네이버 검색엔진의 본질적인 문제
네이버는 한국에서 가장 많이 사용되는 검색엔진입니다. 하지만 구글 등 다른 검색엔진과 비교해보면 원하는 정보를 곧바로 얻을 수 없다는 치명적인 단점을 가지고 있습니다.
Nov 12, 2023
제목은 매우 자극적이지만, 객관적인 사례를 통해 구글과 비교하여 어떤 문제점이 있는지 파악해보겠습니다. 차트메트릭을 이끌고 있는 조성문님의 블로그를 보고 많은 레퍼런스를 참고하였습니다. (조성문님 위키피디아)
1. 네이버 검색엔진 관련한 고전 글들
네이버 검색엔진의 문제점과 관련한 좋은 글들이 있어서 아카이빙해둡니다. 10년 이상된 글들이긴 하지만, 여전히 문제가 많아 보이는 네이버 검색엔진입니다.
위 글들을 바탕으로 몇가지 검색어를 통해 구글 검색엔진과 네이버 검색엔진을 비교해보겠습니다.
2. 구글과 네이버 검색 비교 (프랑스 인구)
위 블로그 포스트에서 예시로 들었던 "프랑스 인구"의 검색어로 구글 검색과 네이버 검색을 비교할 예정입니다.
a. 구글 검색
아래 그림은 구글에 "프랑스 인구"를 검색했을 때 나오는 화면입니다. 2023년 5월 구글은 새로운 검색 경험인 SGE(Search Generative Experience)를 발표했고, 11월 9일부터 한국에서도 사용이 가능합니다. (신청 링크)
각각의 정보에 대한 출처가 되는 문서도 잘 정리되어 나와있는 것을 확인할 수 있습니다. 검색 첫 화면에서는 "이어서 질문하세요"를 통해 사람들이 궁금해할만한 질문들도 추가로 정리해 놓은 것을 확인할 수 있습니다.
그 아래 화면에는 프랑스 인구에 대한 추이를 확인할 수 있습니다. 세계은행 출처라는 좋은 레퍼런스를 확인할 수 있으며, 위키피디아, 나무위키가 그 다음 검색 순위를 차지하고 있습니다. 즉, 구글을 통해서 "프랑스 인구"라는 원하는 정보를 즉각적으로 얻을 수 있습니다.
b. 네이버 검색
네이버에도 마찬가지로 "프랑스 인구"를 검색해보았습니다. KOSIS 출처의 아주 정확한 정보를 제공하고 있는 것을 확인할 수 있습니다. 국가별 국내총생산 / 국가별 수출 등의 관련 지표에 대한 정보도 제공하고 있으며, 우측의 연관 검색어를 통해 관련 정보도 확인할 수 있습니다. (10년 전보다는 많이 발전했습니다.)
그 아래 검색 결과도 구글과 마찬가지로 위키피디아, 나무위키의 정보를 보여줍니다.
하지만, 그 아래부터는 위 글에서도 지적한 자사 플랫폼에 등재되어 있는 정보들만 가져다 줍니다. 예를 들어, 네이버 블로그, 네이버 지식인 등의 정보를 확인할 수 있으며, 아래 그림처럼 지식인에는 2009년의 정보가 1페이지에 노출되는 것을 확인할 수 있습니다. 2009년 기준의 정보이기 때문에 부정확하고, Outdated된 것을 확인할 수 있습니다. 네이버는 아직도 이러한 검색 결과를 1페이지에 노출해주고 있습니다.
그렇다면 다른 검색어는 어떨까요? "콜라겐 효능"이라는 검색어로 살펴보겠습니다.
3. 구글과 네이버 검색 비교 (콜라겐 효능)
a. 구글
SGE를 통해 피부/관절/상처와 화상 별로 콜라겐의 효능을 정확하게 파악할 수 있습니다.
또한, 한림대학교성심병원의 콘텐츠로 등록된 스니펫을 통해 원하는 정보인 "콜라겐 효능"에 대한 구체적인 정보를 빠르게 파악할 수 있습니다.
b. 네이버 검색
네이버에 "콜라겐 효능"이라고 검색했을 때 나오는 화면입니다. 충격적입니다. 원하는 정보는 "콜라겐을 섭취하면 건강에 어떻게 도움이 되는지가 궁금한 것"입니다. 하지만 네이버는 검색하는 사람에게 원하는 정보를 가져다 주는 것이 아니라, 오히려 이를 활용하여 광고를 통해 돈을 벌고 있습니다. (물론 구글이 전혀 그렇지 않다는 것이 아닙니다. 네이버는 심합니다.)
게다가 1~2개가 아닙니다. 스크롤을 한참 내려야 콜라겐 효능에 대한 정보를 파악할 수 있습니다.
