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FirstRain 아세요? 자주 가는 블로그에 올라온 포스트를 통해서 알게 된 업체 입니다.
요즘처럼 한 사람이 인지하고 처리할 수 있는 한계를 넘어선 정보의 홍수시대에는 검색엔진이 정보를 잘 찾아주는것은 기본이고 정보를 잘 정리해주어야 합니다. 말 그대로 구슬이 서말이어도 꿰어야 보석인 것처럼 넘쳐나는 정보를 잘 정리해서 제공할 수 있는 역량이 매우 중요합니다.
FirstRain은 자신들의 솔루션을 검색엔진이라고 부르지 않고 Research Engine이라고 부릅니다.
위의 그림을 보면 FirstRain의 Research Engine은 정보를 찾아서 분류한뒤 비즈니스와 매니지먼트에 필요한 정보를 추출합니다.
FirstRain의 Research Engine을 보면서 눈에 띄는 부분은 Categorize 입니다.
이 부분이 재미있는데요. 위의 링크한 포스트에서도 나오지만, 음악이나 영화 검색과 같이 해당 컨텐츠가 가지고 있는 특성을(예를 들어서 음악의 경우 제목, 가수, 작사, 작곡 등으로 구성된 컨텐츠) 반영해서 검색을 하면 검색결과에서 컨텐츠의 특성을 반영한 형태로 정리된 결과를 제공하면 훨씬 편리하고 직관적인 검색이 가능합니다.
마찬가지로 비즈니스와 관련된 검색을 하는 경우에 있어서도 비즈니스 관련 컨텐츠로 부터 사용자가 원하는 정보를 개별적으로 추출하여 검색에 반영한다면 훨씬 더 정확한 결과를 얻을 수 있을 겁니다.
클릭 : 관련 데모 영상
예를 들어서 위의 검색 데모에서도 나오지만, 애플을 검색어를 입력하면서 사용자는 주가, 상품정보, 스티브 잡스 관련 등 애플이라는 회사의 다양한 특성을 반영한 결과를 얻기를 원하는데, 이를 Multi-faceted Categorization을 통해서 제공합니다.
사실 이 부분은 새로운 기술이라고 불 수는 없습니다만, 사용자들이 입력하는 검색 질의어는 기본적으로 중의적인 특성이 있고 사용자들이 알고자 하는 정보에 대해서 구체적으로 질의어를 입력하지 못합니다.
따라서 이를 위해서 애매하고 단순하게 입력한 검색어에 대해서 관련된 정보를 다방면으로 정리(분류)하여 제공하는 것은 매우 효과적으로 검색 결과를 좋게 만들 수 있습니다.
여전히 우리나라에서 네이버가 1등을 놓치지 않는 것은 비유를 들자면 목마른 사람들에게 물은 주는데, 소방호스를 사람들에 입에 갖다 대는 것이 아니라 먹기 좋게 예쁜 잔에 담아서 내는 것이기 때문입니다.
결국 검색의 미래의 승자는 정확한 검색결과가 아니라 수 많은 정보를 잘 꿰어서 인사이트를 줄 수 있어야 합니다. 검색결과를 단순하게 제공하는 것이 아니라 정답을 제공하고 정보의 의미를 뽑아 낼 수 있어야 할 것 같습니다.
그런점에서 FirstRain의 Research Engine은 이름 하나는 제대로 지은 것 같습니다.
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요즘처럼 한 사람이 인지하고 처리할 수 있는 한계를 넘어선 정보의 홍수시대에는 검색엔진이 정보를 잘 찾아주는것은 기본이고 정보를 잘 정리해주어야 합니다. 말 그대로 구슬이 서말이어도 꿰어야 보석인 것처럼 넘쳐나는 정보를 잘 정리해서 제공할 수 있는 역량이 매우 중요합니다.
FirstRain은 자신들의 솔루션을 검색엔진이라고 부르지 않고 Research Engine이라고 부릅니다.
[출처 : http://www.firstrain.com/Platform.php]
위의 그림을 보면 FirstRain의 Research Engine은 정보를 찾아서 분류한뒤 비즈니스와 매니지먼트에 필요한 정보를 추출합니다.
FirstRain의 Research Engine을 보면서 눈에 띄는 부분은 Categorize 입니다.
이 부분이 재미있는데요. 위의 링크한 포스트에서도 나오지만, 음악이나 영화 검색과 같이 해당 컨텐츠가 가지고 있는 특성을(예를 들어서 음악의 경우 제목, 가수, 작사, 작곡 등으로 구성된 컨텐츠) 반영해서 검색을 하면 검색결과에서 컨텐츠의 특성을 반영한 형태로 정리된 결과를 제공하면 훨씬 편리하고 직관적인 검색이 가능합니다.
마찬가지로 비즈니스와 관련된 검색을 하는 경우에 있어서도 비즈니스 관련 컨텐츠로 부터 사용자가 원하는 정보를 개별적으로 추출하여 검색에 반영한다면 훨씬 더 정확한 결과를 얻을 수 있을 겁니다.
클릭 : 관련 데모 영상
예를 들어서 위의 검색 데모에서도 나오지만, 애플을 검색어를 입력하면서 사용자는 주가, 상품정보, 스티브 잡스 관련 등 애플이라는 회사의 다양한 특성을 반영한 결과를 얻기를 원하는데, 이를 Multi-faceted Categorization을 통해서 제공합니다.
사실 이 부분은 새로운 기술이라고 불 수는 없습니다만, 사용자들이 입력하는 검색 질의어는 기본적으로 중의적인 특성이 있고 사용자들이 알고자 하는 정보에 대해서 구체적으로 질의어를 입력하지 못합니다.
따라서 이를 위해서 애매하고 단순하게 입력한 검색어에 대해서 관련된 정보를 다방면으로 정리(분류)하여 제공하는 것은 매우 효과적으로 검색 결과를 좋게 만들 수 있습니다.
여전히 우리나라에서 네이버가 1등을 놓치지 않는 것은 비유를 들자면 목마른 사람들에게 물은 주는데, 소방호스를 사람들에 입에 갖다 대는 것이 아니라 먹기 좋게 예쁜 잔에 담아서 내는 것이기 때문입니다.
결국 검색의 미래의 승자는 정확한 검색결과가 아니라 수 많은 정보를 잘 꿰어서 인사이트를 줄 수 있어야 합니다. 검색결과를 단순하게 제공하는 것이 아니라 정답을 제공하고 정보의 의미를 뽑아 낼 수 있어야 할 것 같습니다.
그런점에서 FirstRain의 Research Engine은 이름 하나는 제대로 지은 것 같습니다.
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