새로운 검색엔진 – 그런데, 모토가 Search Less, Understand more 이다. – Evri 이다.

Semantic Search Engine 이다. 검색엔진이라고 부르는 것보다 Organizing Content의 측면으로 이야기 하는 것을 좋아한다고 한다.

Mahalo의 접근방식과 같이 most popular terms and people에 대해 집중하고 있지만, mahalo와는 다르게 – 마할로의 경우 human-powered 이지만 – people, products, concepts, and events 사이의 connection을 생성하는 알고리즘에 집중하고 있다. 그럼, 기본적인 action에 대해 살펴 보도록 하자.

우선 검색어 입력창.  내일 webappscon에 기조연설을 하는 ”joel spolsky”를 입력해보자.

“joel”을 입력하니 위의 추천 리스트를 보여준다.  각 리스트마다 해당 Concept(musician, actor, lawyer..)을 보여준다.

Software engineer and writer인 Joel Spolsky에 대한 정보를 보여준다.

원하는 리스트를 선택해보자.

(이미지를 클릭하시면 확대된 그림을 보실 수 있습니다.)

각각의 요소들을 살펴보자.

Explore connections Map

이 map은 현재 가장 연관성있는 connections을 보여준다. 중앙의 가장 큰 원은 해당 검색어(person, place, or thing)의 profile을 나타내며, 작은 노드들은 그것의 top connections을 보여준다.  노드들간의 라인은 실질적으로 어떤 속석으로 연결되어 있는지를 보여준다. 라인위의 작은 점을 클릭해보면, related to, company, blog 등의 속성 정보들을 알수 있다.

또한 작은 노드안의 텍스트를 클릭하게 되면, Top Articles 부분의 디스플레이가 변화되는 것을 볼 수 있다

 

TOP Articles

여기서는 검색어에 대한 popular activities와 connections을 보여준다.

해당 리스트에서 각각의 타입을 선택하게 되면 관련된 아티클들을 보여주며, 각각에 해당하는 아이템들이 오른쪽에 다시 나타나게 되며, 그것에 기반한 아티클들이 다시 로딩된다. 아티클들의 적합성, 정확도에 대해서는 일단은 논외로 한다.

기술적으로 재미있는 내용인 것 같다. 각각의 오브젝트들(people, products, thing)의 연결을 위해서 시스템적으로 subjects, verbs and objects를 구별할 수 있는 시스템으로 개발이 된다고 한다.

간략하게 살펴보았지만, Evri는 검색어의 입력을 통합 정보에의 접근이라는 기존의 검색과는 달리, 의미/개념을 기반으로하여 연관된 개념, 연결된 정보로의 접근이라는 측면이라고 생각된다.

어떤형태로 발전하게 될지 관심이 가는 검색엔진이다.