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검색 결과의 적합성을 결정할 때 같은 지식에 대한 다른 이용자들의 이용 상황을 고려하는 유형의 검색을 말한다. 소셜 미디어에 올려져 있는 내용을 검색하는 데 그치지 않고 이용자들의 검색 행위에 따라 검색 결과가 결정되는 상호 의존적인 검색 체제라 할 수 있겠다. 관계적 검색 기술이라고도 한다. 팔란티리2020은 소셜 검색은 “다양한 차원에서 변화를 가져오고 있다. 우선, 새로운 검색 행동을 만들어낸다”고 했다.

“기존의 검색 서비스에서는 이용자 입장에서 클릭 앤 브라우징, 즉 질의를 입력하고 클릭한 후 결과 리스트 중에서 하나를 클릭하여 브라우징을 하는 일반적인 이용 행태를 반복해야 하는 한계가 있었다. 그러나 관계적 검색에서는 단순히 정보를 찾아주고 이용자가 이를 바탕으로 클릭 앤 브라우징을 하는 것이 아니라, 검색 자체가 다른 사람의 자료를 바탕으로 좀더 적절한 정보를 추천해주는 역할을 한다. 다른 이용자들의 행동 자료를 축적해서 이것을 바탕으로 좀더 정확한 맥락 중심의 검색 결과를 제공하는 것이다.”

맥락 중심의 검색 결과 제공은 소셜 검색을 통해 이용자가 원하는 정보를 쉽게 찾을 수 있도록 해준다는 것을 의미한다. 그래서 정보 찾기에서 질적인 측면을 강조하는 게 소셜 검색이 기존 검색과 차별화되는 가장 큰 특징이라고 보는 시각도 있다. 김은미 등은 “기존 검색의 목적이 관련성 높은 정보를 널리, 많이, 빨리 찾는 데 있다면, 소셜 검색은 검색의 주관적 정확도에 좀더 초점을 둔다”면서 이렇게 말했다.

“단순히 주변에서 기름을 가장 싸게 파는 주유소를 검색할 때는 이전 방식이 더 유리하다. 가격이라는 명확한 기준이 있으니 인근 주유소의 가격 정보를 샅샅이 뒤져 비교해보면 정확한 결과를 얻을 수 있다. 그런데 요즘 볼 만한 영화가 뭘까라든지, 친구들과 연말파티를 하기 좋은 장소는 어디일까 하는 검색이라면 기존의 검색 방식대로 무조건 가장 많은 사람의 평가를 평균 내는 방법은 미덥지가 않다. 소셜 검색이 갖는 단점은 새로운 정보를 발견하기가 상대적으로 어려울 수 있다는 것이다. 본래 끼리끼리는 유사한 정보를 갖게 마련이므로 상대가 아는 것을 내가 알고 있을 확률이 높기 때문이다.”

페이스북이 제공하고 있는 그래프 서치(Graph Search)가 대표적인 소셜 검색 서비스다. SNS와 빅데이터를 기반으로 삼고 있는 그래프 서치는 페이스북 이용자들이 공개한 정보를 바탕으로 맞춤형 검색을 제공하고 있다.

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