여행 검색 경험 향상을 위한 AI 활용

문제 상황

• 통합검색에서 여행 상품 종류가 다양해 사용자의 실제 의도와 상단 노출 결과가 어긋나는 문제
• 예시 쿼리마다 숙소, 티켓, 투어 등 우선 노출 상품이 달라져야 하는 복잡한 검색 의도

원인 분석

• 검색어가 단일 의도보다 장소명, 상품명, 복합 의도를 함께 담는 경우가 많음
• 기존 NER 접근은 엔터티 추출 후 재해석이 필요해 의도 분류에 비해 구조가 복잡함

해결 방법

• 검색 로그에서 대량의 쿼리를 수집해 Claude로 투어, 티켓, 숙소, 렌터카, 쇼핑, 복합 등으로 직접 분류
• 프롬프트를 반복 개선해 클래스 정의와 판단 기준을 명확히 하고, 확신이 없으면 기본값으로 처리

성능/운영 포인트

• 전체 쿼리의 약 90%를 안정적으로 분류
• 분류 결과의 약 24%에서 기존과 다른 상품 노출 순서로 변경
• 토큰 한계, 콜드스타트, 사용자 행동 데이터 반영 같은 운영 이슈 고려