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이정태 네이버(NAVER(035420)) 쇼핑서치&AI 리더는 16일 서울 영등포구 전경련회관에서 열린 이데일리 K커머스 서밋 2026에서 네이버 쇼핑 검색과 AI 기술을 기반으로 에이전틱 커머스 시대의 전략을 공유하며 이같이 밝혔다.
에이전틱 커머스는 구매 전 단계인 상품 탐색, 비교, 의사결정 과정을 사용자가 직접 수행하는 대신 AI에게 맡겨 최적의 선택을 도출하는 방식이다. 이 리더는 “쉽게 말해 AI가 대신 쇼핑을 해준다는 콘셉트”라며 “사용자가 직접 상품을 검색하고, 후기를 읽고, 가격을 비교하고, 로그인해 결제하는 번거로운 과정을 AI에 위임해 최적의 선택을 도출하는 것”이라고 설명했다.
실제 네이버가 국내 최초로 선보인 AI 쇼핑 에이전트에 “층간 소음 줄일 만한 매트 추천해 줘”라고 한마디만 하면, AI가 수만 개의 후기를 읽고 최저가를 찾아 구매 단계까지 바로 연결해준다.
이 리더는 네이버만의 완결형 쇼핑 에이전트 전략을 공개했다. 기존 챗GPT나 제미나이가 상품 추천 후 외부 사이트로 이동해야 하는 ‘중개형’이라면, 네이버는 플랫폼 안에서 탐색→추천→구매가 자연스럽게 연결되는 ‘완결형 모델’이다.
이를 구현하는데 있어 핵심은 국내 시장에 특화된 독보적인 데이터에 있다. 이 리더는 “네이버는 포털이기 때문에 쇼핑 데이터뿐만 아니라 블로그, 카페 등 UGC(사용자 생성 콘텐츠) 실사용 후기까지 모두 활용한다”며 “이를 통해 한국 시장에 특화된 정교한 추천이 가능하다”고 강조했다.
여기에 강력한 혜택 결합도 매력도를 높인다. 네이버플러스 멤버십, N배송(빠른배송) 데이터와 결합해 사용자에게 가장 유리한 혜택과 배송 일정을 선제적으로 제안한다.
이어 AI 쇼핑 에이전트는 ‘계층형 멀티 에이전트 구조’로 기술적 강점도 소개했다. 멀티 에이전트 시스템으로 복잡한 사용자 니즈를 처리하기 위해 ‘쇼핑 탐색 가이드’, ‘상품 요약·문의’, ‘상품 검색·추천’ 등 역할별 서브 에이전트가 협업하는 구조를 갖췄다.
또 초개인화 알고리즘도 특징이다. 사용자의 과거 구매 이력과 실시간 검색 의도를 분석해 “과거에 구매한 브랜드와 유사한 제형의 제품을 살펴보시겠어요?”와 같은 능동적인 대화를 시도하는 식이다.
특히 이 리더는 에이전틱 커머스 시대에서 지난 2월 말 베타 서비스로 출시한 네이버의 AI 쇼핑 에이전트가 유의미한 지표 성장을 보이고 있다고 전했다.
그는 “사용자수는 20% 늘었고, 사용자 대화수는 약 40% 증가하는 지표를 보였다”며 “구매로 이어지기 위해선 클릭율이 중요한데 추천된 상품을 클릭하는 건수도 140% 늘고 상품클릭전환율(CTR)도 네이버플러스 스토어보다 쇼핑 에이전트가 월등히 높았다”고 설명했다.
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이러한 성과는 AI 에이전트가 사용자가 원하는 조건과 의도에 맞춰 잘 좁혀줘 제공하고 대화 기반 탐색이 용이해지기 때문으로 분석했다.
앞으로 에이전틱 시대에선 커머스 상품 정보의 구조화가 핵심 경쟁력이 될 것이라고 강조했다. 각 상품의 상세 정보를 AI가 잘 읽을 수 있도록 구조화된 형태·맥락 정리가 중요하다는 것이다. △상품 데이터 품질 관리 △상세 페이지 콘텐츠 강화 △리뷰·UGC 관리 △검색 노출 최적화 등을 강조했다.
이 리더는 “우리가 흔히 보는 쇼핑몰의 상품 상세페이지는 사실 AI가 바로 읽기에 굉장히 불친절한 데이터”라며 “대부분이 통 이미지이거나 판매자가 자유롭게 쓴 비정형 텍스트로 되어 있다”고 지적했다. 이를 AI 쇼핑 에이전트가 잘 이해하도록 비정형 데이터를 AI가 해석 가능한 ‘구조화된 속성 데이터’로 변환하는 것이 필요하다고 주문했다.
예를 들어 상품 등록 시 상품명과 속성 스펙 등 기본 정보를 정확하게 입력하고, 이미지에만 있는 핵심 정보는 텍스트로도 표기하는 식이다. 이 리더는 “제품 상세페이지 콘텐츠도 강화해야 한다”며 “사용상황과 사용자 유형 등 맥락 콘텐츠를 추가하거나 FAQ 형태의 브랜드 공식 답변 콘텐츠를 추가하는 것도 방법이 될 수 있다”고 덧붙였다.
AI 시대에 기존 검색 서비스가 사라질 것이라는 일각의 우려에 대해 이 리더는 “역할이 바뀔 뿐 사라지지 않을 것”이라고 밝혔다. 그러면서 그는 “지금까지는 소비자가 검색 시스템에 맞춰 키워드를 직접 선별하고 다듬어왔다면, 이제 검색은 에이전트 뒤에 숨어 작동하는 ‘인프라’가 될 것”이라며 “오히려 에이전트 구동을 위한 절대적인 검색 호출량은 더 늘어날 수 있다”고 내다봤다.
다만 모든 쇼핑이 대화로만 이루어지지는 않을 것으로 분석했다. 생필품처럼 평소 쓰던 제품을 다시 사는 ‘재구매’의 경우 여전히 전통적인 검색 방식이 효율적이기 때문이다. 이 리더는 “선택지가 많아 비교가 어렵거나 생소한 카테고리를 알아볼 때 AI 에이전트가 강력한 힘을 발휘한다”며 “당분간은 전통적 검색과 AI 에이전트가 상호 보완하며 공존하는 구조가 될 것”이라고 설명했다.
네이버는 AI 쇼핑 에이전트 이용 확산에 힘쓸 계획이다. 이 리더는 “사용자들이 에이전틱 커머스를 자연스러운 쇼핑 패턴으로 수용하도록 하는 것이 핵심”이라며 “더 나아가 장기적으로는 추천, 리서치, 결정, 구매의 전 여정을 함께하는 ‘풀 스택 AI 쇼핑 에이전트’를 통해 국내 플랫폼이 주도하는 ‘AI 커머스 주권’을 지켜나가겠다”고 말했다.
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