백엔드
여기어때 검색 광고: 랭킹 부스팅 구축기
두줄요약
검색 광고의 랭킹 부스트 기능을 설계하고, 노출 수 예측 대신 순위 상승 보장 방식으로 전환했습니다.\n데이터 수집, Delta Score 계산, Elasticsearch 가중치 주입과 A/B 테스트 검증 과정을 정리했습니다.
문제 상황
- 검색 광고를 검색 랭킹 시스템에 반영하면서 검색 품질, 사용자 신뢰, 광고 효율의 균형이 필요한 상황
- 노출 수 보장 방식은 랭킹의 상대성 때문에 예측 변동폭이 커 파트너에게 일관된 효과를 보장하기 어려움
원인 분석
- 동일한 랭킹 스코어라도 검색어와 입실일 조합에 따라 실제 순위가 달라지는 상대적 구조
- 노출 수를 간접 지표로 삼으면 검색 결과 조합 변화에 따라 예측 정확도 저하
해결 방법
- 현재 순위를 기준으로 목표 순위까지 필요한 스코어 차이인 Delta Score를 계산하는 방식으로 전환
- 검색어-입실일별 데이터를 수집해 Redis에 저장하고, Elasticsearch function_score로 검색 시 동적으로 가중치 주입
- A/B 테스트로 CTR, CVR 상승과 비부스팅 파트너 영향 범위를 함께 검증