네이버, AI 기반 상품 추천 기술에 하이퍼클로바 결합

▲네이버가 AI 상품추천기술인 AiTEMS(에이아이템즈)에 초대규모 AI '하이퍼클로바'를 더한 이용자 맞춤형 상품 추천 서비스를 쇼핑검색에서 제공한다. (사진제공=네이버)

네이버는 20일 자체 개발한 AI 상품 추천 기술 AiTEMS(에이아이템즈)와 초대규모 AI 하이퍼클로바를 결합해 한층 더 고도화된 AI 기술을 쇼핑 검색에 적용했다고 26일 밝혔다.

네이버 검색에서 상품 관련 키워드를 입력하면, 이용자의 쇼핑 활동 이력을 분석해 상품 추천 이유를 함께 보여주는 '맞춤형 블록'과 질의어에 따라 이용자의 쇼핑 관심사까지 추천하는 '추천형 블록'이 도입되는 것이 골자다.

지난 6월 기준 AI 추천 상품 거래액이 전년 동기 대비 30% 증가하는 등 AI 개인화 추천에 대한 이용자 니즈와 만족도 높아짐에 따라 네이버는 이번 '개인화 상품 추천 블록'을 통해 AI 큐레이션 사용성을 더욱 강화한다는 계획이다.

네이버는 초개인화된 AI 상품 추천 경험을 제공하기 위해 개인화 추천 모델과 엔진 구조를 강화하고, 15억 개 네이버쇼핑 상품 DB들이 보다 다양하고 정확하게 추천될 수 있도록 대용량 데이터 추천 시스템도 구축했다.

특히 '추천 사유 모델링 기술'이 적용된 '맞춤형 블록'에서는 이용자의 쇼핑 이력을 실시간으로 분석하고 추천 사유까지 반영해 이용자 취향과 검색 질의와 연계된 상품 추천 결과를 즉각 보여준다.

만약 과거에 수분크림을 클릭하거나 장바구니, 찜, 구매 등의 이력이 있는 이용자가 '수분크림'을 다시 검색한다면 '홍길동님을 위한 맞춤쇼핑' 블록에서 △3일 전 클릭한 상품 △3개월 간 2번 구매한 스토어 △3개월간 8번 방문한 브랜드와 같이 해당 상품을 추천하는 이유를 보여주는 식이다.

같은 키워드라 하더라도 사용자마다 다른 검색 질의와 구매 이력을 반영하기 때문에 개인화 추천의 효과도 더욱 향상되는 것으로 나타났다. 내부 사전 테스트 결과 기존 쇼핑 추천 모델 대비 맞춤형 블록에서의 상품 클릭률은 최대 27%까지 높았다.

'추천형 블록'은 네이버의 초대규모 AI '하이퍼클로바' 기술을 접목시켜 검색 질의 유형에 따라 이용자가 관심을 가질 쇼핑 주제와 하위 상품을 추천한다. 하이퍼클로바가 자동으로 생성하는 쇼핑 관심사와 키워드 리스트 중, 사용자의 검색 질의와 쇼핑 이력 간 연관성을 분석해 관심사 키워드를 제안하는 것이다.

예를 들어 '바질'을 검색할 때, 과거에 화분이나 다른 식물을 살펴본 이력이 있는 이용자에게는 '함께 찾는 #베란다꾸미기 상품' 블록을 생성해 공기정화식물이나 모종 상품을 보여주고, 식기나 샐러드 소스 등을 찾아본 이용자에게는 '함께 찾는 #브런치 상품' 관심사 키워드를 추천해 베이글이나 다른 샐러드 채소를 추천한다.

네이버의 AI 개인화 추천 기술이 고도화됨에 따라 이용자는 더욱 정교하고 확장된 상품 탐색 경험을 이어가고, 개성 넘치는 SME 상품들도 이용자와 매칭될 확률이 높아질 것으로 보인다.

커머스 AI 기술을 담당하는 네이버 이정태 책임리더는 “네이버의 AI 추천 기술은 2017년부터 쌓아왔던 에이아이템즈 상품 추천 기술 노하우와 초대규모 AI 모델 하이퍼클로바의 접목으로 보다 정교화되고 있으며, 검색과 쇼핑 서비스를 넘나드는 끊임 없는 기술 성장을 이어오고 있다”며 “팀네이버의 기술 시너지를 바탕으로 이용자 만족과 SME 성장을 연결해내고, 업계 내 차별화된 AI 기술 경쟁력을 갖춰가겠다”고 말했다.