네이버가 인공지능(AI)을 활용한 쇼핑 보조 기능을 본격 도입하며 커머스 경험 혁신에 나섰다. 사용자의 검색부터 상품 선택까지 전 과정에 AI가 개입해 개인 맞춤형 쇼핑을 지원하는 방식으로, 기존 키워드 중심 검색에서 한 단계 진화한 ‘대화형 쇼핑’ 환경 구축이 핵심이다.
네이버는 AI 쇼핑 앱 ‘네이버플러스 스토어’에 ‘쇼핑 AI 에이전트’ 베타 서비스를 적용했다고 밝혔다. 이번 기능은 방대한 쇼핑 데이터를 기반으로 상품 정보 요약, 비교 분석, 리뷰 해석 등을 자동으로 수행해 사용자 탐색 과정을 효율화하는 데 초점을 맞췄다. 특히 사용자가 입력한 검색어를 단순히 나열하는 것이 아니라, 구매 상황에 맞는 가이드를 함께 제공하는 점이 특징이다.
예를 들어 사용자가 ‘소파’를 검색하면 AI 에이전트는 단순한 상품 리스트 대신, 사용 인원이나 공간 크기, 소재 선택 기준 등 구매 시 고려해야 할 요소를 정리해 제안한다. 동시에 관련 브랜드나 제품군을 추천하며 쇼핑의 방향성을 잡아주는 역할을 수행한다. 이는 기존의 가격·리뷰 중심 비교에서 나아가 ‘구매 의사결정 지원’으로 기능이 확장된 것으로 볼 수 있다.
보다 구체적인 탐색은 AI와의 대화를 통해 이어진다. 사용자가 “신혼집에 둘 소파를 찾고 있고 반려견과 함께 생활한다”고 입력하면, AI는 해당 조건에 맞춰 내구성, 소재, 관리 편의성 등을 고려한 제품을 선별하고 리뷰 데이터를 분석해 추천 결과를 제공한다. 단순 검색을 넘어 상황 기반 추천이 가능해지면서 사용자 경험은 더욱 직관적으로 변화할 전망이다.
이번 베타 버전은 디지털, 리빙, 생활 카테고리를 중심으로 우선 적용되며, 향후 뷰티와 식품 등으로 확대될 예정이다. 네이버는 향후 실시간 트렌드 반영, 연관 상품 자동 추천, 장바구니 연동 기능 등 쇼핑 전 과정을 지원하는 방향으로 AI 기능을 고도화한다는 계획이다. 궁극적으로는 탐색부터 결제까지 전 과정에 AI가 개입하는 ‘에이전트 중심 쇼핑 구조’를 구축하는 것이 목표다.
기술적으로는 여러 기능을 수행하는 ‘멀티 에이전트’ 구조가 적용됐다. 상품 탐색, 비교, 추천 등 각 단계에 최적화된 서브 에이전트들이 유기적으로 연결되어 작동하며, 내부 모델과 외부 모델을 함께 활용해 성능을 극대화했다. 여기에 가격, 배송, 상품 속성, 사용자 행동 데이터 등을 학습한 커머스 특화 언어모델이 적용돼 보다 정교한 추천이 가능해졌다.
업계에서는 이번 기능이 단순 편의 개선을 넘어 쇼핑 플랫폼 경쟁 구도를 바꿀 수 있는 요소로 보고 있다. 특히 사용자 체류 시간을 늘리고 구매 전환율을 높일 수 있다는 점에서 플랫폼의 핵심 수익 구조에도 영향을 줄 가능성이 크다. 동시에 콘텐츠, 데이터, 커머스를 연결하는 AI 생태계 구축이 본격화되면서 새로운 비즈니스 모델 창출 가능성도 제기된다.
네이버는 이번 서비스를 통해 복잡한 선택 과정에서 발생하는 소비자의 피로를 줄이고 보다 합리적인 소비 환경을 제공하겠다는 방침이다. AI가 단순 추천을 넘어 쇼핑 여정 전체를 설계하는 역할을 맡게 되면서, 향후 온라인 쇼핑의 표준 자체가 변화할지 주목된다.
