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우수 사례

Last update: Fri Nov 21 2025 00:00:00 GMT+0000 (Coordinated Universal Time)

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이 문서는 머천다이저가 사이트 검색 기능을 강화하여 전환율을 극대화하는 원활하고 효율적인 쇼핑객 경험을 제공하는 데 도움이 됩니다. 요약된 전략을 따라 Adobe Commerce Live Search을(를) 사용하여 고급 검색 기능을 구현하고 최적의 성능을 위해 검색 도구를 지속적으로 개선하는 방법을 배웁니다.

검색 결과의 관련성과 유효성을 결정하는 몇 가지 주요 요소는 다음과 같습니다.

  • 잘 구조화된 제품 데이터는 검색 알고리즘이 제품을 쿼리에 효과적으로 일치시킬 수 있도록 해줍니다. 낮은 품질의 제품 데이터는 낮은 관련 검색 결과로 이어집니다. 머천다이징 전략의 성공에 직접 영향을 주려면 다음을 수행하십시오.

    • 해당 가중치로 검색 가능한 올바른 속성을 설정합니다.
    • 해당 속성 내의 데이터가 관련성이 있는지 확인하십시오.

  • 잘 설계된 검색 경험은 고객과 신뢰를 쌓고, 필요한 것을 찾을 것이라는 자신감을 심어줍니다.

  • 검색 규칙은 인기, 새 도착, 프로모션 기준 또는 비즈니스 요구 사항을 충족하는 기타 머천다이징 전략에 따라 특정 제품의 가시성을 높일 수 있으므로 중요합니다.

  • 패싯된 탐색을 사용하면 고객이 검색을 구체화하고 관련 결과를 빠르게 얻을 수 있습니다.

Live Search을(를) 관리하려면 Adobe 관리자의​마케팅​> SEO 및 검색​Live Search > Commerce​(으)로 이동하세요.

검색 기능 최적화

이 섹션에서는 자동 완성 기능을 사용하여 쇼핑객이 다른 단어를 사용하더라도 제품을 찾을 수 있도록 실시간 제안을 제공하고, 동의어 및 맞춤법을 사용하여 쇼핑객이 검색 결과를 좁힐 수 있도록 패싯을 사용하여 검색 기능을 최적화하는 방법에 대해 알아봅니다.

자동 완성

자동 완성(Autocomplete)은 자동 완성 또는 자동 제안이라고도 하며, 구매자가 검색어를 입력할 때 구매자에게 제안을 동적으로 표시하는 대화형 검색 기능입니다. 이렇게 하면 입력에 따라 실시간 제안을 제공하여 쇼핑객이 빠르고 쉽게 제품을 찾을 수 있습니다.

Live Search popover 위젯을 사용하면 자동 완성 검색 옵션을 통해 인기 있는 제품을 제안할 수 있습니다. 쇼핑객이 각 문자를 입력하면 팝오버는 추천 제품 및 상위 검색 결과의 썸네일 이미지로 업데이트됩니다.

Live Search은(는) 사용자가 두 문자를 입력하면 결과 반환을 시작합니다. 부분 일치의 경우 단어 당 최대 문자 수는 20자입니다. "입력할 때 검색" 쿼리의 문자 수는 구성할 수 없습니다.

팝오버 위젯에 대해 자세히 알아보십시오.

동의어 및 철자 오류

라이브 검색은 기본적으로 철자 오류를 관리합니다. 쇼핑객이 카탈로그에 지정된 단어와 다를 수 있는 단어를 포함하도록 동의어를 설정할 수 있습니다. 제품이 "소파"로 나열되어 있는 동안 다른 사람이 "소파"를 찾고 있으므로 판매에서 지고 싶지 않습니다. 고객이 제품을 찾을 때 사용할 수 있는 모든 단어를 입력하여 광범위한 검색어를 캡처할 수 있습니다. 동의어를 한 가지 방법 또는 두 가지 방법으로 설정하여 결과를 개선할 수 있습니다.

동의어 최적화 팁

  • 브랜드 이름과 약어를 전체 이름에 매핑 (예: "HP"에서 "Hewlett-Packard"로, 일반적인 제품 별명 (예: "iPhone"에서 "Apple iPhone"로).
  • "운동화"와 "운동화"와 같이 쇼핑객들이 상호 교환하여 사용할 수 있는 산업별 전문 용어와 용어를 포함하십시오.
  • 새 검색 트렌드, 제품 추가 및 구매자 행동을 기반으로 동의어 목록을 정기적으로 업데이트합니다.
  • 검색 결과 및 구매자 피드백을 분석하여 동의어 매핑의 효과를 테스트합니다. 매핑을 세분화하여 정확성 및 관련성을 개선합니다.

