리뷰는 온라인 쇼핑에서 상품 소비 결정짓는 중요 요소
리뷰에 AI 탑재해 사용자 편의성 높이는 기술 등장
사이즈, 색상 등 리뷰 내용을 AI가 카테고리로 분류해 제공
리뷰 검색하는 시간 10분에서 1분으로 단축
[편집자 주] 인공지능(AI), 로봇, 메타버스 등 새로운 용어들이 이제 낯설지 않다. 거의 매일 온오프라인 매체들을 통해서 접하고 있기 때문이다. 뿐만 아니라 우리 생활 곳곳에서 관련된 서비스나 기기를 심심찮게 보게 된다. 바야흐로 인공지능 시대가 시작된 것이다.
알아듣기 어려운 기술 얘기는 살짝 옆으로 미뤄두고, 생활 속에서 마주칠 수 있는 AI 기기와 서비스를 체험을 통해 재미있게 만나보자. 모든 건 흥미로부터 시작하는 게 맞다. 스마트폰을 처음 샀을 때 두근거림과 반짝이는 눈빛은 인공지능 시대에도 없어지지 않을 거니까 말이다.
온라인 쇼핑에서 소비자들이 상품 소비를 결정짓는 중요한 요소가 있다. 리뷰다.
온라인 특성상 상품을 실물로 확인하기 어려우므로 소비자들은 이미 구매한 사람들의 평가로 상품 상태를 체크한다. 옷을 구매할 때 사이즈 큰지 작은지, 색상은 화면에 보이는 것과 동일한지 아닌지 등을 리뷰를 통해 확인하고 있다.
리뷰의 중요도가 커진 만큼, 쇼핑몰 업체는 사용자가 리뷰를 편하게 볼 수 있는 방안을 고민 중이다. 여기서 좋은 도구로 평가되는 게 인공지능(AI)이다. 수많은 리뷰를 언어분석 기술로 짧은 시간 안에 분석할 수 있기 때문이다.
네이버는 지난달 30일 '하이퍼클로바(HyperCLOVA)'를 기반으로 스마트스토어 내 수많은 상품 리뷰를 분석해 제품의 특성을 한 줄의 문장으로 추출하는 'Ai 리뷰 요약' 기능을 선보인다고 밝혔다. 이 기능을 통해 사용자들은 시간을 들여 수많은 리뷰를 모두 읽지 않고 한 줄 리뷰로 실구매자들이 남긴 리뷰의 요약본을 한눈에 파악할 수 있다고 설명했다. 하이버클로바는 네이버가 자체 개발한 초대규모 AI 언어 모델이다.
Ai 리뷰 요약 기능은 가구·인테리어 카테고리에 있는 약 440만 개 상품에 우선 적용된다. 적용 범위는 순차 확대될 예정이다. 네이버는 향후 이 요약 기술을 활용해 여러 상품을 동시 비교하거나, 제품 요약 카탈로그 등을 자동 생성하는 연구를 할 계획이라고 밝혔다.
네이버보다 앞서 리뷰에 AI 기능을 탑재한 업체도 있다. ▲오드(ODE) ▲요블림(YOVELYM) ▲퓨즈서울(SEOUL) 등 의류 쇼핑몰에선 이미 리뷰 AI 기술을 도입해 소비자에게 슬기로운 쇼핑 경험을 제공하고 있다. 리뷰 AI 기술이 들어간 쇼핑은 무엇이 다를까? 궁금증을 해결하기 위해 쇼핑을 시작했다. 마침 월급날이라 지갑도 두둑했다.
◆ AI가 리뷰를 카테고리별로 분류
이 쇼핑몰들이 제공하는 AI를 활용한 리뷰 기술은 네이버가 발표한 기술과 다소 다르다. 네이버가 AI로 리뷰를 한 줄로 요약해 제공한다면, 이 쇼핑몰들은 AI를 카테고리별로 정리해 제공한다. 사이즈에 관련된 리뷰는 사이즈 카테고리에, 소재에 관련된 리뷰는 소재 카테고리에 분류해 제공하는 방식이다.
여성복을 판매하는 오드에서는 리뷰를 ▲색상 ▲사이즈 ▲코디 ▲계절 ▲핏 ▲디자인 ▲배송 ▲비침 ▲착용감 등으로 분류해 제공했다.
색상을 들어가면 "원했던 색상이라서 너무 좋아요", "컬러가 다양하게 나와 있어서 취향에 맞게 스타일할 수 있어요", "화면에 있는 색상과 동일해요" 등의 리뷰를 볼 수 있었다.
코디를 클릭하면 "질리지 않는 기본 스타일이라 언제 어떤 코디도 소화 가능하다", "재킷 안에 입으면 예쁘다", 요즘 유행하는 와이드 팬츠에 코디해도 되고 플레어 스커트에 코디해도 예쁘다" 등의 리뷰가 나왔다.
