여기어때, 검색 광고 랭킹 부스팅 시스템 구축: Elasticsearch, Redis 활용
by DD
8개월 전
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검색 광고를 통해 제휴점의 랭킹을 부스팅하는 시스템을 구축, 초기 노출 수 보장 방식의 한계를 극복함
Elasticsearch의 function_score를 활용, Redis에 저장된 Delta Score를 검색 쿼리에 동적으로 주입하여 순위 상승 보장
A/B 테스트를 통해 클릭률(CTR) 및 예약률(CVR) 증가를 확인, 데이터 파이프라인 고도화 및 아키텍처 확장성 확보를 위한 개선 진행 중
랭킹 부스팅 아키텍처: 순위 보장의 핵심
검색 랭킹 부스팅 시스템은 데이터 수집 모듈, Delta Score 계산 모듈, 그리고 검색 API의 3가지 모듈로 구성된다. 데이터 수집 모듈은 검색어와 입실일에 따른 제휴점의 랭킹 스코어와 순위를 수집한다. 따라서 Redis에 저장된 Delta Score를 활용하여 Elasticsearch의 function_score 쿼리에 동적으로 가중치를 부여한다.
A/B 테스트: 부스팅 효과 검증
A/B 테스트를 통해 랭킹 부스팅의 실질적인 효과를 검증했다. 부스팅 대상 제휴점의 클릭률(CTR)과 예약률(CVR)이 대조군 대비 유의미하게 증가하는 것을 확인했다. 검증 지표를 통해 부스팅이 전체 검색 생태계에 미치는 영향을 분석하고, 데이터 기반 의사 결정을 통해 기능 배포를 결정했다.
확장성 확보를 위한 과제
현재 아키텍처는 검색어-입실일 조합에 따라 처리해야 할 데이터가 폭증하는 문제에 직면해 있다. 따라서 데이터 파이프라인 고도화를 통해 효율성을 개선하고, 아키텍처 확장성을 확보하는 것이 중요하다. 롱테일 키워드 부스팅 적용을 위해, 데이터 처리량 증가에 대비해야 한다.
