네이버, 쇼핑 앱에 선물 추천용 ‘선물 에이전트’ 붙임

• 네이버가 네이버플러스 스토어 앱의 AI 쇼핑 에이전트에 ‘선물 에이전트’를 붙임

  • 가정의 달 시즌에 맞춰 나온 기능이고, 핵심은 검색어를 잘 몰라도 대화로 선물을 찾게 해주는 것임
  • 사용자는 ‘어버이날’, ‘어린이날’, ‘임신 축하’, ‘집들이’ 같은 상황을 말하면 됨

• 이 기능은 상품명을 바로 묻는 검색이 아니라, 선물 맥락을 먼저 잡아주는 방식에 가까움

  • 예를 들어 네플스 홈에서는 “어버이날이 3일 남았어요. 쇼핑 에이전트와 함께 선물 준비해 볼까요?” 같은 식으로 먼저 제안함
  • 테마도 ‘아빠 품격 한스푼’, ‘엄마 우아함 더하기’, ‘집안일 해방 프로젝트’처럼 감성적인 카테고리로 보여줌

• 사용자가 특정 테마로 대화를 시작하면, 에이전트가 검색·쇼핑 데이터와 AI 추천 기술을 섞어 더 세부적인 테마를 실시간으로 만듦

  • ‘집안일 해방 프로젝트’를 고르면 ‘손끝 하나 안대는 일상’, ‘주방의 여유가 찾아오네’ 같은 식으로 상황이 떠오르는 묶음을 생성함
  • 결국 “로봇청소기 추천”처럼 딱딱한 키워드를 몰라도, 선물의 의미나 사용 상황에서 상품 탐색으로 넘어가게 만드는 흐름임

• 예시는 꽤 생활 밀착형임

  • “우리 아이 집중력 키울 수 있는 선물 추천해줘”라고 물으면 ‘몰입의 즐거움을 찾는 시간’ 아래 블록·퍼즐류, ‘생각의 힘이 자라나는 순간’ 아래 보드게임류를 보여줌
  • “커피를 좋아하는 아빠 선물 추천”이라고 하면 원두나 드립백뿐 아니라 홈카페 머신, 전동 그라인더 같은 취미 테마까지 넓혀줌
  • “친구 임신 축하하고 싶은데, 아기용품 말고 임산부가 필요한 선물 추천해줘”라고 하면 튼살 오일, 임산부 전용 파자마 같은 산모 중심 선물을 제안함

• 재미있는 지점은 추천 결과에 ‘왜 이걸 선물로 살 만한지’까지 붙인다는 점임

  • 네이버가 가진 쇼핑 정보와 리뷰 데이터를 분석해 선물용 만족 리뷰, 공식 스토어 여부, 포장·각인 서비스 같은 정보를 요약함
  • 선물 쇼핑은 가격만 보는 게 아니라 실패 확률을 줄이는 게 중요해서, 리뷰 기반 추천 사유가 붙는 건 꽤 실용적임

• 네이버 쇼핑 쪽 설명도 방향이 명확함

  • 이정태 네이버 쇼핑 서치&AI 리더는 선물하기를 “취향, 예산, 행사 맥락을 종합 고려해야 하는 고관여 활동”이라고 봄
  • 그래서 AI 쇼핑 에이전트가 탐색과 비교를 돕기에 적합한 영역이라는 논리임

• 네이버플러스 스토어는 기능 출시와 함께 5월 8일까지 ‘가정의달+세일’ 행사도 같이 진행함

  • 네이버플러스 멤버십 회원에게 네플스 앱에서 매일 00시 3종 선착순 할인 쿠폰을 제공함
  • 구매 금액대별로 최대 7만원 할인도 붙음

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기술 맥락

• 이 기능의 핵심 선택은 검색창을 ‘정답 키워드 입력칸’이 아니라 ‘상황 설명 인터페이스’로 바꾼 거예요. 선물 쇼핑은 사용자가 상품명을 모르는 경우가 많아서, 검색어보다 관계·행사·취향을 먼저 받는 쪽이 더 자연스럽거든요.

• 네이버가 가진 쇼핑 데이터와 리뷰 데이터가 중요한 이유는 추천 결과의 설득력을 만들기 때문이에요. “이 상품이 좋아요”에서 끝나면 광고처럼 보일 수 있는데, 선물용 만족 리뷰나 포장·각인 같은 정보를 같이 보여주면 구매 판단에 바로 연결돼요.

• 구현 관점에서는 대화형 AI, 추천 시스템, 쇼핑 검색이 한 흐름으로 묶이는 구조예요. 사용자의 자연어 요청을 선물 상황으로 해석하고, 그 상황에 맞는 테마를 만든 뒤, 상품 후보와 추천 사유를 붙여야 해서 단순 검색 결과 페이지보다 오케스트레이션이 훨씬 중요해져요.