또는 , 서버 ( 100 ) 는 제품 정보 업로드 요청 에 포함 된 제 품명 들 및 제품 정보 검색 요청 에 포함 된 제 품명 들 을 분석 하 거나 , 제 품명 들 을 학습 데이터 로 하 여 AI 모델 을 학습 하 고 , 분석 된 제 품명 들 또는 학습 된 AI 모델 을 기초 로 제품 에 대응 하 는 적어도 하나 의 제품 검색 키워드 후보 를 결정 할 수 있 다 . 예 를 들 어 , 제품 이 염화 폴리에틸렌 ( Chlorinated polyethylene , CPE ) 135 A 인 경우 , 사용 자 단 말 ( 150 ) 을 통해 입력 되 는 제품 키워드 는 CPE - 135 A , CPE 135 A , CPE 135 A , CPE 135 A , CPE _ 135 A 등 일 수 있 다 . 사용 자 단 말 ( 150 ) 을 통해 입력 되 는 다양 한 제품 키워드 를 분석 하 거나 , 이 를 학습 데이터 로 하 여 AI 모델 을 학습 하 고 , 학습 된 AI 모델 을 기초 로 염화 폴리에틸렌 ( Chlorinated polyethylene , CPE ) 135 A 에 대응 하 는 제품 검색 키워드 후보 를 결정 할 수 있 다 . 예 를 들 어 , 염화 폴리에틸렌 ( Chlorinated polyethylene , CPE ) 135 A 에 대응 하 는 제품 검색 키워드 후보 는 CPE - 135 A , CPE 135 A , CPE 135 A , CPE 135 A , CPE 135 - A , CPE - 135 - A , CPE _ 135 A 및 CPE _ 135 _ A 등 일 수 있 다 . 즉 , 사용 자 의 제품 검색 키워드 입력 패턴 을 , 수집 한 제품 정보 업로드 요청 데이터 또는 제품 검색 요청 데이터 를 기초 로 빅 데이터 분석 하 여 다양 한 제품 검색 키워드 후보 를 결정 하 거나 , 제품 정보 업로드 요청 데이터 또는 제품 검색 요청 데이터 를 학습 데이터 로 하 여 학습 된 AI 모델 에 기초 하 여 다양 한 제품 검색 키워드 후보 를 결정 할 수 있 다 . 즉 , 사용자 마다 공백 을 입력 하 는 위치 는 다양 할 수 있 고 , 하이픈 등 과 같 은 특수 부호 의 위치 도 다양 할 수 있 다 . 이때 , 입력 되 는 데이터 를 분석 함 으로서 사용 자 의 입력 형태 를 고려 한 다양 한 제품 검색 키워드 후보 를 결정 할 수 있 다 . 서버 ( 100 ) 는 다양 한 제품 검색 키워드 후보 에 대응 하 는 제품 의 데이터베이스 를 구축 하 고 , 사용 자 가 사용 자 단 말 ( 150 ) 을 이용 하 여 다양 한 제품 검색 키워드 후보 중 하나 의 제품 검색 키워드 로 제품 정보 검색 요청 을 하 는 경우 , 제품 검색 키워드 에 대응 하 는 제품 의 정보 를 제공 받 을 수 있 다 . 이때 , 서버 ( 100 ) 는 제품 검색 키워드 후보 와 제품 간 에 대응 관계 를 알 고 있 기 때문 에 , 단순히 제품 검색 키워드 와 동일 한 제품 의 정보 만 을 검색 하 는 것 이 아니 라 , 다양 한 제품 검색 키워드 후보 에 따른 제품 의 정보 를 모두 검색 하 기 때문 에 , 하나 의 제품 에 대하 여 가능 한 모든 제품 검색 키워드 후보 들 에 대한 제품 의 정보 를 제공 받 을 수 있 다 . 따라서 , 사용 자 가 입력 할 제품 검색 키워드 에 대하 여 고민 하 지 않 고 입력 하 더라도 , 대응 제품 의 정보 를 정확 하 게 제공 받 을 수 있 게 된다 .