2025.08.01 금요일
검색
'클릭률' 검색결과
기간검색
-
~
검색영역
검색어
-
최수연 네이버 대표 "생성형 AI, 검색 트래픽에 아직 큰 영향 없어…AI로 검색 고도화" [이코노믹데일리] 최수연 네이버 대표는 최근 생성형 인공지능(AI)의 부상으로 검색 이용량이 줄어들 수 있다는 우려에 대해 "현재 네이버 검색 유입량 추세에서 생성형 AI로 인한 부정적 영향은 관찰되지 않는다"고 9일 밝혔다. 이날 오전 열린 네이버 2025년 1분기 실적 발표 컨퍼런스 콜에서 최 대표는 이같이 언급하며 네이버 검색 서비스의 특징에 기인한다고 설명했다. 최 대표는 네이버 검색이 단순 정보 전달을 넘어선 사용자 요구에 초점을 맞추고 있다고 강조했다. 그는 "네이버의 검색 서비스 자체가 예전부터 정답형 검색에 집중하기보다는 이용자들이 쇼핑하거나 맛집을 찾는다거나 여러 가지 탐색형 정보들에 대해 검색 만족도를 높이는 데 집중하고 있다"고 말했다. 이어 "아직까지는 생성형 AI 서비스들이 비상업적인 정답형 정보성 검색 질문이 비중이 좀 높은 경쟁사에 영향을 주고 있는 것으로 생각한다"며 "네이버가 상대적으로 강한 사업적 검색이나 탐색적 질문, 정답이 없는 질문들에 대해서는 오히려 지속적으로 증가하고 있다"고 분석했다. 다만 최 대표는 생성형 AI 검색 서비스의 발전 가능성과 사용자 정보 소비 행태 변화에 주목하고 있다고 밝혔다. 그는 "생성형 AI 검색 서비스의 활용 방식이 다양해지고 있고 최근에 장소(플레이스)나 검색 쇼핑을 연결하려는 여러 가지 흐름을 잘 인지하고 있다"며 "이런 생성형 AI 검색이 더욱더 진화하면 이용자들의 정보 소비 행태도 결국 다변화될 것으로 판단한다"고 전망했다. 이에 네이버는 "연내에 네이버만이 보유하는 방대한 데이터와 기술을 기반으로 앱 서비스와 통합 검색을 개편할 계획"이라고 밝혔다. 이를 통해 탐색 기능을 고도화하고 개인화된 콘텐츠 소비를 확대해 AI 기반 기능 등을 통해 네이버의 강점인 검색, 쇼핑, 플레이스 등 서비스로 자연스럽게 연결될 수 있도록 사용자 경험을 향상시킬 예정이다. 네이버는 이미 자사 검색 서비스에 AI 기술을 적극적으로 접목하고 있다. 지난 3월부터 AI가 정보를 요약해 제공하는 'AI 브리핑' 기능을 정답형 검색 질문의 1%에 우선 적용했으며 최 대표는 "초기지만 클릭률(CTR)과 체류 시간에서 긍정적인 신호를 확인했다"고 전했다. 네이버는 이 AI 브리핑 적용 대상을 연내 두 자릿수까지 확대하고 모델 개선을 통해 품질을 고도화할 방침이다. 현재 적용 범위가 제한적인 이유에 대해 최 대표는 "한국에서 전체적인 인터넷 생태계에 네이버 검색이 미치는 영향이 커 이러한 질문들을 일부 먼저 적용해서 서비스 안정적으로 출시하고 그 영향도를 관리하기 위한 측면이 컸다"고 설명했다. 이러한 AI 기술 강화는 네이버의 1분기 실적 성장에도 기여한 것으로 나타났다. 네이버의 서치 플랫폼 부문은 전년 동기 대비 11.9% 성장했으며 검색 광고 매출도 8.2% 증가하며 플랫폼 광고 전반의 회복세를 보였다. 이는 개인화 서비스 고도화, 통합 검색 화면 개편, AI 추천 기능 강화 등의 전략이 효과를 거둔 것으로 풀이된다. 네이버는 검색 품질 강화를 위해 전사 통합 분석 플랫폼으로 문서 주제별 품질을 측정해 개선하고 있으며 신뢰도 높은 공공 데이터와 지식 콘텐츠를 추가 확보해 활용할 계획이다. 또한 사용자들이 직접 만드는 콘텐츠(UGC)인 블로그와 짧은 영상 서비스 '클립'의 활성화도 네이버 플랫폼 내 체류 시간 증가와 서비스 간 시너지 창출에 기여하고 있다고 평가했다. 최 대표는 "빠르게 소비되는 콘텐츠에 피로감을 느끼는 1030 중심 유저들이 블로그로 이동해 나만의 공간에서 색다른 글감과 이미지, 동영상 기록을 꾸준히 남기고 있다"며 "특히 클립에서는 양질의 창작자 유입이 지속되며 네이버 플레이스 및 쇼핑 서비스와의 본격적인 시너지 창출이 이루어지고 있다"고 분석했다. 광고 부문에서도 AI 기술 도입이 본격화되고 있다. 네이버는 '애드부스트' 플랫폼을 통해 광고 예산 최적화 및 자동화 기능을 일부 도입했으며 검색어 자동 생성 및 자동 입찰 기능이 우선 적용됐다. 연내에는 광고 소재 생성 및 목표 고객 자동 설정 기능도 추가될 예정이다. 최 대표는 "플랫폼 전반에서 검색, 디스플레이, 커머스 광고의 경계를 허물며 광고 효율을 극대화할 것"이라며 "AI 기반의 광고 자동화 기술이 본격화되면 광고주들의 효율적 예산 집행이 가능해질 것"이라고 강조했다. 그는 "불확실한 환경 속에서도 핵심 사업 경쟁력과 플랫폼 고도화를 통해 견조한 실적을 기록했다"며 "AI 시대에 대응하기 위한 고유 콘텐츠와 데이터 기반의 독보적인 생태계를 구축하고 있다"고 밝혔다.2025-05-09 10:36:50
