자주 묻는 질문 (FAQ)

성공적인 genser 이용을 위해 자주 묻는 질문들을 정리했습니다.

설치 및 연동

Q. genser는 어떻게 설치하나요?

제공되는 가이드를 통해 개발 연동을 진행합니다. genser 도입이 확정되면 제공되는 '상품 API 연동 가이드'와 '스크립트 가이드'를 참고하여 설치를 진행합니다. 백엔드에서 상품 데이터를 API로 연동하고, 프론트엔드에 검색 스크립트를 삽입하면 기본적인 사용 준비 단계가 완료됩니다.

Q. 여러 개의 검색창(PC/Mobile 등)에 각각 다른 검색 엔진을 적용할 수 있나요?

네, 멀티 인스턴스 기능을 통해 가능합니다. 하나의 프로젝트 내에서도 인스턴스를 여러 개 생성하여 각각 다른 검색창이나 매체(PC, 모바일, 키오스크 등)에 독립적인 검색 엔진을 설치할 수 있습니다. 이를 통해 매체별로 다른 검색 정책을 운영하는 것도 가능합니다.

검색 품질 및 데이터

Q. 기존 키워드 검색과 결과 순서가 다른데 오류인가요?

오류가 아닌 '미션 베이스드 서치(Mission Based Search)'의 특성입니다. genser는 단순 단어 매칭(Exact Match)이 아니라 고객이 해결하고자 하는 '과제(Mission)'와 '맥락'을 이해하여 결과를 제공하므로, 기존 키워드 검색과는 결과 노출 순서가 다를 수 있습니다.

Q. 상품 속성(Attribute) 데이터가 비어있어도 검색이 잘 되나요?

AI 추론이 가능하지만, 정확한 필터링을 위해선 속성 데이터가 중요합니다. genser는 AI가 상품 정보를 추론할 수 있지만, '브랜드', '성별', '사이즈' 같은 명확한 필터 기능을 사용하려면 해당 메타 데이터(Attribute)가 입력되어 있는 것이 좋습니다.

Q. 상품 상세 설명이 텍스트 없이 '통이미지'로만 되어 있는데 괜찮나요?

네, genser의 OCR 기술 등을 통해 AI 학습이 가능합니다. 상품 상세 정보가 이미지로만 구성되어 있어도 걱정하지 않으셔도 됩니다. genser는 이미지 내 텍스트를 추출(OCR)하거나 이미지를 분석하는 기술을 갖추고 있어, AI가 이를 텍스트 데이터로 변환하여 학습하고 검색에 활용할 수 있도록 처리합니다.

Q. 고객의 행동 데이터(클릭, 장바구니 등)를 꼭 연동해야 하나요?

필수는 아니지만, 검색 랭킹 최적화 및 분석을 위해 적극 권장합니다. 초기에는 상품 정보만으로도 검색 서비스 이용이 가능하지만, 고객들이 어떤 상품을 클릭하고 구매했는지에 대한 행동 데이터를 연동하면 대시보드와 분석 페이지를 통해 검색 내역과 이용 패턴을 상세하게 확인하고 분석할 수 있어 운영에 도움이 됩니다.

운영 및 설정 제어

Q. 특정 상품의 검색 결과 순서를 바꿀 수 있나요?

네, 검색 설정에서 우선순위를 조정할 수 있습니다. 특정 브랜드, PB 상품, 프로모션 상품 등 전략적으로 중요한 상품군이 검색 결과에서 우선순위를 갖도록 '검색 결과 우선순위(Boosting)' 조건을 설정할 수 있습니다.

Q. genser에서 검색 결과 페이지의 디자인(UI)을 수정할 수 있나요?

아니요, UI는 고객사에서 직접 개발해야 합니다. genser는 검색 엔진 기능(SaaS)을 제공하는 솔루션입니다. 검색 결과 데이터를 API로 전달해 드리지만, 이를 화면에 보여주는 프론트엔드 UI/UX 디자인 에디터는 제공하지 않습니다. 자사몰의 디자인 가이드에 맞춰 직접 연동 개발을 진행하셔야 합니다.

Q. AI가 설명하는 멘트의 말투를 우리 브랜드 톤에 맞출 수 있나요?

네, 가능합니다. (톤앤매너 설정) 검색 결과에 노출되는 설명문의 길이(글자 수)와 표현의 톤앤매너(Tone & Manner)를 설정할 수 있어 브랜드 이미지에 맞는 응대가 가능합니다.

기술 및 연동

Q. 상품 데이터 실시간 API 연동 시 데이터 반영 속도는 어느 정도인가요?

일반적인 상품 정보는 일 단위 배치(Batch) 작업을 통해 하루에 한 번 업데이트됩니다. 데이터의 양이 많을 경우 반영에 시간이 조금 더 소요될 수 있습니다. 다만, 구매에 중요한 '품절 여부(재고 상태)'는 지연 없이 실시간으로 즉시 반영됩니다.

Q. 검색 요청 시 데이터가 genser 서버로 전송될 때 보안은 안전한가요?

네, 고객사의 웹사이트에서 genser 엔진으로 전송되는 모든 데이터는 HTTPS(TLS/SSL)를 통해 보호됩니다. HTTPS는 일반 HTTP에 암호화 기술인 TLS(Transport Layer Security)를 결합한 것으로, genser는 이 중에서도 가장 안전한 최신 버전인 금융권 수준의 보안 표준인 TLS 1.2/1.3을 채택하고 있습니다. 이는 마치 외부와 완전히 차단된 '전용 보안 터널'을 통해 데이터를 수송하는 것과 같아서, 별도의 이중 암호화 없이도 데이터가 전송되는 모든 구간에서 정보 유출이나 변조를 원천적으로 차단합니다.

