네이버 - ai 브리핑

ai 서비스 분석 노트

Oct 15. 2025

네이버 지도 ‘AI 브리핑‘

장소 특징을 한눈에 파악할 수 있도록 ai가 사용자 리뷰를 요약,정리한 것

^최대 3개 항목으로 요약하는데 꼭 필요한 내용이며 겹치지 않음. 형식이 있는 것으로 보임

^음식점/카페 업종의 경우 주차정보, 분위기, 인기메뉴와 맛표현, 디저트유무, 단체방문 적합한지…

^음식점/카페 먼조 도입, 체인점이 아닌 곳 먼저 기능 도입. 리뷰 n00개 이상인 곳 먼저 도입

장소를 탐색하는 과정에서 사용자가 원하는 정보(주차여부, 단체 방문하기 좋은 곳…)를 한눈에 파악하기 어려웠음

일일히 리뷰를 하나씩 클릭, 탐색하던 걸 ai가 요약해줌으로써 탐색 시간을 줄이는데 도움을 줌

네이버 지도에 연결되어있는 정보 데이터가 많아, 지도 탐색을 통해 접근하지 못하는 정보는 없었음. 다만 탐색 시간이 길다는 단점

이걸 ai를 통해 “빠른 탐색”이라는 가치까지 제공

질 좋은 정보(기존 가치)를 빠르게(새로운 가치) 탐색 가능해짐

장소 하나를 탐색하는데 걸리는 시간이 짧아지면서 1인당 장소 클릭수 증가 > 더 많은 광고 노출로 이어질 수 있음

ai에게 “긍정 리뷰”만 요약하라고 명령 -> 부정후기를 숨겨 전환(가게 방문) 높이는데 도움을 줄 수 있음

네이버플러스 스토어 ‘AI 쇼핑 가이드’

네이버플러스 스토어 검색창에 가전/가구, 캠핑, 골프 등산 관련 키워드 검색시 일부 품복에 한해 ‘AI 쇼핑 가이드’ 섹션이 노출

AI가 분석한 상품 추천 이유를 기반으로 상품을 추천해주는 방식 (예: 노트북의 경우 디자인 작업하기 좋은, 휴대성이 좋은, 고사양 게이밍에 최적화된, 사무용으로 적합한, 대학생이 쓰기 좋은 등)

^쉽게 말해 상황별 맞춤 추천을 해줌

기존에는 방대한 제품 중에서 사용자가 직접 필터를 걸거나 검색어를 좁혀서 검색하거나, 리뷰를 통해 상세 정보 확인 후 제품의 정확한 명칭을 검색하는 등 구매까지 엄청난 탐색시간이 필요했음

기존에는 가격, 크기, 제조사.. 등 제품 자체가 갖고 있는 특성을 기반으로 분류했었다면, ai를 통해 상황별로 제품을 분류, 추천해줌으로써 유저 친화적인 추천이 가능해짐 (좀 더 개인화한 느낌이 남)

기존에도 검색하는 제품 품목별로 세분화된 필터를 제공하는 등 섬세한 탐색이 가능했었으나, 여전히 사용자의 수동적인 탐색에 그침왜

ai를 도입함으로써 “명확한 구매 의욕을 갖고 진입한 사용자“를 대상으로 “구매 목적”으로 소구해 물건을 추천함으로써 탐색 시간을 줄이는데 도움

다만, 도서 같은 경우는 밀러의 서재가 훨씬 더 잘 추천해 줄 수 밖에 없음. 품목별로 더 세분화해서 적용해야 함(예를 들어 1차로 ai가 추천 + 그 결과 안에서 또 추가 질의를 할 수 있거나 직접 필터를 적용할 수 있다던가..)

현재로서는 추천 주제가 조금 단조로운 느낌, 후보군 질도 다소 떨어짐 (즉 차별화가 덜 됐다)

(예 : 냉장고 검색시, 좁은 공간에 적합한, 사무실에서 사용하기 좋은, 소음 걱정 없이 쓸 수 있는, 에너지 절약에 좋은.. 등 추천 주제가 나오는데

애초에 사무실용 냉장고 필요한 사람은 냉장고라고 검색 안하고 “사무실 냉장고” 검색할 것 같음. 그럼 ai 쇼핑 가이드가 추천해주는거랑 비슷한 검색 결과가 나옴)

1차로 추천 주제 노출 -> 클릭하면 해당 제품들의 리뷰 콘텐츠에서 핵심 keyword 추출해서 2차로 주제 추천해주는 방식도 좋을듯

(예 : 사무실에서 사용하기 좋은 냉장고 선택 -> 저소음, 높이가 낮아요, 효율이 좋아요, 디자인이 세련됐어요, …등으로 2차 추천 주제 노출)

#서비스분석 #서비스기획 #역기획

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