Journal of the Korean Society for information Management (정보관리학회지)

Korean Society for Information Management (한국정보관리학회)
권호 표지
DOI QR코드

DOI QR Code

A Comparison of User Search Behavior on PC and Mobile Phone: A Log Analysis of 1300K Site

이용자들의 PC 검색 행태와 모바일 검색 행태 비교: 1300K 로그 분석을 중심으로

  • Received : 2017.08.20
  • Accepted : 2017.09.09
  • Published : 2017.09.30
Download PDF
⟨ Previous Next ⟩

Abstract

This study aims to compare information seeking behavior of 1300K users on PC and mobile phone. Transaction logs of 1300K, a major Korean shopping search engine, were analyzed. These transaction logs were collected over 1 month period, from April 1 to April 31, 2016. The results of this study show that there are a little more mobile sessions than PC sessions. Users conducted slightly more browsing on PCs than mobile phones, whereas users submitted queries more than two times on mobile phones than on PCs. Users clicked more search results on PCs than mobile phones, whereas users made important decision makings such as product purchases more on mobile phones than PCs. Top queries and categories were similar between PCs and mobile phones. Queries and categories on mobile phones were more focused than queries on PCs. Overall, mobile search behavior is more simple, passive, and focused than PC search behavior. The results of this study can be implemented to the effective improvement and development of search services for different devices.

본 연구에서는 국내 대표적 쇼핑 검색 사이트인 1300K 이용자들의 PC와 모바일 검색 행태를 비교, 분석하였다. 이를 위하여 1300K에서 2016년 4월 한 달 동안 생성된 검색 로그를 수집, 분석하였다. 연구 결과, 모바일에서 발생한 세션 수가 PC에서 발생한 세션 수보다 약간 많았으며, PC에서는 이용자들이 질의 검색 방식보다 디렉토리 브라우징을 약간 더 많이 수행하는 반면, 모바일에서는 디렉토리 브라우징보다 질의 검색을 2배이상 더 많이 수행하는 것으로 나타났다. 제품 정보 클릭은 PC에서 더 빈번하게 발생하는 반면, 장바구니 담기, 제품 주문하기와 같은 주요 의사 결정은 모바일에서 더 빈번하게 발생하는 것으로 나타났다. 이용자들이 PC와 모바일에서 검색하는 인기 질의들은 다수 중복되었으며, 이용자들이 PC와 모바일에서 브라우징하는 인기 카테고리들 역시 다수 중복되었다. 또한 PC보다 모바일에서 특정 인기 질의 및 카테고리에 대한 쏠림현상이 매우 강한 것으로 나타났다. 전반적으로 모바일 상에서의 검색 행태가 더 단순하고 수동적이며, 집중현상이 큰 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 향후 매체별로 차별화된 검색 서비스의 개선 및 개발에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

