출처의 신뢰도를 검색결과 랭킹에 반영하는 C-Rank를 보완하기 위해 문서 자체의 경험과 정보성을 분석해 랭킹에 반영하는 D.I.A. 로직이 UGC 검색에 적용되고 있는데요, 이번 포스팅에서는 기술적인 내용을 중심으로 D.I.A. 모델에 대해 소개해 드리고자 합니다. 
 

D.I.A. (다이아, Deep Intent Analysis)란, 네이버의 데이터를 기반으로 키워드별로 사용자들이 선호하는 문서들에 대한 점수를 랭킹에 반영한 모델입니다.   

D.I.A. 모델에는 문서의 주제 적합도, 경험 정보, 정보의 충실성, 문서의 의도, 상대적인 어뷰징 척도, 독창성, 적시성 등의 여러 요인들이 복합적으로 반영되는데요. 

D.I.A.에 반영되는 요소들은 매일 변화하는 데이터에 대해 딥러닝을 통해 품질요소와 기준값이 업데이트된 후, 정규화된 점수로 환산되어 랭킹로직에 주기적으로 자동 반영됩니다. 

검색 사용자에게 도움이 되는 작성자의 후기나 좋은 정보가 많은 문서가 좀 더 상위에 노출될 수 있습니다. 
검색어에 따라 검색 시점, 문서가 쓰여진 날짜에 랭킹이 더 민감하게 반응하기도 합니다.  

C-Rank와 D.I.A.는 랭킹에서 상호 보완적인 역할을 해, 더 신뢰할 수 있는 문서를 상위 랭킹하는 데 효과적인 것으로 확인됩니다. 

D.I.A. 모델이 적용된 결과를 통계적으로 분석한 결과, 대부분의 C-Rank가 높은 작가들은 대체적으로 D.I.A. 점수 또한 높은 문서를 생산하고 있는 것으로 드러나고 있습니다. 

Q :  D.I.A. 모델이 적용되면서 검색결과에 노출되는 문서들의 최신성이 많이 떨어지는 것 아닌가요?

A :  기존에 무방비하게 도배되던 어뷰징성 문서들이 랭킹 하락하면서 일부 최신성이 떨어진다고 느껴질 수는 있습니다. 
그러나 많은 네이버 사용자들은 심한 광고나 어뷰징 문서에 대한 거부감을 강하게 표현해 주셨으며,  최신성 만큼 중요한 것은 신뢰할 수 있는 사용자들의 문서를 먼저 보여주는 일이라고 판단됩니다. 

또한 신뢰성과 문서의 최신성을 가장 잘 조합할 수 있는 학습데이터가 꾸준히 쌓여 반영되고 있으며, 그 결과 기존보다 오래된 문서가 노출되지 않도록 조정되고 있으며, 다소 오래된 문서라도 더 만족도 높은 문서가 상위 랭킹되도록 발전하고 있습니다.

Q :  소소한 글쓰기가 저에게는 기쁨인데요, 어떻게 하면 검색결과 상단에 노출될 수 있을까요?

A :  D.I.A. 모델의 다양한 로직이 적용되면, C-Rank 가 높거나 D.I.A. 점수가 높을수록 랭킹에 유리합니다. 
학습데이터에 의하면, 많은 검색 사용자들은 대체적으로 본인이 실제 경험한 체험기, 누구나 선호할만한 상세한 정보, 특정분야의 깊이 있는 의견 등을 좋아하는 것으로 보여집니다.  

>> 앞으로 검색 노출이 점점 어려워지는 게시물 VS 사용자들과의 접점이 더 많아지는 게시물

Q :  매일 작성하면 제 글이 오히려 불이익을 받게 되나요?

A :  아닙니다.  
D.I.A. 모델 적용은 사실상 개별 문서 단위의 품질만 보기 때문에 출처별 글 작성 주기와는 관련성이 없습니다. 
다만, 비체험 후기는 학습데이터가 랭킹을 밀어내기 때문에 이런 경우 불이익을 받고 있다고 오해하실 수는 있습니다.
검색 사용자에게 더 많은 도움이 되고, 본인만의 정보를 담은 글들을 작성할 것을 권해드립니다.

마지막으로, 네이버 검색결과에는 콘텐츠의 변화와 사용자들의 요구에 맞춰 크고 작은 변화들이 끊임없이 반영되고 있으며, 항상 상위 노출을 고정적으로 보장하는 출처 개념은 존재하지 않습니다. 
앞으로도 변화되는 중요한 내용들은 검색블로그를 통해 소개해 드리겠습니다.  많은 관심 부탁드리겠습니다.