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# 네이버의 호텔 검색 개선
- URL: https://www.travelbiztalk.com/improving-hotel-search-with-llm-on-naver/
- Published: 2025-03-14T01:17:29.000Z
- Updated: 2025-03-14T01:17:29.000Z
- Description: 네이버가 LLM을 적극 도입해서 네이버 검색창을 통한 호텔 검색서비스를 개선했다는 내용을 네이버 기술 블로그 d2에 공개하였습니다. 꽤 많은 부분에서 여행서비스를 개발하고 있는 여행업에 자극이 되는 내용입니다.
- Author: TravelBizTalk
- Tags: naver, LLM, 호텔검색

네이버가 호텔 검색 품질과 사용성 개선을 위해 검색엔진을 손보고 LLM을 도입한 내용을 기술 블로그에 공유했습니다.

네이버는 기존의 호텔 검색에 대해서 몇가지 문제를 정의했는데 아래와 같습니다.

- 복잡한 검색 의도 처리 어려움
- 다국어 검색 한계
- 콘텐츠 및 시각적 정보 부족 등

이를 개선 하기 위해 LLM을 이용했다고 밝혔으며, **사용자 질의를 정밀하게 분석**하고, **다국어 음차 변환 및 번역 모델을 도입**했으며, **블로그 데이터를 활용해 POI 정보를 매핑하고 키워드 및 스니펫을 자동 추출**하고 **이미지 검색을 강화**했다고 블로그에 밝히고 있습니다.

[NAVER D2![](https://www.travelbiztalk.com/content/images/icon/favicon-11.ico)](https://d2.naver.com/helloworld/8366976?ref=travelbiztalk.com)

네이버 기술 블로그인 D2에 게시 된 [호텔 검색, 어떻게 달라졌을까요? 1편 - 문제와 해결](https://d2.naver.com/helloworld/8366976?ref=travelbiztalk.com)

상세한 내용은 LLM을 어떻게 적용하고 개선에 활용하였는지 자세히 설명하고 있지만 굉장히 기술적인 내용들로 일반적으로 이해하기는 쉽지 않습니다.

아래 2\~4편은 상세 기술 관련 내용이니 해당 기술에 관심 있으신 분들에겐 도움이 약간 되겠지만.. 일반적으론 .... 이런 걸 알아야 되는데.. 눈물 좀 닦구요..

[NAVER D2![](https://www.travelbiztalk.com/content/images/icon/favicon-12.ico)](https://d2.naver.com/helloworld/5871868?ref=travelbiztalk.com)

[호텔 검색, 어떻게 달라졌을까요? 2편 - 지식 증류](https://d2.naver.com/helloworld/5871868?ref=travelbiztalk.com)

[NAVER D2![](https://www.travelbiztalk.com/content/images/icon/favicon-13.ico)](https://d2.naver.com/helloworld/4896087?ref=travelbiztalk.com)

[호텔 검색, 어떻게 달라졌을까요? 3편 - 검색 시스템](https://d2.naver.com/helloworld/4896087?ref=travelbiztalk.com)

[NAVER D2![](https://www.travelbiztalk.com/content/images/icon/favicon-14.ico)](https://d2.naver.com/helloworld/5453314?ref=travelbiztalk.com)

[호텔 검색, 어떻게 달라졌을까요? 4편 - 이미지 검색](https://d2.naver.com/helloworld/5453314?ref=travelbiztalk.com)

### 복잡한 검색 의도

과거 네이버의 검색 엔진은 단어 기반의 짧은 질의에는 효과적이었으나, **복합적인 검색 의도를 가진 질의 처리에는 한계**가 많았다고 합니다. 예를 들어, '도쿄 수영장이 있는 깨끗한 호텔'과 같은 구체적인 요구 사항을 포함하는 질의에 대한 검색은 불가능 하다는 것이죠. 당연히 과거의 **키워드 매칭 방식**으로는 검색의 확장이 쉽지 않았을 것입니다.

 네이버는 LLM을 도입하여 사용자 검색 질의를 보다 정밀하게 분석하는 체계를 구축했다고 합니다. 사용자의 **숨겨진 의도를 파악**하고 **복합적인 검색 조건을 이해**하는 데 효과가 있었다고 합니다. 

