이용자의 마음을 들여다보고 필요한 상품을 딱맞게 추천하는 것은 모든 이커머스 서비스 운영자들의 로망이다. 이용자는 필요한 상품을 찾아 헤맬 필요가 없고, 판매자는 마케팅 비용을 최소화하면서 매출을 올릴 수 있다. 아마존의 성공비결 중 하나로 개인화 추천 시스템이 꼽히기도 한다.

국내 최대 이커머스 기업인 네이버 역시 개인화 추천을 중요시 여긴다. 네이버 쇼핑에서 판매는 대부분 검색을 통해 이뤄지지만 검색을 통한 거래에만 의존하는 것은 한계가 있다. 이 때문에 네이버는 AI 기술을 활용한 추천시스템 개발에 열을 올리고 있다.

지난 24일 열린 네이버의 연례 개발자 컨퍼런스 데뷰(Deview) 2021에서는 네이버의 쇼핑 추천 시스템 AiTEMS가 어떻게 발전해왔는지 소개하는 세션이 열렸다.

이에 따르면 네이버는 네이버 메인, 쇼핑 검색, 쇼핑 서비스, 주문완료 등의 화면에서 AiTEMS로 추천상품을 보여준다. 전체 상품 클릭 수의 10%가 AiTEMS 추천을 통해 이뤄지며, 거래액의 5%가 AiTEMS로 진행된다.

친철한 추천…이유를 설명하라

네이버가 AiTEMS를 처음 선보인 것은 2017년 9월이었다. 당시는 딥러닝 기술이 화두가 되던 시절이었다. 네이버는 당시 딥러닝을 활용해 사용자와 상품 간 소비지수를 예측할 수 있는 모델을 개발했다. 그러나 최초의 AiTEMS는 지표가 좋지 않았다. 딥러닝 기술적 측면에는 문제가 없다는 것이 네이버 개발진의 판단이었지만, 이용자들은 추천된 상품에 반응하지 않았다. 이용자들은 왜 이런 상품이 추천되는지 모르겠다는 피드백을 보내왔다.

이 과정에서 AiTEMS 개발진은 이용자에게 추천 이유를 설명해야 한다는 사실을 배웠다. 추천된 상품만 달랑 보여주는 것이 아니라, AI가 왜 이런 상품을 추천 리스트에 넣겠다고 판단했는지 근거를 제시해야 이용자의 신뢰를 얻을 수 있다는 것이다.

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