네이버는 호텔 검색이 다루는 범위를 대폭 확대하고 더 풍성한 결과를 제공하기 위해, 검색 엔진을 전환하고 대형 언어 모델(Large Language Model, 이하 LLM)을 도입했습니다. 그 결과 검색 품질과 사용자 경험 모두에서 큰 변화를 이끌어냈습니다. 이 글에서는 기존 문제점과 이를 해결하기 위한 접근법, 그리고 얻은 결과를 실제 사례와 함께 살펴보겠습니다.
문제와 해결
기존 호텔 검색 엔진은 짧은 질의에는 강하지만 다루는 범위는 좁았기에 새로운 유형의 질의 대응이 필요했습니다. 이를 위해 '호텔 검색 의도가 있지만 호텔 검색 결과가 노출되지 않는 질의'를 찾고 우선순위를 정하는 것이 핵심 과제였습니다. 블로그로 유입된 질의 중 호텔 관련 글을 클릭한 질의를 수집하고, LLM을 활용해 호텔 검색 의도가 있는 질의만 선별했습니다.