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title: "네이버, 쇼핑 앱에 선물 추천용 ‘선물 에이전트’ 붙임"
published: 2026-05-04T14:05:01.914Z
canonical: https://jeff.news/article/2222
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# 네이버, 쇼핑 앱에 선물 추천용 ‘선물 에이전트’ 붙임

네이버가 네이버플러스 스토어 앱의 AI 쇼핑 에이전트에 ‘선물 에이전트’를 추가했다. 검색어를 정확히 넣지 않아도 행사, 취향, 관계 맥락을 대화로 풀어내면 선물 테마와 상품 후보, 리뷰 기반 추천 이유까지 묶어서 보여주는 방식이다.

- 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

> [!NOTE]
> 네이버가 여기서 파는 건 단순 추천 정확도라기보다 “검색어를 생각하는 부담”을 줄이는 경험에 가까움. 커머스에서 의외로 이게 전환율에 꽤 큰 영향을 줌.

- 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.

## 핵심 포인트

- 네이버플러스 스토어 앱에서 선물 추천 특화 AI 기능을 제공
- 어버이날, 어린이날, 임신 축하, 집들이 같은 상황별 선물 테마를 실시간 생성
- 상품 나열을 넘어 리뷰, 공식 스토어, 포장, 각인 같은 구매 판단 정보까지 요약

## 인사이트

커머스 검색이 키워드 매칭에서 ‘상황 설명 → 의도 해석 → 구매 후보 정리’로 넘어가는 흐름이 꽤 선명하다. 개발자 입장에서는 추천 모델 자체보다, 쇼핑 데이터와 대화형 인터페이스를 어떻게 엮어 구매 결정을 줄여주는지가 볼 만한 포인트다.