지능과 추론 능력으로 사용자 숨은 의도까지 간파, 적절한 선택 추천
‘서치’와 ‘서제스트’의 합성어, 전에 오갔던 문답과 언행 ‘단기 기억’ 기능
[애플경제 전윤미 기자]생성형AI가 보급되면서 이른바 ‘써제스트’(Search＋Suggest) 기술이 검색과 쇼핑 시장에서 주목받고 있다.
이는 스스로 행동할 줄 아는 AI, 지능과 추론 능력을 갖추고 문제를 스스로 발견, 해결할 줄 아는 AI가 등장한 결과다. 이처럼 스스로 ‘지각’하는 AI를 쇼핑에 적용하면, 사용자가 별도의 복잡한 쇼핑조건을 제시하지 않아도, 스스로 그 취향을 분석, 소통하며 적절한 상품을 소개할 수 있다. 곧 ‘서제스트’ 쇼핑이 하나의 문화로 정착할 가능성이 크다.
‘서제스트’는 사용자의 데이터와 취향을 생성AI가 충분히 이해한 후 적합한 상품이나 콘텐츠를 찾아서 추천하는 것이다. 실제로 아마존의 경우는 이미 이를 활용하고 있다. 사용자가 검색어를 입력하면, 오타를 수정하거나 번역한 후 가장 적합한 검색 결과를 도출한다. 또 여러 경우의 수를 고려, 다양한 검색 결과를 제공하는 것이다.
AWS의 AI솔루션과 아마존 켄드라 등이 최첨단 ‘써제스트’
현재 가장 대표적인 서제스트 기술은 AWS의 AI솔루션과 아마존 켄드라, 역시 아마존의 퍼스널라이즈 등이다. 그 중 켄드라는 정형 내지 비정형 데이터에서 통합 검색 환경을 구성할 수 있으며, 아마존 퍼스널라이즈는 머신러닝 기반으로 최적화된 상품이나 콘텐츠를 찾아내 추천해준다.
미디러랩사인 인크로스(주)가 최근 펴낸 인사이트에서도 이를 잘 설명하고 있다. 인크로스(주)는 “검색광고는 사용자 취향과 1 : 1 대응할 수 있는 초개인화된 챗봇 형태로 발전할 것”이라며, “사용자는 대화체로 자유롭게 원하는 내용을 검색하고, AI가 적용된 검색광고는 사용자의 관심사와 취향을 파악해내며, 이를 바탕으로 제 스스로 재구성한 답변을 내놓을 수 있다”는 설명이다.
나아가선 이른바 ‘단기 기억’ 기능도 도입될 것이란 기대다. 즉 “사용자가 전에 물어봤거나, 했던 말을 AI가 기억함으로써 당장의 질문에 대한 답변뿐 아니라, 사용자의 심리적 상태나 맥락에 맞는 답변을 할 수 있을 것”이라고 한다.
이미 현재의 검색 기능에 생성형AI를 적용한 결과 이처럼 기존 검색엔진과는 판이한 차이점을 보이고 있다.
기존 검색엔진과 차원이 다른 ‘생성형AI 검색’
일단 생성형AI 검색과 기존 검색엔진은 모든 면에서 다르다. 생성형AI검색은 사용자가 질문하면, 제 나름의 또 다른 새로운 정보를 더해 응답한다. 즉 이전에 사용자가 했던 질문을 기억하면서, 탄력적으로 대응하며 사용자의 질문의도를 십분 이해하고, 이에 맞는 결과를 제공하는 것이다.
이에 비해 기존의 검색엔진은 오로지 ‘키워드’ 검색에 그친다. 극히 일차원적으로 즉자적인 메커니즘이라고 할 수 있다. 사용자와의 상호작용도 없고, 그저 단편적인 일방향의 정보만을 제공한다. 당연히 새로운 정보도 생성하지 못하고, 사용자의 질문을 이해하는 대신, 단순히 검색만을 통해 정보를 찾아낼 뿐이다.
이미 MS도 마이크로소프트 ‘빙’을 새로 출시하면서 “생성형AI는 AI기술인 언어 모델링을 통해 사용자 질문에 답한다. 그러나 기존 검색엔진은 단지 키워드 검색을 통해 정보를 제공할 뿐”이라고 규정하고 있다.
이에 따르면 생성형AI는 또 자연어 처리 기술을 통해 질문을 충분히 이해하고 사용자의 질문 의도를 정확히 간파한다. 그러나 기존 검색엔진은 앞에서 언급된 것처럼 그저 키워드 검색만을 통해 정보를 제공할 뿐이다.
챗GPT가 접목된 MS ‘빙’ 광고의 경우는 이미 생성형AI 광고의 최첨단이라고 할 수 있다. MS측은 현재 팝업 DA광고, 답변 내부나 답변에 사이트 링크 광고 인용하는 시스템 등으로 사용자의 의도에 딱 들어맞는 검색광고를 선보이고 있다.
기존 키워드 검색광고는 답변 하단에 동일 키워드로 등록된 제품의 검색광고를 제공할 뿐이다. 그러나 ‘빙’ 광고는 답변 내에 해당 키워드 텍스트에 링크를 적용, 응답을 제공하거나, 직접 응답 안에 텍스트 형식의 광고도 게재함으로써 사용자에게 매우 풍부한 선택지를 제공하는 셈이다.
“사용자가 할 만한 질문, 먼저 제시하기도”
인트러스(주)는 “또 다른 연관 질의문 광고나, 다양한 형태의 DA나 VA광고가 있을 수 있다”면서 “특히 ‘빙’이 챗봇 시스템은 답변 채팅 하단에 예상 질문에 대한 선택지가 아예 표시함으로써, 사용자가 할 수 있는 질문을 먼저 제시하기까지 한다”고 했다. 그래서 사용자가 클릭을 하면 즉각 이에 맞는 응답을 내놓는다.
또 “‘추가 답변 버튼’을 클릭하면, DA광고가 노출된 후에 추가 답변을 제공하는 방식, 또는 챗봇 답변의 로딩 시간을 활용해, 그 틈에 논스킵 동영상 광고를 삽입할 수도 있다”고 소개한다.
이런 기술은 이제 MS뿐 아니다. 이미 구글 클라우드 AI는 진열대 재고를 파악하거나, AI검색 서비스에 머신러닝 기반의 상품을 나열할 수도 있다. AI 추천 서비스에 머신러닝 기반의 초개인화 기능을 추가하는 등 기존 커머스AI를 적극 발전시켜나가고 있다.
국내 기업들도 부지런한 움직임을 보이고 있다. 커머스 기업 자체적으로 쇼핑 솔루션을 개발하거나, AI솔루션을 접목한 쇼핑AI를 활용하는 사례가 늘어나고 있다. ‘무신사’나 11번가, SKT 문자 커머스 ‘티딜’ 등이 그런 경우다. 이들은 AI가 먼저 필요한 상품을 제안함으로써 사용자의 결정장애를 해소해주거나, 어려운 선택의 수고를 덜어준다.
또 11번가의 경우는 커머스 테크 체인 전반에 AI를 적용, 상품정보 인식부터 고객분석, 그리고 타깃 마케팅까지 가능하게 한다. ‘티딜’ 역시 AI피드백 시스템을 구축, 고객반응을 분석하고, 마케팅 타깃을 추출한 후 문자를 발송한다.