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[IT뉴스]맛집도 취향저격…네이버 플레이스, AI로 장소 추천 초개인화

온카뱅크관리자

2025-11-07 16:07:30

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div>  <strong class="summary_view" data-translation="true">연내 새로운 맛집 검색 결과 선보일 예정<br>한층 향상된 맛집 발견·탐색 경험 선사<br>육식파엔 삼겹살, 달달이 러버엔 디저트 맛집<br>같은 지역에서 검색해도 사용자마다 다른 결과</strong> 
        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
         <section dmcf-sid="qS8dzGgRwe">
          <p contents-hash="176bef78dc0ff2877653aff702af0af11fd3f41178ae5bf4f67b97c5429f7c03" dmcf-pid="Bv6JqHaewR" dmcf-ptype="general"> [이데일리 이소현 기자] 네이버(NAVER(035420))가 인공지능(AI) 기술로 초개인화된 맛집 추천 시대를 연다. 특정 지역과 맛집 키워드를 함께 검색하면, 내 개인적 관심사에 딱 맞는 ‘나만의 맛집 리스트’를 최상단에서 바로 만나볼 수 있게 된다. “분당 맛집”을 검색해도 옆 사람과 다른 맛집 리스트가 뜬다. </p>
          <p contents-hash="bed6cdea08900479ca746681e921bb0b40e498ac493431aee4e87b171cacb41c" dmcf-pid="bTPiBXNdwM" dmcf-ptype="general">네이버는 연내 새로운 음식점 플레이스 검색을 도입해 플레이스 사업자와 사용자 간 연결을 강화하고, 사용자 관심사에 좀 더 초점을 맞춘 보다 정교한 장소 발견 및 탐색 경험을 선사하겠다는 구상이다.</p>
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="473ed1ba42dc917bed94836378767477c602ab6a0da99cbbeaa8253ac9054cf7" dmcf-pid="KuAsdKSrOx" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="새로워지는 네이버 플레이스 맛집 검색(사진=네이버 단25)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202511/07/Edaily/20251107160549710umhx.jpg" data-org-width="383" dmcf-mid="7htzTk2uDJ" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202511/07/Edaily/20251107160549710umhx.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            새로워지는 네이버 플레이스 맛집 검색(사진=네이버 단25)
           </figcaption>
          </figure>
          <div contents-hash="4ffb0976d7a83e47e5857bcafa986d0545dd241fcc9a187aa2ba40179aadaeec" dmcf-pid="97cOJ9vmsQ" dmcf-ptype="general">
           네이버는 7일 서울 강남구 코엑스에서 열린 팀네이버 통합 컨퍼런스 ‘단 25(DAN 25)’에서 연내 AI 페르소나 생성 기술로 초개인화한 음식점 탐색 결과를 제공하겠다는 계획을 밝혔다.
          </div>
          <p contents-hash="bb764dd7d3173abb5c3ef4d7504a2740d6782fd0ce63e952e7d4710727390832" dmcf-pid="2zkIi2TsrP" dmcf-ptype="general">네이버 플레이스설계팀은 이날 ‘AI로 사용자와 사업자를 잇는, 새로운 플레이스&amp;지도’를 주제로한 발표에서 AI 기술로 다양한 유형의 페르소나(Persona) 데이터를 구축해 이를 기반으로 사용자 관심사에 맞는 맛집 추천 정확도를 높이는 기술력을 소개했다.</p>
          <p contents-hash="87107176e7a4f884d2cce6d8df1089dcc99fea2e3429739ac2a01aa797ed2cb6" dmcf-pid="VqECnVyOr6" dmcf-ptype="general">AI 페르소나 기반 플레이스 추천 기술은 △온·오프라인 플레이스 채널을 통해 유입된 사용자 데이터를 AI로 유형화해 가상의 페르소나를 정의한 후 △세분화한 페르소나별 특징을 AI로 재차 분석해 사용자 관심사에 해당하는 플레이스 정보를 중점 제공하는 것이 핵심이다.</p>
          <p contents-hash="e069678b09c9aabab3539fe37d64f44e587d6cc1b2279480fd9ebe4904c8c7a7" dmcf-pid="fBDhLfWIE8" dmcf-ptype="general">이를 위해 네이버 플레이스는 현장감 있는 오프라인 데이터와 스마트플레이스의 온라인 데이터 연동을 강화하며, 보다 다양한 페르소나를 구현하고 추천 경험 고도화를 목표하고 있다.</p>
          <p contents-hash="4283a719818d8c28dfd91b4d17131985c134624f991996d450e3299603428967" dmcf-pid="4bwlo4YCw4" dmcf-ptype="general">실제로 △지난 6월 포스(POS·판매관리시스템 단말기) 데이터를 연동해 사업주가 오프라인 매장의 정보를 손쉽게 관리할 수 있는 ‘플레이스 플러스’를 선보였고 △지난 달 Npay 오프라인 통합 단말기 ‘커넥트’를 베타 서비스로 공개하는 등 결제·주문 기반 데이터도 구축 중이다.</p>
