네이버가 인공지능(AI) 쇼핑 에이전트를 앞세워 '제로클릭' 시대 커머스를 이끌고 있다. 상품 검색부터 비교·추천, 구매까지 하나의 쇼핑 생태계 안에서 연결하면서 이용자의 탐색 부담을 줄이고 판매자에게는 AI 추천에 최적화된 상품 정보를 제공한다. 네이버 쇼핑 생태계와 AI 에이전트를 결합한 완결형 모델은 네이버의 강점이다.
네이버는 지난 2월 쇼핑 애플리케이션(앱) '네이버플러스 스토어'에서 'AI 쇼핑 에이전트' 베타 1.0 서비스를 시작했다. AI 쇼핑 에이전트는 상품 스펙과 리뷰를 자동으로 분석·비교하고 이용자의 상품 탐색을 지원하는 기능이다.
네이버는 AI 쇼핑 에이전트를 지속적으로 업데이트하면서 고도화하고 있다. 지난 4월 네이버플러스 스토어 앱 첫 화면에 AI 쇼핑 에이전트를 배치했고, 5월에는 선물 추천에 특화한 '선물 에이전트'를 탑재했다. 6월에는 정식 서비스로 전환하면서 추천 품질을 개선했다. 7월에는 추천 상품이 보유한 멤버십 헤택을 함께 안내하고 상품 사양을 비교하는 기능을 추가했다. 향후 AI 쇼핑 에이전트에서 배송 정보와 사용자생성콘텐츠(UGC) 기반 추천을 강화할 계획이다.
AI 쇼핑 에이전트를 활용하면 AI의 추천을 받은 뒤 구매까지 이어지는 과정이 한층 매끄러워진다.
기존 쇼핑에서는 상품 간 비교·탐색부터 리뷰 확인, 사용법 점검, 배송 속도, 개인화 혜택 등을 각각 확인해야 했다. AI 쇼핑 에이전트를 활용하면 AI의 추천을 받은 뒤 구매까지 이어질 수 있다. 특히 네이버 블로그·카페 등의 정보를 바탕으로 한 상품 리뷰와 실제 사용 후기 등 데이터는 보다 풍부한 맥락을 제공하고 정교한 추천 결과를 만드는 데 활용된다.
아울러 판매자 입장에서는 제로클릭 시대 AI 커머스 환경에 대응할 수 있는 기반을 제공한다. AI 쇼핑 에이전트의 정교한 추천을 통해 차별화된 상품도 이용자와 연결될 수 있다. 자세하게 입력된 상품 속성 정보와 정확하고 빠른 배송 경험, 고객서비스(CS) 만족도 등은 AI 커머스 생태계에서 중요한 추천 데이터다.
자체 쇼핑 생태계와 AI 에이전트를 결합해 완결된 AI 모델을 구축하려는 것도 네이버만의 강점이다. 한 생태계 안에서 이탈없이 검색, 탐색, 비교, 추천 등을 도와 앱 이탈 없이 완결된 경험을 확보할 수 있기 때문이다. 네이버는 자체 원천 쇼핑 데이터를 기반으로 쇼핑에 최적화된 AI 쇼핑 에이전트 경험이 가능하다.
변상근 기자 sgbyun@etnews.com
