네이버와 카카오가 인공지능(AI)을 쇼핑 페이지에 적용하며 초(超) 개인화 서비스에 박차를 가한다. AI로 초개인화한 쇼핑서비스는 그대로 광고수익으로 이어지는 만큼 기업의 결정적 캐시카우 역할도 해 중요성이 높다.

19일 업계에 따르면 지난해 10월 네이버가 AI 기반 초개인화 쇼핑 '네이버플러스스토어' 베타 서비스를 시작한 데 이어 카카오가 'AI 쇼핑메이트' 베타버전을 출시한다.

네이버는 지난해 4분기 플러스스토어를 별도 서비스로 출시하면서 본격적인 개인화 쇼핑 서비스를 제공하기 시작했다. 오는 상반기 중으로 별도 앱으로 출시할 예정이다. 플러스스토어는 개인별 취향과 관심사를 분석해 상품뿐 아니라 혜택과 프로모션, 쇼핑 관련 콘텐츠까지 추천, 전시하는 초개인화 AI 쇼핑 경험을 제공한다.

상품 스펙을 중심으로 검색·비교하는 쇼핑 사용성은 보다 개선된 카탈로그 기능을 적용한 '네이버 가격비교' 서비스로 리브랜딩하여 대응하고, 에이아이템즈(AiTEMS) 상품 추천 기능이나 포유(FOR YOU) 서비스 등 여러 곳에 흩어져 있던 AI 추천 쇼핑 경험은 '네이버플러스 스토어'를 통해 전면 확대한다.

플러스스토어 출시로 이용자들은 쇼핑 경험이 개선되고 판매자는 쇼핑 데이터 수집과 분석 또한 용이해졌다는 평가다. 장기화한 소비심리 부진에도 업계에서는 네이버 쇼핑만은 계속 성장하는 것으로 추정하고 있다.

하나증권 이준호 연구원은 커머스 사업과 관련해 "4분기 국내 온라인 쇼핑 거래액은 3분기와 유사한 2% 수준의 성장 정체 확인되나 네이버는 스마트 스토어, 브랜드 스토어 중심으로 이를 상회할(+5.2%) 전망"이라고 내다봤다.

카카오는 18일 'AI 메이트' 홈페이지에 두 번째 메이트인 'AI 쇼핑메이트' 베타 버전을 공개했다. AI 쇼핑메이트는 웹 채팅과 카카오톡 채널에서 활용할 수 있는 서비스로 카카오톡 선물하기에 특화했다. 이용자와의 대화를 통해 본인이 구매하고 싶은 쇼핑 아이템뿐만 아니라 카카오톡 친구 생일 일정, 추천 선물도 알려준다.

카카오는 서비스 구축을 위해 쇼핑에 특화된 AI 기술을 개발했다. 선물 추천 시나리오에 맞춘 데이터 학습 쇼핑 시나리오에 맞는 데이터는 없기 때문에 발화와 시나리오를 자연스럽게 수행할 '감독학습(Supervised Fine-Tuning, SFT)' 데이터가 필수적으로 필요하다.

카카오는 범용적인 AI 모델을 선물 추천 시나리오에 맞게 동작시키기 위해 파인 튜닝 데이터를 내부에서 구축했다. 사용자에게 익숙한 카카오톡 채널 챗봇과 생성형 AI에 맞춰 완전히 새롭게 설계된 챗봇을 동시에 제공한다.

네이버와 카카오가 모두 AI 쇼핑 서비스를 구축, 고도화하는 데에는 이용자 경험 개선 목적도 있지만 광고 수익을 극대화 하기 위함이다. 쇼핑 서비스를 통한 광고는 판매자의 광범위한 타깃 광고에서 발생하는 수익과 광고를 통해 이뤄지는 구매 전환 수익으로 이뤄진다. 따라서 초개인화 서비스를 시도해 이용자의 구매가 이뤄진다면 플랫폼의 광고 수익 또한 오르게 된다.

실제로 AI 기술을 통한 소비자 쇼핑 경험은 해외에서도 입증됐다. 캡제미니 리서치 연구소의 보고서에 따르면, 2024년 조사에서 68%의 소비자가 AI가 추천한 제품을 실제로 구매한 것으로 나타났다. 이는 2023년의 52%에서 크게 증가한 수치다.