[검색 인사이트 3편] 기존 검색 vs 생성형 AI 검색

• 검색 인사이트 1편 보기 👉🏻: 검색의 진화와 이커머스의 미래
• 검색 인사이트 2편 보기 👉🏻: 생성형 AI란 무엇인가

이커머스에서 검색은 고객 경험의 핵심입니다. 하지만 기존의 키워드 기반 검색 방식은 한계가 명확했습니다. 단순한 키워드 매칭을 벗어나 고객의 의도와 맥락을 이해하는 생성형 AI 검색이 등장하면서 검색의 패러다임이 바뀌고 있습니다.

기존 검색 vs 생성형 AI 검색 – 무엇이 다를까?

1) 검색 방식의 차이: 키워드 vs 문맥과 의도 이해

기존 검색은 사용자가 입력한 키워드와 데이터베이스에 있는 정보를 단순 매칭하는 방식이었습니다. 반면, 생성형 AI 검색은 문맥을 이해하고 의도를 파악하여 자연어 기반으로 응답합니다.

2) 데이터 활용의 차이: 정적 vs 실시간 정보 반영

기존 검색은 사전에 등록된 상품 정보에 의존하기 때문에 신제품이나 트렌드 변화에 빠르게 대응하지 못합니다. 하지만 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 기법을 활용한 생성형 AI 검색은 실시간으로 데이터를 탐색하여 최신 정보를 반영할 수 있습니다.

3) 개인화의 차이: 일반화 vs 맞춤형 추천

기존 검색은 모든 고객에게 동일한 결과를 제공하는 반면, 생성형 AI 검색은 사용자의 구매 이력, 관심사, 선호도 등을 반영해 맞춤형 결과를 제공합니다.

4) UI/UX의 차이: 검색 목록 vs 대화형 인터페이스

기존 검색은 검색창에 키워드를 입력하고 결과 목록을 확인하는 방식이지만 생성형 AI 검색은 챗봇이나 음성 기반 대화형 인터페이스를 활용해 더 직관적인 검색 경험을 제공합니다.

생성형 AI 검색을 도입한 기업 사례

1) 월마트(Walmart): AI 기반 검색 도입으로 매출 증대

월마트는 생성형 AI를 활용한 검색 시스템을 도입하여 개인화된 추천 기능을 강화했습니다. 고객의 검색 패턴과 장바구니 데이터를 분석해 맞춤형 추천을 제공함으로써 검색 후 구매 전환율이 크게 증가했습니다.

2) 아마존(Amazon): AI 검색과 음성 인식 결합

아마존은 AI 기반 검색과 음성 비서(Alexa)를 결합하여 고객이 원하는 상품을 더 빠르게 찾을 수 있도록 지원합니다. “Alexa 나한테 맞는 러닝화 추천해줘”와 같은 명령을 통해 자연스러운 쇼핑 경험을 제공합니다.

3) 쇼피(Shopee): 실시간 트렌드 반영 검색

동남아 대표 이커머스 플랫폼 쇼피는 AI 검색이 트렌드를 실시간 반영하도록 설계하여 고객이 원하는 상품을 더욱 쉽게 찾을 수 있도록 하고 있습니다.

기업이 생성형 AI 검색을 도입해야 하는 이유

• 개인화된 쇼핑 경험 제공: 생성형 AI를 활용해 고객의 취향을 반영한 맞춤형 추천 및 검색 결과 제공
• 더 높은 검색 정확도: 고객이 원하는 상품을 빠르고 정확하게 찾아줌
• 실시간 트렌드 반영: 최신 유행 상품을 검색 결과에 즉시 반영
• 업무 자동화 및 효율화: 마케팅 및 상품 큐레이션 자동화 및 실시간 정보 자동 업데이트

변화에 가장 잘 적응하는 종이 살아남는다.

– 찰스 다윈

다음편 예고, 4편: 이커머스 혁신을 위한 생성형 AI 검색 활용

다음편에서는 생성형 AI 검색을 실제 이커머스 플랫폼에 적용하는 방법과 주요 고려 사항을 살펴보겠습니다.