Q. 방화벽 설정을 위해 서버의 아웃바운드 IP를 등록해야 하나요?

기본적으로 젠서 API는 보안을 위해 HTTPS(TLS 1.2 이상) 프로토콜을 통한 통신만을 허용합니다.

• 고객사의 내부 보안 정책상 아웃바운드 IP 화이트리스트 등록이 필요한 경우, 젠서 기술 지원팀에 문의해 주시면 현재 사용 중인 서버의 IP 대역 정보를 제공해 드립니다.

Q. 데이터 보안은 안전한가요?

네, 안심하셔도 됩니다. genser는 '기업용(Enterprise)' 클라우드 기반에서 동작하며, 일반 무료 AI와는 설계부터 다릅니다. 비유하자면, 일반 무료 AI가 누구나 오가는 '광장'이라면, 기업용 클라우드와 AI는 철저한 보안 장치가 마련된 '밀폐 실험실'입니다. 구글 등 글로벌기업의 데이터 거버넌스(Data Governance) 정책에 따라 이 클라우드에서 오가는 모든 데이터는 외부로 유출되거나 AI 학습 재료로 재사용되지 않도록 기술적으로 엄격히 격리(Isolation)되어 있습니다.

확장 기능

Q. 상품 외에 기획전이나 이벤트 페이지도 같이 검색되게 할 수 있나요?

네, 가능하지만 별도의 연동 및 테스트 과정이 필요합니다. 상품 DB와는 달리 이벤트나 기획전 데이터를 별도로 연동해야 하며, 검색어 입력 시 관련 이벤트 페이지가 정상적으로 노출되는지 테스트하고 확인하는 절차를 거쳐야 합니다.

Q. 검색된 상품 이미지와 비슷한 다른 상품을 찾아볼 수 있나요?

네, '이미지 기반 후속 검색' 기능을 지원합니다. 사용자가 검색 결과에서 마음에 들지만 약간 다른 스타일을 원할 때, 해당 상품 이미지를 기반으로 시각적으로 유사한 상품을 이어서 찾아볼 수 있는 기능을 제공합니다.

비용

Q. 크레딧(Credit)이란 무엇이며, 언제 차감되나요?

크레딧은 genser 서비스 이용량을 측정하는 과금 단위입니다. 상품 검색을 포함하여 상품 데이터 관리 및 AI 콘텐츠 생성 시에 차감됩니다. 서비스 이용 항목별 정확한 크레딧 차감 기준과 요금제(Plan) 정책은 요금제 안내 페이지를 참고해 주시기 바랍니다.

Q. 크레딧은 페이지를 열 때마다 차감되나요?

실제 '검색 요청'이 발생할 때만 크레딧이 차감됩니다. 단순히 페이지를 로딩하는 것은 과금되지 않으며, 사용자가 검색어를 입력하여 실제 검색 쿼리가 엔진으로 전송될 때 크레딧이 차감되는 구조입니다.

PoC(Proof of Concept) 문의

Q. PoC(Proof of Concept)를 진행하고 싶은데, 어떻게 하면 되나요?

genser는 빠르고 간편한 연동을 통해 즉시 도입이 가능하므로, 별도의 PoC(Proof of Concept) 과정을 권장하지 않습니다. 단, 고객사의 특수한 요구사항이나 데이터 환경에 대한 사전 검증이 반드시 필요한 경우에 한해 예외적으로 유상 PoC를 진행할 수 있습니다.

PoC(Proof of Concept) 진행 절차

Step 1. 사전 협의 및 범위 설정 (Kick-off)

• 목표 설정: 검색 품질 향상, 특정 카테고리(예: 가구, 패션) 집중 테스트 등 PoC의 주 목적을 정의합니다.

• 비용 산정: 연동 대상 상품 수와 비즈니스 목적에 따른 AI 모델 튜닝 및 커스터마이징 비용을 견적합니다.

Step 2. 데이터 준비 및 전달

• 상품 데이터 연동: 상품명, 가격, 브랜드, 카테고리 코드, 상세페이지 이미지 URL 등 주요 정보가 누락 없이 정확하게 연동될수록 검색 품질과 결과의 정확도가 향상됩니다.

Step 3. 데이터 엔진 적용 및 설정

• 엔진 적용: 전달받은 상품 데이터를 genser 엔진이 학습하고 검색 가능한 상태로 준비합니다.

• OCR 및 속성 추출: 이미지 내 텍스트를 추출(OCR)하거나, AI가 상품 이미지를 분석하여 캡션(Caption)을 생성하는 과정을 수행합니다.

• 기본 설정: 동의어 용어사전 등록, 제한용어 처리 등 기본적인 검색 환경을 구성합니다.

Step 4. 테스트 및 품질 고도화

• 검색 품질 테스트: 실제 검색어를 입력해보며 의도한 대로 결과가 노출되는지 확인합니다.

  • 체크 포인트: 자연어 검색("넷플릭스 보기 좋은 소파 찾아줘") 처리 정확도, 필터 작동 여부

• 랭킹/정렬 보정: 특정 상품군(예: PB상품, 프로모션 상품)의 노출 순서를 조정하거나, 검색 결과의 우선순위를 점검합니다.

• 피드백 반영: 테스트 과정에서 발견된 이슈(예: 특정 브랜드 검색 시 오매칭)를 수정하고 재반영합니다.

Step 5. 최종 리포트 및 본계약

• 결과 분석: PoC 기간 동안의 검색 정확도, 응답 속도 등의 지표를 분석합니다.

• 비용 확정: 실제 처리된 데이터 양(OCR 건수 등)에 기반하여 최종 비용을 정산하고 본 도입 계약을 논의합니다.

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