-
LG CNS, 수학적 최적화 기술로 기업 디지털 전환 가속화 [이코노믹데일리] LG CNS가 지난 18일 서울 여의도 콘래드 호텔에서 ‘제1회 AX 최적화 포럼’을 성공적으로 개최하고 수학적 최적화 기술을 활용한 자사의 자동화 및 인공지능(AI) 혁신 전략을 선보였다. 이번 포럼은 다양한 산업 분야의 고객사를 초청해 수학적 최적화 기반의 성공 사례와 최신 기술 동향을 공유하고 관련 기술의 저변 확대를 도모하기 위해 마련됐다. 수학적 최적화는 기업 운영 중 발생하는 복잡한 문제 상황에서 가능한 모든 대안을 탐색해 비용을 최소화하거나 이익을 극대화하는 최적의 해법을 찾아내는 핵심 기술이다. 이는 이미 구글, 아마존 등 글로벌 기술 기업들이 경영 효율성 제고를 위해 적극 도입하고 있으며 특히 AI가 데이터를 학습하고 실시간 분석을 통해 합리적인 의사 결정을 내리는 과정에서 필수적인 역할을 한다. 이날 행사에서 LG CNS는 자사의 디지털 마케팅 최적화 플랫폼 'MOP(Marketing Optimization Platform)'를 주요 성공 사례로 제시했다. 2023년 5월 출시된 MOP는 수학적 최적화와 AI 기술을 접목해 온라인 판매자들의 포털 검색 광고 및 디스플레이 광고 운영 효율을 비약적으로 향상시키는 솔루션이다. 소비자의 특정 상품 검색 빈도가 높은 시간대, 광고 클릭률이 높은 화면 내 위치, 경쟁사의 입찰 가격 등을 종합적으로 분석해 고객의 구매 전환 가능성을 극대화하는 최적의 광고 전략을 자동으로 수립해준다. MOP는 출시 2년 만에 약 2000여 기업 고객을 확보하며 광고 기술 시장의 새로운 강자로 부상했다. LG CNS는 물류·운송, 제조·공정, 금융 등 다양한 산업 영역에서 100건 이상의 비즈니스 난제를 수학적 최적화로 해결한 경험을 보유하고 있으며 이는 국내 최고 수준으로 평가받고 있다. 과거 LG CNS는 다양한 산업 분야에서 디지털 혁신을 선도해왔다. 2012년에는 국내 최초로 스마트팩토리 솔루션을 출시하며 제조업의 디지털 전환을 지원했고 2013년에는 하드웨어·소프트웨어 일체형 빅데이터 분석 플랫폼인 SBP 어플라이언스를 선보였다. 2014년에는 그리스 아테네에서 e-티켓팅 사업을 수주하며 글로벌 시장으로의 확장도 추진했다. 이러한 제품들은 LG CNS의 디지털 혁신 방향성과 기술 역량을 잘 보여준다. 이 같은 경험을 바탕으로 LG CNS는 수학적 최적화 분야에서도 국내 최고 수준의 석·박사급 전문 인력을 확보하고 있다. 또 지난해 국내 최초로 수학적 최적화 경진대회를 개최하고 연세대학교와 채용 연계형 계약학과인 ‘지능형데이터·최적화’ 학과를 신설하는 등 미래 전문 인력 양성에도 적극 나서고 있다. 현신균 LG CNS 대표는 “수학적 최적화는 기업의 경영 효율성과 수익성을 극대화할 수 있는 최고의 해답”이라며 “LG CNS의 수학적 최적화와 AI 기술 역량을 바탕으로 ‘고객 가치 혁신’을 가속화할 것”이라고 밝혔다. 한편 LG CNS는 앞으로도 수학적 최적화 기술을 AI 기반 디지털 혁신의 핵심 축으로 삼고 관련 연구 개발을 지속해 나갈 계획이다. 이를 통해 다양한 산업 분야 고객의 경영 효율성과 수익성 향상에 기여하며 기업들의 핵심 디지털 전환 파트너로서 입지를 더욱 공고히 할 방침이다.2025-04-21 10:39:23
많이 본 뉴스
영상
Youtube 바로가기
![[기자수첩] 지시로 SPC 산재 막을 수 없다…진짜 실행력 증명돼야](https://image.ajunews.com/content/image/2025/07/28/20250728160448220653_518_323.jpg)