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AI 상품 추천 기술을 고도화하여 사용자 쇼핑 이력에 맞춰서 추천상품과 그 추천 사유가 달라지는 '맞춤형 블록'의 서비스와 기술에 대해 소개해 드렸는데요, 이번에는 검색어와 연관된 쇼핑 관심사를 추천해서 다양한 상품을 둘러볼 수 있는 ‘추천형 블록’에 대해 이야기드리겠습니다.

| 나의 쇼핑 관심사를 파악해 새로운 아이템 발견을 유도하는 추천형 블록

'추천형 블록'은 사용자가 입력한 검색어보다 더 넓은 범위의 관심사를 예측하고, 해당 관심사와 연관된 다양한 상품들을 발견할 수 있도록 도와주는 블록입니다.

예를 들어 ‘몬스테라’를 검색했을 때, 사용자가 식물로 인테리어를 꾸미는 것에 관심을 가지고 검색했다는 의도를 파악해 #플랜테리어라는 주제를 매칭하고, ‘몬스테라’와 함께 찾는 다양한 실내에서 키우기 좋은 식물과 토분 상품들을 추천하는 방식입니다.

#캠핑용품, #홈파티, #거실인테리어, #다이어트식단 등 다양한 쇼핑 관심사와 추천상품을 통해, 사용자는 검색 한 번으로 필요한 아이템들을 추천형 블록에서 폭넓게 둘러볼 수 있습니다.




 

| 'AiTEMS(에이아이템즈)'에 초대규모 AI '하이퍼클로바' 더한 추천형 블록 엔진

사용자의 검색 의도가 되는 쇼핑 관심사를 자동으로 생성하기 위해 네이버의 생성형 AI 모델인 ‘하이퍼클로바’ 기술을 사용했는데요.

초대규모 AI ‘하이퍼클로바’를 통해 주요 쇼핑 키워드 4.5만개의 관계를 유추하여 그룹핑하고, 그룹핑 된 키워드들을 포괄하여 표현할 수 있는 약 250 여개의 쇼핑 관심사를 자동으로 생성했습니다. 상품 – 검색어 – 관심사가 매칭된 쇼핑 그래프를 통해, 단순히 하나의 검색어, 하나의 상품 클릭에 대한 추천뿐만 아니라, 사용자가 지속적으로 찾게 될 관심사를 예측하여 폭넓게 상품을 추천할 수 있게 되었습니다.

또한 검색어와 연관된 쇼핑 이력이 있는 경우에는, 관심사를 매칭하는 과정에서 개인화까지 시도하였는데요. 예를 들어 “캠핑의자”를 동일하게 입력하였지만, 이전에 “야간조명, 타프 등”을 찾아본 사용자에게는 “#캠핑용품” 주제가 추천되고 “삼겹살, 밀키트 등”을 찾아본 사용자에게는 “#캠핑요리”가 추천됩니다. 이와 같은 관심사 매칭 개인화를 통해 결과적으로 추천되는 키워드 및 추천상품 또한 각 주제에 맞는 하위 키워드 (예: 캠핑용품 – 텐트/원버너 플레이트 등, 캠핑요리 – 바베큐 세트/캠핑용 식기 등)들로 달라집니다.

사용자 질의 입력 의도에 맞게 관심사를 매칭하여 다양한 상품을 추천해준 결과, 출시 전 테스트에서 추천형 블록은 동일 위치 영역 대비 높은 효율을 보였는데요.

특히, 개인화 요소가 적용될 때에 미적용 케이스 보다 상품 클릭률이 31% 높았습니다.

향후 하이퍼클로바X 모델을 추가 적용하여 더 많은 양의 문서를 학습하여, 보다 더 다양한 쇼핑 관심사를 생성하고, 키워드 간 관계 또한 더욱 정교하게 예측/생성하여 서비스 기술을 고도화해 나갈 계획입니다.




 

2017년부터 쌓아왔던 에이아이템즈 상품 추천 기술 노하우와 초대규모 AI 모델 하이퍼클로바 기술을 접목한 ‘맞춤형 블록’, ‘추천형 블록’ 2종의 서비스 출시 소식에 대해 이야기드렸는데요.

앞으로도 네이버의 AI 개인화 추천 기술이 고도화됨에 따라 이용자는 더욱 정교하고 확장된 상품 탐색 경험을 이어가고, 인기 상품 아니어도 취향에 맞는 상품 발굴해 추천하는 AI 기술을 통해 개성 넘치는 SME 상품들도 이용자와 매칭될 확률이 높아질 수 있도록 경쟁력을 갖춰갈 계획이니

앞으로도 많은 기대와 관심 부탁드립니다.

출처: 네이버 검색 공식블로그

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