아마존과이베이의검색및추천시스템비교
Amazon vs Ebay
아마존에대해서
- 세계적인 클라우드 서비스 및 온라인 쇼핑몰 기업- 제프 베조스 설립- 시가총액 1조달러(약 1117조 5천억원) 돌파
Amazon vs Ebay
아마존에대해서
- 1995년 인터넷 서점으로 시작하여 사업을 확장하여 현재는글로벌 지사를 갖춘 온라인 쇼핑몰 전문 기업
- DVD, VHS, 비디오게임 타이틀로 점차 판매범위를 넓히다가현재는 각종 가전제품, 식품 등 많은 종류의 물건을 판매
Amazon vs Ebay
아마존의특징
- 이베이와는 달리 전문으로 지정된 판매자 또는 아마존이 직접중개하여 물품을 판매
- 구매자 중심의 인터페이스로 구성되어 있음
Amazon vs Ebay
아마존의특징
- 초기화면에 가격표시 없이 상품을 잘 구분할 수 있도록 큰 이미지로 구성
- 이미지를 클릭할 경우 자세한 가격과 추천상품을 표시하는Quick look 기능이 있어서 가능
Amazon vs Ebay
아마존의검색
- 다른 쇼핑사이트들과 마찬가지로 상품 검색을 위한 창이 가장상단에 위치
Amazon vs Ebay
아마존의검색
- 카테고리를 지정하여 검색을 하거나 아예 Departments를클릭해 원하는 카테고리를 대분류-소분류별로 보고 선택 가능
Amazon vs Ebay
아마존의검색
- 질의어를 기준으로 해당 질의어와 관련된 모든 카테고리를좌측에 표시해줌
질의어: notebook
Office ProductsComputers & Acc.
Movies & TV
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아마존의검색
질의어: notebook 질의어: harry potter 질의어: about time
Office Products
Computer& Acc.
Movie& TV
VideoGames
Books
Movie& TV
Health & Household
DigitalMusic
Movie& TV
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아마존의검색
- 질의어 기반 원하는 브랜드, 사이즈, 고객평가, 색깔 등의 검색결과를 분류하는 기능
- 검색 후 피드백을 통한 상세검색은 가능하나 검색창 자체에Advanced Search는 없음
→ Relevance FeedBack
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이베이에대해서
- 다국적 온라인 거래업체- 피에르 오미디야르 설립- 1995년 에코베이라는 이름으로 설립되었으나 동일 이름의
광산회사로 인해 지금의 이베이라는 이름을 사용
Amazon vs Ebay
이베이에대해서
- 유럽 경매사이트인 아이바자와 페이팔을 인수하며 성장- 우리나라에서는 옥션과 지마켓을 인수
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이베이의특징
- 해외간 상품 거래에 특화- 판매자 중심으로 사용하기 편리하도록 구성- 페이팔을 이용한 수금과 판매방식을 선택 가능
Amazon vs Ebay
이베이의특징
- 대부분의 상품을 개인이 판매- 그 중 평가와 활동이 좋은 파워셀러를 가장 위에 표시
Amazon vs Ebay
이베이의특징
- 판매방식은 고정가격 판매와 경매 판매로 구분- 판매방식에 따라가 판매자가 내야하는 수수료가 차이
고정가(Buy It Now)
경매(Auction)
Amazon vs Ebay
이베이의검색
- 고객이 자주 찾는 카테고리를 이미지로 표현하여 배치- 검색을 위한 검색 창은 가장 상단에 위치
Amazon vs Ebay
이베이의검색
- 더 정확한 검색을 위해 검색 전 카테고리 선택 가능- 선택한 카테고리 내에서 사용자의 검색어를 기반 검색
Amazon vs Ebay
이베이의검색
- 사용자들이 검색한 이력이 많은 단어의 경우 정확한 검색이가능하도록 연관 카테고리로 이동하여 검색
질의어: Dyson Vacuum Cleaners
Amazon vs Ebay
이베이의검색
질의어
dyson
lg gram
galaxy
puma
nespresso
givenchy
카테고리
Vacuum cleaners
PC laptop & notebook
Cell phones & smartphone
Cloths & shoes
Coffee pods & K-cups
All categories
Amazon vs Ebay
이베이의검색
- 고급검색(Advanced Search)을 이용해 원하는 상품을 더정확하게 찾을 수 있음
Amazon vs Ebay
이베이의검색
판매방식새제품 여부
원하는 가격대
Amazon vs Ebay
이베이의검색
카테고리키워드 제외할 단어검색조건
Amazon vs Ebay
이베이의검색
질의어: lego potter hogwarts harry
Exact word, Exact order Exact word, Any order
Amazon vs Ebay
이베이의검색
- 이미 검색된 검색 내용을다양한 조건을 선택하여더 원하는 정보만 분류가능
- 각 카테고리별로 조건이다양하게 나타남
→ Relevance FeedBack
Amazon vs Ebay
이베이의검색
- 검색결과 하단에 검색내용이 마음에 드는지 피드백을 받음- 왜 그런 피드백을 했는지 이유를 여러 예시로 분류해서 질문
Amazon vs Ebay
아마존vs이베이
질의어: DysonV7
Ebay Amazon
Amazon vs Ebay
아마존vs이베이
Rank Relevant? Precision Recall
1 N 0/1 0.00 0/40 0.00
2 N 0/2 0.00 0/40 0.00
3 Y 1/3 0.33 1/40 0.03
4 Y 2/4 0.50 2/40 0.05
5 N 2/5 0.40 2/40 0.05
6 Y 3/6 0.50 3/40 0.08
7 N 3/7 0.43 3/40 0.08
8 Y 4/8 0.50 4/40 0.10
9 N 4/9 0.44 4/40 0.10
10 Y 5/10 0.50 5/40 0.13
.
