EBSi

Overview

EBSi는 국내 최대 규모의 공공 교육 플랫폼으로서 방대한 강의 카탈로그, 평가 자료, 학습 도구를 통합 제공하고 있습니다. 본 리뷰는 첫 방문자의 인지 부하를 줄이면서 반복 사용자에게는 더 빠른 진입로를 제공하는 구조를 목표로 삼습니다. 정보 구조(IA)는 학년·과목·난이도 축을 기준으로 한 다차원 탐색을 지원해야 하며, 홈·검색·강의 상세·학습 플레이어로 이어지는 핵심 여정에서 문맥 유지와 빠른 피드백이 중요합니다. 특히 영문 혼용 UI 레이블, 아이콘만 있는 버튼, 유사 색상 대비로 인해 주요 CTA가 묻히는 현상은 전환율을 저하할 수 있어 우선 개선 대상입니다. 또한 성능 지표(LCP/CLS/INP)를 좌우하는 영웅 이미지 용량과 서드파티 스크립트 지연 로딩 전략은 검색 가시성과 직결됩니다. 본 리뷰에서는 사용자 스토리와 기술 SEO 관점에서 우선순위를 산정하고, 빠른 실험이 가능한 단계별 개입안을 제안합니다.

요약하면, 첫 화면에서는 과감한 단순화를 통해 ‘무엇을 할지’를 3가지 동사(찾기·시작·복습)로 묶고, 그 아래에는 학습 캘린더/최근 학습/추천 트랙을 배치해 개인화 느낌을 강화하는 것이 바람직합니다. 검색은 과목·교재·선생님·키워드 교차 필터를 제공하되 기본 정렬은 학습 완료율과 최신성 가중치를 함께 반영하는 하이브리드가 좋습니다. 강의 상세는 미리보기·학습 목표·필요 선행지식·예상 소요시간을 상단 접기에 담고, 플레이어에서는 키보드 단축키·구간 북마크·자막 스타일 변경 같은 접근성 기능을 표준화해야 합니다.

UX/UI 진단

UI 구성 요소는 시맨틱 구조와 시각적 계층이 일치해야 사용자가 ‘어디에 있는지’와 ‘무엇을 할 수 있는지’를 빠르게 이해합니다. 현재 EBSi의 주요 네비게이션은 많고 복잡한 항목으로 인해 초점이 분산되는 경향이 있습니다. 1차 네비게이션에는 학습 여정 기준의 상위 과업(강의 찾기, 학습 이어하기, 평가 자료, 커뮤니티)을 배치하고, 2차는 컨텍스트에 맞게 동적으로 변화시키는 방식을 권장합니다. 버튼과 링크의 역할 구분을 명확히 하고, 주요 CTA는 색 대비(최소 4.5:1), 넉넉한 터치 타겟(44px 이상), 상태 피드백(hover/active/disabled)을 일관되게 제공해야 합니다. 툴팁이나 보조 설명은 초보 사용자의 인지 부하를 줄이되, 고급 사용자는 단축키와 빠른 접근 메뉴로 우회할 수 있도록 두 층을 함께 설계합니다.

타이포그래피는 본문 16px 이상, 행간 1.6~1.8, 문단 간격 명확화로 가독성을 끌어올릴 수 있습니다. 카드를 나열하는 그리드에서는 3열 이상이 되면 시선이 분산되므로, 학습 우선순위를 나타내는 시각적 신호(예: 진행률, 난이도 배지, 추천 라벨)를 카드 상단에 일관되게 배치하면 탐색 시간이 줄어듭니다. 오류 상태 안내도 중요합니다. 네트워크 실패나 인증 만료 시 즉시 복구 행동(재시도, 오프라인 저장, 고객센터 연결)을 제시하고, 저장되지 않은 학습 진행률의 손실을 방지하기 위해 로컬 스토리지 기반 임시 저장을 적용합니다. 마지막으로 다크 모드/고대비 모드/폰트 확대 등 접근성 옵션을 전역 토글로 제공하여 다양한 학습 환경을 포용하는 것이 바람직합니다.

IA·콘텐츠 전략

정보 구조는 ‘어디에서 시작해도 원하는 것을 빠르게 찾을 수 있게’ 설계되어야 합니다. EBSi는 과목/학년/교재/선생님/키워드라는 다차원 분류를 가지고 있으므로, 검색과 필터 UI가 좌우로 길어지지 않게 ‘필터 드로어’ 패턴을 쓰고, 핵심 축 3개만 상단에 노출한 뒤 나머지는 확장으로 제공하는 것이 좋습니다. 결과 리스트는 학습 목표와 예상 소요시간, 선행 지식의 필요 여부를 아이콘과 텍스트로 함께 안내해 클릭 전 불확실성을 낮춥니다. 강의 상세 페이지는 ‘왜 지금 이 강의를 들어야 하는가’에 답하도록, 목표/결과/목차/미리보기/필수 자료를 상단에 모으고, 후기나 Q&A는 접어서 지연 로딩합니다.

