이버가 검색 서비스에 활용되는 인공지능(AI) 기반 문<a href="https://m-modoomoa.com/%EC%9B%B9%EC%82%AC%EC%9D%B4%ED%8A%B8-%EB%A7%88%EC%BC%80%ED%8C%85/" target="_blank" >웹사이트 상위노출</a> 서 분석·랭킹(등급화) 기술을 강화했다. 네이버는 올해 10월 건강·공공 분야에서 공신력 있는 출처의 정보를 제공하는 특화 검색 결과를 출시했다. 이어 11월에 금융·경제 주제에서 콘텐츠 검색과 AI 브리핑을 결합한 특화 검색 결과를 선보였다.

네이버의 검색 엔진 강화 목적은 콘텐츠 내용, 출처의 신뢰성과 전문성 강화다. 최근 네이버는 검색결과를 요약하고 사용자에게 도움이 될 만한 콘텐츠를 추천·연결하는 AI 브리핑 서비스를 도입했다. 내년부터 이 서비스를 AI 에이전트로 발전시킬 계획이다. 네이버는 이번 검색 엔진 강화가 AI 브리핑, AI 에이전트 품질을 높일 것으로 기대했다. 긴 자연어 질의나 모호한 질의에도 AI가 사용자의 의도를 파악하고, 환각 없이 정확한 답변을 제공하는 기반이 된다.

 

PDF 본문까지 검색해 전문성 강화

7일 네이버에 따르면 올해 AI 검색의 핵심 요소인 벡터 색인 규모가 300% 확대돼 검색 결과와 커버리지 다양성을 높였다. 지난해 전체 색인 규모를 50%로 확대한 데 이은 검색 신뢰성 강화 결과다. 특히 올해 2100만 건의 학술 논문 원문을 신규 확보 및 색인해 논문의 초록뿐만 아니라 PDF 본문까지 검색할 수 있게 됐다. 네이버는 올해 △공신력 있는 데이터 확보 및 색인 확대 △신뢰도 중심의 랭킹 모델 고도화 등 정확하고 신뢰할 수 있는 검색을 제공하기 위해 검색 엔진 전반을 강화했다.

 


네이버가 인공지능(AI) 기반의 문서 분석 및 랭킹 모델을 강화했다. 위 이미지처럼 문서 내 콘텐츠가 과도하게 많거나 비정형적이어서 직접적인 분석이 어려운 경우 대규모 언어 모델과 비전 모델을 활용해 문서를 요약하고 해당 요약을 기반으로 색인(인덱스)을 생성한다. /사진 제공= 네이버
 

네이버는 웹 검색 결과의 신뢰도를 높이기 위해 상위 노출 문서의 출처 신뢰성도 강화했다. 출처 신뢰도는 자연어 이해 기술만으로 분석하기 어려운 복합적 특성을 지녔다. 이 때문에 네이버는 다양한 문서 분석 기술을 개발하고 신규 랭킹 시그널을 발굴해 출처 신뢰도 추정의 정확도를 높이는 중이다. 이러한 시그널을 랭킹 모델에 반영함으로써 정부·공공기관·전문가 등 신뢰도 높은 출처의 문서를 상위에 노출할 가능성이 높아졌다.

특히 네이버는 출처 신뢰도를 정교하게 분석하기 위해 AI 기반 최신 분석 기술을 적극 도입했다. 대규모언어모델(LLM), 비전언어모델(VLM) 기술을 활용해 웹사이트의 시각<a href="https://m-modoomoa.com/%EC%9B%B9%EC%82%AC%EC%9D%B4%ED%8A%B8-%EB%A7%88%EC%BC%80%ED%8C%85/" target="_blank" >웹사이트 상위노출</a> 적 단서는 물론 문체, 내용, 구조, 광고 등 다양한 요소를 종합적으로