네이버 ‘AI쇼핑’ vs 위메프 ‘메타쇼핑’…이커머스 테크 경쟁

위메프가 7억 개 상품 데이터와 인공지능(AI)을 활용한 ‘상품비교’ 서비스를 출시하며, AI 쇼핑 기술에 한발 앞선 네이버쇼핑에 도전장을 내밀었다.

위메프 AI는 단순한 가격 비교를 넘어 제품 후기, 사양, 특장점을 한눈에 파악할 수 있도록 했다. 약 7억 개 메타데이터를 분석해 ▲1위 비교 ▲핫한 인기 제품 비교 ▲타입별 비교 등을 제시한다. 이전까지는 이용자가 일일이 제품을 클릭하면서 비교분석 해야 했던 내용들이다.

네이버쇼핑은 앞서 지난달 딥러닝 AI 상품추천 시스템 에이아이템즈(AiTEMS)와 AI 하이퍼클로바 기술을 활용한 쇼핑 큐레이션 ‘포 유’를 신설했다. 풀필먼트센터를 보유한 직매입 커머스 플랫폼들이 빠른 배송으로 경쟁력을 확보하고 있어, 오픈마켓인 위메프는 기술 고도화로 차별화 전략에 나섰다는 분석이다.

위메프 ‘상품비교’, 제품 상세 정보 비교 한눈에

위메프는 지난 13일 ‘메타쇼핑’을 청사진으로 내세우며, 약 7억 개 상품 데이터와 자체 개발 검색 AI를 탑재한 ‘상품비교’, ‘스타일비교’ 기능을 적용했다. 메타쇼핑이란 대량의 정보 중 원하는 정보를 효율적으로 찾을 수 있는 메타데이터 기술을 활용한 쇼핑을 말한다.

실제로 기자가 15일 위메프 검색창에 ‘쿠션’을 쳐보니, 3개월간 랭킹 1위를 차지한 벨비 브랜드 '세컨 스킨 내추럴 쿠션'과 주간 랭킹 1위를 차지한 조성아뷰티 '씨앤티 대왕쿠션'의 상세 정보를 한눈에 비교할 수 있었다. 비교 품목은 ▲가격 ▲리뷰 ▲별점 ▲품목 ▲제품특징 ▲용기타입 ▲질감 등으로 다양했다. 원하는 쿠션팩트를 사기 위해서 각 제품 상세페이지를 일일이 클릭해 정보를 따져보고, 유튜브에서 뷰티유튜버 후기를 살펴봐야 했던 수고를 덜 수 있게 된 셈이다.

스크롤을 밑으로 내려보니 ‘요즘 핫한 인기 쿠션팩트’ 분석 창이 보였다. 벨비, 나인위시스, 에뛰드 등 인기 쿠션팩트 10개 상품의 ▲가격 ▲구매후기 ▲평점 ▲제품특징 ▲질감 ▲용기타입 ▲무첨가성분 ▲용량 등 상세 제품을 표로 한 번에 파악할 수 있었다. 또 글로우 타입 베스트, 새미매트 타입 베스트 등 제품 유형별로 비교 분석할 수도 있다.

쿠팡, 마켓컬리 등 자체 풀필먼트센터를 보유한 이커머스 플랫폼들이 빠른 배송으로 경쟁력을 확보하자, 오픈마켓 서비스인 위메프는 자체 개발 AI 구축과 데이터 분석 등 기술 고도화로 차별화 전략을 세웠다는 분석이 나온다.

위메프 관계자는 “기존 강점인 머천다이저(MD) 큐레이션과 AI 기술을 더한 플랫폼 역량 강화와 회사의 새로운 변화를 담아내기 위해 ‘메타쇼핑 위메프’라는 청사진을 제시했다”며 “어떤 상품을 사는 게 좋을지 고민하는 소비자에게 명쾌하게 답을 내려주는 플랫폼이 될 것”이라고 설명했다.

네이버쇼핑 ‘포 유’, AI가 개인 맞춤형 상품 추천해줘

네이버쇼핑은 지난달 말 AI 쇼핑 큐레이션 탭 ‘포 유(For you)’를 신설, 시범 운영 중이다. 포 유에서는 AI 기반 상품 추천 기술 ‘에이아이템즈(AiTEMS)’와 네이버 자체 개발 초대규모 AI ‘하이퍼클로바’가 이용자 구매 이력을 분석해 개인 취향에 맞는 상품을 추천해준다.

네이버 AI 하이퍼클로바는 이용자 검색 이력을 분석하고 이용자의 관심 주제를 태그로 생성해 제시한다. 레깅스와 짐볼을 검색한 이용자에게는 AI가 ‘필라테스’ 키워드를 추천해주는 식이다. 기자가 15일 네이버쇼핑 포 유 페이지를 열어보니, 기사를 쓰며 자주 찾아봤던 가상현실(VR)관련 상품 오큘러스 퀘스트, 페이스북 스마트 안경 레이밴 스토리가 맨 상단에 나타났다. 또 기자의 최근 관심 주제인 네일아트, 메이크업 제품, 간식 등이 ‘나의 관심 주제’에 올려져 있었다.

또한 에이아이템즈는 기자에게 “올해 둘러본 상품 595개를 분석해, 원하는 상품을 더 편하게 찾을 수 있도록 돕겠다”며 이달 기자가 많이 찾은 카테고리와 이달의 쇼핑 키워드를 알려주기도 했다. 에이아이템즈는 딥러닝 기반 개인화 상품 추천 시스템으로, 인공지능(AI)과 상품(Items)을 합쳐 만들어진 말이다. 에이아이템즈는 약 10억 개 상품 중 일차적으로 이용자 취향에 맞는 추천 상품 후보를 추린 뒤, 인공신경망 기반 추천 모델을 거쳐 개인별 맞춤 상품을 추천해주는 작동 원리로 운영된다.