콘텐츠 톤앤매너는 신뢰성과 동기 부여의 균형이 핵심입니다. 제목은 과도한 수식 대신 결과 중심의 문구(예: “벡터의 내적: 개념→문제풀이 20분 완성”)를 권장하며, 썸네일은 교재·개념·난이도 배지의 위치와 색 체계를 표준화하세요. 추천 영역은 사용자의 최근 성과와 시험 일정 데이터를 결합해 ‘오늘 해야 할 것’을 작게 쪼개 보여주면 전환율이 상승합니다. 또한 학습 캘린더와 연동된 알림, 완료 체크리스트, 구간 북마크 공유 같은 사회적 동기 장치가 학습 지속에 도움을 줍니다.

기술·SEO 제언

검색성과 성능은 상호 보완적입니다. 영웅 이미지(1.jpg)는 WebP/AVIF 파생본을 제공하고, HTML에서는 원본을 유지하되 `loading="lazy"`와 `decoding="async"`를 적용해 페인트를 앞당기세요. 폰트는 서브셋 분리와 `font-display: swap`을 통해 FOIT를 방지하고, 비동기 스크립트는 `defer`/`async`로 전환합니다. LCP는 2.5초 이내, INP는 200ms 이하를 목표로 하고, CLS는 이미지 크기 예약과 고정 헤더 변동 최소화로 0.1 미만을 유지해야 합니다. 캐시 정책은 정적 자산에 해시 기반 캐시-버스팅을 적용하고, HTML 응답은 적절한 `Cache-Control`과 ETag로 관리합니다.

SEO 측면에서는 강의 상세에 `Course` 또는 `VideoObject` 스키마, 강사에는 `Person` 스키마를 구조화 데이터로 마크업하면 리치 결과 가능성이 높아집니다. 중복 URL은 정규화(`rel=canonical`)하고, 페이지네이션에는 `link rel="prev/next"` 대신 명확한 정렬·필터 파라미터와 `noindex, follow` 정책을 병행하세요. 또한 사이트맵은 강의 업데이트 주기에 맞춰 변경분만 갱신하는 증분 전략이 효율적입니다. 마지막으로 접근성 표준 준수(WAI-ARIA, 명확한 focus 순서, 키보드 조작 지원)는 학습자 범위를 넓히는 동시에 검색 엔진의 이해도를 높여 결과적으로 유입 증가에 기여합니다.

더블루캔버스와의 연계

더블루캔버스는 교육/커머스/미디어 도메인에서 다수의 대형 레퍼런스를 보유한 디자인·기술 컨설팅 팀입니다. EBSi와 같은 대용량 학습 플랫폼에서는 “작은 개선의 반복”이 가장 큰 성과를 만듭니다. 저희는 IA 리모델링, 디자인 시스템 수립, 접근성 보강, 프론트엔드 성능 최적화, 로그 설계와 퍼널 측정까지 전 과정을 원스톱으로 제공합니다. 특히 A/B 실험과 퍼널 리포트를 통해 CTA 카피, 카드 레이아웃, 필터 인터랙션, 추천 알고리즘 노출 위치 등 전환 민감 지점을 지속적으로 최적화합니다. 또, SEO 테크 스택(구조화 데이터, hreflang, 정규화, 사이트맵 자동화)을 표준 가이드로 정리해 내부 팀이 반복 적용할 수 있게 돕습니다.

프로젝트 문의는 공식 홈페이지에서 가능합니다. https://bluecvs.com/ 링크를 통해 포트폴리오와 서비스 역량을 확인하시고, 교육 분야에 특화된 사례를 요청해 주세요. 초기 진단 워크숍과 로드맵 작성 이후에는 2~4주 스프린트로 빠르게 성과를 검증합니다.

Conclusion

EBSi의 다음 단계는 첫 방문의 단순화, 반복 방문의 개인화, 상시 운영의 표준화입니다. 홈에서는 3가지 대표 과업으로 선택지를 줄이고, 검색/필터는 다차원 분류를 간결한 노출 패턴으로 정리합니다. 강의 상세는 결과 중심의 카피와 명확한 메타 정보, 플레이어는 접근성과 단축키/북마크 같은 고급 기능으로 학습 집중을 지원해야 합니다. 기술적으로는 LCP/INP/CLS 목표를 달성하도록 이미지/폰트/스크립트/레이아웃을 병행 최적화하고, 구조화 데이터와 정규화를 통해 검색 가시성을 높입니다. 마지막으로 데이터 기반 실험 문화와 디자인 시스템의 정착이 중장기 운영 비용을 줄이면서 전환율을 안정적으로 상승시킬 것입니다.