모재형 기자 info@dowaseum.org
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네이버가 인공지능(AI)을 활용한 쇼핑 보조 기능을 본격 도입하며 커머스 경험 혁신에 나섰다. 사용자의 검색부터 상품 선택까지 전 과정에 AI가 개입해 개인 맞춤형 쇼핑을 지원하는 방식으로, 기존 키워드 중심 검색에서 한 단계 진화한 ‘대화형 쇼핑’ 환경 구축이 핵심이다.
네이버는 AI 쇼핑 앱 ‘네이버플러스 스토어’에 ‘쇼핑 AI 에이전트’ 베타 서비스를 적용했다고 밝혔다. 이번 기능은 방대한 쇼핑 데이터를 기반으로 상품 정보 요약, 비교 분석, 리뷰 해석 등을 자동으로 수행해 사용자 탐색 과정을 효율화하는 데 초점을 맞췄다. 특히 사용자가 입력한 검색어를 단순히 나열하는 것이 아니라, 구매 상황에 맞는 가이드를 함께 제공하는 점이 특징이다.
예를 들어 사용자가 ‘소파’를 검색하면 AI 에이전트는 단순한 상품 리스트 대신, 사용 인원이나 공간 크기, 소재 선택 기준 등 구매 시 고려해야 할 요소를 정리해 제안한다. 동시에 관련 브랜드나 제품군을 추천하며 쇼핑의 방향성을 잡아주는 역할을 수행한다. 이는 기존의 가격·리뷰 중심 비교에서 나아가 ‘구매 의사결정 지원’으로 기능이 확장된 것으로 볼 수 있다.
보다 구체적인 탐색은 AI와의 대화를 통해 이어진다. 사용자가 “신혼집에 둘 소파를 찾고 있고 반려견과 함께 생활한다”고 입력하면, AI는 해당 조건에 맞춰 내구성, 소재, 관리 편의성 등을 고려한 제품을 선별하고 리뷰 데이터를 분석해 추천 결과를 제공한다. 단순 검색을 넘어 상황 기반 추천이 가능해지면서 사용자 경험은 더욱 직관적으로 변화할 전망이다.
이번 베타 버전은 디지털, 리빙, 생활 카테고리를 중심으로 우선 적용되며, 향후 뷰티와 식품 등으로 확대될 예정이다. 네이버는 향후 실시간 트렌드 반영, 연관 상품 자동 추천, 장바구니 연동 기능 등 쇼핑 전 과정을 지원하는 방향으로 AI 기능을 고도화한다는 계획이다. 궁극적으로는 탐색부터 결제까지 전 과정에 AI가 개입하는 ‘에이전트 중심 쇼핑 구조’를 구축하는 것이 목표다.
기술적으로는 여러 기능을 수행하는 ‘멀티 에이전트’ 구조가 적용됐다. 상품 탐색, 비교, 추천 등 각 단계에 최적화된 서브 에이전트들이 유기적으로 연결되어 작동하며, 내부 모델과 외부 모델을 함께 활용해 성능을 극대화했다. 여기에 가격, 배송, 상품 속성, 사용자 행동 데이터 등을 학습한 커머스 특화 언어모델이 적용돼 보다 정교한 추천이 가능해졌다.
업계에서는 이번 기능이 단순 편의 개선을 넘어 쇼핑 플랫폼 경쟁 구도를 바꿀 수 있는 요소로 보고 있다. 특히 사용자 체류 시간을 늘리고 구매 전환율을 높일 수 있다는 점에서 플랫폼의 핵심 수익 구조에도 영향을 줄 가능성이 크다. 동시에 콘텐츠, 데이터, 커머스를 연결하는 AI 생태계 구축이 본격화되면서 새로운 비즈니스 모델 창출 가능성도 제기된다.
네이버는 이번 서비스를 통해 복잡한 선택 과정에서 발생하는 소비자의 피로를 줄이고 보다 합리적인 소비 환경을 제공하겠다는 방침이다. AI가 단순 추천을 넘어 쇼핑 여정 전체를 설계하는 역할을 맡게 되면서, 향후 온라인 쇼핑의 표준 자체가 변화할지 주목된다.
모재형 기자 info@dowaseum.org
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