네이버는 이용자의 관심사 분석 시스템, 지역별 인기테마 분석, 마이크로 리뷰 생성 모델 등의 기술을 적용했다. 이를 통해 기존의 각종 문서에 흩어져있던 지역 관련 관심사를 자동으로 추출한다. 이후 해당 지역에서 무엇을 해야하고, 어디를 가고, 무엇을 먹을지 등 유용한 정보를 가이드북과 같이 친절하게 추천한다.
예를 들어 ‘전주한옥마을’ 검색 시 화보 뷰어를 통해 한옥마을 구석구석을 둘러볼 수 있다. ‘한복체험’, ‘초코파이’, ‘막걸리 골목’ 등 인기 테마를 자동으로 추출해 초행길에도 무엇을 해야할지 추천받을 수 있다. ‘전동성당’, ‘경기전’ 등 가볼만한 곳이나 맛집 정보도 한눈에 확인할 수 있다.
네이버에 따르면 지역성 키워드는 검색창에 입력되는 전체 검색량의 절반 가량을 차지한다. 이중 ‘맛집’, 위치’ 등이 포함된 키워드는 PC 대비 모바일 비중이 적게는 2배 이상에서 많게는 7배 가량 높을 정도로 모바일에서의 검색 요구가 크다.
네이버의 최지훈 지역검색TF장은 “전국의 주요 명소에 대한 1차 지역 검색 적용을 시작으로 대상 키워드군을 지속적으로 확장해 나갈 계획”이라며 “앞으로 ‘테마별 코스’, ‘사용자별 함께 찾은 곳’ 등과 같은 새로운 추천 서비스도 추가할 것”이라고 말했다.
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