생성형 검색: 데모에서 서비스로

간단 소개

LLM 검색의 성공적인 서비스 전환을 위해 사용자 습관 변화의 어려움을 이해하고, 롤아웃 전략을 제시합니다.

AI Summary

LLM 검색의 등장과 과제
- 2023년 LLM 기반 검색이 데모 형태로 등장, 2024년에는 제품으로 발전할 것으로 예상되지만, 비용 효율성과 품질 면에서 높은 기준을 충족해야 함.
- LLM 검색의 성공은 얼마나 많은 사용자를 기존 검색에서 전환시키느냐에 달려 있으며, 이는 사용자 습관을 바꾸는 어려움을 내포함.
검색 품질에서 습관까지의 여정
- 사용자는 검색 결과의 정확성, 정보량, 사용성 등을 통해 검색 품질에 대한 첫인상을 형성하고, 실제 검색 태스크를 수행하며 만족도를 평가함.
- 만족스러운 경험을 통해 해당 검색 엔진을 습관적으로 사용하게 되며, 기존 검색 엔진에 대한 익숙함은 전환 장벽으로 작용함.
생성형 검색의 롤아웃 전략
- LLM 검색은 검색어 입력, 대기 시간, 결과 검증 측면에서 약점을 가지지만, 요약된 결과 제공으로 사용자의 노력을 줄여주는 장점이 있음.
- 고가 소비재 쇼핑이나 전문 정보 검색 등 LLM 검색이 강점을 가지는 영역에서 먼저 품질 좋은 결과를 제공하고, 사용자 리텐션 지표를 통해 서비스 사용 행태를 분석해야 함.