Keywords

References

  1. 나석현 (2014). 모바일 검색의 이용 동기와 만족도에 관한 연구: 모바일 검색과 PC 검색 차이를 중심으로. 석사학위논문, 건국대학교 대학원, 방송통신융합학과.(Na, Sukhyun (2014). A comparative study on the search behavior between mobile and PC: Focusing on the usage pattern, motivation and satisfaction. Master's thesis, Konkuk University, Seoul, Korea.)
  2. 박소연 (2015). 검색 포털들의 모바일 검색 서비스 평가. 한국문헌정보학회지, 49(4), 317-334. https://doi.org/10.4275/KSLIS.2015.49.4.317(Park, Soyeon (2015). Evaluation of mobile-based Web search services: Suggestions for needed improvements. Journal of the Korean Society for Library and Information Science, 49(4), 317-334. https://doi.org/10.4275/KSLIS.2015.49.4.317)
  3. 박소연, 조기훈, 최기린 (2015). 이용자들의 쇼핑 검색 행태 분석: 팝슈즈 로그 분석을 중심으로. 정보관리학회지, 32(4), 289-305. https://doi.org/10.3743/KOSIM.2015.32.4.289(Park, Soyeon, Cho, Kihun, & Choi, Kirin (2015). Information seeking behavior of shopping site users: A log analysis of popshoes, a Korean shopping search engine. Journal of the Korean Society for Information Management, 32(4), 289-305. https://doi.org/10.3743/KOSIM.2015.32.4.289)
  4. 박종석, 한상만, 김윤식 (2003). 밀착도 및 상호관계가 온라인 구매에 미치는 영향: 쇼핑몰을 중심으로. 마케팅 연구, 18(2), 69-93.(Park, Jongseuk, Han, Sangman, & Kim, Yunsik (2003). The effect of relationship between stickiness and inertia on online purchase: In shopping mall site. Journal of Korean Marketing Association, 18(2), 69-93.)
  5. 이동일, 김현교 (2013). 개인검색기반 키워드광고 구매전환모형 개발. 한국경영과학회지, 38(1), 123-138. https://doi.org/10.7737/JKORMS.2013.38.1.123(Lee, Dong Il, & Kim, Hyun Gyo (2013) Developing the purchase conversion model of the keyword advertising based on the individual search. Journal of the Korean Operations Research and Management Science Society, 38(1), 123-138. https://doi.org/10.7737/JKORMS.2013.38.1.123)
  6. 이준호, 박소연, 권혁성 (2003). 질의 로그 분석을 통한 네이버 이용자의 검색 행태 연구. 정보관리학회지, 20(2), 27-40. https://doi.org/10.3743/KOSIM.2003.20.2.027(Lee, Joon-Ho, Park, Soyeon, & Kwon, Hyuk-Sung (2003). Information seeking behavior of the NAVER users via query log analysis. Journal of the Korean Society for Information Management, 20(2), 27-40. https://doi.org/10.3743/KOSIM.2003.20.2.027)
  7. 채민기 (2015. 6. 15). PC의 2배, IT 업계 '모바일 검색' 경쟁 불붙었다. 조선비즈. Retrieved from http://biz.chosun.com/site/data/html_dir/2015/06/15/2015061500053.html(Chae, Min Gi (2015. 6. 15). Double the desktop search volume, 'mobile search' competition heating up in the IT sector. ChosunBiz. Retrieved from http://biz.chosun.com/site/data/html_dir/2015/06/15/2015061500053.html)
  8. 한국정보통신기술협회 (2017). IT 용어 사전. Retrieved from http://terms.naver.com(Telecommunications Technology Association (2017). IT glossary. Retrieved from http://terms.naver.com)
  9. Baeza-Yates, R., Dupret, G., & Velasco, J. (2007). A study of mobile search queries in Japan. Paper presented at the Proceedings of the 16th International Conference on World Wide Web, Banff, Canada. Retrieved from http://www.ra.ethz.ch/CDstore/www2007/www2007.org/workshops/paper_50.pdf
  10. Hoelscher, C. (1998). How Internet experts search for information on the web. Paper presented at the World Conference of the World Wide Web, Internet, and Intranet, Orlando, FL.
  11. Jansen, B. J. (2006). Search log analysis: What is it; what's been done; how to do it. Library and Information Science Research, 28(3), 407-432. https://doi.org/10.1016/j.lisr.2006.06.005
  12. Jansen, B. J., Spink, A., & Saracevic, T. (2000). Real life, real users, and real needs: A study and analysis of user queries on the web. Information Processing and Management, 36(2), 207-227. https://doi.org/10.1016/s0306-4573(99)00056-4
  13. Kamvar, M., & Baluja, S. (2006). A large scale of wireless search behavior: Google mobile search. Paper presented at the Proceedings of the SIGCHI Conference on Human Factors in Computing Systems 701-709. Montreal, Quebec, Canada.
  14. Kamvar, M., Kellar, M., Patel, R., & Xu, Y. (2009). Computers and iPhones and mobile phones, oh my!: A logs-based comparison of search users on different devices. Paper presented at the Proceedings of the 18th International Conference on World Wide Web, 801-810. Madrid, Spain.
  15. NHN wetoo Corp. (2017). NHN wetoo. Retrieved from http://www.nhnwetoo.com
  16. Silverstein, C., Henzinger, M., Marais, H., & Moricz, M. (1999). Analysis of a very large Web search engine query log. SIGIR Forum, 33(1), 6-12. https://doi.org/10.1145/331403.331405
  17. Spink, A., & Jansen, B. J. (2008). Trends in searching for commerce related information on Web search engines. Journal of Electronic Commerce Research, 9(2), 154-161.
  18. Spink, A., Wolfram, D., Jansen, M. B. J., & Saracevic, T. (2001). Searching the Web: The public and their queries. Journal of the American Society for Information Science and Technology, 52(3), 226-234. https://doi.org/10.1002/1097-4571(2000)9999:9999<::aid-asi1591>3.3.co;2-i