[Start-Up] 다이닝코드, 빅데이터로 광고 글 걸러내 '진짜 맛집' 추천

임근호 2014. 12. 4. 03:31
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맛집 검색 서비스 '다이닝코드' 만든 신효섭 건국대 교수 자체적 콘텐츠 구축 대신 네이버·다음·티스토리 분석 신뢰성 높은 블로거에 가중치..회식·상견례 등 상황 맞게 추천

[ 임근호 기자 ]

"사람들은 여전히 네이버 블로그를 읽고 맛집을 찾아요."

맛집 검색 서비스 '다이닝코드'를 개발한 신효섭 건국대 인터넷·미디어공학부 교수가 말했다. 최근 서울 화양동의 사무실에서 신 교수를 만났다. 올 7월 다이닝코드 법인을 세워 대표를 맡은 그는 "여러 맛집 추천 서비스가 나와 있지만 사람들은 몇 번 써보다가 다시 네이버나 다음 블로그 검색으로 돌아간다"며 "한국에선 블로그에 맛집 정보가 가장 많이 쌓여있기 때문"이라고 설명했다.

다이닝코드는 자체적으로 콘텐츠를 구축하는 대신 네이버, 다음, 티스토리 등 세 개 블로그 서비스를 대상으로 빅데이터를 분석해 랭킹을 매긴다. 신 대표는 "네이버에서도 '홍대 맛집'이란 키워드로 블로그를 검색할 수 있지만 수많은 블로그를 일일이 읽어봐야 하는 불편함이 있다"며 "다이닝코드는 블로그에서 찾은 맛집을 좋은 평가를 받은 순서대로 정렬해 보여주는 점이 다르다"고 강조했다. 맛집에 특화된 검색 엔진이란 얘기다.

○교수가 창업한 맛집 추천 서비스

2005년부터 건국대 교수로 재직 중인 그가 창업에 뛰어든 계기는 2010년 9월 네이버에 방문 연구원으로 가게 되면서다. 그는 "네이버 전체 블로그를 분석해 볼 수 있는 값진 기회였다"고 설명했다. 서울대 컴퓨터공학과에서 학사 석사 박사 학위를 모두 따고 20년 넘게 데이터마이닝과 정보검색을 연구한 그에게 블로그는 최적의 분석 대상이었다.

2011년 학교로 돌아와 맛집 추천을 위한 서비스 개발에 들어갔다. 꼬박 2년이 걸렸다. 2013년 12월 다이닝코드를 일반에 공개했다. 지난 7월 케이큐브벤처스와 중소기업청에서 각각 2억원과 5억원을 투자받기 전에는 법인도 없는 상태였다.

그는 "1년 반 동안은 친구나 동료들과 만날 때 내가 꼭 식사 장소를 정했다"며 "알고리즘을 통해 나온 다이닝코드의 결과가 실제로 믿을 만한지 검증할 필요가 있었기 때문"이라고 말했다.

○"블로그계 리더 찾아라"

모바일이나 PC로 다이닝코드에 접속하면 구글처럼 검색창 하나가 화면에 뜬다. 여기에 뭐든지 적어 넣으면 된다. '가로수길' '홍대 한식' '강남역 소개팅' '분위기 있는 이탈리안' '매운 맛집' 등이다.

신 대표는 "사람들이 식당을 찾을 때는 직장동료와 가는지, 데이트하러 가는지, 상견례하러 가는지에 따라 원하는 맛집이 다르다"며 "블로그에서 각각의 단어를 추출해 의미를 파악하는 '텍스트마이닝' 방법을 다이닝코드에 적용했다"고 설명했다.

물론 '맛있다'라는 말이 블로그에 있다고 다 맛집일 리는 없다. 다이닝코드는 맛집을 판별하는 데 조예가 있는 오피니언 리더들의 글에 가중치를 주는 방법으로 이를 해결하고 있다. 검색한 식당 밑에 달리는 블로그 글들이 바로 이런 사람들이 쓴 글이다.

광고성 블로그 글을 걸러내는 것도 마찬가지다. 그는 "댓글과 블로거 사이의 관계 등을 파악해 신뢰성과 명성을 수치화할 수 있다"며 "광고성 블로그는 이 수치가 떨어지면서 자연스럽게 가중치가 낮아진다"고 말했다. 옛날에 쓴 글을 지운 뒤 다시 쓰는 것을 반복한다든가, '댓글부대'를 동원하는 것도 광고성 블로그를 판별하는 기준이 된다.

이 덕분에 출시 1년도 되지 않아 하루에 1만~2만명이 찾는 서비스로 발전했다. 재방문율도 43%에 이른다. 신 대표는 "많은 사람에게 효용을 주는 서비스를 만드는 것도 재미있고 보람찬 일"이라며 "추가 투자를 받아 해외에 진출하거나 다른 분야로 영역을 넓힐 것"이라고 말했다.

임근호 기자 eigen@hankyung.com

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