AI 검색 도입으로 컬리 검색 품질 300% 향상!
by DD
1년 전
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컬리는 Vertex AI Search를 도입하여 '결과 없는 검색' 문제를 해결함
BigQuery 기반의 자체 데이터 소스를 구축하고, 하이브리드 검색을 구현함
A/B 테스트 결과, 구매 전환율 300% 이상 증가 및 고객 만족도 향상
Vertex AI Search의 핵심 원리
Vertex AI Search는 텍스트 매칭과 임베딩 기반 유사도 분석을 결합한 하이브리드 검색을 지원한다. 구체적으로, 검색어 임베딩을 활용하여 의미론적 검색을 수행한다. 따라서, 오타, 유의어, 컨텍스트를 고려한 정확한 검색 결과를 제공하며, 검색 품질 향상에 기여한다.
검색 데이터 구성 및 튜닝 전략
BigQuery를 활용한 자체 데이터 소스 구축은 검색 성능 향상의 핵심이다. 스키마 설정을 통해 검색에 필요한 필드를 정의하고, Relevance Score를 튜닝하여 도메인 특성을 반영한다. 따라서, 상품명, 상세 설명, 연관 키워드를 효과적으로 활용하여 검색 정확도를 높인다.
A/B 테스트와 실제 적용 효과
A/B 테스트를 통해 Vertex AI Search의 효과를 검증하고, 구매 전환율 300% 이상 증가라는 긍정적인 결과를 얻었다. Gradio 데모 페이지를 활용하여 검색 성능을 정성적으로 평가하고, 고객 만족도를 향상시켰다. 따라서, AI 검색 기능의 성공적인 도입을 확인했다.
