네이버, AI기반 개인화 상품추천 ‘AiTEMS’ 모바일 시범 적용

AI 딥러닝 모델로 개인 취향 맞춘 상품 추천

구매경험無 문제없어···네이버서비스 이력 활용

인지도 낮은 판매자 상품도 특성 맞으면 노출

사진=네이버 제공

네이버는 1일 인공지능(AI) 기반의 개인화 상품 추천 시스템인 ‘AiTEMS(에이아이템즈)’를 자체 개발해 모바일 쇼핑판에 시범 적용한다고 밝혔다. 명칭은 인공지능과 상품의 영어 약어 Ai와 items를 조합해 만들었다.

네이버가 앞서 선보인 콘텐츠 추천시스템 ‘에어스(AiRS)’와 에어아이템즈는 개인의 취향, 관심사를 기반으로 추천한다는 점에서 비슷하다.

에어스는 협력필터(CF·Collaborative Filtering) 기술을 바탕으로 비슷한 관심사를 가진 사용자 네트워크를 구축해 해당 구성원들이 많이 본 뉴스, 동영상, 웹툰 같은 콘텐츠 중 관련도가 높은 콘텐츠를 우선 추천한다.

에어아이템즈는 쇼핑, 검색, 뉴스, 네이버TV, 네이버스포츠 등 여러 네이버 서비스 도메인에서 활동한 이용자 개인의 행동 데이터를 기반으로 관심사나 취향을 분석해 상품을 추천한다.

네이버는 모바일 쇼핑판 첫 화면 중하단에 에어아이템즈가 적용된 ‘AiTEMS 추천 쇼핑(베타)’ 영역을 구성했다. 모바일 쇼핑홈과 모바일 쇼핑MY탭을 통해서도 해당 서비스를 제공한다. 에에어아이템즈는 현재 패션 분야에 선 적용됐으며 점차 범위를 확대해나갈 예정이다.

네이버는 에어아이템즈의 특징으로 크로스오버(Cross Over) 추천을 꼽았다. 에어아이템즈는 딥러닝 기반의 추천 모델을 활용해 네이버의 여러 서비스에서 이뤄지는 사용자의 행동 이력과 상품의 메타 정보를 분석해 상품을 추천한다. 즉 구매 경험이 없어도 네이버의 여러 서비스를 이용한 이력이 존재한다면 이용자 개인에게 적합한 상품을 추천할 수 있다는 얘기다.

가령 이용자가 네이버에서 ‘야구장’을 검색하거나 ‘야구’ 관련 동영상을 시청하고 ‘야구 모자’를 클릭했다면 에어아이템즈는 이용자가 야구에 관심이 높다는 것을 자동으로 인지하고 다양한 야구 용품을 추천하는 식이다.

크로스오버 추천을 위해 에어아이템즈는 네이버에 등록된 수억개 상품 중 일차적으로 이용자 집합의 취향과 대표적으로 어울리는 추천상품 후보들을 추려낸다. 이후 인공신경망 기반 추천 모델을 거쳐 이용자의 이력 및 프로필 정보, 상품 메타정보를 분석해 개인별 맞춤 상품을 추천하는 방식으로 작동한다.

이용자 이력에는 쇼핑 관련 로그와 그 외 검색, 콘텐츠 클릭 및 구독 활동 로그 등이 초함된다. 네이버는 개인정보 문제가 없도록 동의 받은 범위 안에서 활용된다고 전했다. 상품 메타 정보는 상품명, 카테고리명, 가격, 판매처명, 상품ID 등 텍스트 정보와 상품 이미지 정보 등이 포함된다. 이미지 정보는 텍스트 정보와 결합해 활용될 수 있도록 컨볼루션 신경망(CNN) 기술을 바탕으로 벡터로 변환 후 사용된다.

네이버는 인지도가 낮은 쇼핑몰의 신규 상품일지라도 상품 특성을 분석해 이용자 취향에 맞는 요소가 포함돼있다면 인기상품과 동일하게 추천될 수 있다고 강조했다. 현재 네이버에는 5억여개 쇼핑 상품이 등록돼있다. 매일 약 400만개 신규 상품이 등록된다.

네이버는 에어아이템즈가 새로 등록한 판매자의 인지도 낮은 상품 등도 골고루 노출되는 기회를 제공한다는 점에서 ‘프로젝트 꽃’의 의미를 실현해갈 수 있다고 기대한다.

이정태 네이버 Personal Shopper 리더는 “에어아이템즈는 현재 상용화된 영화, 쇼핑 등 특정 주제에 특화된 추천 시스템들과 달리 네이버의 다양한 서비스에서 활동한 이용자 데이터를 바탕으로 보다 정교한 상품 추천이 가능하다”며 “에어아이템즈를 통해 보다 많은 스몰비즈니스들과 신규 상품들이 사용자와 접점을 넓혀가길 바란다”고 말했다.