.
.
15 N 6/15 0.40 6/40 0.15
16 N 6/16 0.38 6/40 0.15
17 N 6/17 0.35 6/40 0.15
.
.
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40 N 7/40 0.18 7/40 0.18
AmazonRank Relevant? Precision Recall
1 Y 1/1 1.00 1/40 0.03
2 Y 2/2 1.00 2/40 0.05
3 Y 3/3 1.00 3/40 0.08
4 Y 4/4 1.00 4/40 0.10
5 Y 5/5 1.00 5/40 0.13
6 Y 6/6 1.00 6/40 0.15
7 Y 7/7 1.00 7/40 0.18
8 Y 8/8 1.00 8/40 0.20
9 Y 9/9 1.00 9/40 0.23
10 Y 10/10 1.00 10/40 0.25
.
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15 Y 15/15 1.00 15/40 0.38
16 Y 16/16 1.00 16/40 0.40
17 Y 17/17 1.00 17/40 0.43
.
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40 Y 40/40 1.00 40/40 1.00
Ebay
RR
RR
Amazon vs Ebay
아마존vs이베이
질의어: lego harry potter hogwarts castle
Ebay Amazon
Amazon vs Ebay
아마존vs이베이
Amazon Ebay
Rank Relevant? Precision Recall
1 N 0/1 0.00 0/40 0.00
2 N 0/2 0.00 0/40 0.00
3 Y 1/3 0.33 1/40 0.03
4 N 1/4 0.25 1/40 0.03
5 N 1/5 0.20 1/40 0.03
6 N 1/6 0.17 1/40 0.03
7 N 1/7 0.14 1/40 0.03
8 N 1/8 0.13 1/40 0.03
9 N 1/9 0.11 1/40 0.03
10 N 1/10 0.10 1/40 0.03
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15 N 1/15 0.07 1/40 0.03
16 N 1/16 0.06 1/40 0.03
17 N 1/17 0.06 1/40 0.03
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40 N 1/40 0.03 1/40 0.03
RR
Rank Relevant? Precision Recall
1 Y 1/1 1.00 1/40 0.11
2 N 1/2 0.50 1/40 0.03
3 N 1/3 0.33 1/40 0.03
4 N 1/4 0.25 1/40 0.03
5 N 1/5 0.20 1/40 0.03
6 N 1/6 0.17 1/40 0.03
7 N 1/7 0.14 1/40 0.03
8 N 1/8 0.13 1/40 0.03
9 N 1/9 0.11 1/40 0.03
10 N 1/10 0.10 1/40 0.03
.
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18 Y 2 0.11 2/40 0.05
19 Y 3 0.16 3/40 0.08
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39 Y 9 0.23 9/40 0.23
40 N 9 0.23 9/40 0.23
RR
Amazon vs Ebay
아마존vs이베이
- 아마존은 검색결과를 표시할 때, 여러 판매자의 상품을 하나의상품에 묶어서 표출
- 각 상품 중에 현재 사용자에게가장 적합한(저렴한, 주소까지배송비가 적은 등등) 결과를 묶음의 대표 상품으로 표시
Amazon vs Ebay
아마존vs이베이
- 클릭해서 다른 판매자의 여러 상품을 확인할 수 있음
Amazon vs Ebay
- 구매자가 eBay에서 검색 할 때 기본 정렬방식 Best Match- 마감임박순, 최저가순, 최고가순 등의 정렬방법이 있지만,
기본 세팅이 ‘Best Match’
이베이의 ‘베스트매치’
Amazon vs Ebay
베스트 매치의 기본용어
- Impression : 검색 결과에서 특정 리스팅이 보여지는 횟수
- Clicks : 구매자가 특정 리스팅을 클릭하는 횟수
- Click Through rate : 노출성공률로, Impression에 대한 클릭 수
- Sell Through : 판매성공률로, 클릭 수에 대한 판매 수
이베이의 ‘베스트매치’
Amazon vs Ebay
예시) 100명이 검색해서 A리스팅이노출되었을 때, 5명이 클릭해서상품을 보고 1명이 구매했다면?
