
이일구 네이버 콘텐츠 서비스 부문장. /사진=네이버
최수연기사 모아보기)가 다시 ‘커뮤니티’ 카드를 꺼내 들었다. 회사는 다음 달 말 오픈형 커뮤니티 플랫폼 ‘라운지(Lounge)’를 선보일 예정이다. 겉으로는 커뮤니티 부활처럼 보이지만, 내부적으로는 인공지능(AI) 데이터 정교화와 네이버의 차세대 AI 비서 ‘에이전트N’ 고도화를 본격 가동하기 위한 발판으로 읽힌다.31일 IT업계에 따르면 네이버는 오는 1월 28일 오픈형 커뮤니티 플랫폼 라운지를 선보인다. 10여 년 만에 이용자 간 실시간 대화와 주제 기반 소통의 장을 복원하는 것이다.
2000년대 중후반 네이버는 유머 게시판 ‘붐(BOOM)’을 통해 한국 인터넷 초창기 유머·소통 문화를 주도했으나, 모바일 전환 흐름 속에 2014년 막을 내렸다.
그로부터 10년이 흐른 지금, 네이버는 오픈 채팅 기능까지 결합한 대규모 개방형 커뮤니티 플랫폼으로 돌아온다. 이를 통해 ‘즉시 반응 데이터층’을 새롭게 구축하려는 실험을 시작하는 것으로 해석된다.
라운지는 엔터테인먼트·스포츠·유머·자동차 등 주제별 게시판이 운영되며, 각 주제에는 실시간 오픈톡 채팅이 자동 연동된다. 향후 패션·뷰티·게임·IT 등의 분야로 확장될 예정이다.
라운지는 별도 회원가입 없이 게시물·댓글·채팅(오픈톡)을 자유롭게 오가며 실시간 반응할 수 있는 구조를 갖췄다. 예컨대 관심 있는 주제를 검색하다 라운지에서 관련 이슈에 의견을 남기고 다른 이용자들과 이야기를 나누는 방식이다.
이일구 네이버 콘텐츠 서비스 부문장은 “라운지는 이슈, 트렌드, 관심사에 대해 다른 이용자들과 더 쉽고, 가볍게 소통하고자 하는 이용자들의 니즈를 반영해 새롭게 선보이는 오픈 커뮤니티”라며 “이용자들의 다채로운 이야기와 주제별 트렌드가 모이는 공간으로서, 검색, 홈피드, 오픈톡 등 네이버의 다른 서비스들과 시너지를 강화해 나가겠다”고 말했다.
업계는 라운지를 단순한 게시판 서비스가 아닌, 네이버 데이터 구조를 재설계하는 기술적 기점으로 보고 있다.
블로그와 지식인(iN)이 기록형 데이터를 쌓는 공간이라면, 라운지는 이용자의 대화의 방향·실시간 반응·감정의 진폭·토론 흐름·이동 속도 등 실시간 반응 신호를 감지한다. 이로써 네이버는 이용자의 장기 취향(기록)과 순간 반응(대화)을 모두 확보할 수 있게 된다.
네이버는 이러한 반응 데이터를 통합검색, 홈·주제피드, 지식iN 등 내부 서비스와 연동해 이용자 활동 전반을 하나의 데이터 흐름으로 분석할 계획이다. 예컨대 실시간 채팅에서 특정 주제의 논의가 갑자기 늘면 ‘지금 사용자들이 무엇에 몰입하는가’라는 신호가 즉시 포착된다. 이 신호는 검색·홈피드·쇼핑 추천은 물론 광고 노출 타이밍에도 영향을 준다.
이 같은 구조는 네이버가 내년 상반기 공개를 목표로 준비 중인 AI 비서 에이전트N의 고도화 전략과도 긴밀히 연결된다. 네이버는 올해 ‘팀네이버 컨퍼런스 단25’에서 검색·쇼핑·광고·비즈니스 솔루션을 통합한 AI 에이전트 체계를 공개했다.
에이전트N은 단순히 사용자 질문에 답하는 것을 넘어, 이용자 상황과 의도를 예측하고 다음 행동을 제안·실행하는 고도화된 에이전트로 발전 중이다. 이를 위해 에이전트N은 뉴스·검색·쇼핑 등 정적인 데이터를 넘어 사람들의 현재 감정과 관심 흐름을 읽어야 한다.
라운지에서 생성되는 짧지만 맥락을 가진 대화형 데이터가 사용자 의도 분석과 추천 알고리즘 정교화의 결정적 자원으로 투입될 전망이다.
아울러 라운지는 커머스와 광고 추천의 정확도를 높이는 실험장으로도 활용될 것으로 보인다. 키워드 검색보다 빠르게 변화하는 커뮤니티 대화 데이터를 기반으로, 지금 이 시점에서 이용자가 필요로 하는 상품·정보를 예측해 추천하는 식이다.
예컨대 ‘겨울 캠핑’ 라운지에서 대화가 급증하면 해당 관련 상품과 콘텐츠가 즉시 홈피드와 쇼핑 추천 영역에 노출될 수 있다. AI가 반응 신호를 실시간으로 분석해 광고·판매 효율을 동시에 끌어올리는 구조다.
IT업계 관계자는 “기록은 과거를 이해시키지만, 대화는 미래를 예측하게 만든다”며 “라운지는 네이버 AI 생태계의 반응 기관이 될 것”이라고 말했다.
정채윤 한국금융신문 기자 chaeyun@fntimes.com






















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