현재 이커머스 업계에서는 원하는 상품을 쉽고 빠르게 찾는 검색 최적화의 중요성이 커지고 있습니다.

특히 상품명은 고객 검색 과정에서 핵심 역할을 하며, 온라인 매출과 직결되기도 하는데요, 하지만 여전히 많은 기업에서 담당자별 주관적인 스타일로 상품명이 작성되고, 상품명 표준화에 어려움을 겪고 있습니다.

이로 인해 고객이 검색하는 상품명과 실제 상품명 간 차이가 발생하여, 최적의 검색 결과를 제공하지 못하는 문제로 이어집니다. 또한, 제휴몰 연동 시 데이터 정합성 문제까지 함께 발생할 수 있습니다.

이러한 문제는 기존 태깅 서비스에 연동하여 제공하는 'AI 상품명 추천'으로 개선할 수 있습니다.

'상품명 추천' 서비스란?

이제 복잡한 리서치나 주관적인 감에 의존하지 않고, 정확하고 최적화된 상품명을 적용할 수 있습니다.

  • 유저 검색 최적화를 지원하는 AI 상품명 추천
  • 기존 태깅 워크스페이스에서 손쉽게 추가해 사용 가능
  • 상품 메타 정보와 트렌드 기반 통일성 있는 상품명 자동 추천

왜 필요한가요?

상품명 통일은 단순 포맷 정리가 아닙니다. 검색 유입을 촉진하고, 구매전환율까지 높이는 핵심 전략 입니다.

1. 상품명 작성 편차 해소

  • 담당자 주관이 반영되던 상품명을 AI 기반 조합 추천 적용으로, 데이터 일관성과 추천 정확도를 높입니다.

2. 제휴몰 연동을 위한 데이터 적합성 강화

  • 무신사, 네이버 등 대형 제휴몰과 상품명 및 카테고리 정보 불일치를 최소화해 연동 품질을 높입니다.높아진 일치율은 유사상품, 개인화 등 추천 솔루션 연계에도 효과적인 데이터를 제공합니다.

3. 실제 고객 검색어 반영 최적화

  • 실제 고객이 많이 사용하는 검색어, 트렌드 키워드 등을 시기성 맞게 반영합니다.

'상품명 추천'은 어떻게 작동하나요?

1. 상품 정보 표준화

  • 상품 주요 관리 키워드 관리 (예. 성별, 소재, 특징 등)
  • 상품 상세 설명을 분석하여 추가 키워드 반영

2. 상품 정보와 검색어 연결

  • 정리된 상품 정보 기반 검색어를 규칙 기반으로 조합
  • 키워드 중복 방지 및 우선순위 설정
  • LLM(Large Language Model) 활용 매칭 고도화

3. 최신 검색어 트렌드 반영

  • 무신사, 네이버 등 주요 플랫폼 최신 인기 검색어 주기적 반영
  • 브랜드명, 카테고리, 주요 속성 기반 키워드 보완 (예. 셔츠, 맨투맨)
  • 상품 소재, 색상, 시즌성 등 세부 정보도 함께 반영

4. 최적의 추천 상품명 생성

  • 구성 예시 : 브랜드 + 성별 + 속성1 + 속성2 + 카테고리 + 사이즈 + 시즌성
  • 필수 항목은 고정하고, 나머지는 AI 기반 유연하게 구성 및 추천
  • 실제 고객 검색 패턴을 반영하여 최적화된 상품명 완성

기대 효과

✅ 검색 최적화를 통한 고객 유입 증가 (기존 대비 검색 노출량 20% 증가)

✅ 제휴몰 연동 시 카테고리 & 상품 정보 일관성 확보 (제휴몰 연동 오류 30% 감소)

✅ 데이터 품질 향상으로 추천 솔루션 성능 개선 (개인화 추천 클릭률(CTR) 12% 향상, 전환율 8% 상승)

✅ 실무자 업무 효율성 제고 (상품명 작성 및 검수 시간 40% 단축, 오류 수정 요청 건수 50% 감소)

✅ 브랜드 이미지 통일 및 전문성 강화 (고객 설문 결과, 브랜드 전문성 인식 25% 향상)

*위 수치는 사용 기업 별 차이가 있는 KPI 항목 참고용입니다.

'상품명 추천’은 당신의 상품이 고객에게 더 빠르고 정확하게 닿을 수 있도록 지원합니다. 현재 태깅(Tagging) 서비스 이용 중인 고객사라면, 손쉽게 '상품명 추천' 기능을 적용할 수 있습니다.

앞으로도 고객사 여러분의 데이터 경쟁력을 높일 수 있는 다양한 기능을 지속적으로 선보이겠습니다.

데모 및 문의

, Blog (All) , Case Studies , Product