낯선 지역에서 식당을 고를 때 검색 결과 상위 노출이 광고인지 실제 인기인지 가늠하기 어렵다. 티맵모빌리티가 내비게이션에 찍힌 목적지 기록을 꺼내 든 이유가 여기에 있다. 길안내 요청은 광고로 만들 수 없는 행동 기록이다.
티맵모빌리티는 장소 추천과 검증 기능을 강화한 장소 추천 서비스 ‘어디갈까’ 업데이트 버전을 21일 선보인다. AI로 맞춤형 장소를 추천받고, 실제 주행 데이터 기반 인기 랭킹으로 확인한 뒤, 다녀온 이용자에게 직접 질문하는 흐름을 하나의 서비스로 연결한 점이 핵심이다.
AI 개인화 추천 ‘내 주변’과 ‘티맵랭킹’의 병렬 배치
‘내 주변’에는 정교해진 AI 개인화 추천 알고리즘이 적용됐다. 개인 주행 기록뿐 아니라 취향이 비슷한 이용자들의 주행 패턴을 세분화해 반영하며, 맛집과 카페, 관광명소, 가볼 만한 곳을 추천한다.
실제 운전자들이 많이 찾은 장소 순위를 보여주는 ‘티맵랭킹’은 ‘내 주변’ 탭 바로 옆에 놓였다. 내 취향 기반 추천과 다수의 실제 선택을 한 화면에서 비교하는 구성이다.
개인화 추천의 약점은 알고리즘이 왜 그 장소를 골랐는지 이용자가 확인할 방법이 없다는 점이다. 두 탭을 나란히 붙인 배치는 추천 결과를 집단 행동 데이터로 대조하게 만든다. 추천 정확도를 높이는 것보다 추천을 검증할 수단을 함께 주는 쪽을 택한 설계다.
메뉴 단위로 내려간 맛집 랭킹
기존 카테고리 중심 순위에서 한 단계 더 들어가 메뉴별 맛집 랭킹을 새로 선보인다. 김밥, 돈까스, 오리백숙처럼 구체적인 메뉴 기준으로 사람들이 많이 찾아간 식당을 확인할 수 있다. 순위는 실제 목적지 주행 데이터로 산정해 광고 영향을 받지 않는다는 것이 회사 측 설명이다.
음식 검색은 대개 메뉴에서 출발한다. 카테고리 단위 순위가 실제 결정 과정과 어긋나 있던 지점을 메뉴 단위로 좁힌 셈이다. 다만 주행 데이터 기반 순위에는 구조적 한계도 있다. 도보나 대중교통으로 접근하는 도심 상권의 식당은 목적지 설정이 적게 잡히고, 주차장을 갖춘 교외형 식당이 상대적으로 유리하다.
실제 방문자에게 묻는 ‘장소 이야기’
장소 상세 페이지 상단에는 리뷰와 댓글을 나누는 ‘장소 이야기’ 공간이 생겼다. 주행인증리뷰로 실제 방문이 확인된 이용자에게 궁금한 점을 질문할 수 있다. 사장의 답변 위주였던 기존 리뷰 서비스와 달리 방문자와 직접 교류할 수 있다는 점을 차별점으로 내세운다.
주행 기록으로 방문을 검증하는 방식은 리뷰 신뢰도 문제에 대한 해법 중 하나다. 리뷰 대가 지급과 허위 후기 논란이 반복돼 온 국내 장소 검색 시장에서, 내비게이션 사업자만 가진 데이터를 인증 수단으로 쓰는 접근이다. 관건은 답변이 달릴 만큼 참여가 모이느냐다. 질문에 응답할 동기가 약하면 기능이 비어 있는 채로 남는다.
추석 연휴 활용 시나리오
업데이트된 서비스는 생활권을 벗어난 지역에서 장소를 찾을 때 활용도가 높다. AI 추천으로 후보를 좁히고, 티맵랭킹으로 실제 방문이 많은 곳과 비교한 뒤, 남은 궁금증은 다녀온 이용자에게 묻는 순서다. 고향 방문과 국내 여행이 몰리는 추석 연휴는 이런 탐색 수요가 가장 커지는 시기다.
티맵모빌리티 플레이스팀 문호연 프로덕트 매니저는 새로운 지역에서는 어떤 장소가 자신에게 맞는지, 사람들이 실제 많이 찾는 곳이 어디인지 판단하기 어려운 경우가 많다고 말했다. 이어 개인화 추천과 주행 데이터, 실제 방문자의 경험을 함께 활용해 어디서든 믿고 선택할 수 있는 장소 서비스를 만들겠다고 밝혔다.