주간 평균 방문자가 2000만 명이 넘는 네이버 쇼핑이 진화했다. 네이버는 최근 쇼핑 검색에 한 단계 더 고도화한 AI 상품 추천 기술을 적용했다고 26일 발표했다. 자체 개발한 AI 상품 추천 기술인 에이아이템즈(AiTEMS)와 초거대 AI 하이퍼클로바를 결합한 결과다. 15억 개에 달하는 네이버 쇼핑 상품 데이터베이스(DB) 중 이용자가 관심을 가질 만한 상품을 다양하게 추천해준다.상품 키워드를 검색하면 이용자의 쇼핑 이력을 분석해 상품 추천 이유를 함께 보여주는 ‘맞춤형 블록’을 도입한 게 가장 큰 변화다. 3일 전 클릭한 상품, 3개월간 두 번 구매한 스토어, 3개월간 여덟 번 방문한 브랜드 등으로 구성된 ‘맞춤 쇼핑’ 블록을 제시한다.
하위 상품을 추천해주는 ‘추천형 블록’도 신설했다. 하이퍼클로바가 사용자의 검색 질의와 쇼핑 이력 간 연관성을 분석해 관심사 키워드를 제안한다. 예컨대 바질을 검색했다면 근래에 식기나 샐러드소스를 찾아본 A와 화분을 살펴본 B에게 제공하는 결과가 다르다. A에겐 베이글 등 브런치 상품을, B에게는 공기정화 식물을 보여준다.
네이버는 2017년 에이아이템즈 기반 개인화 추천 모델을 구축한 뒤 쇼핑과 검색 등 추천 영역을 확장해왔다. 앞으로도 개인화 추천 모델과 엔진 구조를 강화하는 데 집중할 계획이다. AI를 기반으로 한 초개인화 서비스 수요와 이용 만족도가 높아지고 있어서다. 지난달 기준 네이버의 AI 추천 상품 거래 규모는 전년 동기보다 30% 증가했다.
이번 서비스 고도화는 네이버 쇼핑 ‘충성고객’을 끌어모으는 데 도움이 될 것으로 회사 측은 내다봤다. 네이버 쇼핑의 주간 평균 방문자는 2200만 명 안팎이다. 네이버 관계자는 “이용자마다 제각각인 검색 질의와 구매 이력을 반영하기 때문에 구매까지 이어지는 비율이 높아질 것”이라며 “내부 실험에선 맞춤형 블록 도입 시 상품을 클릭하는 비율이 종전보다 최대 27% 높은 것으로 나타났다”고 설명했다.
AI 개인화 추천 서비스에 공을 들이는 것은 네이버만이 아니다. 관련 기술을 고도화하는 플랫폼이 늘고 있다. ‘내 마음을 알아주길 원하는’ 이용자를 사로잡기 위해서다. 구글은 지난달 쇼핑 탭에 이미지 기반 생성형 AI 기술을 활용한 ‘가상 피팅’ 기능을 추가했다. XXS부터 4XL까지의 체형뿐 아니라 피부색, 머리 스타일까지 다른 피팅 모델을 골라 옷을 입혀볼 수 있다. 일본 최대 중고 플랫폼인 메루카리는 연내 이용자와 채팅하며 상품을 추천해주는 생성형 AI를 플랫폼에 적용하기로 했다. 생성형 AI가 일본 유통업계에 도입되는 첫 사례다.
정지은 기자 jeong@hankyung.com
