네이버도, 유튜브도 눈독 들였다? 급부상하는 ‘서제스트 AI’

생성 AI 챗봇 ‘챗GPT(ChatGPT)’가 최근 전 세계적인 주목을 받는 가운데, 표절·대필, 저작권 침해, 잘못된 정보 제공 등 논란의 소지로 인해 잡음이 끊이지 않고 있다. 설상가상으로 구체적인 수익 모델도 아직 등장하지 않았다. 일각에서는 쏟아지는 관심 대비 챗GPT의 실제 활용도가 부족하다는 비판도 제기된다.

이에 사용자의 데이터를 바탕으로 초개인화된 검색·추천 기능을 제공해주는 서제스트(Seargest, search+suggest) AI가 새롭게 시장의 주목을 받고 있다. 서제스트는 개인(소비자)의 데이터와 취향을 기반으로 상품이나 콘텐츠를 AI가 검색한 뒤 추천하는 기술이다. 업계에서는 전 세계적 주목을 받은 챗GPT보다 서제스트(Seargest) AI의 사업성이 한층 뛰어나다는 평가가 나오고 있다.

일상 속의 서제스트 AI

서제스트는 이커머스 업계에서 주로 사용되던 기술이었으나, 최근에는 넷플릭스·유튜브 등 온라인동영상서비스(OTT)부터 빅테크 기업에서까지 다양하게 활용되고 있다. 기업의 매출 성장에 직접적으로 기여할 수 있는 기술이라는 이유에서다. 국내의 대표적인 서제스트 AI 활용 예시로는 국내 포털 점유율 1위 네이버의 ‘에어서치 검색’이 있다.

에어서치(AiRSearch, AI+Search)는 인공지능 기술을 활용한 네이버의 검색 알고리즘이다. 에어서치 검색의 다양한 기능 중 가장 주목할 만한 것은 ‘스마트블록’이다. 스마트블록은 네이버가 에어서치를 통해 제공하는 검색 결과 서비스로, 검색 사용자의 의도, 취향을 반영한 콘텐츠 카테고리 블록을 의미한다. 사용자가 막연한 검색어를 입력해도 AI가 검색 의도와 사용자 취향을 감지, 최적화된 주제를 생성해 블록 형태로 검색 결과를 제시해준다.

서제스트는 동영상 플랫폼인 유튜브에서도 폭넓게 활용되고 있다. 유튜브 사용자라면 누구나 ‘알고리즘의 노예’라는 우스갯소리를 들어본 적이 있을 것이다. 유튜브 내에서 내 취향에 꼭 맞는 동영상이 연속해서 추천될 때 사용하는 말이다. 이 같은 농담은 유튜브의 서제스트 기술 활용에서부터 기인한다. 실제 닐 모한 유튜브 최고상품담당자(CPO)는 2021년 뉴욕타임스 인터뷰에서 “유튜브에 AI 알고리즘을 도입한 후 총시청 시간이 20배 이상 증가했다”고 밝힌 바 있다. 이용자 취향을 분석하고, 이에 적합한 콘텐츠를 명료하게 제시하는 서제스트 기술이 서비스 체류 시간을 증가시킨 것이다.

B2B 시장에서도 영향력 키우는 추세

서제스트는 최근 B2B 시장에서도 주목받고 있다. 아마존웹서비스(AWS)는 지능형 검색 서비스인 ‘아마존 켄드라’와 개인화 추천 서비스인 ‘아마존 퍼스널라이즈’를 출시했다. 직접 AI를 적용하기 힘든 기업도 AWS 솔루션 도입을 통해 AI 검색 추천 기능을 제공할 수 있도록 한 것이다. 아마존은 서제스트 기술로 전체 매출의 35% 이상을 만들고 있는 것으로 전해진다.

국내에서는 업스테이지가 노코드 기반의 ‘AI팩’을 개발, 기업들에 제공하고 있다. AI팩을 이용하면 AI 전공지식이 없는 1~2명의 개발자만으로도 검색·추천 서비스를 바로 적용할 수 있다는 설명이다. 일례로 브랜디는 업스테이지가 제공하는 추천 AI 솔루션을 통해 개인의 취향과 제품을 분석하고, 앱의 시작 페이지에서 초개인화된 제품 추천 서비스를 제공하고 있다. 이 밖에도 LG유플러스, 아모레퍼시픽, 글로랑 등 다수의 기업이 업스테이지와 협업을 통해 서제스트 기술을 도입했다.

서제스트 기술을 적용하면 이용자가 특정 단어를 검색할 때 오타 수정 및 번역은 물론, 모호한 검색어로도 목표로 했던 의미를 추론해 가장 적합한 검색 결과를 도출하는 것이 가능하다. 이때 이용자의 취향에 맞는 콘텐츠나 상품을 추천하면 서비스 사용 시간 및 구매 전환율을 효과적으로 향상할 수 있다. 서제스트 기술의 시장성이 최근 각광받고 있는 이유다.

‘추천 알고리즘’과 ‘서제스트 AI’의 차이는?

서제스트는 기존의 ‘추천 알고리즘(Recommendation Algorithm)’과 혼용되는 경향이 있다. 추천 알고리즘은 사용자가 선호할 만한 아이템을 추측해 사용자에게 적합한 특정 항목을 추천하는 알고리즘을 일컫는다. 특정 상품의 정보를 얻기 위해 온라인 쇼핑몰에 접속했을 때, 내 취향에 맞는 추천 상품이 함께 등장하는 것이 대표적인 추천 알고리즘 활용의 예다.

추천 알고리즘은 과거 사용자의 행동 로그(behavior log) 데이터를 수집하고, 분석을 통해 개인의 반응 데이터를 유형화한다. 이후 사용자 유형별로 적절한 정보를 전달하는 방식이다. 반면 서제스트는 과거 사용자 반응을 수집하는 대신 인터넷상에서 특정 주제의 지식을 수집해 압축된 검색 결과물을 답안지 형태로 제시한다. 사용자 데이터의 유형화 과정을 거치지 않으므로 사용자의 과거 데이터를 수집할 필요가 없다. 추천 알고리즘처럼 이용자에게 ‘필요할 것 같은’ 결과물을 적당히 추천해주는 것이 아니라, 이용자가 ‘필요로 하는’ 검색 결과를 요약한 형태로 명료하게 제시하는 것이다.

물론 서제스트 AI를 적용한 수많은 플랫폼도 ChatGPT 서비스처럼 잘못된 정보를 제공할 때가 있다. 아직 인간의 검증이 필수적인 수준인 셈이다. 하지만 업계에서는 차후 서제스트가 답변의 정확성이 보장되는 특정 사업 영역에 특화된 서비스로 자리 잡을 것이라는 전망이 제기된다. 법률 상담, 의료 상담, 패션 등 기반 데이터를 충분히 확보할 수 있는 분야에서 특히 빠르게 발전할 것이라는 분석이다.