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AI로 혁신하는 네이버의 여행 추천 서비스

일반 리포트 2024년 12월 01일
goover

목차

  1. 요약
  2. AI 기반 맞춤형 호텔 추천 서비스
  3. 국내 여행 코스 추천 서비스
  4. AI 기술의 적용과 사용자 경험
  5. 결론

1. 요약

  • 본 리포트는 네이버가 도입한 AI 기반 여행 추천 서비스의 기능과 효과를 분석합니다. 최근 네이버는 AI 기술을 활용하여 사용자에게 맞춤형 호텔 및 국내 여행 코스를 제공하는 서비스를 선보였습니다. 협력 필터링과 딥러닝 기반의 AI 기술을 통해 사용자의 연령, 성별, 선호도에 맞춰 호텔을 추천하며, 약 270개 지역에 대한 최적의 여행 코스를 제안합니다. 네이버의 '에어스페이스(AiRSPACE)' 시스템은 이러한 추천 서비스를 뒷받침하는 핵심 기술로, 여행지 및 장소에 대한 정보를 효율적으로 분석하고 제공합니다. 본 리포트는 이처럼 개인화된 여행 경험을 통해 사용자 만족도를 높이려는 네이버의 노력을 조명합니다.

2. AI 기반 맞춤형 호텔 추천 서비스

  • 2-1. 호텔 추천 서비스 개요

  • 네이버는 최근 여름 휴가철에 맞춰 AI 기반의 맞춤형 호텔 추천 서비스를 도입했습니다. 이 서비스는 이용자의 취향과 현재 상황에 적합한 호텔을 쉽게 찾을 수 있도록 도와줍니다. 네이버는 통합 검색 서비스에 협력 필터링(Collaborative Filtering) 기반의 머신러닝 기술과 딥러닝 기반의 AI 기술을 적용하여 해당 서비스를 제공합니다.

  • 2-2. 이용자 맞춤형 추천 프로세스

  • 이용자는 자신의 연령과 성별에 따라 맞춤형 호텔 추천을 받을 수 있습니다. 추천 과정은 과거의 사용자 데이터와 분석된 경향을 바탕으로, '내 또래가 주목하는 호텔', '예약 많은 호텔', '함께 찾는 호텔' 세 가지 카테고리로 나뉩니다.

  • 2-3. 추천 컬렉션 유형

  • 추천 컬렉션은 세 가지 유형으로 구성됩니다: 1) 내 또래가 주목하는 호텔 - 비슷한 연령대의 이용자가 선호하는 호텔, 2) 예약 많은 호텔 - 최근 일주일 내 예약이 많았던 호텔, 3) 함께 찾는 호텔 - 최근 30일 간 해당 호텔을 클릭하거나 예약한 이용자들이 함께 많이 찾은 호텔.

  • 2-4. AI 기술 적용 사례

  • 네이버는 AI 기술을 이용해 장소 추천 시스템인 '에어스페이스(AiRSPACE)'를 고도화했습니다. 이를 통해 사용자가 개인의 취향 정보를 쌓으면, AI가 적합한 장소를 추천하는 방식으로 작동합니다. 예를 들어, '성수동 맛집'을 검색하면 개인의 취향과 상황에 맞춰 추천 장소를 제공하고 있습니다.

3. 국내 여행 코스 추천 서비스

  • 3-1. 여행 코스 추천 서비스 개요

  • 네이버는 최근 국내 약 270개 지역의 여행 코스를 추천하는 서비스인 '국내 여행 코스 추천 서비스'를 도입하였습니다. 이 서비스는 특정 지역을 선택하거나 사용자 검색 키워드를 통해 여행 계획을 쉽게 수립할 수 있도록 돕고 있습니다. 사용자들은 당일치기, 1박2일, 2박3일, 3박4일 등 다양한 기간별 코스를 선택할 수 있으며, 자연과 함께하는 힐링 여행, 인생샷 명소 투어와 같은 다양한 테마의 코스를 제안받을 수 있습니다.

  • 3-2. 코스 추천 프로세스 및 기능

  • 네이버의 여행 코스 추천 서비스는 사용자가 원하는 지역에 대한 정보를 검색하면, AI 기반 장소 추천 시스템 '에어스페이스(AirSPACE)'를 통해 경유지, 총거리, 이동 시간 등을 종합적으로 고려하여 최적의 여행 동선을 제안합니다. 이 시스템은 명소, 음식점의 위치와 동선 정보를 제공하여, 사용자는 여행 계획을 보다 효율적으로 세울 수 있습니다.

  • 3-3. AI 기반 장소 추천 시스템 '에어스페이스'

  • '에어스페이스'는 네이버가 보유한 방대한 장소 관련 데이터를 기반으로 하여 검색, 예약, 이동 등의 지역 및 장소에 대한 다양한 사용자 활동을 분석합니다. 이 시스템은 여행 일정 및 코스 추천의 정교함을 높이는데 기여하고 있으며, 장소에 대한 리뷰 요약 정보도 제공하여 사용자에게 유용한 정보를 전달합니다.