          <p contents-hash="776dcdf0d7b58eef7796cfa565061eb36b9c0f5492eb1ed7bd4afb118152b851" dmcf-pid="8KrSg8GhDf" dmcf-ptype="general">새로 도입될 음식점 플레이스 검색은 이르면 연내에 만나볼 수 있다. 새 환경에서는 특정 지역명과 맛집 키워드를 함께 검색하면, 최상단 영역에 간략한 AI 브리핑과 함께 다양한 테마의 플레이스 목록으로 연결되는 버튼을 노출한다.</p>
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="a42e69d7ccd5a3c91f97cdaee3936bd58946865f67dbf71b64156f9b03086872" dmcf-pid="69mva6HlmV" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="새로워지는 네이버 플레이스 맛집 검색(사진=네이버 단25)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202511/07/Edaily/20251107160550950phmv.jpg" data-org-width="670" dmcf-mid="zUMo91cnsd" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202511/07/Edaily/20251107160550950phmv.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            새로워지는 네이버 플레이스 맛집 검색(사진=네이버 단25)
           </figcaption>
          </figure>
          <div contents-hash="34548c87de802d0b53be5186149c938ff2402b8aa18bd45a6b847923ff5f4f62" dmcf-pid="PHeaVFEom2" dmcf-ptype="general">
           추천 플레이스 목록 상단에는 ‘인테리어를 중요하게 생각하는’, ‘애견과 함께 맛집을 자주 방문하는’ 등 별도 타이틀을 기재해 추가 스크롤 행위 없이도 어떤 테마로 업체 목록을 제공하는지 한 눈에 살필 수 있다.
          </div>
          <p contents-hash="514d8969eef57411dd6b92894adf7c93a78222550e1ae0740b42509718b2414a" dmcf-pid="QXdNf3Dgs9" dmcf-ptype="general">또 해당 맛집 블록들은 페르소나별 특징에 따라 구성되기 때문에 같은 지역에서 검색한 결과라도 사용자마다 각기 다른 추천 목록을 제공한다.</p>
          <p contents-hash="c6fe0b10f1c739254d12d7caa0b1379cf4af6804ea9e462f6fa20f0841841b8b" dmcf-pid="xZJj40wawK" dmcf-ptype="general">예를 들어 ‘육류 미식가’가 페르소나인 사용자는 ‘삼겹살 맛집’을, ‘트렌디 디저트 러버’가 페르소나인 사용자는 ‘요즘 유행하는 디저트 맛집’ 등 각기 다른 추천 플레이스를 제공한다.</p>
          <p contents-hash="8c02d16bc2eef0341b88cef31e1725e131e8448c0b15a512545d3c3f8dc26eef" dmcf-pid="yiXphNB3Ib" dmcf-ptype="general">지역 특색도 반영한다. 동일한 사용자여도 분당 등과 같은 거주 중심 지역에서는 개인 관심사가 더 많이 반영된 추천 목록을 제공하는 반면, 여행지로 수요가 높은 곳에서는 해당 지역 특색을 더 반영한 플레이스 추천 목록을 확인할 수 있는 식이다.</p>
          <p contents-hash="21c728f2cd260c5f9a44a5c6e9d5df84d47de27e5e415406973a44eb3920f013" dmcf-pid="WnZUljb0sB" dmcf-ptype="general">네이버는 이러한 AI 기술을 통한 장소 추천의 개인화를 통해 네이버 지도의 첫 탭에 대한 사용자 인식을 단순히 ‘네이버가 주변 장소를 추천하는 공간’을 넘어 ‘지금 인기 있고 나와도 잘 맞는 장소를 발견하는 공간’으로 탈바꿈시켜나간다는 계획이다.</p>
          <p contents-hash="fc1eba66ece31570344056601c01bb984b5719169f28a330a057daa4a33b7616" dmcf-pid="YL5uSAKpmq" dmcf-ptype="general">다만, 다양한 사용자 선호를 고려해 사용자가 원한다면 초개인화 검색결과 대신 기존과 같은 정답형 검색 결과를 확인할 수 있도록 선택지를 제공할 방침이다.</p>
          <p contents-hash="571c31ea347abd3841cf84c7cb4b1949a3ab12408e5d04f7de7eddf36309a4d3" dmcf-pid="Go17vc9Urz" dmcf-ptype="general">박해든 네이버 플레이스설계팀 담당은 “새롭게 바뀔 플레이스 검색은 사용자에게는 지역의 특색과 개인 관심사를 동시에 반영한 스마트한 검색 결과를 제공하고, 사업주 입장에서는 노출 지면이 다양해지고 노출 빈도도 확대되는 효과를 기대할 수 있다”며 “AI 기술을 활용한 보다 치밀하고 섬세한 개인화 추천으로 사업주와 사용자의 활용 만족도를 지속적으로 높여가겠다”고 말했다.</p>
          <p contents-hash="87c8bee62e8d22bfca339be80d8f39138d8149862f517965e06710357317b063" dmcf-pid="HgtzTk2uI7" dmcf-ptype="general">이소현 (atoz@edaily.co.kr) </p>
         </section> 
        </div> 
        <p class="" data-translation="true">Copyright © 이데일리. 무단전재 및 재배포 금지.</p>

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