‘AI가 불러온 검색과 쇼핑 시장의 변화’ 인크로스의 진단은?

써제스트(검색+추천) 기술이 변화 이끌어
AI 기술 투자와 함께 플랫폼 파워도 고려해야
생성형 AI로 이용자 거부감 없도록 쇼핑 광고도 진화

생성형 인공지능(AI)의 등장으로 검색 패러다임이 변했다. 검색 프로세스가 단순해진 것이 큰 특징이다. 대화체로 질문하면 별도 탐색과 선정 과정 없이 곧바로 추천 결과가 뜬다. 이러한 결과가 마음에 들지 않아도 여러 정보를 조합해 결과를 뜨게 할 수도 있다.

쇼핑 서비스도 발전하고 있다. 커머스 기업들은 자체적으로 쇼핑 솔루션을 개발하거나 AI 솔루션을 도입해 쇼핑 AI를 활용하고 있다.

11번가는 쇼핑할 때 노력할 필요 없이 AI가 필요한 상품을 먼저 제안하는 ‘무노력 쇼핑‘ 서비스를 제공한다. 11번가 커머스 테크 체인 전반에 AI를 적용해 상품정보 인식부터 고객 분석 기반 타겟 마케팅까지 가능하도록 고도화했다. SKT 문자 커머스 티딜은 AI 피드백 루프를 형성하여 고객 반응 분석부터 타겟 추출, 문자 발송 전반에 AI 기술을 접목해 소비자들의 구매를 돕는다.

AI쇼핑의 핵심, ‘써제스트(Seargest)’ 기술

SK스퀘어 관계사인 디지털 광고 전문 기업 인크로스에 따르면 ‘써제스트(Seargest)’ 기술이 쇼핑의 변화를 이끌고 있다. 써제스트는 Search와 Suggest의 합성어로, 개인의 데이터와 취향을 기반으로 상품이나 콘텐츠를 찾고 추천하는 AI 기술을 뜻한다. 쇼핑 AI의 대표적인 기술로 떠오르고 있는 써제스트 기술은 커머스 플랫폼 내 검색창에 검색어를 입력하면 오타 수정 및 번역을 통해 가장 적합한 검색 결과를 도출하는 것은 물론 검색 정황을 예상해 다양한 검색 결과를 제공해준다.

커머스에서 AI 기술만큼 중요한 ‘플랫폼 파워’

인크로스는 AI 기술 자체에 대한 투자도 중요하지만, 플랫폼의 볼륨과 AI 기능을 얼마나 잘 적용했는지가 쇼핑 AI의 성패를 가릴 것으로 봤다.

네이버가 기존 네이버 스마트스토어에 AI 클로바 MD 상품 추천 솔루션을 도입, 추천 기능을 강화하며 사용성을 높인 것이 대표적 사례다. 이외에도 최근 소비자들이 포털 검색 엔진 외에 커머스 플랫폼 내에서 검색하는 경향을 보이기 때문에 ‘리테일 미디어’도 주목할 필요가 있다는 게 인크로스의 진단이다.

정솔빈 인크로스 연구원은 오는 2월 1일 <바이라인네트워크>가 주최하는 ‘2024 이커머스 비즈니스 인사이트’(클릭) 세미나에서 ‘AI가 불러온 검색과 쇼핑 시장의 변화 그리고 광고의 미래’를 주제로 연단에 선다. AI 이커머스 업계가 주목할 만한 시장 진단과 광고 상품 변화, 초개인화 추천 전망 등을 짚어볼 예정이다.

광고 상품은 DA·VA 등 다양하게

“(정솔빈 연구원)생성형 AI가 검색에 기반한 서비스이기 때문에 광고 상품 역시 SA 형태를 띠게 될 것이라고 흔히 생각할 수 있지만, 그렇지만은 않다. 질문에 부합하는 검색 결과를 시각적인 정보로 제공하기 위해서 이미지가 담긴 디스플레이 광고(DA)나 동영상 광고(VA) 등 다양하게 광고 상품을 구성할 수 있다. 질문자가 홈파티를 위한 저녁 요리를 추천받고자 할 때, 생성형AI를 통한 검색 결과에 추천 요리 및 레시피와 함께 관련 식재료나 밀키트를 구매할 수 있는 광고를 띄울 수 있다. 앞으로 생성형AI가 탑재된 검색엔진 내의 광고는 이용자도 거부감 없이 반길 광고가 될 것으로 예상된다.”

대화형 커머스·오프라인 AI 커머스로 확장

“커머스에도 AI를 적용하면서 대화형 커머스의 성장 가능성이 부상하기 시작했다. 친구와 대화하듯 추천을 받고, 제품 상세 검색을 통해 구매까지 하는 초개인화된 대화형 쇼핑이 가능해질 것으로 보인다. 네이버의 클로바 포 애드 광고 상품은 자연스러운 대화를 통해 소비자에게 필요한 제품을 정교하게 추천해줄 수 있도록 한다. AI 커머스는 온라인에 적용되는 것을 넘어 오프라인 커머스에도 영향을 미칠 것으로 보인다. AI 솔루션 발전과 센싱 기능의 발전으로 온라인에서처럼 오프라인에서도 결품 감지와 수요 예측을 통한 인력 효율 최대화와 수익 최대화가 이루어질 것이다. 더불어 AI카메라 통해 유동인구 및 방문객 프로파일링이 가능해져 온라인과 같은 초개인화된 추천이 오프라인에서도 가능해질 것으로 예상된다.”

글. 바이라인네트워크
<이대호 기자>ldhdd@byline.network