네이버가 자사의 인공지능(AI) 검색 서비스에 이미지 기반 기술을 접목하면서, 차세대 검색 시장에서의 영향력을 확대하고 있다. 특히 로컬 정보와 생활 밀착형 콘텐츠에 최적화된 ‘렌즈×AI 브리핑’ 서비스를 통해 이미지 입력만으로도 다양한 정보를 손쉽게 찾아주는 기능이 주목받고 있다.

이번 서비스는 사용자가 문자로 검색어를 입력하기 어려운 상황, 예를 들어 음식 사진이나 특정 장소의 이미지를 활용해 관련 정보에 손쉽게 접근할 수 있도록 돕는다. 예컨대 스마트폰 카메라로 촬영한 식당 외관이나 메뉴 사진을 기반으로, 해당 식당의 위치, 메뉴 정보, 이용 후기 등을 자동으로 찾아주는 방식이다. 네이버는 지난 7월 말부터 이 기능을 본격적으로 도입한 뒤, 점차 서비스 범위를 확대해왔다.

네이버는 이러한 이미지 검색의 정확도와 범용성을 높이기 위해 자사 플랫폼 전반에서 쌓아온 방대한 지역정보와 사용자 생성 콘텐츠(UGC)를 적극 활용 중이다. 블로그, 카페, 리뷰 기반 데이터는 물론, 네이버 플레이스와 같은 지역 서비스에서 축적된 정보가 검색 결과에 반영되며, 특히 로컬 주제와 관련된 이미지 검색에서 높은 성능을 보이고 있다. 회사 측은 네이버의 전체 이미지 데이터 중 약 20%가 지역 기반 정보에 할당돼 있다는 점을 강점으로 꼽았다.

기술적으로는 이미지로부터 정보를 추출하기 위한 다양한 비전(Vision) AI 모델이 도입됐다. 사용자가 입력한 이미지를 분석해 텍스트 쿼리(질문 문장)로 바꾸고, 이를 검색 데이터베이스와 연결해 최적의 결과를 제공하는 방식이다. 이 과정에서 네이버의 색인 기술력이 핵심 역할을 해, 단순한 외형뿐 아니라 이미지 속 숨은 정보까지 정확히 포착할 수 있도록 지원하고 있다.

현재 이 AI 기반 이미지 검색 서비스는 음식, 꽃·식물, 와인 등의 주제에서 출발해, 최근에는 로컬과 일반 정보로까지 확장된 상태다. 전체 쿼리(검색요청) 중 약 75%가 이러한 이미지 검색 서비스의 적용 대상이 된 만큼, 사용자의 실제 활용도도 빠르게 증가하는 추세다. 네이버는 앞으로 패션 등 이미지와 시각적 정보의 중요성이 큰 영역으로도 서비스를 확대할 계획이다.

이 같은 흐름은 AI 기술의 발전과 맞물려 검색 방식 전반이 텍스트 중심에서 이미지·영상 중심으로 이동하는 전환기를 맞고 있음을 시사한다. 특히 사용자 경험(UX)을 중시하는 인터넷 플랫폼 경쟁 구도 속에서, 이미지 기반 검색의 정교화는 향후 소비자 행동 분석, 커머스 추천 시스템 등 다양한 영역으로 확대 응용될 가능성이 높다.