내 안의 ‘쇼핑 자아’를 찾아줘…취향저격 상품추천 AI 개발

[사진=UNIST]

[이뉴스투데이 김진성 기자] 같은 전자제품이라도 컴퓨터나 오디오를 살 때 사람마다 소비 성향이 다르다. 이러한 세부 상품군별 취향 차이를 읽어 추천에 반영할 수 있는 인공지능(AI) 기술이 나왔다.

 이연창 울산과학기술원(UNIST) 인공지능대학원 교수팀은 세부 상품군에 따라 달라지는 소비자의 구매 성향을 읽어낼 수 있는 교차 도메인 추천 기술 ‘멀티탭(Multi-TAP)’을 개발했다고 6일 밝혔다.

교차 도메인 추천 기술은 한 사용자가 자주 구매해 기록이 쌓인 상품 분야에서 얻은 정보를, 기록이 부족한 다른 분야 추천에 활용하는 기술이다. 어떤 사람이 전자제품은 자주 샀지만 생활용품은 사지 않았다면, 전자제품 구매 기록을 바탕으로 생활용품을 추천하도록 설계한 것이다.

이연창 교수팀이 개발한 ‘멀티탭’은 이같은 기능을 한층 고도화 했다. 같은 상품 분야 안에서도 세부 상품군에 따라 달라지는 구매 성향까지 구분한다. 덕분에 기존 기술 대비 소비자의 세부 취향을 더 정확하게 반영할 수 있는 것이 장점이다.

구매자는 컴퓨터를 살 때 비싸고 평점이 좋은 제품을 고르더라도 오디오를 살 때는 저렴하고 인기 있는 제품을 고를 수 있는데, 기존 기술은 이러한 차이를 제대로 반영하지 못했다. 반면 멀티탭은 구매 이력과 상품 정보를 분석해 사용자가 가격, 평점, 리뷰 수 등을 제품 구매 시 얼마나 따지는지 확인한다. 또 이용 빈도를 분석하고, 동일 상품 분야에서 얼마나 다양한 세부 상품군을 구매했는지도 3단계로 나눠 파악한다. 

이렇게 나온 결과를 챗GPT 등의 ‘대형언어모델(LLM)’이 상품군별 차이가 드러나는 문장으로 정리하도록 한 후, 이 문장을 숫자 정보로 바꿔 재차 분석한 후 최종적으로 상품을 추천한다. 기존 방법을 사용하면 높음·중간·낮음이라는 3단계 수치만 나열하지만, 멀티탭 기능을 쓰면 어느 상품군에서 어떤 성향이 나타났는지까지 추천 모델이 구분해준다.

연구팀은 멀티탭을 전자상거래 업체 ‘아마존’에서 실험한 결과, 대표적인 6개 교차 추천 과제 중 5개에서 가장 높은 성능을 냈다. 실제 구매 상품을 상위 5개 추천 목록에 포함한 비율은 기존 최고 기술보다 최대 36.3% 높았다.

이 교수는 “소비자의 취향은 상황과 세부 상품군에 따라 달라지는데, 멀티탭은 구매 성향을 여러 ‘멀티 페르소나’로 나눠 이러한 차이를 추천에 반영한다”며 “온라인 쇼핑몰의 개인 맞춤형 추천을 고도화할 수 있을 것”이라고 말했다.