2026년 10월 디지털 미디어의 주요 소식을 전달해드립니다.
검색만 하던 AI, 이제는 예약과 쇼핑까지?
네이버의 AI 에이전트가 필요한 정보를 찾아주는 것을 넘어 이용자의 선택과 실행까지 돕는 방향으로 진화하고 있습니다. 지난 9월 네이버는 네이버지도에서 대화형 장소 탐색과 예약을 지원하는 '플레이스 에이전트'를 선보였는데요.
이와 함께 지난 6월 정식 출시한 'AI 쇼핑 에이전트'에도 배송 조건을 반영해 상품을 추천하는 기능을 새롭게 도입했습니다. 이용자의 요구에 맞는 정보를 제공하는 것은 물론, 실제 예약과 구매로 이어지는 과정까지 지원하기 시작한 것이죠. 장소 탐색부터 상품 구매까지, 네이버의 AI 에이전트는 이용자의 일상과 소비 경험을 어떻게 바꾸고 있을까요?
📍 네이버 AI 플레이스 에이전트: 대화로 찾고 예약까지 한번에
지난 9월 17일 출시된 네이버지도의 '플레이스 에이전트'는 일상적인 대화를 통해 원하는 장소를 찾고 예약까지 진행할 수 있는 대화형 장소 탐색 서비스입니다. 네이버지도 앱 검색창에 표시되는 에이전트 버튼을 통해 이용할 수 있는데요. 원하는 조건을 자연어로 입력하면 대화 맥락과 위치 정보를 바탕으로 적합한 장소를 추천받을 수 있습니다.
추천 대상도 음식점에 한정되지 않습니다. 카페, 호텔, 미용실, 동물병원 등 네이버지도에 등록된 다양한 장소를 탐색할 수 있는데요. 주소, 영업시간, 메뉴, 전화번호 등의 기본 정보는 물론 방문자 리뷰와 블로그 후기, 예약 가능 여부 등을 종합적으로 분석해 장소별 특징과 추천 이유를 제시합니다.
특히 여러 조건을 한 번에 입력해도 이를 종합적으로 반영한다는 점이 특징입니다. 예를 들어 "비 오는 날 책 읽기 좋은 조용한 연남동 카페 추천해줘"라고 요청하면 날씨와 분위기, 지역 등 다양한 조건을 고려해 장소를 추천하는 것이죠.
추천 결과를 확인한 뒤에는 추가 질문을 통해 조건을 구체화할 수도 있습니다. 이전 대화의 맥락을 기억하고 후속 질문에 답하는 '멀티턴' 방식을 지원하기 때문인데요. 처음 추천받은 장소 중에서 "이 중에서도 조용한 곳을 추천해줘"라고 요청하면 기존 결과를 바탕으로 후보를 좁혀갈 수 있습니다.
장소 탐색에 이어 예약도 대화로 진행할 수 있습니다. 원하는 날짜와 시간, 인원 등을 입력하면 해당 조건을 바탕으로 예약 절차가 진행되는데요. 최종 예약 전에는 이용자에게 동의를 요청하기 때문에 예약 내용을 직접 확인한 뒤 수락 버튼을 눌러 완료할 수 있습니다.
이처럼 플레이스 에이전트는 이용자가 여러 검색어를 입력하고 결과를 일일이 비교해야 했던 과정을 대화 중심으로 바꾸고 있습니다. 원하는 조건을 설명하면 AI가 적합한 장소를 찾아주고, 추가 대화를 통해 선택지를 좁혀가는 방식이죠. 단순히 '어디가 좋은지' 알려주는 검색에서 나아가 '실제로 어디에 갈지' 결정하고 예약하는 과정까지 지원한다는 점에서 의미가 있습니다.
네이버는 앞으로도 이용자가 원하는 장소를 더욱 쉽고 정확하게 발견하고, 예약과 실제 방문까지 자연스럽게 이어갈 수 있도록 기능을 고도화할 계획입니다.
🛍️ 네이버 AI 쇼핑 에이전트: 빠른 배송이 필요한 순간까지 알아채는 AI
한편 지난 9월에는 네이버의 'AI 쇼핑 에이전트'도 한층 고도화되었습니다. 네이버플러스 스토어 앱에서 제공되는 AI 쇼핑 에이전트는 지난 2월 베타 서비스를 시작해 6월 정식 출시된 서비스인데요.
초기에는 상품 정보와 구매 후기를 분석해 이용자의 상품 탐색과 비교를 돕는 데 집중했습니다. 원하는 상품이나 구매 목적을 입력하면 상품별 특징과 후기를 바탕으로 적합한 상품을 추천하는 방식이었죠.
이후 6월에는 이용자의 쇼핑 활동 이력과 최신 트렌드를 바탕으로 AI가 먼저 대화를 제안하는 기능이 도입되었습니다. 이용자가 최근 찾아봤거나 장바구니에 담아둔 상품 등을 참고해 관심을 가질 만한 상품을 제안하는 방식인데요.