동의어에 대해 자세히 알아보기:

패싯

필터 및 패싯 기능은 Commerce 사이트의 중요한 구성 요소이며, 쇼핑객이 검색 결과의 범위를 좁히고 제품을 보다 효율적으로 찾을 수 있도록 하여 쇼핑객 경험을 향상시키도록 설계되었습니다. 이 기능은 쇼핑객들이 특정 기준을 적용하여 방대한 상품 카탈로그를 분류할 수 있도록 도와주며, 쇼핑 프로세스를 더 빠르고, 더 쉽고, 더 만족스럽게 만듭니다. 효과적이고 구매자 친화적인 필터 및 패싯을 구현하여 고객이 필요한 것을 빠르고 효율적으로 정확하게 찾을 수 있도록 지원함으로써 만족도와 전환율을 높일 수 있습니다.

제품 특성을 패싯으로 설정하려면 다음 속성이 설정되어야 합니다.

  • Use in Search -  Yes
  • Use in Layered Navigation -  Filterable (with results)
  • Use in Search Results Layered Navigation -  Yes

패싯 최적화 팁

  • 제목, 카테고리, 브랜드, 가격 범위, 색상 및 크기와 같은 제품에 가장 관련성이 높고 유용한 특성을 결정하고 동적 패싯으로 설정합니다.
  • 카탈로그에서 일관되고 제품에 관련성이 높은 제품 속성을 설정하고 정렬하여 쇼핑객의 관련성과 필터링 기능을 개선합니다.
  • 패싯 레이블을 이해하기 쉽고 사이트 간에 일관되게 지정해야 합니다. 예를 들어 "비용" 대신 "가격 범위"를 사용합니다.
  • 패싯의 수를 가장 중요한 패싯으로 제한하여 구매자의 과몰을 방지하십시오. 옵션이 너무 많으면 의사 결정 피로가 발생할 수 있습니다. 기본적으로 Live Search은(는) 패싯으로 구성된 최대 100개의 특성과 각 패싯 내에서 반환되는 30개의 버킷으로 제한됩니다. 패싯 제한에 대해 자세히 알아보세요.
  • 구매자가 여러 필터 기준을 동시에 선택하여 결과를 구체화할 수 있습니다. 예를 들어 쇼핑객에게 "빨간색"과 "파란색" 색상을 모두 선택하도록 합니다.
  • 구매자가 예상할 수 있는 검색 결과를 파악할 수 있도록 각 패싯 옵션 옆에 사용 가능한 제품 수를 표시합니다.
  • 접을 수 있는 패싯 섹션을 구현하여 특히 모바일 장치에서 인터페이스를 깔끔하고 관리할 수 있도록 합니다.
  • 쇼핑객이 개별 패싯 또는 선택한 모든 필터를 쉽게 재설정하여 새 검색을 시작할 수 있도록 합니다.

Facet에 대해 자세히 알아보기:

검색 결과 관련성 개선

이 섹션에서는 정확하고 자세한 속성을 검색할 수 있도록 효과적인 검색 규칙을 구현하고 제품 메타데이터를 사용하여 검색 결과 관련성을 향상시키는 방법에 대해 설명합니다.

이미지

구성 가능한 제품의 하위 제품에 올바른 역할이 있는 이미지가 있는지 확인합니다. 상위 또는 하위 제품이 있으면 검색 결과에 이미지가 없을 수 있습니다.

NOTE
검색 결과에 있는 이미지는 검색어에 따라 다를 수 있습니다. 검색어에 따라 하위 제품이 더 연관성이 있다고 판단되면 상위 제품의 이미지 대신 하위 제품의 이미지가 사용됩니다.

규칙 검색

전환율과 매출을 최적화하려면 효과적인 검색 규칙을 구현해야 합니다. 머천다이징 검색을 통해 판매 데이터, 재고 수준 및 프로모션을 기반으로 제품 순위를 조정합니다.

기본 검색 규칙을 잘 생각해 내는 것이 중요합니다. 기본 규칙은(는) 검색 결과가 처음에 정렬되어 쇼핑객에게 표시되는 방식을 결정하므로 전체 경험이 향상되고 구매 가능성이 높아집니다. 이 규칙을 정기적으로 모니터링 및 조정하면 쇼핑객의 요구 사항과 비즈니스 목표를 효과적으로 지속적으로 충족할 수 있습니다.

