이커머스 온라인마켓 네이버쇼핑 랭킹 모델에 대해 알아본다

이커머스 온라인마켓 네이버쇼핑 랭킹 유형 모델 구성요소 배워보자.

이커머스 온라인마켓 네이버쇼핑 랭킹 반영 전 판매자가 알아야 할 최신 로직을 알아본다. 기존 네이버쇼핑 랭킹은 적합도가 낮은 상품이라도 트래픽이나 유효 클릭에 몰두한 마케팅이 효과가 있었다. 상위로 랭크되기 위해서는 검색어와 상품 간의 연관도, 관련도가 높아야 하고 클릭 대비 리뷰와 판매지수가 높아야 이커머스 온라인마켓에서 노출이 잘 되어 판매로 이어진다.

1. 이커머스 온라인마켓 네이버쇼핑 랭킹 구성 요소

이커머스 온라인마켓 네이버쇼핑 랭킹 구성 요소를 살펴보자. 첫째, 적합도이다. 사용자의 검색의도에 적합한 상품으로 상품명, 카테고리, 제조사, 브랜드, 상품속성, 태그가 일치해야 한다. 둘째, 인기도이다. 많이 찾고 많이 판매되는 상품으로 클릭수, 찜수, 판매실적, 리뷰수, 최신성을 반영한다. 셋째, 신뢰도이다. 상품에 대한 정보가 신뢰할 수 있는지를 본다. 그밖에 상품명 SEO와 네이버쇼핑 페널티가 있다.

2. 이커머스 네이버쇼핑 랭킹 기존 모델 유형

이커머스 네이버쇼핑 랭킹 기존 모델의 장점은 수식이 단순했다. 상품 선호도, 상품정보 품질, 상품 인기도에 따라 적용이 빠르고 해석이 직관적으로 가능했다. 그러나, 구성 요소가 많아지면서 가중치의 의미가 흐려졌다. 조회수, 리뷰수, 상품 판매량이 복합적 연관에 상품요소 상관관계가 정교하게 반영되지 못하고, 특정 요소 가중치에 따라 다른 요소들의 점수가 매우 낮아도 상위에 올라가는 경우도 발생한다. 예를 들면 검색어와 적합도가 낮은 상품이라도 인기도가 높으면 상위에 노출된다.

3. 이커머스 네이버쇼핑 랭킹 단점을 보완한 TREE모델

GBDT 모델 학습방법은 과거 상품 노출 성과와 사용자 반응을 이용해 최상의 검색 결과 만족도를 제공하는 방향으로 학습한다. 장점은 SUS-TREE바탕으로 검색어와 랭킹 요소들 간의 특징을 세밀하게 반영할 수 있다. 예를 들면, 검색어와 상품이 매칭 정확도가 낮은 경우 상품의 인기도가 아무리 높아도 상위에 랭크되지 않을 수 있고, 사용자 클릭 대비 리뷰나 판매지수가 높으면 더 상위에 랭크될 수 있다. 이커머스 네이버쇼핑 랭킹에 반영일은 6월 말에 예정되어 있다. 기존 선형 모델의 단점을 보완하고, 검색어에 더 적합한 상품을 상위에 노출하여 고객이 원하는 상품을 잘 찾도록 하는 것이 목표이다.

4. 이커머스 네이버쇼핑 랭킹 보완의 의미

정리해보면 이커머스 네이버쇼핑 랭킹에서 기존 쇼핑 검색 랭킹 구성요소 중에서 적합도가 높고, 인기도에서는 클릭 비중보다 리뷰와 판매지수가 더 높아야 상위 랭크되는 구조로 가겠다는 것을 표현한 것으로 판단됩니다. 말하자면, 클릭이 적더라도 리뷰와 판매지수가 높은 쪽에 가중치를 두고, 검색자의 의도에 맞춘 상품 검색과 정보 검색으로 검색어에 적합한 상품을 상위 노출한다. 사용자가 원하는 상품을 바로 탐색하는 것을 돕는데 목표를 두고 반영하겠다는 의지의 표현이라고 볼 수 있습니다.