같은달 6월 25일 정식 서비스를 시작하면서 상황별 쇼핑 테마와 혜택 안내를 강화하고, 질문 수정과 추천 출처 확인 등의 기능도 제공하기 시작했습니다. 이용자의 질문에 답하는 데 그치지 않고 다음 탐색 방향까지 먼저 제안하는 형태로 발전한 것입니다.
이번 9월 업데이트에서는 배송 조건을 고려한 상품 추천 기능이 새롭게 도입되었습니다. 이용자의 배송지를 기준으로 원하는 날짜까지 도착할 수 있는 상품을 추천하고, 상품별 도착 예정일과 주문 마감 시간도 함께 안내하는데요.
이용자가 직접 배송 조건을 입력하지 않아도 대화 속에서 빠른 배송이 필요한 상황을 파악해 추천에 반영할 수 있다는 점도 특징입니다. 예를 들어 "아침저녁으로 갑자기 추워졌는데 전기장판 추천해줘"라고 요청하면 다양한 상품을 제안하는 동시에 갑작스럽게 추워진 날씨를 고려해 빠른 배송이 가능한 상품을 우선 추천하는 방식입니다.
즉, 이용자가 '빠른 배송'을 명시적으로 요청하지 않아도 AI가 대화 맥락을 분석해 구매에 필요한 조건을 함께 고려하는 것이죠.
이처럼 쇼핑 에이전트는 상품 탐색과 비교에서 출발해 이용자의 관심사를 반영한 선제적 추천, 배송 조건을 고려한 구매 지원으로 기능을 확대하고 있습니다. 쇼핑 과정에 필요한 시간과 노력을 줄여주면서 서비스 이용도 활발해지는 모습인데요. 실제로 지난 9월 기준 AI 쇼핑 에이전트를 통한 대화 수는 6월 대비 약 60%, 거래액은 82% 증가한 것으로 나타났습니다.
특히 AI 쇼핑 에이전트를 통한 거래액 중 디지털·가전 품목이 40%로 가장 높은 비중을 차지했는데요. 상품별 사양과 기능 등을 꼼꼼히 비교해야 하는 고관여 상품군에서 AI의 비교·요약 기능이 유용하게 활용되고 있는 것으로 풀이됩니다. 네이버플러스 멤버십 이용자가 발생시킨 거래액 비중도 전체의 78%에 달했습니다.
네이버는 연내 일부 상품군을 대상으로 AI 쇼핑 에이전트 내 결제 기능도 시범 도입할 계획입니다. 이용자가 상품을 추천받고 비교하는 데 그치지 않고, 결제까지 AI 에이전트 안에서 완료할 수 있도록 쇼핑 경험을 확장해 나가는 것입니다.
네이버 AI 에이전트, 찾아주는 AI에서 행동을 돕는 AI로
네이버의 플레이스 에이전트와 쇼핑 에이전트는 서로 다른 영역에서 활용되지만, 이용자의 의도를 파악하고 실제 행동으로 이어지는 과정을 돕는다는 공통점이 있습니다. 플레이스 에이전트가 장소 탐색부터 예약까지 연결한다면, 쇼핑 에이전트는 상품 비교와 추천에 배송 조건까지 반영해 구매 결정을 지원하는 것이죠.
이러한 변화는 네이버가 AI를 기존 서비스와 결합해 이용자의 일상 속 활용 범위를 넓히고 있다는 점에서도 주목할 만합니다. 검색과 지도, 쇼핑 등 네이버가 보유한 서비스와 데이터를 기반으로 AI가 이용자의 요구를 이해하고, 각 서비스에서 필요한 행동까지 지원하는 방향으로 발전하고 있기 때문인데요.
앞으로 AI 에이전트가 더욱 고도화된다면 이용자가 직접 정보를 찾고 비교하는 과정은 점차 줄어들 것으로 보입니다. 동시에 소비자가 어떤 장소와 상품을 발견하고 선택하는 과정에서 AI의 역할은 더욱 커질 수 있는데요. 이제는 AI가 얼마나 정확한 정보를 제공하는지를 넘어, 이용자의 선택과 행동을 얼마나 효과적으로 지원할 수 있는지가 중요한 경쟁 요소가 될 것으로 보입니다.
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2026년 10월 디지털 미디어 마켓 이슈 | 케이티 나스미디어 - kt nasmedia
나스미디어가 정리한 2026년 10월 디지털 미디어·마켓 이슈. 카카오 멤버십 시범 출시, 네이버 쇼핑 및 플레이스 에이전트 고도화, 메타 뮤즈와 오픈ai 닷츠의 상시형 에이전트 경쟁, 치지직와 웨
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