남녀 공용 의류를 판매하는 퓨즈서울에서도 리뷰를 카테고리로 분류해 제공했다. 원하는 남성 티셔츠를 클릭하니 리뷰를 ▲사이즈 ▲소재 ▲착용감 ▲핏 ▲계절 ▲비침 ▲디자인 등으로 분류돼 있었다. 해당 카테고리에는 오드와 마찬가지로 관련된 리뷰가 담겨 있었다.
◆ 필요한 리뷰 정보 한눈에 파악...쇼핑 편리함 증대
소비자 입장에서 AI 기술이 탑재된 리뷰를 이용해 쇼핑을 하니 쇼핑 시간이 절감되고 필요한 정보를 쉽게 찾을 수 있다는 점이 긍정적으로 느껴졌다.
보통 쇼핑몰에는 리뷰가 우후죽순으로 달려있다. 따라서 필요한 내용을 찾기 위해선 스크롤을 한참 내려야 하는 불편함이 있었다.
실제로 유명 쇼핑몰에서 티셔츠를 구매했을 때 리뷰를 보는 데만 10분 이상이 소요됐다. 사이즈에 대한 정보가 알고 싶었지만, 리뷰에는 사이즈 외에 무수히 많은 정보가 나열돼 있었기 때문이다. 사이즈 정보를 찾아도 하나의 리뷰만으로 신뢰를 할 수 없기 때문에 여러 개의 리뷰를 보고 판단해야 해 시간은 더 소요됐다.
하지만 AI가 카테고리별로 필요한 정보를 분류해 제공하니 필요한 정보를 찾는 시간이 10분에서 1분으로 줄었다. 필요한 정보가 별도로 묶여 있어 리뷰의 객관성을 파악하는데도 용이했다.
리뷰가 카테고리별로 분류돼 있어 필요한 정보를 찾는데 편리했다. (영상=퓨즈서울 홈페이지 캡처)
◆ 리뷰 분석하는 AI 모델은 어려운 영역
단순히 리뷰를 카테고리별로 분류한다고 생각할 수 있지만, 실제로 구현하기에는 어려운 기술로 꼽힌다. 사용자는 리뷰를 남길 때 사이즈, 색상 등 자신이 말할 내용의 카테고리를 선택해 남기지 않는다. 리뷰를 남길 때 해당 카테고리를 선택하는 기능도 없다. 상품을 구매한 후 본인의 느낌을 솔직히 얘기한다.
판매자가 이 리뷰를 카테고리별로 분류하기 위해선 일일이 리뷰를 분석해야 한다. 사용자가 남긴 리뷰가 사이즈에 관한 비중이 높은지, 색상에 대해 얘기하고 있는지, 혹은 코디를 추천하고 있는지를 모두 알아야 한다.
인기 있는 상품의 경우 리뷰는 수백 개에서 수천 개까지 달린다. 일일이 사람이 분석하기에는 상당한 인력과 시간이 필요하다. 이를 AI가 대체하면 되지만, 상당한 기술력이 필요하다.
리뷰는 구어체다. 뉴스나 백과사전처럼 표준어만을 사용하지 않는다. 은어와 줄임말, 유행어, 외래어 등이 남발한다. 이러한 모든 언어를 AI가 학습해 사용자에게 분류해주는 일은 쉽지 않은 영역이다.
이번 쇼핑몰에 분류된 리뷰의 정확도는 상당히 높았다. 사이즈를 클릭했을 때 사이즈 외에 불필요한 정보가 나오지 않았고, 관련 내용만 정확히 분류해 추천해줬다. 그만큼 이 쇼핑몰에 구축된 AI는 은어, 줄임말, 유행어까지 모두 분석할 수 있는 기술력을 갖추고 있다는 것을 의미했다.
해당 플랫폼을 공급하는 빌리뷰 한송원 대표는 "리뷰는 실제로 구매한 사용자의 경험을 토대로 신빙성 있는 정보를 제공하는 쇼핑의 중요 요소"라며 "쇼핑의 새로운 사용자경험(UX)을 제공하기 위해 해당 플랫폼을 개발했다"고 밝혔다. 이어 "백과사전, 뉴스 뿐만 아니라 사회관계망서비스(SNS) 등으로 AI를 학습시켜 구어체까지 AI가 분석해 리뷰를 분류할 수 있도록 만들었다"고 설명했다.
AI타임스 김동원 기자 goodtuna@aitimes.com
[관련기사] [AI 실생활 체험기] KB국민은행 AI 체험존에 숨겨진 비밀이 있다고?
[관련기사] [AI 실생활 체험기] "알면 편한데, 나만 몰랐어"...엑셀·파워포인트·MS워드에서 쉽게 쓸 수 있는 AI기능은?
무단전재 및 재배포 금지
기사제보 및 보도자료 news@aitimes.com