[생성형 AI] AI와 리뷰의 만남, 추천 시스템의 진화
안녕하세요, 하루 코딩입니다.
오늘은 일상 속에서 우리가 자주 접하는 ‘리뷰’와 ‘추천’ 시스템에 대해 이야기해보려 합니다.
이전 글에서는 BI 시각화와 자동화 기술을 중심으로 실무 적용 사례를 다뤘다면,
이번 글은 리뷰 데이터와 생성형 AI가 만나 어떻게 ‘개인화 추천’으로 진화하는지에 초점을 맞춰봅니다.
플랫폼 기획, 스마트 서비스 설계에 관심 있는 분들께 흥미로운 인사이트가 될 거예요.
리뷰는 왜 AI에게 중요한가?
리뷰는 단순한 평가를 넘어 데이터 기반 의사결정의 원천입니다.
하지만 사람이 수천 개의 리뷰를 읽고 요약하긴 어렵죠.
여기서 등장하는 것이 바로 생성형 AI의 자연어 처리(NLP) 기술입니다.
💡 최근 플랫폼들은 다음과 같은 방식으로 리뷰를 활용하고 있어요:
- ⭐ AI가 수천 개의 리뷰를 요약해 보여줍니다 (예: "이 제품은 가성비가 좋고 배송이 빠릅니다.")
- ⭐ 감성 분석을 통해 부정/긍정 리뷰를 자동 분류합니다
- ⭐ 고객에게 ‘당신에게 맞는 제품’을 제안하는 데 사용됩니다
추천 시스템, 어디까지 똑똑해졌나?
과거 추천 시스템은 단순히 '많이 팔린 상품'을 보여줬다면,
요즘은 리뷰, 클릭 로그, 구매 이력, 심지어 날씨와 기분 상태까지 반영해 추천합니다.
즉, ‘리뷰 + AI 알고리즘’이 만나서 ‘초개인화된 추천’이 가능해진 거죠.
예시: 생성형 AI가 만들어낸 추천 시나리오
이런 입력 하나면 GPT 기반 AI는 이렇게 응답할 수 있어요:
“조용한 해변과 가까운 평점 4.8 이상 숙소 중, 최근 여성 1인 고객들이 좋은 평가를 남긴 ‘○○게스트하우스’를 추천드립니다.”
네컷만화로 보는 ‘AI 추천 시스템의 작동 방식’
- 한 사용자가 “좋은 제품이에요!”라며 리뷰를 작성합니다
- AI가 수많은 리뷰를 분석합니다
- AI: “고객님에게 맞는 제품을 추천합니다.”
- 사용자는 만족스러운 미소와 함께 ‘엄지척’! 👍
📌 이처럼, 리뷰는 단지 남기는 게 아니라, AI가 배우는 교과서입니다.
마무리하며
앞으로 리뷰 데이터는 AI의 ‘추천 뇌’ 역할을 하게 될 거예요.
우리는 리뷰를 남기고, AI는 그걸 배워 더 나은 선택지를 제공해줍니다.
스마트한 서비스 설계자는 이 흐름을 이해하고, 어떤 리뷰 데이터를 수집하고 어떻게 분석할지에 대한 전략을 고민해야 하겠죠.
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