네이버 쇼핑 AI 에이전트가 노리는 건 '탐색의 노동'을 없애는 거예요

"네이버 이용자의 쇼핑 여정이 매우 복잡하다는 게 페인포인트." 네이버 정경화 책임리더가 밝힌 쇼핑 AI 에이전트의 출발점이에요. 검색하고, 비교하고, 리뷰 읽고, 다시 검색하는 반복. 이 탐색의 노동을 에이전트가 대신해주겠다는 거죠.

2월 25일 '네이버플러스 스토어'에서 첫 선을 보인 쇼핑 AI 에이전트 베타. 네이버가 그리는 커머스의 미래가 이 서비스에 담겨 있어요.

2017년부터 쌓아온 추천 기술의 진화

네이버의 쇼핑 추천은 어제오늘 이야기가 아니에요. 2017년 자체 추천 기술 '에이아이템즈'로 시작해, 현재는 스마트스토어 전체 15억 건 상품을 대상으로 추천을 제공하고 있어요. AI 추천 블록의 클릭 전환율이 일반 검색 대비 50% 높고, 해당 블록에서 발생하는 거래액도 지난해 분기마다 50%씩 성장했죠.

처음에는 쇼핑 내 구매 이력만 활용했지만, 지금은 네이버 생태계 전체의 검색과 플레이스 이력까지 개인화에 쓰고 있어요. LLM 기반 쇼핑 어시스턴트를 가전과 레저 카테고리에 실험한 결과도 고무적이었죠. 추천 상품 클릭율 4% 증가, 구매 전환율 1.6배, 체험자 74%가 만족했다고 해요.

에이전트와 직접 대화하며 쇼핑하는 경험

쇼핑 AI 에이전트 베타 1.0의 범위는 검색과 검색 결과 이후 상품 상세 지면이에요. 에이전트와 직접 대화하면서 정보를 얻고, 리뷰 요약을 확인할 수 있죠. 아직 첫 삽을 뜬 수준이지만 방향성은 명확해요.

네이버가 경쟁력으로 자신하는 건 '신뢰'예요. 검색과 구매 데이터, UGC 정보 등 외부 LLM이 접근하기 어려운 네이버만의 데이터를 기반으로 추천 근거를 제시하겠다는 거예요. ChatGPT가 "이 제품 괜찮아"라고 말하는 것과, 네이버가 실제 구매 리뷰와 가격 추이를 보여주며 추천하는 건 신뢰도가 다를 수밖에 없죠.

쇼핑 에이전트가 광고 수익까지 바꿀 수 있을까

더 큰 그림도 있어요. AI 탭 안에서 쇼핑뿐 아니라 건강, 금융, 로컬 서비스까지 에이전트로 연결하겠다는 계획이에요. 건강 에이전트의 답변 결과를 커머스와 예약으로 연결해 수수료 수익을 만들고, 생활밀착형 에이전트를 통해 광고 수익도 늘리겠다는 구상이죠.

관건은 사용자가 이 에이전트를 실제 구매 여정에서 습관적으로 쓰게 만들 수 있느냐예요. 검색창에 키워드를 넣는 게 당연하듯, 에이전트에게 말을 거는 게 자연스러워지는 순간 네이버 커머스의 판이 바뀌어요. 아직 베타이지만, 15억 건 상품 데이터라는 무기의 무게감은 가볍지 않아요.