  • 3-4. 다양한 여행 테마 및 추천 방법

  • 네이버의 국내 여행 코스 추천 서비스는 여행 기간에 따라 다채로운 테마의 코스를 제공합니다. 예를 들어, 힐링 여행 코스나 인생샷을 찍기 좋은 명소 투어 등의 다양한 선택지를 통해 사용자에게 맞춤형 여행 계획을 지원하였습니다. 사용자는 총 이동 거리, 소요 시간, 구간별 이동 시간을 체크하여 자신에게 최적화된 여행을 준비할 수 있습니다.

4. AI 기술의 적용과 사용자 경험

  • 4-1. AI 기술의 발전과 적용 사례

  • 네이버는 AI 기술을 활용하여 약 270개 지역의 국내 여행 코스를 추천하는 서비스를 도입하였습니다. 이 서비스는 특정 지역을 검색하거나 선택하면 관련된 여행 코스를 제안하는 기능을 제공합니다. AI 기반 장소 추천 시스템인 '에어스페이스(AirSPACE)'를 통해 추천 알고리즘을 개발하였으며, 이는 검색, 예약, 이동 등 다양한 사용자 활동을 분석하여 최적의 여행 동선을 설계합니다. 또한, 자연과 힐링의 요소를 반영한 다양한 테마 코스를 제안하며, 이동 거리와 소요 시간, 구간별 이동 시간을 제공하여 사용자들이 일정을 편리하게 짤 수 있도록 지원합니다.

  • 4-2. 사용자 경험 개선 방안

  • 네이버의 여행 코스 추천 서비스는 사용자에게 간편한 여행 계획을 가능하게 합니다. 사용자는 여행 정보 페이지를 통해 관심 있는 지역의 명소와 음식점 정보를 쉽게 확인할 수 있으며, AI 기술은 해당 정보를 요약하여 제공합니다. 이 외에도, 사용자들은 추천된 여행 코스를 시각적으로 한눈에 파악할 수 있도록 네이버 지도를 통해 경로를 쉽게 확인할 수 있습니다. 이러한 기능들은 여행 일정을 효율적으로 계획하는 데 기여하고 있습니다.

  • 4-3. AI 기반 여행 서비스의 장점과 한계

  • AI 기반의 여행 추천 서비스는 사용자에게 맞춤형 정보를 제공하여 개인화된 여행 경험을 선사합니다. 특히, AI 기술의 발전은 관련 장소 정보와 리뷰 요약을 통해 더욱 정교한 추천을 가능하게 합니다. 그러나 여전히 사용자 경험에는 개선할 부분이 존재하며, 정확성과 개인화의 수준을 더욱 향상시킬 필요가 있습니다. 따라서 AI 기술의 발전을 지속적으로 반영하여 사용자 만족도를 높이는 것이 중요합니다.

결론

  • 네이버의 AI 기반 추천 서비스는 사용자에게 개인화된 여행 경험을 제공하면서 여행 계획의 효율성을 높이고 있습니다. '에어스페이스(AiRSPACE)'를 활용해 사용자 데이터를 분석, 최적의 장소와 코스를 제안함으로써 호텔과 여행 선택의 개인화를 가능하게 했습니다. 그러나 아직 만족스럽지 못한 부분이 존재하며, 특히 정확성과 개인화 수준에서는 개선이 필요합니다. 이러한 한계를 극복하기 위해서는 AI의 지속적인 발전과 사용자 피드백 반영이 중요하며, 향후 더 많은 사용자들이 편리하고 효율적인 여행 경험을 누릴 수 있기를 기대해봅니다. 더불어, 이러한 기술들은 다른 서비스에서도 활용될 가능성이 커 보이며, 사용자에게 더 나은 경험을 제공하는 데 기여할 것입니다.

용어집

  • 에어스페이스(AiRSPACE) [기술]: 에어스페이스는 네이버의 AI 기반 장소 추천 시스템으로, 사용자 활동 데이터를 분석하여 최적의 장소를 추천하는 기능을 수행합니다. 이 시스템은 여행 코스 추천 서비스의 핵심 기술로 자리잡고 있으며, 사용자에게 맞춤형 여행 정보를 제공하는 데 중요한 역할을 합니다.
  • 네이버 [회사]: 네이버는 한국의 대표적인 IT 기업으로, 검색 엔진 및 다양한 온라인 서비스를 제공하고 있습니다. 최근 AI 기술을 활용한 맞춤형 추천 서비스에 집중하고 있으며, 이는 사용자에게 더 나은 경험을 제공하기 위한 노력을 반영하고 있습니다.

출처 문서