첫 쇼핑 에이전트 내세운 네이버, 목표는 무엇?

네이버가 최근 쇼핑 에이전트 서비스의 첫 발을 뗐다. 회사는 지난달 25일 자사 쇼핑 앱 ‘네이버플러스 스토어’에서 첫 AI 에이전트 서비스 ‘쇼핑 AI 에이전트” 베타 서비스를 선보였다. 

그렇다면 네이버가 지향하는 커머스 사업의 AI 에이전트의 방향성은 무엇일까? 바이라인네트워크가 12일 서울 강남구 ST센터에서 개최한 ‘2026년 이커머스 비즈니스 인사이트’에서 정경화 네이버 책임리더는 “네이버 이용자의 쇼핑 여정이 매우 복잡하다는 게 페인포인트라고 보고 있다”며, “탐색 과정에서 소비자의 노동을 쇼핑 지면 내에서 얼마나 감소시킬 수 있을지가 (쇼핑 AI 에이전트의) 출발점”이라고 말했다.

추천 강화부터 자체 쇼핑 앱까지 

앞서 네이버는 지난 2017년부터 쇼핑 서비스 내 자체 상품 추천 기술을 도입해, 이용자의 쇼핑 여정을 간소화하는 데에 집중했다. 정 리더는 “자체 추천 기술인 ‘에이아이템즈(Aitems)’로 시작해, 현재에는 15억건 정도의 스마트스토어 전체 상품을 대상으로 상품 정보를 추천하고 있다”고 설명했다. 

자체 상품 추천 기술에 더해 네이버의 서비스를 통한 시너지는 쇼핑 이용자의 경험을 확장하는 데 어느 정도 효과를 거뒀다. 현재 네이버의 AI 추천 블록 클릭 전환율은 일반 검색 대비 50% 가량 높다. 해당 블록에서 나오는 거래액도 지난해 2분기부터 4분기까지 직전 분기 대비 50% 안팎으로 성장하고 있다. 

정 리더는 “네이버는 자체 커머스 사업의 강점이 데이터의 폭과 깊이에 있다”고 설명하며, “개인화 추천 범위도 처음에는 쇼핑 내 개인의 구매 행동 이력에 한정했다면, 지금은 네이버 생태계 내 검색과 플레이스 등 다양한 이력을 기반으로 개인화 추천에 활용하고 있다”고 설명했다. 향후에는 LLM 기술을 활용해 이용자가 만든 콘텐츠, 즉 블로그와 카페와 같은 UGC까지 개인화 추천에 결합, 최적의 개인화 추천을 이끈다는 계획이다. 

회사의 자체 조사에 따르면, 네이버 쇼핑 서비스에 대한 소비자의 기대치도 적잖다. 정 리더는 “자체적인 사용자 경험 진단의 결과를 보면, 미래 성장 기대치를 반영하는 지수에 대해 네이버플러스스토어는 향후 3년 뒤 가장 인기 있을 것 같은 쇼핑 서비스로 평균 대비 2.1%포인트로 우세, AI 역량이 뛰어난 쇼핑 서비스 1.3%포인트 우세. 향후 AI를 활용한 쇼핑 경험 개선이 기대되는 서비스에 대해서도 5.3%포인트 우세하다”고 말했다. 

네이버는 이용자의 기대 가치를 경쟁 우위로 전환하는 것을 과제라고 보고 있다.

특히 회사가 주목하고 있는 영역은 생성형 AI가 쇼핑 서비스에 어떻게 기여할 수 있는지다.  한 리서치 결과에 따르면, 리테일 서비스 이용자는 쇼핑 맥락 내에서 제품 조사(55%), 제품 추천(47%), 할인 정보 검색(43%) 니즈에 대해 생성형AI 활용도는 가장 높은 것으로 나타났다. 

또 네이버 내부적으로도 생성형 AI를 통해 쇼핑 이용자의 탐색과 조사가 이뤄진다고 판단하고 있다. 정 리더는 “네이버 쇼핑 이용자의 행태를 결합해 보면, (소비자는) 디지털, 가전, 패션과 같은 카테고리에서 AI 도움을 많이 받고 있는 것으로 나타났다”며 “쇼핑을 10번 하면 생성형 AI를 평균 2.7회를 활용하고, AI를 잘 모르는 이용자 같은 경우에도 1.8회 정도 활용하고 있다”고 말했다. 

