네이버, AI 쇼핑 에이전트로 전자상거래 혁신 가속화

네이버가 1일 쇼핑 앱 안에 인공지능 쇼핑 에이전트를 정식으로 내놓으면서, 대화형 검색을 실제 구매와 결제로 이어주는 전자상거래 서비스 확대에 본격적으로 나섰다.

이번 서비스는 약 4개월간의 베타 운영을 거쳐 정식 출시됐다. 핵심은 단순히 상품 목록을 보여주는 수준을 넘어, 이용자가 어떤 조건으로 무엇을 찾는지 대화 속 맥락을 파악하고 다음 선택까지 제안하는 데 있다. 네이버는 앞서 대화형 검색 서비스인 에이아이탭을 선보였는데, 이번에는 쇼핑에 특화한 기능을 별도로 강화해 검색과 비교, 구매의 연결성을 높이겠다는 구상이다. 이른바 에이전틱 경험은 이용자가 직접 일일이 검색어를 바꾸며 찾는 방식에서 벗어나, 인공지능이 탐색 과정을 함께 수행하는 형태를 뜻한다.

이용 행태를 보면 소비자들이 이런 방식에 빠르게 익숙해지고 있는 흐름도 확인된다. 네이버에 따르면 실제 인공지능 쇼핑 에이전트 이용자 가운데 70% 이상은 15자 이상의 구체적인 긴 검색어를 입력하고 있다. 가격, 성능, 용도처럼 여러 조건을 한꺼번에 반영한 요청도 늘고 있다. 이는 이용자가 막연히 상품명을 찾는 데서 그치지 않고, 대화를 이어가며 자신의 필요를 더 정교하게 설명하고 그에 맞는 후보를 추려가는 방식으로 쇼핑 습관을 바꾸고 있다는 뜻으로 해석된다.

서비스 성과도 숫자로 나타나고 있다. 지난 6월 한 달간 인공지능 쇼핑 에이전트의 일간 사용자 수는 베타 출시 직후인 3월보다 50% 이상 증가했다. 하루 평균 다시 찾는 이용자는 약 2배로 늘었고, 이 서비스를 통한 거래액은 2.7배 이상 확대됐다. 추천 정확도가 높아질수록 대화형 탐색이 실제 구매 전환으로 이어질 가능성이 커지는데, 네이버는 이런 점이 최근 지표 개선으로 이어졌다고 보고 있다. 전자상거래 시장에서 인공지능 도구의 경쟁력은 결국 체류시간보다 구매 연결성에서 판가름난다는 점에서 의미가 있다.

정식 버전에서는 답변 성능과 사용 편의성도 함께 보강됐다. 예를 들어 이용자가 선물 추천을 요청하면 제품을 무작정 나열하는 대신, 누구에게 어떤 상황에서 줄 것인지 같은 기준을 먼저 제시한 뒤 그에 맞는 상품을 추천하는 방식이다. 대화 도중 이미 입력한 내용을 고칠 수 있는 질문 수정 기능도 추가됐고, 답변에 대해 긍정 또는 부정 평가와 의견을 남기는 피드백 기능도 도입됐다. 추천 근거로 활용한 이용자 생성 콘텐츠, 즉 구매 후기나 사용자 작성 정보 등을 한 번에 확인할 수 있는 출처 모아보기 기능도 탑재됐다. 이는 인공지능 추천의 편리함에 더해 정보의 신뢰성과 검증 가능성을 보완하려는 조치로 볼 수 있다.

네이버는 올해 하반기에 개인화한 멤버십 혜택 추천, 장바구니와 배송 정보 연계 기능까지 강화해 검색부터 결제까지 이어지는 쇼핑 과정을 더 촘촘하게 연결할 계획이다. 플랫폼 업계 전반에서도 생성형 인공지능을 검색 보조 수준이 아니라 실제 소비 행동을 이끄는 도구로 발전시키려는 경쟁이 빨라지고 있다. 이 같은 흐름은 앞으로 전자상거래 시장에서 인공지능이 상품 탐색의 편의성을 높이는 단계를 넘어, 구매 의사결정과 거래 전환을 좌우하는 핵심 기능으로 자리 잡는 방향으로 이어질 가능성이 있다.