검색성
1. 개요
검색성은 사용자가 웹사이트에서 원하는 정보를 얼마나 쉽게 찾을 수 있는지를 나타내는 용어이다. 2000년대 초 헤더 루츠에 의해 처음 사용되었으며, 피터 모빌은 이를 "사용자가 적절한 웹 사이트를 식별하고, 해당 사이트의 페이지를 탐색하여 관련 정보 자원을 발견하고 검색하는 능력"으로 정의했다. 검색성은 외부 검색성(검색 엔진 최적화, SEO)과 내부 검색성(사이트 내 검색 기능)으로 구분되며, 외부 검색성은 검색 엔진 색인, 검색 결과 페이지 설명, 키워드 매칭 등에 영향을 받는다. 내부 검색성은 사이트 검색, 관련 링크 및 제품, 고객 맞춤형 사이트 등에 의해 향상될 수 있다. 검색성은 사용성 테스트, 트리 테스트, 카드 분류, 클릭 테스트 등의 기술을 통해 평가하며, 콘텐츠의 종류에 따라 메타데이터 태깅을 통해 검색성을 높일 수 있다.
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인간공학 -
신뢰성 공학
신뢰성 공학은 제품이나 시스템이 정해진 기간 동안 지정된 조건에서 의도된 기능을 수행할 확률을 다루는 공학 분야이며, 확률, 의도된 기능, 기간, 조건을 고려하여 시스템의 신뢰성을 높이고, 신뢰성 시험 및 다양한 기법을 활용하여 안전 공학 및 제조업 분야에서 중요한 역할을 한다. -
인간공학 -
스트레스 볼
스트레스 볼은 손으로 쥐었다 놓는 행위를 통해 스트레스 해소를 돕는 완구로, 다양한 재질과 형태로 제작되며 물리 치료에서는 재활 훈련 및 통증 완화에 사용된다. -
사용성 -
웹 접근성
웹 접근성은 장애가 있는 사람들이 웹을 사용할 수 있도록 기술 및 디자인 원칙을 적용하는 것이며, 웹 콘텐츠, 저작 도구, 사용자 에이전트의 접근성 향상을 위한 지침과 법률, 인공지능 기술 활용을 통한 접근성 개선 노력이 이루어지고 있다. -
사용성 -
접근성
접근성은 장애인을 포함한 모든 사람이 정보와 서비스에 차별 없이 접근하도록 보장하는 개념으로, 윤리적 책임, 사회적 형평성, 상업적 이익, 공익적 가치 때문에 중요하며, 물리적 환경, 정보 접근, 서비스 접근 등 다양한 영역에서 보조 기술과 적응 기술을 통해 구현되지만, 완전한 확보를 위해서는 지속적인 노력과 정책적 지원이 필요하다. -
지식 표현 -
시소러스
시소러스는 특정 단어나 개념의 유의어, 상위어, 하위어를 모아놓은 사전으로, 어휘의 의미 관계를 보여주며 글쓰기, 번역 등 다양한 분야에 활용된다. -
지식 표현 -
시맨틱 네트워크
시맨틱 네트워크는 개념 간의 관계를 표현하는 지식 표현 방법으로, 노드와 링크를 사용하여 지식을 구조화하며 인공지능, 언어학 등 다양한 분야에서 활용된다.
2. 역사
헤더 루츠(Heather Lutze)는 2000년대 초에 '검색성'이라는 용어를 만든 것으로 여겨진다. 웹에서 "검색성(findability)"이라는 용어가 널리 사용되도록 한 사람은 일반적으로 피터 모빌(Peter Morville)로 알려져 있다. 2005년에 피터 모빌은 검색성을 "사용자가 적절한 웹 사이트를 식별하고, 해당 사이트의 페이지를 탐색하여 관련 정보 자원을 발견하고 검색하는 능력"으로 정의했지만, 웹 및 정보 검색과 관련하여 이 용어가 공개적으로 처음 사용된 것은 2005년 알키스 파파도풀로스(Alkis Papadopoullos)의 "검색성(Findability)"이라는 기사에서였다.
3. 검색성의 종류
검색성은 크게 외부 검색성과 온사이트(내부) 검색성으로 나눌 수 있다. 외부 검색성은 기업 외부, 즉 인터넷 검색 엔진 등에서 정보를 찾는 것을 말하며, 온사이트 검색성은 특정 웹사이트 내부에서의 검색 용이성을 의미한다.
3.1. 외부 검색성 (External Findability)
외부 검색성은 인터넷 마케팅 및 검색 엔진 최적화(SEO) 전술의 영역이다. 외부 검색성은 기업에 매우 큰 영향을 미칠 수 있는데, 소규모 기업은 소비자에 대한 인지도가 낮기 때문에 외부 검색성에 영향을 미치는 데 어려움을 겪을 수 있다. 따라서 다른 수단을 통해 검색 결과에서 발견될 수 있도록 해야 한다.
외부 검색성에 영향을 미치는 요인은 다음과 같다.
* 검색 엔진 색인: 검색 결과에 표시되려면 웹 페이지가 색인 크롤러에 의해 발견되어야 한다.
* 검색 결과의 페이지 설명: 고객이 링크를 클릭하여 웹 페이지로 유입되도록 유도해야 한다.
* 키워드 매칭: 고객과 개발자가 사용하는 용어 간의 격차를 해소하면 잠재적인 콘텐츠 소비자가 웹 콘텐츠를 더 쉽게 찾을 수 있다.
