네이버, 사용자 경험 대변화 예고…내년 AI 탭 도입한다

네이버가 AI 시대에 맞춰 검색 서비스를 대대적으로 재편한다. 기존 통합검색 중심의 구조에서 한 단계 진화한 AI 통합 에이전트 기반으로 전환, 정보 탐색부터 구매·예약 등 행동까지 자연스럽게 이어지는 새로운 검색 경험을 제공하겠다는 전략이다.

12일 네이버는 서울 강남 D2SF에서 미디어 스터디를 열고 이 같은 방향성을 공개했다. 생성형 AI 기술의 확산으로 사용자 검색 방식이 변화하는 흐름에 대응해 검색 인프라 투자 확대, AI 에이전트 고도화, 콘텐츠 생태계 강화에 집중한다는 구상이다.

네이버, AI 특화 LLM으로 검색 품질 재정의

네이버는 AI 기반 검색 전환을 위해 검색 특화 LLM(초거대 언어 모델) 라인업을 다층적으로 구축 중이다. 질의 분석, 문서 요약, 전문 콘텐츠 분석 등 검색 흐름에 필요한 각 태스크별 AI 성능을 최적화하겠다는 목표다. 이를 위해 다양한 분야별 콘텐츠 확보에도 적극 투자할 계획이다.

현재 통합검색에 적용된 AI 브리핑은 도입 초기 대비 노출이 3배 확대됐으며, 더보기 버튼 클릭률은 50%, 관련 질문 클릭률은 기존 대비 3.4배 증가하는 등 초기 성과도 긍정적이다. AI 브리핑 영역의 클릭률은 기존 정답형 콘텐츠 대비 8%포인트 높으며, 최상단 영역의 체류 시간도 22% 증가했다.

연내 AI 브리핑 노출은 전체 검색의 약 20%까지 확대할 방침이다. 금융, 헬스케어 등 다양한 주제별로 특화된 AI 브리핑이 순차 도입되며, 향후 다국어 지원과 멀티미디어 콘텐츠 요약 등 고도화된 기능도 선보일 예정이다. 이 과정은 AI 기반 버티컬(전문 분야별) 에이전트 구축의 초석 역할을 한다.

AI 탭으로 검색→행동까지 연결

네이버는 내년부터 통합검색 내에 AI 탭(가칭)도 도입한다. AI 탭은 별도의 페이지 형태로 구성되며, 연속 대화를 통해 사용자의 맥락을 깊게 이해하고, 이를 기반으로 예약·구매·결제 등 최종 행동까지 지원하는 것을 목표로 한다.

예를 들어 “5살 아이와 제주도 갈 만한 곳 추천해줘”라고 입력하면 플레이스 에이전트가 질의 맥락을 분석해 적합한 장소를 추천한다. 이후 최적 코스를 지도 기반으로 안내하고, 동선 변경 요청 시 아이 동반·주차 여부 등을 고려한 새로운 경로와 예약 서비스까지 연계된다.

네이버는 이러한 흐름을 통해 사용자의 검색 과정을 단순한 정보 탐색을 넘어 일관된 서비스 경험으로 자연스럽게 연결하는 것을 핵심 차별화 전략으로 삼고 있다.

창작자와 동반 성장 노리는 AI 하이라이트 프로젝트

AI 검색 고도화와 함께 콘텐츠 창작자 지원도 병행한다. AI 하이라이트 프로젝트(가칭)를 통해 AI 브리핑에 인용된 콘텐츠에 배지를 부여해 노출 효과를 높이고, AI 검색에 최적화된 출처들을 별도 영역에 소개해 창작자의 유입 기회를 확대할 계획이다.

향후 카페 가입, 이웃 맺기, 유료 구독 등으로 직접 연결되는 직관적인 사용자 경험(UX)도 도입할 예정이다. AI 환경에서도 네이버만의 풍부한 콘텐츠 생태계가 경쟁력으로 이어지도록 설계하는 것이다.

AI 검색 주도권 확보, 국내 데이터 강점 내세워

네이버는 이번 AI 검색 전략 개편을 통해 글로벌 경쟁 구도 속에서 토종 LLM 기반의 강점과 한국 시장에 최적화된 데이터 활용 능력을 전면에 내세운다.

김상범 네이버 검색플랫폼 리더는 “생성형 AI 기술의 확대로 정보 검색이 사용자의 복합적 수요까지 해결하는 단계로 진화하고 있다”고 강조했다. 이어 “네이버는 국내 사용자에 대한 깊은 인사이트와 독보적인 검색 인프라를 기반으로 AI 검색 시장에서도 차별화된 통합 에이전트 경험을 제공하겠다”고 밝혔다.

AI 기반 검색 고도화, 향후 과제

한편, 이번 검색 서비스 개편이 본격 적용될 경우 사용자 측면에서 새로운 고려 사항도 제기될 수 있다. 연속 대화형 AI 탭과 행동 기반 추천 기능이 확대되면서 사용자의 검색 맥락, 위치, 히스토리 등 개인 정보가 보다 깊게 활용될 가능성이 높아진다. 이러한 데이터가 어떻게 저장되고 활용되는지에 대한 투명한 안내가 필요하다는 목소리도 있다.

또한 AI가 제공하는 추천 결과가 상업적 유도성을 얼마나 배제할 수 있을지, AI 추천 과정에서 발생할 수 있는 오류나 책임 주체 문제도 향후 논의가 필요한 부분이다. AI가 다양한 관점을 균형 있게 제시할 수 있도록 검색 결과 구성 방식에 대한 세심한 설계도 요구된다.

네이버가 AI 기반 검색 생태계에서 사용자 신뢰를 어떻게 확보하고, 콘텐츠 창작자와의 균형 있는 관계를 유지할 수 있을지 앞으로 주목된다.

김지윤 기자/ hello@sciencewave.kr