“진에어 규정에 맞는 가방은 뭐야?”...네이버 AI 쇼핑 에이전트, 추천 정교함 한층 높였다

복잡한 조건·추가 질문에도 맥락 유지 서비스 안정성 입증
100억건 DB·이용자 콘텐츠 결합 ‘실행형 에이전트’ 안착
베타 기간 거래액 2.7배↑…“현장 맞춤 AI 쇼핑 언어 발굴”

▲사진=네이버 AI 쇼핑 에이전트 캡처

네이버의 AI 쇼핑 에이전트가 서비스 안정성을 강화하고 추천 결과의 정교함을 한층 끌어올리며 실질적인 쇼핑 의사결정 도구로 자리매김하고 있다. 이용자가 쇼핑 과정 속에서 마주하는 복잡한 조건과 맥락까지 정확히 이해하고 답하는 ‘실행형 에이전트’로 진화하는 동시에 서비스 안정성까지 고도화한다는 평가다.

13일 IT 업계에 따르면 최근 AI 쇼핑 에이전트는 여러 조건이 얽힌 실용적 질문에도 안정적인 답변을 내놓는다. 네이버플러스 스토어 애플리케이션(앱)에 탑재된 AI 쇼핑 에이전트에 “기내용 가방을 하나 살 건데, 진에어나 티웨이항공 탈 거야. 수하물 규정에 안 걸리는 가방으로 찾아줘. 가벼운 걸로”라고 질문하자 네이버의 AI 쇼핑 에이전트는 “진에어와 티웨이항공이 공통으로 적용하는 가로 40cm×세로 20cm×높이 55cm 이하, 무게 10kg 미만 기준을 만족하는지 확인하는 것이 가장 중요하다”며 이용자의 맥락에서 가장 중요한 고려 조건인 항공사별 규정을 정확히 비교해 제시했다. 사용자가 자연어로 입력한 복잡한 검색 의도를 정확히 이해하고, 이를 상품군과 필터를 고려해 최적화된 조건으로 자동 변환한 결과로 풀이된다.

여기서 이용자가 “같은 조건인데 백팩은 없을까?”라며 추가 질문을 던져도 AI는 앞서 제시한 수하물 규정 조건을 그대로 유지한 채 백팩 형태의 상품으로 탐색 범위를 좁혀 답변했다. 이처럼 여러 조건이 복잡하게 얽힌 질문에도 흔들림 없이 답을 내놓을 수 있는 배경에는 방대한 스마트스토어 스펙 데이터를 막힘없이 읽어내고 정교하게 조합하는 AI 에이전트의 서비스 안정성이 높아진 점이 꼽힌다.

네이버 관계자는 “실제 AI 쇼핑 에이전트를 이용하는 사용자 가운데 70% 이상이 15자 이상의 구체적인 롱테일 질의를 입력하고 있다”면서 “단편적인 상품 정보가 아닌 복합적인 질문에 대응하기 위해 서비스 안정성을 높이는 데에 집중하고 있다”고 말했다.

정교해진 답변 능력은 꼬리에 꼬리를 무는 ‘멀티턴’ 후속 질문에서도 확인된다. “어린아이도 쓸 수 있는 모기기피제 찾아줘”라는 질문에 이어 “성분별 차이를 비교해줘”, “스프레이가 더 쓰기 편한가?”와 같은 세부 질문을 연달아 던져도 AI 쇼핑 에이전트는 앞선 대화의 맥락을 놓치지 않고 유지하며 성분별 특징과 제형별 장단점을 순차적으로 짚어줬다. 이는 이용자가 대화를 이어갈수록 조건이 좁혀지고 답변의 깊이도 깊어지는 방식으로, 단순 키워드 검색보다 훨씬 세밀한 상품 탐색을 안정적으로 이어갈 수 있다. 네이버는 이러한 정교함에 대해 “네이버가 보유한 100억건 이상의 상품 데이터베이스와 블로그·카페 등 이용자생성콘텐츠(UGC) 데이터를 기반으로 한다”고 설명했다.

약 4개월 간의 베타 운영을 마치고 정식 서비스로 전환된 네이버 AI 쇼핑 에이전트는 사용자의 막연한 질문 의도와 쇼핑 맥락까지 폭넓게 이해할 수 있도록 답변 성능을 크게 고도화한 것이 특징이다. 여기에 사용자별로 최적화된 프로모션 및 멤버십 혜택을 챙겨주고 추천에 참고한 블로그와 카페 콘텐츠를 직접 확인할 수 있는 ‘출처 모아보기’ 기능까지 더해 에이전트 답변의 정교함과 서비스 신뢰도를 대폭 끌어올렸다.

이러한 고도화에 힘입어 네이버 AI 쇼핑 에이전트의 일평균 재방문 사용자는 베타 출시 대비 약 3배 확대됐으며 거래액도 2.7배 이상 성장했다. 네이버 관계자는 “앞으로도 이용자들이 실제 쇼핑 현장에서 마주하는 복잡한 고민들을 정교한 쇼핑 언어로 해석해 상품을 발굴해 주는 AI 에이전트로 지속 진화시켜 나갈 것”이라고 말했다.