스니펫 아래의 콘텐츠들도 콜라겐 효능에 대한 콘텐츠이기 보다는, 자사 제품을 팔고자하는 홍보성 글에 가깝습니다. (심지어 네이버는 이 스니펫 정책을 2021년에 시작했습니다.) 역시 네이버 포스트라는 자사 플랫폼에 등록된 글입니다. 그 아래에도 역시 계속해서 네이버 플랫폼에 등록된 글만 나와 있는 것을 확인할 수 있습니다. 스크롤을 한참 내려야 겨우 iHerb 블로그 / 나무위키 등의 제 3자 페이지를 살펴볼 수 있습니다. 너무 많은 스크린 캡쳐가 필요해 생략하겠습니다.
4. 구글과 네이버 검색 비교 (김단테 블로그)
이 외로는 제가 좋아하는 블로그인 김단테님 블로그 구글과 네이버에서 검색해보았습니다. 구글에서는 제가 원하는 김단테님 블로그를 바로 찾을 수 있었지만, 네이버에서는 네이버 블로그임에도 불구하고, 김단테님 블로그를 곧바로 찾을 수 없었습니다. 결국 시간을 더 써야만 김단테님 블로그를 찾을 수 있었습니다.
5. 결론 (네이버의 사회적 비용)
10년 전에 여러 블로그에서 지적한 네이버 검색엔진의 문제점이 2023년이 끝나가는 지금에서도 고쳐지고 있지 않은 것을 확인할 수 있습니다. 이는 조성문님이 지적한, 파괴적 기술이 등장할 기회가 차단 되었다고 할 수 있습니다. 아무리 좋은 서비스와 좋은 콘텐츠를 만들어도 대한민국 인구의 60% 가까이가 사용하고 있는 검색엔진인 네이버에는 쉽게 노출될 수 없습니다.
13년 전, 조성문님은 네이버로 인한 사회적 비용을 연간 5.5조원 정도로 짐작한 적이 있습니다.
비슷한 논리로 다시 추정한다면 아래와 같습니다.
- 우리나라 총 인구: 약 5,100만명 (주: 대한민국 통계청)
- 그 중 인터넷 사용 인구: 약 4,327만명 (2016년 자료. 주: Internet Live Stats, 구체적인 최근 수치 확인 어려움)
- 하루중 인터넷 사용 시간: 평균 5.23시간 (2019년 자료. 주: UN, Census, 세계은행 등)
- [가정, 조성문님과 같은 수치 반영] 그냥 시간 때우기 위한 것이 아닌, 일을 하다가 찾고자 하는 특별한 정보가 있어서 네이버에서 검색하는 횟수: 0.66번 (3일에 두번 꼴)
- [가정, 조성문님과 같은 수치 반영] 검색하려고 들어갔다가 선정적인 기사와 실시간 검색어에 등 낚여서 비생산적으로 낭비하는 시간: 10분
- [가정, 조성문님과 같은 수치 반영] 원하는 결과를 빨리 찾지 못해서 블로그와 지식인, 그리고 신문 기사 등을 헤메이는 시간: 10분
- 네이버의 검색시장 점유율: 약 60% (주: inblog)
- [가정, 조성문님과 같은 수치 반영] 1시간의 평균 가치 (시간당 평균 임금): 2만원 (주 40시간 일하는 사람의 경우 연봉 약 4천만원에 해당)
- 한국의 노동 인구 비율: 45.3% (주: 한국경제연구원)
- [가정, 조성문님과 같은 수치 반영] 하루 중 생산적인 일 (돈 버는 일) 에 쓰는 시간 비율: 30%
이러한 가정을 바탕으로, 네이버가 한국에 미치는 사회적 비용을 계산하면 다음과 같습니다.
4,327만명 (인터넷 사용 인구) x 0.66회(네이버 검색 횟수)/day x 0.33hour(낭비되는 시간 총합)/회 x 60%(네이버 시장점유율) x 2만원/hour x 45.3% (노동 인구 비율) x 30% (생산적인 곳에 쓰는 시간) = 약 150억원/day
소름 돋게, 13년 전 조성문님이 계산하셨던 하루당 150억원과 같은 값이 나옵니다. 조성문님이 작성했던 글을 그대로 가져오면 아래와 같습니다.
여기에 365일을 곱하면 연간 약 5.5조라는 비용이 나온다. 달리 생각하면, 검색 결과 품질이 좋아지면 그만큼의 비용을 절감할 수 있다는 말도 된다. 위 가정을 그대로 사용하면 네이버에서 사람들이 원하는 정보를 찾지 못해 헤메는 시간을 검색 횟수당 1분만 줄여 줘도 연간 276억을 절약할 수 있다는 계산이 나온다. (출처: 조성문님 블로그)
역시 이 숫자 자체가 논리적인지, 정확한지에 대한 의미는 없습니다. 정성적으로 근거를 내기보다는, 정량적으로 측정하면 보다 눈에 보이고, 체감적으로 느낄 수 있게 때문에 조금 더 생각해보자는 관점으로 가져와봤습니다.
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