"빅데이터 분석으로 소상공인 돈벌게"…네이버쇼핑AI

[이데일리 김국배 기자] “(쇼핑 추천 서비스인) 에이아이템즈(AiTEMS)를 통해 최근 일주일간 클릭이 별로 없었던 상품을 노출해주는 비중이 35% 정도 돼요.”

최근 네이버(035420) 신사옥 ‘1784’에서 만난 양민철 네이버 에이아이템즈(AiTEMS) 개발 리더는 “에이아이템즈는 대중적이어서 인기 있는 상품보다 중소상공인(SME)의 상품을 더 많이 노출해주고 소비하게끔 하는 장치”라며 이같이 말했다. 2017년 처음 나온 에이아이템즈는 네이버쇼핑에 적용된 개인화 추천 기술이다.

양민철 네이버 에이아이템즈(AiTEMS) 개발 리더

일종의 ‘수퍼스타 판매자’에 대한 쏠림 현상을 줄여주는 기술인 셈이다. ‘잘 팔리는’ 상품만 보여주는 게 아니라 사용자의 취향과 과거 이력을 기반으로 노출 기회가 만들어지기 때문이다. 인기가 많지 않은 스토어나 신생 판매자라도 네이버에서 추천될 수 있는 것이다. 판매자 입장에서는 무조건 인기 스마트스토어가 돼야 한다는 부담도 덜게 된다.

어떻게 중소상공인(SME) 상품을 더 많이 노출하게 되는 걸까. 답은 ‘메타 정보’ 분석에 있었다. 양 리더는 “각 상품마다 상품명, 가격, 속성, 브랜드 등의 메타 정보가 있다”며 “우리는 사용자가 어떤 대중적 상품을 클릭했을 때 그 상품의 메타정보를 분석해 그런 메타 정보를 가진 다른 SME의 상품을 제공해주는 콘셉트를 갖고 있다”고 설명했다.

예컨대 ‘오프숄더 원피스’에 관심이 있는 고객이 대중적인 상품을 클릭하면 숨겨진 SME의 상품들을 가져와 보여주는 식이다. 많이 ‘클릭’된 상품을 노출하는 방식만 활용하는 추천 서비스가 아니라는 것.현재 연 매출 30억원 미만의 중소업체가 에아이이템즈 추천 서비스에 노출되는 비중은 26.7% 수준이다.

네이버는 메타 정보 분석을 위해 이미지 인식, 자연어처리(NLP), 그래프 분석 등 다양한 AI 기술을 새로 도입하고 있다. 그는 “상품 이미지, 상품명(텍스트) 같은 메타 정보를 이해하기 위한 것”이라며 “쇼핑 상품은 한두 줄 정도의 적은 정보로 상품을 이해해야 하는 측면이 있다”고 말했다.

그는 특히 에이아이템즈 기술은 ‘비쇼핑 이력’ 데이터까지 활용해 추천 결과를 제공한다는 점에서 차별점이 있다고 했다. 네이버에 들어와 쇼핑 활동을 하는 사람은 15% 정도라고 한다. 나머지 85%가 비쇼핑 이력이다. 그는 “네이버에 들어오는 사용자들의 목적은 정보 검색 등 다양하다”면서 “사용자를 이해할 수 있는 폭이 넓은 셈”이라고 말했다. 대중적 상품만이 아니라 ‘나만의 취향’에 맞는 상품을 보여줄 수 있는 배경이다.

네이버는 이런 기술을 기반으로 한발 더 나아가 ‘포유(For You)’라는 이름의 맞춤형 쇼핑 추천 페이지를 지난해 12월 선보인 상태다. 다양한 취향을 커버하기 위한 50만 개의 쇼핑 카드 중 사용자가 관심을 가질만 한 50~100개 카드를 추려 실시간으로 제공한다. 대부분이 SME 상품이다. 그는 “네이버쇼핑 전체 매출에서 에이아이템즈로 인한 매출이 차지하는 비중은 8% 정도”라고 설명하기도 했다.