네이버큐 (cue:)는 한국의 인터넷 생태계 중심에 있는 네이버가 만든 생성형AI 라는 것이 사용해 본 사람이면 단번에 알 수 있을 정도로 네이버스러움이 느껴집니다.

네이버큐 (cue:)는 한국의 인터넷 생태계 중심에 있는 네이버가 만든 생성형AI 라는 것이 사용해 본 사람이면 단번에 알 수 있을 정도로 네이버스러움이 느껴집니다.

네이버큐를 챗GPT나 빙챗팅과 비교해 보면 구글검색과 네이버검색의 차이점 같은 것이 보입니다.

네이버 검색은 네이버블로그, 플레이스, 스토어팜, 지식인, 뉴스 등의 네이버 생태계 내에 있는 플랫폼에서 데이터를 추출해 오잖아요,

네이버의 생성형 AI라고 하는 네이버큐 (cue)도 비슷한 것 같습니다.

사람에게 질문을 물어보듯이 채팅을 통해 질문을 해서 답을 얻는 생성형 방식의 네이버검색 이라고 나 할까요.

가장 큰 특징은 상품 추천과 관련된 질문의 답은 대부분 네이버 스토어팜에 입점된 상품이 추천이 되고 장소 추천도 플레이스에 등록된 곳을 추천해 줍니다.

앞으로는 네이버큐의 알고리즘이 스토어팜, 플레이스의 매출을 좌지우지 할 수 있을 것 같은 생각이 듭니다.

1. 네이버큐는 어떻게 시작할 수 있나요?

네이버 상단 검색창 옆에 cue: 아이콘이 있어요. 아이콘을 누르고 입장하면 됩니다.

2023년10월24일 현재는 베타버전 테스트 중이라 대기등록을 통해 사용 신청을 먼저 해야 합니다.

몇 시간 지나면 사용 승인 됐다고 이메일로 통보가 옵니다. 그럼 바로 사용할 수 있습니다.

아래와 같은 큐(cue:) 화면은 아래와 같습니다. 아래 검색창에 대화하듯이 검색하면 됩니다.

2. 네이버큐 (cue:)특징

네이버에서 말하고 있는 네이버큐의 특징은 아래와 같습니다. 챗GPT나 빙챗을 사용해 보셨다면 생성형AI의 특징은 거의 비슷하구나 하는 걸 알 수 있습니다.

하지만, 사용해보면 검색 결과에서 차이가 있다는 걸 알 수 있습니다. 각 회사에서 애기하고 있는 특징보다는 내가 사용하면서 나에게 맞는 특징을 찾는 게 더 중요한 것 같습니다.

3. 네이버큐 cue: 의 쇼핑검색은 최곱니다.

“오늘 출발하는 20만원 이하 테이블조명 알려줘” 라고 네이버큐 에게 요청했더니 다음과 같이 상품추천을 해줍니다. 스토어팜 상품들이죠? 앞으로는 네이버큐 에게 잘 보여야 할 것 같습니다.

덕분에 상품과 배송 조건을 일일이 검색하는 수고를 덜게 됐습니다.

4. 네이버큐cue: 플레이스 검색도 최곱니다.

제주도 애월에 있는 오션뷰가 예쁜 카페를 추천해줘라고 했더니 다음과 같은 검색결과가 나왔습니다.

플레이스 추천에 들어오는 카페는 대박 나는 거죠. 큐에게 잘 보여야 합니다.

챗GPT 나 빙챗은 플레이스 데이터가 없으니 이렇게 까지는 사진 및 플레이스 상태 까지는 결과가 안 나오고 텍스트로 만 나옵니다. 이런 것들이 네이버큐 가 가진 강점이라 할 수 있습니다.

5. 같은 질문시 네이버큐 와 빙챗 검색결과 비교

아래와 같이 지식인에 올라온 답변을 네이버큐cue:와 빙 에 동시에 올려봤습니다. 둘 다 네이버에 있는 블로그 등에서 검색해서 답을 생성해서 가지고 왔는데 검색 결과는 차이가 많이 났습니다.

다음은 빙챗에 같은 질문을 해서 받은 답변입니다.

빙챗의 결과가 더 구체적이고 논리적으로 대안을 제시하고 있는 것 같습니다.

반면에 네이버큐 는 관련 동영상을 추천하고 있습니다. 네이버큐 는 이런 특징을 포함하고 있는 것 같습니다. 논리형 텍스트 보다는 이미지, 동영상, 상품정보, 플레이스 정보에 더 주력하고 있는 것 같은 생각이 듭니다.

6. 네이버큐 cue: 답변 생성 과정

생성형AI가 답변을 생성하는 과정은 대부분 비슷합니다.

질문에 대한 답변을 추론하고 검색계획을 세운다. 그다음 검색을 시도한다. 답변준비가 완료되면 답변을 생성한다. 참고 정보 링크도 생성해서 첨부한다. 그리고 추가로 궁금할 만 것 같은 답변을 추천해 보여준다.

챗GPT, 빙챗, 네이버큐 등 각 생성형 AI마다 다른 특징과 장점을 가지고 있다.

중요한 것은 사용자가 자기에게 맞는 검색엔진을 선택하는 것이 중요한 것 같다. 상황과 질문에 가장 답을 잘해 줄 것 같은 AI를 선택할 수 있을 정도의 검색 경험과 관련 지식만 있으면 최적의 결과물을 만들어 낼 수 있을 것 같습니다.

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