안녕하세요, 오늘은 네이버 스마트 스토어의 상위 노출 알고리즘 변화에 대해 깊이 있는 분석을 해보겠습니다. 많은 온라인 판매자들이 네이버 쇼핑 검색 알고리즘의 변화에 큰 관심을 가지고 있는데, 그 이유는 바로 이 알고리즘이 상품의 노출 순위에 직접적인 영향을 미치기 때문입니다. 2022년 9월을 기점으로 네이버는 새로운 알고리즘을 도입했으며, 이는 기존의 방식과는 상당히 다른 접근법을 취하고 있습니다.

과거 네이버 쇼핑의 검색 알고리즘은 상품의 대 카테고리에서 중 카테고리, 그리고 검색어 단위로 랭킹을 학습하는 방식이었습니다. 이 과정에서 상품 선호도, 상품 정보 품질, 상품 인기도 등의 요소를 반영하여 AI와 머신러닝 기반의 모델로 랭킹을 정했습니다. 이 방식은 Linear Weighted Sum, 즉 선형 가중 합산 방식으로 각 항목의 수치를 더해 점수를 매기는 구조였습니다. 예를 들어, 유입수, 구매수, 리뷰수 등의 항목들이 각각 가중치를 부여받아 합산된 결과가 상품의 노출 순위를 결정했습니다.

하지만 이 방식에는 몇 가지 단점이 있었습니다. 첫째, 단순히 수치가 높으면 점수가 더해지는 구조였기 때문에, 조회수나 리뷰수, 판매량 등의 수치만 올리면 순위가 올라가는 문제가 있었습니다. 이는 부정적인 방법으로 수치를 인위적으로 올리는 어뷰징에 취약할 수 있음을 의미합니다.

이러한 단점을 보완하기 위해 네이버는 러닝 투 랭크 GBDT(Gradient Boosting Decision Tree) 기반 모델을 도입했습니다. 이 모델은 과거 상품 노출 성과와 사용자 반응을 기반으로 최상의 검색 결과 만족도를 제공하는 방향으로 학습합니다. GBDT 모델은 검색어와 랭킹 요소들 간의 특징을 세밀하게 반영할 수 있는 장점이 있습니다.

네이버는 새로운 알고리즘에서 사용자 클릭 대비 리뷰나 판매 지수가 높은 경우 더 상위에 랭크될 수 있다고 발표했습니다. 이는 전환율, 즉 유입수 대비 구매수나 리뷰수가 중요한 요소가 되었다는 것을 의미합니다. 예를 들어, A 상품의 유입수가 100명이고 구매수가 1명인 경우와 B 상품의 유입수가 10만 명이고 구매수가 100명인 경우, 각각의 전환율은 1%와 0.1%가 됩니다. 기존 방식에서는 B 상품이 더 높은 순위를 차지했겠지만, 새로운 알고리즘에서는 A 상품이 더 높은 순위를 차지할 수 있습니다.

이러한 변화에 대응하기 위해 판매자들은 몇 가지 전략을 고려해야 합니다. 첫째, 키워드 선정을 더욱 세부적으로 해야 합니다. 이전에는 최대한 많은 키워드를 확보하여 유입을 늘리는 방식이었지만, 이제는 구매가 발생할 수 있는 키워드를 중심으로 분석해야 합니다. 둘째, 노출을 위한 광고의 중요성이 커졌습니다. 특히 검색 광고와 같은 인바운드 광고가 중요해졌습니다. 이는 유입수를 늘리는 것보다 전환율을 높이는 것이 중요해졌기 때문입니다.

마지막으로, 변화하는 알고리즘에 빠르게 적응하기 위해 지속적인 학습과 전략 업데이트가 필요합니다. 네이버의 새로운 알고리즘은 단순한 수치 경쟁을 넘어, 실제 사용자 반응을 기반으로 한 정교한 평가 방식을 도입하고 있습니다. 따라서 판매자들은 이러한 변화에 발맞춰 상품의 품질과 사용자 경험을 개선하는 데 집중해야 할 것입니다.

온라인 판매자들이 이러한 변화에 잘 적응하여 성공적인 비즈니스를 이어가기를 바랍니다. 마케팅의 이유는 있어도 정답은 없다는 점을 항상 기억하며, 변화에 유연하게 대응하는 것이 중요합니다.