검색 규칙 최적화 팁

  • 판매량이 많거나 최근 판매 활동이 많은 제품을 고정하거나 강화합니다.
  • 높은 평점과 긍정적인 리뷰가 있는 제품에 우선 순위를 두십시오.
  • 재고 항목이 더 높은 등급으로 표시되는지 확인합니다.
  • 관련성을 손상시키지 않고 수익 마진이 더 높은 제품의 우선 순위를 약간 지정합니다.
  • 판매 중인 제품 또는 특별 프로모션의 일부를 강조하십시오.
  • 판촉 기간 중 일자 범위를 사용하여 판촉 또는 판매 기간 중 검색 규칙을 자동으로 설정합니다.
  • 항상 "규칙 테스트" 패널을 사용하여 지능형 등급 전략이 다양한 쿼리의 실제 검색 결과에 미치는 영향을 미리 보십시오.
  • "추천", "가장 많이 본 항목" 등과 같은 지능형 순위를 사용하는 개별 구매자 행동을 기반으로 검색 결과를 사용자 지정합니다. 구매자 행동을 맞춤화하려면 이벤트가 올바르게 구현되었는지 확인해야 합니다. Luma 판매자의 경우 이벤트를 즉시 사용할 수 있습니다. Headless 또는 사용자 지정 구현의 경우 특정 요구 사항에 따라 이벤트를 구현해야 합니다.

검색 규칙에 대해 자세히 알아보기:

제품 메타데이터 활용

정확하고 자세한 제품 특성이 검색 가능한 것으로 설정되어 있는지 확인하십시오. SKU, 이름 및 카테고리 속성은 기본적으로 검색할 수 있으며 검색에서 제외할 수 없습니다. 최상의 결과를 얻으려면 SKU에 공백을 사용하지 마십시오.

검색 관련성을 높이려면 검색 가능한 각 속성에 가중치를 할당합니다. 가중치가 높은 속성은 검색 결과 내에서 더 높게 표시되어야 합니다. 관련성을 기준으로 정렬하는 것은 검색 가중치와 같은 여러 기준의 영향을 받습니다. 이는 경우에 따라 검색 가중치가 낮은 속성이 검색 가중치가 높은 속성보다 더 많은 관련성을 가질 수 있음을 의미합니다. 다른 기준에는 특정 속성의 일치 수, 검색된 검색어의 위치 및 검색어 전후의 전체 텍스트 구조가 포함될 수 있습니다.

각 제품에 검색 가능한 각 속성 내에 관련 콘텐츠가 있는지 확인합니다. 검색 결과 관련성을 감소시킬 수 있는 콘텐츠로 대량의 콘텐츠가 있는 경우 속성을 검색 가능으로 설정하지 않는 것이 좋습니다.

검색할 제품 속성에 대해 자세히 알아보십시오.

검색 결과 모니터링

Live Search을(를) 사용하여 검색 결과를 최적화하려면 고유 쿼리, 평균 클릭 위치, 클릭스루 비율, 전환율 및 결과 0과 같은 관련 KPI(주요 성과 지표)를 모니터링하여 쇼핑객이 검색 기능과 상호 작용하는 방법을 이해합니다. 이 데이터는 검색 규칙을 정기적으로 업데이트하고 세분화하는 데 도움이 됩니다.

다음 지표를 찾을 수 있는 Live Search 성능 작업 영역 내에서 이러한 KPI를 모니터링할 수 있습니다.

  • 고유 검색 - Commerce 사이트에서 수행된 개별 검색 쿼리 수입니다. 동일한 쇼핑객 또는 다른 쇼핑객에 의해 여러 번 반복되는 경우에도 각 고유 검색은 한 번만 카운트됩니다. 이 지표는 고객이 사용하는 검색어의 다양성을 이해하는 데 도움이 되며 구매자가 원하는 제품 또는 정보에 대한 통찰력을 제공합니다. 고유 검색 추적을 사용하면 다음 작업을 수행할 수 있습니다.

    • 인기 검색 트렌드와 자주 검색된 항목을 식별합니다.
    • 제품 카탈로그 또는 콘텐츠에서 잠재적인 차이를 감지합니다.
    • 동의어를 추가하거나 검색 규칙을 만들거나 업데이트하여 검색 기능을 최적화하십시오.

  • 평균 클릭 위치 - 사이트에서 검색 쿼리를 수행한 후 쇼핑객이 클릭한 검색 결과의 평균 위치를 나타냅니다. 이 지표는 검색 결과의 관련성과 유효성에 대한 통찰력을 제공합니다.

    평균 클릭 위치가 낮을수록(1에 가까움) 쇼핑객이 관련 결과를 빠르게 찾는다는 사실을 의미하며 이는 검색 전략이 효과적임을 나타냅니다. 쇼핑객 행동을 이해하고, 원하는 제품을 찾기 위해 스크롤할 의지가 얼마나 되는지를 아는 데 도움이 됩니다. 평균 클릭 위치가 높은 경우 가장 관련성이 높은 결과가 맨 위에 표시되지 않을 수 있으므로 검색 전략을 검토하고 최적화해야 합니다.