3.1.1. 검색 엔진 색인
검색 결과에 표시되려면 웹 페이지가 색인 크롤러에 의해 발견되어야 한다. 색인 크롤러가 웹 페이지를 무시하게 만드는 요소를 피하는 것이 도움이 된다. 이러한 요소에는 로그인 자격 증명 입력과 같은 사용자 상호 작용이 필요한 요소가 포함될 수 있다. 색인 알고리즘은 검색 엔진에 따라 다르므로 웹사이트의 성공적으로 색인된 웹 페이지 수는 구글과 야후의 검색 엔진 간에 크게 다를 수 있다. 또한, 중국과 같은 국가에서는 정부 정책이 색인 알고리즘에 상당한 영향을 미칠 수 있으므로, 법률 및 정책에 대한 현지 지식이 중요할 수 있다.
3.1.2. 검색 결과 페이지 설명
웹 페이지가 웹 크롤러에 의해 성공적으로 색인되고 괜찮은 순위로 검색 결과에 표시되면, 다음 단계는 고객이 링크를 클릭하여 웹 페이지로 유입되도록 유도하는 것이다. 그러나 고객은 이 시점에서 전체 웹 페이지를 볼 수 없고, 웹 페이지 콘텐츠와 메타데이터의 발췌 내용만 볼 수 있다. 따라서 검색 결과에서 제한된 공간(보통 몇 문장)에 의미 있는 정보를 표시하는 것은 웹 페이지의 클릭 트래픽을 증가시키는 데 중요하며, 이는 웹 페이지의 웹 콘텐츠 검색성을 높이는 데 중요하다.
3.1.3. 키워드 매칭
검색자가 사용하는 용어와 콘텐츠 제작자가 사용하는 용어는 의미론적 수준에서 다를 수 있다. 잠재적인 콘텐츠 소비자가 웹 콘텐츠를 더 쉽게 찾을 수 있도록 하려면 고객과 개발자가 사용하는 용어 간의 격차를 해소해야 한다.
3.2. 내부 검색성 (On-site Findability)
온사이트 찾기 기능은 잠재 고객이 특정 사이트 내에서 원하는 것을 찾을 수 있는 능력과 관련이 있다. 90% 이상의 고객이 웹사이트 내 검색 기능을 사용하며, 이는 탐색보다 더 높은 비율이다. 하지만 그 중 절반(50%)만이 원하는 것을 찾는다. 사이트 내 검색의 질을 향상시키는 것은 웹사이트 비즈니스에 큰 영향을 미친다. 웹사이트의 찾기 기능에 영향을 미치는 요인으로는 사이트 검색, 관련 링크 및 제품, 고객 맞춤형 사이트 등이 있다.
3.2.1. 사이트 검색
사용자가 사이트 내 검색을 통해 원하는 것을 찾지 못하면, 웹사이트를 탐색하기보다는 사이트를 떠나는 경향이 있다. 사이트 검색에 성공한 사용자는 전환할 가능성이 두 배 더 높다.
4. 검색성의 평가
기준 검색성은 개선하기 전의 검색성이다. 이는 웹사이트의 고객 기반을 대표하는 참가자들이 웹사이트의 기존 탐색 기능을 사용하여 샘플 항목 세트를 찾으려고 시도하여 측정된다.
검색 가능성 측정 방식은 사이트 검색 엔진 또는 정보 검색 시스템을 사용하여 정보를 얼마나 쉽게 찾을 수 있는지 평가하기 위해 개발되었으며, 이와 유사하게 현재는 탐색 가능성 측정 방식을 통해 사이트 탐색을 통한 정보 접근의 용이성을 측정한다(예: 페이지랭크, MNav, InfoScent (정보 탐색) 등).
검색성은 사용성 테스트, 트리 테스트, 폐쇄형 카드 분류, 클릭 테스트 등의 기술을 통해 평가할 수도 있다.
4.2. 트리 테스트
트리 테스트는 웹사이트에서 주요 정보를 찾을 수 있는지 확인하기 위한 정보 아키텍처 기반 기술이다.
4.3. 카드 분류
카드 분류는 범주의 강도를 평가하기 위한 정보 아키텍처 기반의 사용성 기술이다.
5. 콘텐츠의 검색성
문자로 구성된 문서와 비교하면 그림, 사진, 동영상, 음악과 같은 컨텐츠들은 검색성을 높이기 위한 별도의 노력이 없으면 원하는 내용을 찾기가 매우 힘들다. 이를 해결하기 위해 사람이 직접 문자로 된 태그를 메타데이터에 추가하여 검색성을 높이는 방법이 최근에 많이 사용되고 있다.
5.1. 메타데이터 태깅
문자로 구성된 문서와 비교하면 그림, 사진, 동영상, 음악과 같은 컨텐츠들은 검색성을 높이기 위한 별도의 노력이 없으면 원하는 내용을 찾기가 매우 힘들다. 이를 해결하기 위해 사람이 직접 문자로 된 태그를 콘텐츠의 메타데이터에 추가하여 검색성을 높이는 방법이 최근에 많이 사용되고 있다. 음악의 경우에는 ID3 형식으로 정보를 제공하는 Grace Note와 같은 데이터베이스를 통해 발표 연도, 아티스트와 같은 연관 정보를 얻어내는 방법이 많이 쓰이고 있으며, 사진 공유 서비스인 플리커에서는 사용자가 사진을 업로드할 때 스스로 태그를 추가하게 하고, 다른 많은 사용자들이 이 태그를 이용하여 사진들을 검색하기 용이하게 한다.