네이버 AI 개인화 추천 시스템의 작동 원리와 노출 전략
AiTEMS는 네이버가 자체 개발한 딥러닝 기반 추천 엔진입니다. 사용자의 검색 이력, 클릭 패턴, 구매 이력, 관심 카테고리 등을 분석하여 개인화된 상품을 추천합니다.
| 노출 위치 | 설명 | 트래픽 규모 |
|---|---|---|
| 네이버 메인 | 쇼핑 영역 개인 추천 피드 | 매우 높음 |
| 쇼핑 탭 | "추천 상품" 섹션 | 높음 |
| 상품 상세 하단 | "이 상품과 함께 본 상품" | 중간 |
| 장바구니 | "함께 구매하면 좋은 상품" | 중간 (전환율 높음) |
| 결제 완료 후 | "이런 상품도 있어요" | 낮음 |
AiTEMS는 크게 세 가지 추천 방식을 결합합니다.
| 방식 | 설명 | 예시 |
|---|---|---|
| 협업 필터링 | 비슷한 행동 패턴의 사용자가 구매한 상품 추천 | "당신과 비슷한 구매자가 산 상품" |
| 콘텐츠 기반 | 상품 속성(카테고리, 가격대, 이미지)이 유사한 상품 추천 | "이 상품과 비슷한 상품" |
| 크로스오버 | 다른 카테고리이지만 함께 구매되는 상품 추천 | 캠핑의자 구매 → 캠핑 테이블 추천 |
AiTEMS 추천을 받으려면 스마트스토어 판매자센터에서 설정을 활성화해야 합니다.
| 단계 | 경로 | 설명 |
|---|---|---|
| 1 | 판매자센터 → 노출관리 | 좌측 메뉴에서 "노출관리" 클릭 |
| 2 | 노출관리 → AiTEMS | "AiTEMS 추천" 메뉴 진입 |
| 3 | AiTEMS ON 토글 | 스토어 전체 또는 개별 상품 단위로 ON/OFF 가능 |
| 4 | 추천 제외 상품 설정 | 마진이 낮거나 재고 부족 상품은 제외 가능 |
AiTEMS 알고리즘이 상품을 선택하는 데 영향을 미치는 초기 반응 데이터가 중요합니다.
| 신호 | 측정 방식 | 영향도 | 대응 전략 |
|---|---|---|---|
| 좋아요(찜) | 상품 찜하기 수 | 높음 | 상세페이지에 찜하기 유도 문구 배치 |
| 저장 | MY쇼핑에 저장한 수 | 높음 | "나중에 다시 보기" 유도 |
| 조회 시간 | 상세페이지 체류 시간 | 중간 | 풍부한 상세페이지 (영상, 비교표 포함) |
| 클릭률 | 노출 대비 클릭 비율 | 중간 | 매력적인 대표 이미지 + 가격 경쟁력 |
| 전환율 | 클릭 대비 구매 비율 | 매우 높음 | 상세페이지 설득력 + 즉시 구매 유도 |
2025년 3월부터 네이버의 광고 및 추천 알고리즘이 클릭 중심에서 전환율 중심으로 대폭 전환되었습니다.
전환율이 핵심 지표가 되면서, 상세페이지의 품질이 AiTEMS 추천 노출에 직접적인 영향을 미칩니다.
| 상세페이지 요소 | 전환율 영향 | 권장 사항 |
|---|---|---|
| 대표 이미지 | 클릭률 결정 | 실물 촬영 느낌, 배경 깔끔, 주요 특징 텍스트 오버레이 |
| 가격 표시 | 즉시 이탈 or 구매 결정 | 할인율 표시, 쿠폰 적용가 명시 |
| 상세 설명 | 체류 시간 + 구매 확신 | 용도별 사진, 사이즈 비교표, 사용 후기 인용 |
| 영상 | 체류 시간 대폭 증가 | 15~30초 짧은 사용 영상 |
| 리뷰 | 구매 확신 최종 단계 | 포토리뷰 10개 이상 확보, 셀러 답글 작성 |