생성형 인공지능을 활용한 제품 설명 자동화

좋은 설명의 중요성

70제품 설명이 부족하거나 불완전할 때약 %의 사람들이 제품 페이지를 떠납니다.

제품 설명은 고객의 구매 여정에서 매우 중요한 역할을 합니다. 소비자들은 구매 결정을 내릴 때 제품 설명에 의존합니다. 설명이 부족하거나 없으면, 기업은 잠재적인 매출을 잃을 뿐 아니라 고객이 불만을 느끼게 될 위험이 있습니다.

87온라인 쇼핑객의 %가 구매 결정을 내릴 때 제품 설명을 중요하게 생각하므로 설명을 잘 작성하면 사용자 참여 와 만족도를 높일 수 있습니다. 반면에 설명이 40정확하지 않으면 %의 소비자가 잘못된 제품 콘텐츠로 인해 온라인 구매를 반환했기 때문에수익 손실과 고객 기반의 신뢰 하락으로 이어질 수 있습니다.

기존 제품 설명 작성 프로세스의 과제

고품질 설명을 작성하는 과정에는 많은 세부 사항과 신중한 고려가 필요합니다. 발생하는 몇 가지 과제는 다음과 같습니다.

• 매력적인 설명 작성: 잘 작성된 제품 설명은 기업의 UX 쓰기 전략과 브랜드 정체성에 부합하는 일관된 톤을 유지하면서 타깃 고객의 니즈와 욕구를 충족시킵니다.

• SEO 최적화: SEO 최적화된 제품 설명을 작성함으로써 유기적 트래픽을 증대시키고 검색 엔진 순위를 향상시킬 수 있습니다.

• 다국어의 복잡성: 다국어 포털과 여러 운영 지역을 보유한 소매업체의 경우, 이 프로세스는 복잡성이 증가합니다.

• 콘텐츠 승인 지연: 설명이 작성된 후에도 승인 절차가 필요한 경우가 많아 출시 시점이 지연됩니다.

AI 잠재력 극대화

이 아키텍처의 중심에는 세 가지 주요 구성 요소가 있습니다.

• MongoDB Atlas: 클라우드에서 데이터를 원활하게 관리하는 강력하고 범용적인 데이터 플랫폼입니다. MongoDB의 유연한 document model은 복잡성을 높이지 않으면서도 다국어 번역 등 여러 설명을 추가해 제품을 쉽게 확장할 수 있도록 해줍니다.

• 객체 저장소: 효율적인 제품 이미지 파일 저장 및 검색을 위한 효과적인 시스템입니다. 이는 Google Cloud Storage, Azure Blob Storage 또는 AWS S3으로 구축할 수 있습니다.

• Together AI: 다양한 생성형 AI 서비스를 제공하여 몇 줄의 코드만으로 주요 오픈 소스 모델을 쉽게 실행하거나 미세 조정할 수 있습니다. 이 솔루션은 사용 가능한 비전 LLM을 사용하여 제품 설명을 생성합니다.

그림 1. 생성형 인공지능 기반의 제품 설명 아키텍처

여정은 다이어그램의 왼쪽에서 사용자/이벤트 레이블로 시작됩니다. 노트북 아이콘은 '제품 설명 생성기' 시스템을 나타냅니다. 먼저, 새로운 제품이 등록되면 사용자가 직접 수동으로 추가하거나, 자동화된 이벤트를 통해 대량으로 등록할 수 있습니다.

그런 다음 소매업체는 Together AI의 엔드포인트에 쿼리를 보내 설명을 생성합니다. 이 과정에서 자체 비전 모델을 활용하여 컴퓨터 비전과 자연어 처리(NLP)를 결합해 텍스트와 이미지를 처리하고 이해합니다. 요청에는 이미지 URL, 원하는 설명 길이, 사용된 비전 모델, 설명 언어가 포함됩니다.

그런 다음 Together AI는 이 데이터를 사용하여 Llama3 비전 모델 중 하나로 이미지를 스캔해 지정된 요구 사항에 맞는 설명을 생성한 후 제품 설명을 애플리케이션에 반환합니다.

마지막으로 제품과 그 설명은 MongoDB 카탈로그에 업서트되어 모든 연결된 시스템에서 실시간으로 활용할 수 있게 됩니다.

이 아키텍처의 확장성을 설명하기 위해 아래 다이어그램을 참고하세요. MongoDB Change Streams을 통합하면 카탈로그를 수신하는 모든 애플리케이션에 실시간 업데이트가 가능합니다. 예를 들어 전자상거래 포털, 소셜 미디어 플랫폼 그리고 그 밖의 모든 고객 접점이 이에 해당합니다.

그림 2. 실시간 애플리케이션을 포함한 생성형 인공지능 아키텍처의 제품 설명

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