랫폼인 Meesho를 생각해 보십시오. 파란색 여름 드레스를 검색하면 관련 없는 결과가 표시됩니다. Meesho 검색 흐름 경험 2. 검색 세분화의 어려움: 검색 결과를 구체화하고 좁힐 수 있는 기능은 사용자가 원하는 것을 찾는 데 매우 중요합니다. 그러나 많은 경우에 사용자는 부적절한 필터링 옵션, 직관적이지 않은 정렬 기능 또는 검색 도구를 효과적으로 사용하는 데 대한 안내 부족으로 인해 검색을 구체화하는 데 어려움을 겪습니다. 이러한 어려움은 검색 프로세스를 연장하여 사용자의 검색 흐름 경험에 부정적인 영향을 미치고 사용자가 흥미나 인내심을 잃게 만들 수 있습니다. 예를 들어 LinkedIn을 예로 들면 사용자가 특정 영역에서 특정 직무 역할을 검색하고 결과를 필터링하고 범위를 좁히는 프로세스가 직관적이지 않고 번거로울 수 있습니다. LinkedIn 채용 정보 검색 3. 복잡한 탐색: 복잡하고 혼란스러운 탐색 구조는 사용자의 검색 흐름 경험을 크게 방해할 수 있습니다. 사용자가 여러 단계 또는 페이지를 거쳐야 하거나 탐색이 직관적이지 않은 경우 검색을 계속하지 못하게 할 수 있습니다. 투박한 내비게이션은 또한 사용자가 검색을 되돌리거나 수정하기 어렵게 만들어 불만을 가중시킵니다. IRCTC 플랫폼에서 티켓을 예약하려면 원치 않는 일련의 팝업을 탐색하고 복잡한 로그인 프로세스를 처리하고 느리고 지연되는 화면을 견뎌야 합니다. 정말 큰 장애물입니다. IRCTC 예약 이러한 문제가 결합되면 사용자 경험에 큰 영향을 미쳐 사용자 참여 감소, 플랫폼 사용 시간 감소, 전환율 감소로 이어질 수 있습니다. 사실 이것은 가상의 문제가 아닙니다. "사용자가 원하는 것을 찾을 수 없기 때문에 잠재 매출의 50%가 손실됩니다." — 포레스터 리서치 검색 흐름 최적화에서 인공 지능의 역할 인공 지능(AI)과 기계 학습(ML)은 검색 흐름 최적화의 환경을 혁신적으로 변화시켰습니다. 이러한 기술은 디지털 플랫폼에 사용자 요구 사항을 이해, 해석 및 예측할 수 있는 기능을 부여하여 보다 개인화되고 관련성 높은 검색 결과를 제공합니다. 자연어 처리를 통한 이해: AI의 한 분야인 자연어 처리(NLP)는 검색 정확도를 높이는 데 중요한 역할을 합니다. NLP는 시스템이 가치 있는 방식으로 인간의 언어를 이해하고 처리할 수 있도록 합니다. 이를 통해 검색 알고리즘은 일반적으로 더 길고 구체적인 쿼리인 복잡한 롱테일 검색 쿼리를 이해할 수 있습니다. "날씨"를 입력하는 대신 사용자는 "다음 주 화요일 샌프란시스코 날씨는 어때?"를 검색할 수 있습니다. NLP를 사용하면 검색 엔진이 이 질문의 전체 맥락을 이해하여 정확한 결과를 제공할 수 있습니다. 예측 검색 및 맞춤 추천: AI를 응용한 기계 학습(ML)은 예측 검색과 개인화 추천의 원동력입니다. ML 알고리즘은 과거 검색, 검색 기록 및 기타 상호 작용과 같은 과거 사용자 데이터에서 학습합니다. 그런 다음 사용자가 검색할 가능성이 있거나 관심이 있는 항목을 예측하여 사용자 시간을 절약하고 원활한 검색 환경을 제공할 수 있습니다. YouTube의 검색 및 추천 알고리즘을 예로 들어 보겠습니다. 검색창에 입력을 시작하면 YouTube는 자동 완성 제안을 제공하여 과거 활동 및 인기 검색어를 기반으로 사용자가 찾고 있는 내용을 예측합니다. 또한 ML을 기반으로 사용자의 관심사와 시청 습관에 맞는 맞춤형 동영상 추천을 제공합니다. 구글과 빙: AI 기반 검색 경험의 가장 두드러진 두 가지 예는 Google과 Bing입니다. Google의 검색 엔진은 주로 AI 및 ML 덕분에 수년에 걸쳐 상당한 발전을 이루었습니다. Google은 RankBrain 이라는 AI 알고리즘을 사용하여 모호하거나 이전에 본 적이 없는 검색 쿼리를 해석합니다. 쿼리 이면의 컨텍스트와 의도를 이해하고 관련성이 높은 검색 결과를 제공합니다. Google 검색 흐름 "짐 캐리가 동물들과 대화하는 영화"를 검색하면 Google에서 "에이스 벤츄라: 애완동물 탐정"에 대한 결과를 올바르게 표시합니다. Microsoft의 검색 엔진인 Bing은 인공 지능(AI)을 통합하여 브라우저 기반 검색 경험을 혁신했습니다. AI는 Bing의 Intelligent Answers를 강화하여 다양한 소스에서 검증되고 포괄적인 답변을 제공합니다. 시각적 검색 기능을 통해 사용자는 이미지로 검색할 수 있으며, 문맥 이해는 모호한 검색어의 의도된 의미를 해독하는 데 도움이 됩니다. Bing은 또한 여러 쿼리에 대한 컨텍스트를 유지하는 대화형 검색 환경을 위해 AI를 사용합니다. 또한 사용자의 과거 상호 작용을 학습하여 검색 결과를 개인화합니다. 전체적으로 이러한 AI 기반 기능은 Bing의 검색 관련성, 정확성 및 사용자 참여를 높였습니다. AI로 구동되는 Bing 검색 결론 "웹에서 성공의 열쇠는 고객이 질문에 대한 답을 찾는 과정의 단순성과 속도입니다." — Gerry McGovern, 저명한 웹 콘텐츠 관리 전문가 고객이 왕인 세상에서 기업은 검색 흐름 경험이 기능적이고 효율적일 뿐만 아니라 즐겁도록 해야 합니다. 이제 사용자가 검색 경험에 빠져들게 만들고, 최적화하고, 강화할 때입니다.