네이버가 쇼핑 검색에서 랭킹 부분 검색 결과를 개선했다. 2020년 4월 인공지능(AI) 기반 L2R(Learning to Rank) 모델을 쇼핑 검색에 최초 도입한 후 지속 업그레이드하고 있다. 네이버는 검색 의도와 상품 특징을 더 잘 반영하는 '트리(Tree)' 기반 모델을 쇼핑 검색에 29일부터 적용했다고 밝혔다. 그간 평균 6개월 단위로 랭킹 검색 결과를 업그레이드해온 네이버는 지난해 8월 이후 거의 1년여 만에 새로운 모델을 도입했다.

=> 전자신문 뉴스기사 (https://n.news.naver.com/mnews/article/030/0003026867?sid=101)

검색어와 관련없는 상품이 노출되는 경우가 있었는데, 쇼핑 검색 랭킹 모델을 트리(tree)로 변경하여 개선했다는 내용입니다.

* 네이버 기술 블로그

https://blog.naver.com/naver_search/222785335479


6월 말, 네이버 쇼핑 검색모델을 변경함으로써 소폭의 로직 변동이 있었습니다.

단순히 상세페이지의 인기도만으로 순위가 결정되는 것이 아닌 관련성과 적합도를 더 중요시 여기겠다는 것입니다.

이로써 SEO최적화가 더 중요해졌고, 검색어와 상품과의 매칭연관도를 높이는 것이 핵심입니다. 🙂

이번 로직에도 잘 대응하여 원활한 상위노출 진행중에 있습니다!

감사합니다.