네이버 Cue: 파헤치기 – 네이버 Cue: 기능과 특징, 변화까지
네이버에서 새롭게 출시한 생성형 AI 네이버 Cue: (네이버 큐), 혹시 들어보셨나요? 네이버 Cue:는 네이버의 초거대 AI인 하이퍼클로바X를 검색에 접목하여 만들어진 AI 검색 서비스로, 사용자에게 새로운 검색을 보여줄 수 있는 서비스입니다.
이번 글에서는 네이버 Cue:란 어떤 서비스인지, 네이버 Cue:의 기능 및 사용법, 네이버 Cue:의 경쟁력 및 한계, 마지막으로 네이버 Cue:로 인해 발생할 변화에 대해 알아보도록 하겠습니다.
[목차]
네이버 Cue:란?
네이버 Cue:의 기능 및 사용법
네이버 Cue:의 경쟁력 및 한계
네이버 Cue:로 인한 변화
네이버 Cue:란?
네이버 Cue: (네이버 큐)란? 네이버에서 새롭게 선보인 AI 검색 서비스로, 하이퍼클로바X를 검색 서비스에 특화 시킨 AI 생성 서비스입니다. ‘Cue:’는 언제 어디서든 대화할 준비가 되어 있는 프롬프트 신호, 맞춤과 추천의 큐레이션(curation), 호기심과 큐리오시티(curiosity)를 포함해 호기심 많고 창의적인 맞춤 검색 어드바이저라는 의미가 담겨있습니다.
네이버는 AI 기술이 집약된 Cue:를 통해 새로운 검색 경험을 선보이고자 하는데요. 어떤 검색어로 입력해야 할지 고민하지 않고 사람에게 물어보듯이 자연스럽게 질문하면 Cue:가 질문을 이해하고, 원하는 정보를 검색해서 가져다줍니다. 또한, 이전 질문과 답변을 기억해 대화를 이어 나가며 원하는 답을 찾아나갈 수 있습니다.
네이버 Cue:의 기능 및 사용법
네이버 Cue:는 언어 모델에 추론(reasoning), 검색 계획(planning), 도구 사용(tool usage), 검색 기반 생성(retrieval-augmented generation) 기술을 녹여내어 네이버 검색과 결합해 네이버 버티컬의 정보를 요약하여 효과적인 검색 결과를 문장형으로 제공하며, 새로운 인터페이스를 통해 확장된 검색 경험을 사용자에게 제공합니다.
Cue:는 하나의 대형 언어 모델을 사용하는 것이 아닌, 크기가 다르고 기능들이 각각 다른 다수 언어 모델들을 사용하는데요. 이런 언어 모델들을 합쳐서 모듈화된 LLM 플랫폼으로 설계하고 사용자의 검색 의도를 만족시키는 데 필수적인 부분만 동작시킴으로써 효율성을 향상시키고 응답 속도를 끌어올렸습니다.
Cue:가 답변을 만드는 과정은 다음과 같습니다. 먼저, 질문의 의도를 깊이 이해한 후, 추론 및 검색 계획을 세웁니다. 다음으로, 검색과 검토를 진행하고 질문에 대한 답변을 생성합니다. 이때, Cue:는 통합검색, 뉴스, 쇼핑, 플레이스, 영화 등 네이버의 풍부한 콘텐츠를 바탕으로 사용자의 질문과 관련된 정보를 검색한 후 내용을 요약하여 유용한 답변을 생성합니다. 이후, 답변 생성에 참고한 정보를 답변 하단에 표기하고, 질문 및 답변과 연관된 후속 질문을 사용자에게 보여줍니다.
또한, Cue:는 검색 사용자의 이용 패턴 데이터를 학습해 사용자 질의 의도에 가장 적합한 정보를 제공하기 때문에, 동일한 질문이더라도 사용자에 따라 다른 답변을 제공할 수도 있습니다.
그렇다면 네이버 Cue:, 어떻게 해야 잘 사용할 수 있을까요?
먼저, 구체적이고 명확한 질문을 해야 합니다. 원하는 정보나 도움을 얻고자 하는 목적을 구체적으로 설명하는 것이 효과적입니다. 기존의 검색 결과에서도 짧은 정답형 질문에 대해서는 충분히 좋은 답변을 제공하고 있기 때문에, Cue:에서는 보다 구체적인 질문을 하는 것이 좋습니다. 한 번의 검색으로 찾기 어려웠던 질문들이더라도 네이버 Cue:를 통해 한 번에 답을 찾을 수 있습니다.
