다음카카오 '샵 검색'으로 네이버 추격

[성상훈기자] 검색1위 네이버를 추격하려는 다음카카오의 야심작 '샵(#) 검색'이 관심을 끌고 있다.

모바일 앱에서 검색할 경우 검색점유율에 포함되지 않아 점유율을 높이는데 직접적인 도움이 되지 않는 면이 있지만, 샵 검색에는 다음카카오의 '비장의 전략'이 담겨 있기 때문이다.

과연 다음카카오는 샵 검색으로 네이버를 얼마나 추격할 수 있을까?

◆모바일 최적화로 검색 점유율↑ 기대

일반적으로 검색 점유율에는 일반 PC와 모바일 앱의 검색결과가 포함된다. 이에 따라 모바일 앱으로 검색한 것은 점유율에 포함되지 않는다. 이용자가 많아도 앱검색은 점유율면에서는 별반 도움이 되지 않는 것.

최근 다음카카오가 카카오톡에 추가한 '샵검색'도 일반적으로는 점유율에 카운팅 되지 않는 '인앱' 방식의 서비스다. 카카오톡 내에서 채팅을 하다가 샵검색을 사용해보면 브라우저가 열리지 않고 카카오톡 내에서 검색 결과 값이 도출되는 '앱' 형태의 검색 기능이다.

다음카카오 이상호 검색팀장은 "카카오톡 내 샵검색이나 채널탭에서 검색하는 창은 '인앱' 상태라 외부 집계에 포함되지 않지만 카카오 검색 결과를 공유받은 이용자가 해당 콘텐츠를 클릭하는 것은 외부 집계가 가능하다"고 설명했다.

예를 들어 카카오톡 샵검색으로 '스마트폰'을 검색하면 스마트폰을 구매할 수 있는 온라인 매장들이 나열된다. 여기까지는 검색 점유율 집계에 포함되지 않는다. 그러나 그 결과를 카카오톡 채팅을 통해 지인과 공유하고 그가 클릭하는 순간부터는 집계에 포함된다.

카카오톡으로 여러사람과 대화하다가 공통의 관심사를 샵검색하고 공유하는 순간부터, 즉 웹기반일때부터 점유율에 포함되는 클릭수가 발생하는 것이다.

인터넷 업계 관계자는 "인앱 상태의 검색은 집계에 포함되지 않더라도 현재 카카오톡 이용자 수를 감안한다면 채팅중인 지인들과의 공유 이후에는 상당한 점유율 상승이 가능할 것"이라고 내다봤다.

현재 국내 카카오톡 월간 실 사용자(MAU)는 3천810만명에 이른다.

◆'1강 다중' 막기 위한 고육지책

다음카카오가 검색부문에서 점유율을 높이려는 것은 네이버와의 격차가 좁혀지지 않고 있기 때문이다. 국내 시장에서 2위를 달리고 있다지만 국내 검색시장은 1위와의 격차가 너무 커 '1강 다중'의 구도나 다름 없는 상황이다.

인터넷 통계 데이터 전문기업 인터넷트렌드에 따르면 국내 검색 시장은 네이버가 82.17%로 1위를 기록하고 있고 다음은 15.01%로 2위를 차지하고 있다. 이어 구글이 1.20%로 3위, 줌 인터넷과 MS빙(Bing)이 각각 1.13%, 0.46%로 뒤를 따르고 있다.

코리안클릭에 따르면 네이버의 지난 5월 기준 점유율은 73%다.

검색 시장 점유율 집계는 데스크톱 PC 및 모바일 웹상에서 입력되는 검색어 개수를 총 합산해서 산출된다. '앱' 상태에서의 접속은 카운트되지 않기 때문에, 샵 검색을 통한 간접적인 전략을 펴는 셈이다.

포털 다음과 모바일 웹의 검색점유율 상승이 쉽지 않은 점을 감안할 때 샵 검색을 통한 노림수는 고육지책이지만 현실적으로 가능한 전략이기도 하다는 평가가 나온다.

◆네이버 검색 '진화'에 초점…"SNS 강점 품을 것"

이용자들이 모바일 환경에서의 검색은 명확한 검색 의도를 갖고 정보를 찾고 소셜네트워크서비스(SNS) 등을 통해서 지인이 추천해주는 관심사를 중요 정보로 구분하는 경향이 짙어진다는 점에 따라 소셜과 연계한 서비스 발굴에 박차를 가하고 있다.

최근 네이버가 SNS만이 갖고 있던 강점들을 자사 검색 기능에 집어넣는 모습을 보여주고 있는 것도 이같은 이유에서다.

예를 들어 지역 관련 검색 의도를 갖고 검색하는 이용자에게는 해당 지역 정보를 가이드북 형태로 추천해준다. '가로수길'을 검색하면 가로수길에 위치한 맛집 정보나 특정 매장들이 연이어 검색 결과에 나타난다.

네이버가 선보인 태그검색도 마찬가지다. 페이스북이 '지인간의 소통'을 통해 새로운 정보를 얻고 콘텐츠를 추천받는다면 태그검색은 '관심사'를 기반으로 양질의 정보를 추천받는다.

베타버전으로 서비스중인 태그검색은 성별, 연령등 기본적인 인구통계학 기준을 기반으로 하고 있으며 이용자가 속한 유형이나 그룹을 구분해 개인 사용자별 최적화 정보를 추천하는 기능을 추가할 예정이다.

네이버 관계자는 "온라인의 관심사에 대한 이용자 반응을 가장 잘 살펴볼 수 있는 '댓글'을 추출해 검색 결과에 보여줄 것"이라며 "실시간 이슈를 탐지하고 이용자 반응을 반영할 수 있는 서비스로 확장해 나갈 예정"이라고 말했다.