→ Click Through rate는 100 impression 당 5clicks로 0.05→ Sell Through는 5 clicks 당 1 sell로 0.2
노출당 판매율= Click Through X Sell Through= 0.05 X 0.2 = 0.01
BestMatch 점수에반영
이베이의 ‘베스트매치’
Amazon vs Ebay
그 외 Best Match의 알고리즘에 영향을 주는 항목
- 제목 및 키워드
- 항목 세부사항 (신발의 예 > 가죽, 사이즈, 색상, 스타일)
- 상품 가격
- 배송 요금
- 판매자로의 실적
- 판매자로서의 실적
- 반품 정책 및 처리 시간과 같은 서비스 약관 등
이베이의 ‘베스트매치’
Amazon vs Ebay
이베이의 ‘베스트매치’
제목 및 키워드항목 세부사항상품 가격배송 요금판매자로의 실적판매자로서의 실적
Click Through rate
Sell Through
Best Match
Algorithm
Best Match Score
Amazon vs Ebay
아마존의알고리즘 ‘A9’
▶ Item간협업필터링을이용해적절한상품을구매자에추천함- 판매의 35%정도가추천에의해발생
▶협업필터링이란?- 많은사용자들로부터얻은기호정보에따라사용자들의관심사들을자동적으로예측하게해주는방법
Amazon vs Ebay
아마존의알고리즘 ‘A9’
▶사용자간협업필터링
- 두사용자의공통된아이템을기반으로, 얼마나많이일치하는지거리를수치화
(예) 철수와영희가둘다해리포터에5점을줬다면, 두사용자간거리는 0이지만, 한명은 3점한명은 5점을줬다면거리가증가
- 사용자간공통점이겹치는경우가많아, 추천에활용할만큼데이터를찾을수없음
(예) 대부분의사람이블록버스터영화를선호하므로, 의미있는데이터를수집하기어려움
Amazon vs Ebay
아마존의알고리즘 ‘A9’
▶아이템간협업필터링
- 아이템간유사도를측정해해당상품을구매하는사람에게유사한상품을추천하는방식
(예) 스티치캐릭터와미니언즈캐릭터간유사도를측정, 스티치구매자에게추천
- 아이템간협업필터링이적은수의아이템으로도다양한관계를찾아내추천할수있음
(예) 대부분의사람이블록버스터영화를선호해도사람이아닌블록버스터영화간유사도를측정비슷한영화를추천
유사도
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아마존의알고리즘 ‘A9’
Amazon vs Ebay
아마존의알고리즘 ‘A9’
▶아마존의 Item Similarity 데이터베이스
Amazon vs Ebay
아마존의알고리즘 ‘A9’
Amazon vs Ebay
아마존의알고리즘 ‘A9’
Amazon vs Ebay
개선점
- 이베이는 사용자의 질의어 중심으로 검색어 입력 시자동완성 기능이 필요
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개선점
- 다른 상품이 검색된 것 같은 혼란을 줄 수 있으므로 상품을클릭해야 나오는 다른 셀러의 가격정보를 검색결과 상품의하단에 표시 필요
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개선점
- 질의어 기반으로 Relevance FeedBack을 검색과 동시에 실시해서 사용자가 원하는 상품을 더 잘 보여줄 수 있도록 구성
?
Toy? Movie?
Harry potter Search
Cloths? Game?
Xbox? Playstation?PC
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참고문헌
- Amazon.com Recommendations Item-to-Item Collaborative Filtering(Greg Linden, Brent Smith, and Jeremy York, Amazon.com, 2003)
- 온라인 쇼핑 환경에서 아이템 간 협업 필터링을 이용한 콘텐츠추천 시스템의 구현(유영석, 대진대학교, 2017)
- 판매자를 위한 ‘Best match 2.0’ 특강자료(김지현, Ebay)
- Deconstructing Recommender Systems(JOSEPH A. KONSTAN, JOHN RIEDL , 2012)