# Airbnb가 지도 검색을 개선한 방법

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- GeekNews HTML: [https://news.hada.io/topic?id=19177](https://news.hada.io/topic?id=19177)
- GeekNews Markdown: [https://news.hada.io/topic/19177.md](https://news.hada.io/topic/19177.md)
- Type: news
- Author: [xguru](https://news.hada.io/@xguru)
- Published: 2025-02-11T10:14:01+09:00
- Updated: 2025-02-11T10:14:01+09:00
- Original source: [medium.com](https://medium.com/airbnb-engineering/improving-search-ranking-for-maps-13b03f2c2cca)
- Points: 11
- Comments: 1

## Summary

Airbnb는 지도 검색에서 사용자 주의가 모든 핀에 균등하게 분산된다고 가정하여, 지도에 표시할 핀의 수를 제한하고 최상위 예약 확률을 가진 항목만 노출하는 방식으로 검색 경험을 개선했습니다. 또한, 지도 핀을 일반 핀과 미니 핀으로 구분하여 사용자 시선을 상위 예약 확률 숙소로 집중시키고, 중앙에 위치한 핀을 더 많이 클릭하는 경향을 고려해 최적의 중심 좌표를 찾는 알고리듬을 개발했습니다. 이러한 개선을 통해 예약 전환율이 증가하고, 사용자가 원하는 숙소를 더 쉽게 찾을 수 있게 되었습니다.

## Topic Body

- Search는 Airbnb에서 Guest와 Host를 연결하는 핵심 메커니즘  
- Airbnb의 검색 결과는 두가지로 제공됨  
  - 목록 형식 (list-results, 숙소 이미지·가격·평점 등이 표시된 카드 형태)  
  - 지도 형식 (map-results, 지도를 기반으로 가격이 표시된 핀 형태)   
- 기존 검색 랭킹 알고리듬은 두 형식 모두 **예약 확률**에 따라 정렬해 목록을 생성하는 방식이었음  
- 그러나 지도에서는 **목록이 아닌 개별 핀(pins) 형태로 표시되므로**, 새로운 랭킹 방식이 필요해짐  
  
### 지도에서는 무엇이 다를까?  
- 목록 형식에서는 위에서부터 사용자 주의가 점차 감소한다는 전제가 있음  
  - 실제로 목록에서 순위가 높을수록 CTR(Click-Through Rate)이 높은 모습이 나타남  
- 지도 형식에서는 숙소가 지도 위에 핀으로 흩어져 있어 순위에 따른 주의 감소가 성립하지 않고, **균등하게 분산**  
  - 따라서 지도 위에 노출되는 숙소를 예약 확률 순으로 제한하는 단순한 방식은 효과가 떨어짐  
  
### 균등한 사용자 주의(Uniform User Attention) 모델링  
- 지도에서 사용자 주의가 모든 핀에 균등하게 분산된다고 가정하는 접근  
- 하지만 실제로 Guest는 몇 개의 핀만 클릭하기 때문에, 너무 많은 핀을 보여주면 좋은 숙소를 놓칠 수 있고, 너무 적게 보여주면 사용자가 원하는 숙소를 제외할 위험이 생김  
- 해결책:  
  - 지도에 표시할 핀의 수를 제한하고, **최상위 예약 확률을 가진 항목만 선택하여 노출**  
  - A/B 테스트 결과:  
    - 검색자가 **더 적은 클릭 수**로 원하는 숙소를 찾을 수 있었음  
    - **예약 전환율 증가**, 특히 **5성급 후기 비율이 증가**함  
  
### 계층화된 사용자 주의(Tiered User Attention)  
- 지도 핀을 **두 가지 계층**으로 구분:  
  1. **일반 핀**: 예약 확률이 높은 숙소를 가격과 함께 표시  
  2. **미니 핀**: 예약 확률이 상대적으로 낮은 숙소를 **작은 아이콘**으로 표시 (가격 없음)  
- 효과:  
  - 일반 핀은 미니 핀보다 **8배 높은 클릭률**을 가져서, 사용자 시선을 상위 예약 확률 숙소로 더 집중시킬 수 있음  
  - 특히 **데스크톱 검색에서 더 적절한 결과 제공 가능**  
  - A/B 테스트 결과, 이 방식으로도 예약 성과가 개선됨  
  
### 할인된 사용자 주의(Discounted User Attention) 모델링  
- 사용자는 지도에서 **중앙에 위치한 핀을 더 많이 클릭**하는 경향이 있음  
- 따라서 **최적의 중심 좌표를 찾는 알고리듬**을 개발하여, **예약 확률이 높은 숙소를 지도 중앙에 배치**  
  - 다양한 좌표 후보를 평가하여, 가장 높은 예약 확률 숙소들과의 거리가 가까운 위치를 새로운 중심으로 삼음  
- A/B 테스트 결과:  
  - **예약 전환율 0.27% 증가**  
  - **지도를 이동하는 빈도 1.5% 감소**, 즉 검색자가 원하는 숙소를 더 쉽게 찾을 수 있었음  
  
### 결론 및 향후 과제  
- 사용자는 목록과 지도를 서로 다르게 인식하고 상호작용함  
- **지도 검색과 목록 검색은 사용자 행동이 다름**을 고려하여 랭킹 방식을 개선  
- 단계적인 실험을 통해 **검색 경험 개선 및 예약 전환율 증가**를 달성  
- 그러나 여전히 **지도에서 모든 숙소를 적절히 노출하는 방법**은 해결되지 않은 과제  
- 이 내용에 대한 더 자세한 논의와 기술적 세부 사항은 KDD ’24에서 발표된 연구 논문 "[Learning to Rank for Maps at Airbnb](https://arxiv.org/pdf/2407.00091)" 에서 확인 가능함  
- 향후 연구 방향으로 더 나은 방법을 모색할 예정

## Comments



### Comment 34821

- Author: roxie
- Created: 2025-02-19T15:23:13+09:00
- Points: 1

지도상의 랭킹이라는 건 정말 아직 해볼 만한 도전이 많이 남아있는 영역인 것 같습니다. 솔직히 좀 당황스러울 정도로요. 최근 해외에서 구글 맵스를 써봤는데 제가 원하는 수준의 정밀도로 음식점 검색 조건을 좁히기가 어려웠습니다. 제가 원하는 느낌이나 톤의 리뷰를 보여주는건 꿈도 못꾸게 먼 이야기처럼 느껴졌구요. 지도를 만드는 모든 업계인들 화이팅입니다!!