다음으로, 대화하듯이 질문하는 것이 좋습니다. 일상 대화처럼 자연스럽게 질문하면 Cue:와의 상호작용이 더 원활하게 이루어질 수 있습니다. 또한, 네이버 블로그나 카페에서 발굴해야 하는 리빙포인트, 숨겨진 꿀팁들 위주로 물어본다면 여러 블로그나 카페 속 꿀팁들을 찾기 위해 노력할 필요 없이, Cue:를 통해서 손쉽게 원하는 정보를 얻을 수 있습니다.
네이버 Cue:의 경쟁력 및 한계
새롭게 출시된 네이버 Cue:, 현재 존재하는 챗GPT(ChatGPT), 구글바드(Google Bard), 빙챗(Bing Chat)과 같은 다양한 생성형 AI와 무엇이 다르고 어떤 경쟁력을 가지고 있을까요?
네이버 Cue:는 쇼핑, 위치, 검색 등 네이버 생태계 내의 여러 서비스로 자연스럽게 연결할 수 있다는 가장 큰 특징이 있습니다. 제품을 찾기 위해 검색했다면 구매까지 연결할 수 있고, 여행 숙소를 찾기 위해 검색했다면 네이버 예약 서비스를 이용하여 예약까지 완료할 수 있습니다. 탐색부터 쇼핑, 예약까지 한 번에 해결할 수 있는 것이 다른 생성형 AI와는 다른 특징입니다.
또한, 네이버 Cue:는 한국 맞춤형 답변을 준다는 가장 큰 경쟁력이 있습니다. 한국 맞춤형으로 학습했기 때문에 그만큼 한국의 문화를 잘 이해한 상태에서 답변한다는 장점이 있습니다. 신조어나 국내 역사 등 한국과 관련된 질문을 했을 때, 다른 생성형 AI에서는 출시 초반에 잘못된 정보를 주는 할루시네이션 현상(환각 현상)이 발생했지만, 네이버 Cue:는 정확한 정보를 줬다는 특징이 있습니다.
하지만, 아직까지는 복잡한 문장을 이해하지 못한다는 한계가 있습니다. ‘해산물이 나오지 않는 코스요리 전문점’과 관련된 정보를 요구했지만, 다양한 해산물 요리를 즐길 수 있는 음식점들을 추천해 준다는 것을 발견할 수 있습니다.
또한, Cue:는 네이버 검색 결과 창에 있는 정보만을 이용한다는 한계가 있습니다. 네이버 검색 결과 창에 존재하지 않는 정보와 관련한 검색어를 입력한다면, 생성형 AI 모델이 스스로 답변을 생성하기 때문에 할루시네이션 현상이 발생할 수 있습니다. 이러한 한계점은 더 많은 사람들이 이용할수록 AI 모델이 이에 대해 학습하며 개선될 것으로 예상됩니다.
네이버 Cue:로 인한 변화
혹시 10월 20일부터 네이버 검색 서비스가 달라진 것 눈치채셨나요? 네이버는 검색 서비스의 사용자 환경・경험(UI・UX)을 생성형 AI 기능에 맞춰 최적화했습니다.
그 이유는 바로 11월부터 통합 검색에 Cue:를 적용할 예정이기 때문인데요. 이번 검색페이지 변화는 Cue:와의 통합검색 결합에 앞서서 단순한 탐색 수단의 검색이 아니라, 콘텐츠 소비 채널로 영역을 넓혀 노출 방식을 구조화하기 위해서 진행되었습니다.
이번 변화에서 가장 달라진 지점은 검색 결과의 노출 방식입니다. 사용자의 관심사를 기반으로 맞춤형 검색 결과를 제공하는 ‘스마트블록 중심의 에어서치’를 바탕으로 해, 정답 → 탐색 → 발견으로 이어지도록 검색 결과를 구조화했습니다. 특히 각 영역에서 전달하는 표시 정보량이나 노출 순서 등 데이터의 구성 역시 사용자의 의도에 맞게 개편했습니다.
이러한 검색 서비스 개편은 추후 결합할 Cue:의 사용성을 고려해 기획되었습니다. 네이버 Cue:와 결합한 이후에는 검색창에 검색하면 Cue:의 답변이 최상단에 노출될 예정이고, 내년에는 모바일 환경에도 적용될 예정입니다.
지금까지 네이버 Cue: 서비스란 무엇인지, 네이버 Cue:의 기능과 특징, 경쟁력 및 한계점, 마지막으로 네이버 Cue:로 인한 변화에 대해 알아보았습니다. 새롭게 변화한 네이버 검색 서비스에 맞게 SEO(검색엔진 최적화)를 진행한다면 여러분의 웹사이트가 SERP(검색엔진 결과 페이지)에 더욱 효과적으로 노출될 것이라고 예상됩니다.
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