hy는 자사 온라인몰인 프레딧(Fredit) 내 검색 서비스에 생성형 AI를 연계해, 사용자의 의도에 맞는 제품이 검색될 수 있도록 정확도 향상, 자연어 검색이 가능하도록 검색 시스템을 고도화했습니다. 또한 검색한 상품과 관련된 제품을 추천해 고객 경험을 향상시켰습니다.
이에 고객이 원하는 제품을 보다 정확하고 손쉽게 검색할 수 있도록, 메가존클라우드의 GenAI360 오퍼링을 기반으로 Amazon Bedrock, Amazon Opensearch와 같은 생성형 AI 기술을 검색 서비스에 연계하는 검색 엔진 고도화 프로젝트를 수행했습니다. 그 결과, 제품 검색 정확도 향상, 초성 검색, 오타 정정 검색, 추천 검색어 생성 등 보다 고도화된 기능을 고객에게 제공함으로써, 상품의 노출도를 높이고 구매 전환율을 향상시켰습니다.
👉 프로젝트 진행 이유
hy는 자사 온라인몰 프레딧(Fredit) 내 상품 검색을 위해 특정 검색 엔진 제품을 적용해 왔으나 단순 키워드 검색 수준에 머무르는 상태였습니다. 사용자의 검색 패턴은 키워드 입력에서 자연어 질의로 변화하고 있지만, 기존 검색 엔진은 키워드 검색만 지원하고 있습니다.
사용자가 정확한 상품명을 검색해야만 상품이 검색되었으며, 자연어로 검색시 상품이 검색되지 않는 문제가 있었습니다. 또한 자동완성기능, 초성 검색, 오타수정 기능이 없어 검색 실패율이 매우 높았습니다. 이로 인해 사용자의 만족도가 떨어지고 사용자의 구매전환율이 매우 낮았습니다.
프레딧 몰의 활성화를 위하여 사용자가 어떠한 형태로 검색을 하더라도 사용자의 의도에 맞는 검색결과가 나올 수 있게 하는 것이 필요했습니다.
👉 기반 솔루션 및 아키텍처
Amazon Bedrock, Amazon OpenSearch 등 AWS의 생성형 AI 기술을 활용해 제품 검색 정확도를 향상하고 자동완성·초성·오타보정·자연어 검색, 추천 검색어 생성 등을 제공할 수 있도록 구현했습니다.
검색 기능은 기존 키워드 검색에서 RAG기반 Hybrid 검색(키워드 검색과 시멘틱 검색)을 수행하며, 부적절한 질문과 부적절한 상품 검색을 방지하기 위하여 Amazon Bedrock이 적용되었습니 다.
👉 도입 결과
프로젝트를 통해 프레딧몰 내에서 자연어 검색과, 추천 문구 생성이 가능해져 고객 편의성을 높였습니다.
자연어 검색: 단순 키워드 뿐만 아니라 문장 형태로 제품을 검색 가능하게 합니다. 문장 내에 오타가 있는 경우는 보정하여 검색이 되며 적절하지 않은 질문(예: 가장 맛 없는 제품 추천해줘)은 검색되는 상품이 없도록 차단하여 사용자에게 향상된 검색 환경을 제공합니다.
추천문구 생성: 자연어로 사용자에게 제품을 추천하는 문구(검색된 상품 내)를 제공하여 구매 의욕을 향상시킵니다.
검색 실패율: 90% 이상 감소
가입 회원수 200만 달성
고객 편의성 향상, 고객 만족도 향상
👉 Lesson & Learnt
생성형 AI 서비스를 내부 직원이 아닌 외부 고객이 사용한 첫번째 사례로 생성형AI 서비스도 가용성과 확장성이 매우 중요하다는 것과, Amazon Bedrock을 활용한 부적절한 주제 및 컨텐츠 필터링 기능이 매우 유용하다는 것을 경험했습니다.
그리고, 메가존클라우드는 생성형 AI를 e-커머스 플랫폼에 적용하는 경우 고객경험을 크게 향상시키고 이는 사업 성과에 직접적인 영향을 줄 수 있다는 것을 확인할 수 있었습니다. 이러한 경험을 바탕으로 hy는 개인 정보를 활용한 Personalized Search Engine 개발을 위한 2차 프로젝트를 메가존클라우드와 함께 논의하고 있습니다.