우리는 네이버에서 검색을 하고 뉴스도 보고 때로는 필요할 것이 있으면 쇼핑을 하기도 한다. 우리가 많은 것들을 네이버 상에서 하는 까닭에 네이버는 항상 한국인들이 오래 사용하는 어플케이션 순위 상위권을 차지하곤 한다.
네이버 역시도 이렇게 많은 이용자들이 네이버를 사용하고 만들어낸 콘텐츠가 자신들이 타 기업들과 차별화되는 지점이라고 강조한다. 전 사업 영역에 도입 중인 AI 역시 핵심은 사용자 경험과 데이터다. 이를 기반으로 더 정교하고 개인화된 AI 기능이 작동할 수 있기 때문이다.
최근 네이버가 1분기 출시를 알린 ‘네이버플러스 스토어’ 역시도 AI 기술을 활용해 이용자마다 저마다 다른 ‘초개인화된 경험’을 제공하는 것이 핵심이다.
네이버가 개발한 거대언어모델(LLM) '하이퍼클로바X'가 탐색부터 결제, 재구매까지 사용자 모든 쇼핑 과정에서 초개인화하고 멤버십 혜택, 프로모션 등도 모두 개인화해 추천할 계획이다.
네이버에서 강조하는 것은 단순 쇼핑을 넘어서 관련 콘텐츠 추천까지 제안이 가능하다는 점이었다.
예컨대, 이용자가 딸기를 검색하면 AI가 좋은 딸기를 고르는 법 등 관련 네이버 블로그나 카페의 콘텐츠를 추천해준다는 식이다.
네이버에 따르면 지금까지 네이버 블로그, 카페의 누적 콘텐츠 수는 각각 30억, 50억개다. 문제는 원천이 되어야 할 이 데이터 표본에 다름 아닌 AI가 만들어낸 저품질의 콘텐츠가 끼어들기 시작했다는 점이다.
최근 네이버 블로그와 카페 이용자들이 지적하는 부분은 자동수익화를 목적으로 AI로 작성한 글들이 검색 상단에 떠 불편하다는 지적이 상당수다. 이런 글들은 특정 검색어를 검색하면 동일한 내용의 글을 다른 블로그들이 중복되게 게시하는 것을 살펴볼 수 있다. AI로 작성한 게시글들이다.
물론, AI를 통해 생산성 있는 콘텐츠를 작성할 수도 있지만 대부분의 게시글이 수익을 목적으로 정보값 없는 내용만 나열해놓은 게시글들이 상당수다. 정보를 얻기 위해 네이버 블로그와 카페를 검색하다 무의미한 게시글에 지쳐 피로감을 표하는 이용자들이 늘어나고 있다.
네이버 측은 서비스 고도화를 통해 이같은 무의미한 콘텐츠 대신 사용자에게 실질적 도움이 될 수 있는 콘텐츠를 선별할 수 있을 것이라는 설명이다.
향후 네이버는 자체 LLM을 활용해 이 상품이 왜 추천됐는지 ‘쇼핑의 맥락’까지 소개한다는 계획이다. 사용자의 쇼핑 이력뿐만 아니라 쇼핑 이외의 다른 네이버 서비스를 이용한 이력 중에 구매 잠재성과 이어질 수 있는 이력들 수집해 가공해 이용자마다 다른 쇼핑경험을 제공한다는 설명이다.
[녹색경제신문 = 조아라 기자]
조아라 기자 lycaon@greened.kr
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