TensorFlow를 활용한 검색 키워드의 최적 순위 예측 알고리즘

Abstract

검색 키워드의 가치는 대체로 검색어의 빈도수에 기반하여 산정되지만 검색 엔진에서는 검색 키워드에 대한 가격을 실시간으로 공개하지 않고 블라인드 경매 방식을 통하여 입찰하도록 구성한다. 결국 검색 키워드의 가격 예측을 위하여 수동적인 통계 방식으로 가격을 선정함으로써 원하는 최적의 순위에 도달하기가 어렵다. 또한 쇼핑의도를 포함하고 있을 가능성이 높을 것으로 추정되는 검색 키워드를 추출하여 순위를 집계하고 다시 가격을 예측하는 것은 자동 추출 방식이 아닌 이상 많은 인력의 필요와 비효율적인 작업을 하도록 만든다. 이 과정을 빠르고 효율적으로 수행하기 위한 자동화 방법론으로써 본 논문에서는 국내 최대의 검색 엔진에서 발생하는 검색 키워드를 수집하여 검색 키워드에 대한 최적의 순위를 예측하는 모델링 기법을 제안한다. 특히 머신러닝 알고리즘을 적용하여 각 기법별로 최적의 순위에 도달하는지에 대한 예측의 정확도를 비교 분석함으로써 자동화된 검색 키워드의 순위 예측 시스템의 구축을 위한 기법을 제시한다.