생성형 AI 더한 네이버플러스스토어

네이버가 지난해 3월 자체 쇼핑 앱 ‘네이버 플러스스토어’를 출시한 이유 중 하나는 소비자의 쇼핑 여정을 간소화하기 위해서다.

예를 들어 이용자가 캠핑 용품을 사려고 하면, 이용자는 네이버 검색으로 진입한 후 검색 결과를 보고 다시 검색 결과 내 블로그 리뷰와 유튜브, 클립 등 콘텐츠를 탐색한다. 또 장바구니에 담은 후에도 최종 구매 전까지 상품이 최저가일지 고민해 재검색을 한다.

네이버는 자체 쇼핑 앱과 쇼핑 AI 에이전트를 통해 소비자의 분절된 쇼핑 경험을 네이버 쇼핑 내 완결된 흐름으로 풀어보려 하고 있다.

특히 지난해 여러 차례 실험한 결과, 쇼핑 서비스 내 LLM을 활용한 추천 서비스가 소비자의 만족도를 높이는 데 기여했다는 사실도 확인했다. 정 리더는 “지난해 3월 네이버플러스 스토어 앱에서 LLM 기반으로 쇼핑 어시스던트 베타를 가전, 레저 등 카테고리에 도입해 시작한 결과, 추천 상품 클릭율이 4% 증가. 구매전환율이 1.6배 증가했으며 경험자 74%가 만족한다고 답했다”고 말했다.

네이버의 쇼핑 AI 에이전트 베타 1.0 또한 소비자의 탐색 여정을 감소시키는 걸 목표로 한다. 정 리더는 “숨겨진 복합한 탐색과정이라는 노동을 지면 내에서 얼마나 감소시킬 수 있을지가 출발점”이라며 “쇼핑 AI 에이전트 서비스 범위는 검색과 검색 결과 이후 상품 상세 지면을 통해 에이전트와 직접 대화하며 정보를 얻고, 리뷰 요약을 확인할 수 있는 기능으로 첫 삽을 뗐다”고 말했다.

쇼핑 AI 에이전트를 통해 이용자는 검색창 내에서 1차적인 선택지를 검색한 후 AI에 직접 물어보기’ 등 서비스를 통해 개인적인 맥락과 용도, 상황, 고민 등을 추가 문의하면서 탐색 여정을 줄여가는 방안을 마련했다. 또 네이버는 네이버플러스 스토어 내 쇼핑 렌즈 등 사진을 통한 검색에서도 AI 추천 결과 등 가이드성 팁을 제공한다. 이에 더해 상품 상세 페이지 내 정보와 리뷰 또한 요약 기능 등을 제공한다.

네이버가 주목하는 동시에 경쟁력을 확보할 수 있다고 판단하는 쇼핑 AI 에이전트의 강점 중 하나는 신뢰다. 소비자가 AI 쇼핑을 이용할 때 불안 요소 중 하나는 신뢰도 부족인데, 네이버는 쇼핑 AI 에이전트 내에서 추천 이유에 대한 설명과 근거 등을 적합도 있는 결과로 제공해 신뢰도를 높인다는 목표다. 정 리더는 “네이버의 검색, 구매 데이터와 UGC 정보 등을 활용해 외부 LLM이 접근하기 어려운 네이버만의 데이터를 기반으로 추천에 대한 근거 데이터를 제시하는 게, 중장기적인 서비스 지속 경쟁력이라고 판단하고 있다”고 말했다. 

개인화 추천 등에서도 다양한 실험을 지속할 계획이다. 정 리더는 “부모님 결혼 기념일 선물 등 복합적인 사용자 상황 이해에 따른 적합한 상품 추천이나 구체적인 고민이나 상황을 대화 모드에서 개인 맥락에 따라 해결해 주는 방식도 고민을 하고 있다”며 “네이버플러스 스토어 홈에서 에이전트가 선제적으로 개인의 맥락을 먼저 파악해 제안하거나, 구매 완료 자동화 등 이용자의 상황이나 탐색 과정에서 효율적으로 기능을 제공하는 등 진입점을 점차 확대해나가고 이에 따라 내용을 고도화해 나갈 예정”이라고 말했다.

글. 바이라인네트워크
<성아인 기자> aing8@byline.network