  • 클릭스루 비율(CTR) - 검색 쿼리를 수행한 후 검색 결과를 클릭하는 구매자의 비율을 측정합니다. 높은 CTR은 검색 결과가 쇼핑객에게 관련성이 있고, 그들이 찾은 결과를 클릭할 때 매력적이라는 것을 나타냅니다. CTR을 모니터링하면 개선할 영역을 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다. 낮은 CTR은 검색 결과가 구매자 의도와 일치하지 않음을 암시하여 검색 규칙을 세분화하거나, 제품 데이터를 개선하거나, 결과 표시를 개선할 필요성을 초래할 수 있습니다.

  • 전환율 - 검색 기능이 판매를 촉진하고 비즈니스 목표를 달성하는 데 미치는 효과를 나타냅니다. 이는 쇼핑객 요구를 충족하고 원활한 쇼핑 경험을 용이하게 하는 검색 기능의 전반적인 효과를 반영합니다. 전환율이 높으면 검색 결과가 관련성이 높고 설득력이 있어 구매자가 구매를 완료하게 됩니다. 전환율이 낮은 경우 검색에서 구매까지 검색 관련성, 제품 가용성 또는 전체 쇼핑객 여정과 관련된 문제를 제시할 수 있습니다.

  • 결과 없음 - 결과를 반환하지 않는 Commerce 사이트의 검색 쿼리 비율을 측정합니다. 이 지표는 구매자의 검색이 실패하는 빈도를 이해하는 데 중요하며 제품 카탈로그 또는 검색 설정의 잠재적인 격차에 대한 통찰력을 제공할 수 있습니다. 제로 결과율이 높으면 쇼핑객들이 좌절하여 저조한 쇼핑 경험과 잠재 고객 손실로 이어질 수 있습니다. 쇼핑객이 찾고 있는 카탈로그에 누락된 제품 또는 카테고리를 표시하고 재고 및 제품 목록 결정을 안내할 수 있습니다.

    제로 결과율을 줄이기 위해 다음을 수행할 수 있습니다.

    • 정확히 일치하는 항목이 없는 경우 동의어와 같은 대체 검색어 또는 관련 검색어를 제공합니다.
    • 제로 결과 쿼리를 정기적으로 검토하여 패턴을 식별하고 제품 카탈로그 및 검색 설정을 필요한 대로 조정합니다.

  • 인기 있는 결과 - 쇼핑객 환경 설정 및 행동에 맞춰 검색 결과를 크게 향상시킬 수 있습니다.

다음 방법으로 이 지표 데이터를 사용하여 검색 기능을 최적화할 수 있습니다.

  • 검색 결과에서 인기 있는 제품의 등급을 자동으로 더 높게 매기는 규칙을 구현합니다. 자주 클릭하거나 구매하는 제품에 우선 순위를 부여하여 맨 위에 표시할 수 있습니다. 특정 검색 쿼리에 대해 인기 있는 제품 목록을 수동으로 정리하고 이러한 항목이 눈에 잘 띄게 표시되는지 확인하십시오.
  • 현재 트렌드가 있거나 최근 인기가 급상승한 제품을 부각시킨다. 이 기능은 특히 계절 행사, 휴일 또는 홍보 기간 동안 효과적일 수 있습니다. 이를 위해 검색 규칙을 설정할 때 사용 사례 및 비즈니스 요구 사항에 더 적합한 지능형 등급을 사용합니다.
  • 인기 있는 필터 또는 패싯을 강조 표시합니다. 쇼핑객이 특정 브랜드 또는 가격 범위에 따라 자주 필터링하는 경우 해당 패싯을 고정하여 해당 옵션을 더 두드러지게 만들고 그에 따라 정렬합니다.
  • 검색 결과가 0이면 인기 있는 결과 데이터를 사용하여 쇼핑객 참여도가 높은 대체 제품 또는 관련 카테고리를 제안합니다.
  • 인기 검색어와 제품 데이터를 분석하여 중요한 키워드를 식별합니다. 이러한 키워드로 제품 검색 가능한 속성을 최적화하여 검색 관련성을 개선합니다.
  • 정기적으로 결과 데이터를 분석하여 변화하는 트렌드, 구매자 선호도 및 행동을 파악하고, 상위 검색어를 식별하고, 문제를 감지합니다. 이 피드백 루프를 사용하여 검색 규칙 및 제품 오퍼링을 지속적으로 구체화하고 개선하십시오

Live Search 보고서에서 올바른 데이터를 가져오려면 이벤트가 올바르게 구현되었는지 확인해야 합니다. Luma 판매자의 경우 이벤트를 즉시 사용할 수 있습니다. Headless 또는 사용자 지정 구현의 경우 특정 요구 사항에 따라 이벤트를 구현해야 합니다.

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