스팀 세일 맞이 개발일지: 스팀 리뷰 기반 오픈소스 설명형 검색엔진 업데이트와 트래픽 결과

대체로 긍정적이며, 작성자가 받은 피드백을 반영해 UI/UX와 피드백 수집을 개선한 점에 대해 호응이 있었다.

• 탐색성 강화가 목표라면 리뷰에서 추출한 속성 임베딩으로 벡터 검색 파이프라인을 구성해 relevancy 대신 속성 유사도로 결과를 정렬하라.
• 사용자가 결과의 이유를 알 수 있도록 벡터 기반 유사도나 관련 리뷰 문구 같은 설명 요소를 UI에 노출해 사용자의 제어권을 높여라.
• 추천 품질을 계량화하려면 thumbs up/down 같은 명시적 피드백과 클릭 전환(예: Steam 클릭)을 이벤트로 로깅해 후속 모델 재학습·정책 튜닝에 활용하라.

• 리뷰 텍스트를 임베딩으로 변환해 속성 중심 유사도를 계산하면 전통적 relevancy가 놓치는 니치 게임을 폭넓게 발견할 수 있다.
• 벡터 표현과 관련 설명을 UI에 명시적으로 노출하면 사용자가 결과를 이해·조정할 수 있어 탐색 중심 검색의 사용성을 높인다.
• 추천 결과에 대한 thumbs up/down 같은 명시적 피드백을 수집해 클릭 전환과 결합하면 추천 품질을 정량적으로 평가하고 향후 모델 개선에 활용할 수 있다.
• 실사용 지표(2,652 검색 중 913 클릭)와 추천된 게임의 균일 분포는 속성 기반 추천이 다양한 장르에서 발견을 촉진했음을 시사하므로 탐색 중심 서비스에 적합하다.