플레이스 연구소에는 매일 수만 건의 데이터가 쌓입니다. 그리고 성과가 좋은 매장들의 공통점을 통해 가설을 세우고, 이를 검증하기 위해 테스트 매장에 직접 실험하는 과정을 반복하고 있습니다.

이 과정을 통해 네이버 로직을 100% 파악할 수 있는 것은 아니지만, 상대적으로 가능성 높은 방법은 추릴 수 있습니다.

또한 효과가 떨어지는 패턴도 알아낼 수 있죠.

[효과가 떨어지는 2가지 패턴]

여러분이 네이버 로직 담당자라면 어떻게 이상 신호를 감지하실 건가요?

갑자기 플레이스 방문자 수가 늘어난 매장에 패널티를 주시겠습니까? 만약 그렇다면 TV/인스타/유튜브/틱톡에서 바이럴 된 곳은 순위가 떨어질 겁니다.

또한 단기간에 저장 수가 크게 증가한 매장에 엄청난 패널티를 준다면, 악의적인 공격이 끊이지 않을 것입니다.

네이버에게 이상 신호를 감지하는 것보다 중요한 것은 ‘선량한 매장이 피해를 입지 않는 것’입니다.

마치 ‘10명의 범인을 놓치더라도 1명의 억울한 피해자를 만들지 말라’는 무죄추정의 원칙 처럼요.

그래서 네이버는 ‘자연 발생할 가능성이 매우 낮은 반복적인 패턴’을 추려서 보수적으로 관리할 수밖에 없습니다.

1. 반복적이고 단조로운 패턴

한 매장이 있습니다.