
이용자 쇼핑 이력과 검색질의에 따라 추천사유를 제공해주는 '맞춤형 블록'(좌측 및 중간), 이용자가 관심 가질 만한 쇼핑테마 및 상품을 추천하는 '추천형 블록' 결과 모습 (우측) / 사진제공=네이버
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네이버는 초개인화된 AI 상품 추천 경험을 제공하기 위해 개인화 추천 모델과 엔진 구조를 강화했다. 15억 개 네이버쇼핑 상품 DB(데이터베이스)가 정확하게 추천될 수 있도록 대용량 데이터 추천 시스템도 구축했다.
네이버는 검색에서 상품 관련 키워드를 입력하면 이용자 쇼핑 이력을 분석해 상품 추천 이유를 함께 보여주는 ‘맞춤형 블록’과 질의어에 따라 이용자 쇼핑 관심사까지 추천하는 ‘추천형 블록’을 도입했다.
AI 개인화 추천 기술 고도화로 SME(중소상공인) 상품이 이용자와 매칭될 확률이 높아질 것으로 예상된다. 현재 에이아이템즈 기술은 비인기 SME 상품의 추천 비중이 35%, 신생 스토어 상품 노출의 비중은 52%로 다양한 SME 상품들이 추천되고 있다.
커머스 AI 기술을 담당하는 이정태 네이버 책임리더는 "팀네이버의 기술 시너지를 바탕으로 이용자 만족과 SME 성장을 연결해내고 업계 내 차별화된 AI 기술 경쟁력을 갖춰가겠다"고 말했다.
이주은 기자 nbjesus@fntimes.com