- **블로그 데이터 활용을 통한 검색 의도 파악**

네이버의 최대 강점이라고 봐야 겠죠. OTA는 할 수 없는 부분이 될텐데요. 네이버가 가지고 있는 호텔 관련 블로그 게시 글을 분석하여 사용자들이 실제로 검색에 활용하는 다양한 키워드('수영장', '깨끗한', '야경' 등)를 확보하고, 이를 **POI(Point of Interest)** 정보와 연계했다고 합니다. 사실상 이게 가장 효과가 큰 부분이겠죠. 거기다가 아무도 따라 할 수 없는 것이니..

이렇게 자신이 가지고 있는 가장 큰 장점, 사용자의 블로그 후기들을 활용해서 **다양하고 복잡한 질의를 더 정확하게 이해**하고, 그에 맞는 **풍부한(?) 검색 결과**를 제공할 수 있게 되었다고 합니다. 

### 다국어 검색 문제, 오타 교정 기능

이건 뭐 다양한 문제를 가지고 있죠. 일반적으로 OTA나 여행사에서는 유의어 사전을 가지고 대응이 가능했기에 특별한 이슈가 없을 겁니다. 하지만 더 많은 사람이 특별한 의도 없이 검색하는 일반 검색 포탈이기에 이런 내용에 대한 대응에 기술을 동원하는 것도 이해가 됩니다.

아마도 좋은 결과가 만들어 졌겠죠.

일반적인 여행 관련 기업이라면 '북경'='Beijing', '베이징', '배이징', '뻬이찡' .... 으로 처리를 했을 겁니다. 이러한 데이터를 무한하게 생성할 수 없으니 LLM을 도입해 차후에 늘어나는 유사어에 대해서 대응하는 방법을 쓰는데 이건 여행업에서도 고민해 봐야 할 것 같네요.

### 콘텐츠 및 시각적 정보 보강

여기서 꽤 재미난 이야기를 해줍니다. 블로그 데이터를 활용해 키워드와 스니펫을 추출하고 이미지 검색에 접목했다고 합니다. 아마도 검색 목록에서 이미지의 노출이 늘어나는 효과를 만들어 낼 계획으로 보이는데 서비스에 어떻게 반영될지 궁금합니다.

![](https://www.travelbiztalk.com/content/images/2025/03/image-4.png)

샘플로 제공된 이미지, 야경을 찾는 사람에게 야경 이미지를 노출하는 형태

### 튼튼한 시스템, 검색 품질

뭐 이건 당연히 대형 인프라를 운영해야 하는 네이버이기에 해야 하는 이야기로 보이는데 POI에 대해서 아직도 체계적으로 관리가 되지 않았다는 반증이기도 해서 흥미롭습니다. 저는 네이버라면 이런건 매우 잘하고 있을 거라고 생각했거든요. 

### 그래서 결론은?

네이버는 이번 호텔 검색에 LLM의 도입으로 좋은 결과를 얻었다고 자랑을 하고 있습니다.

전년 동월 대비 월등한 성과를 보였다는군요.

1. **클릭 수**: 전년 대비 **70% 상승**
2. **호텔 예약 건수**: 비수기임에도 불구하고 **19% 증가**
3. **사용자 수 증가**: 모바일 기준 **16% 증가**
4. **검색 커버리지**: UQC(Unique Query Count) 450% 상승, QC(Query Count) 157% 상승
5. **다국어 검색 성능 개선**: 다국어 대응 전후 UQC 13% 상승, QC 3% 상승
6. **시각적 정보 강화**: 이미지 검색으로 사용자 경험이 한층 풍부해졌습니다.

### 아쉬운 점은?

네이버의 호텔 서비스는 아직 호텔스컴바인에 의해서 서비스되고 콘텐츠가 제공되고 있습니다. 네이버 검색창을 통해 호텔스컴바인의 상세로 연결되는 부분이 아니고 각 검색을 통한 목록을 통해 이동하는 경우와의 데이터 비교가 있으면 좋겠네요.

소비자들이 네이버의 녹색창으로 검색하는 비율과 네이버 여행의 검색을 통해 검색하는 비율의 차이와 각 검색의 예약으로 이어지는 비율의 차이가 어떻게 될까요?

![](https://www.travelbiztalk.com/content/images/2025/03/image-5.png)

네이버 여행의 호텔 검색, 호텔스컴바인을 통해 서비스되고 있다.

네이버는 LLM을 통해 많은 성과를 내었지만 실제로 어디에 투자를 해야할지에 대해서 잘 판단하고 있을지가 궁금하네요.