티맵, AI 장소 추천 서비스 '어디갈까' 출시..."추석 논길 안내는 송구"
티맵이 AI(인공지능) 기반 맛집, 카페, 관광지, 숙소 등 장소 추천 서비스를 출시하며 'AI 장소 에이전트'로 진화한다. 이를 통해 데이터 기반 핵심 사업을 본격 확장해 데이터 사업 매출을 올해 700억원까지 끌어올리겠다는 목표다.
티맵모빌리티는 23일 서울 중구 SKT타워에서 기자간담회를 열고 AI 장소 에이전트 서비스 '어디갈까'를 출시한다고 밝혔다. 24일부터 티맵 앱에 적용되는 어디갈까는 △내 주변·발견 △장소 상세 및 리뷰 △인증뱃지 △추천검색 △이동 시 추천 △비즈 플레이스 총 6가지 항목으로 구성된다.
'내 주변' 탭에서는 500m부터 10㎞까지 거리별 인기 장소를 추천받을 수 있다. 시간·성별·연령별 필터로도 탐색이 가능하다. '발견' 탭에서는 유저의 이동 패턴에 맞춰 지역별 개인화된 장소를 추천한다. 이 두 탭은 유저가 간편하게 화면을 전환하면서 장소 탐색을 할 수 있도록 UI(사용자인터페이스)를 구성했다.
장소선정에 있어 핵심 고려사항인 사용자 리뷰는 신뢰도를 높이며 다양성을 확보할 수 있도록 구현했다. 실제 주행한 유저들만 작성할 수 있는 주행인증리뷰를 도입해, 일반 리뷰와 구분해서 장소상세 내 표출된다.
티맵 '인증뱃지'도 도입한다. 인증뱃지는 두 가지로 구분했다. 로컬인기 뱃지는 현지인들이 자주 방문하는 맛집을 데이터 기반으로 선정해 제공한다. 집을 등록한 사용자들의 데이터를 활용해 동네 주민이 자주 찾는 맛집을 자동으로 추천한다. 또 지역 내 최신 이동횟수를 기반으로 선택지역의 상위 50개 장소 정보를 랭킹으로 보여주고, 이중 상위 10곳의 맛집과 카페에는 티맵 랭킹뱃지를 부여한다.
장소 검색도 한층 쉬워진다. '추천검색' 기능을 통해 구체적인 장소명 대신 '을지로 맛집' '삼겹살 맛집' 등의 키워드 검색이 가능해진다. 이동과 장소 탐색의 매끄러운 연결을 위해 '이동 시 추천' 서비스를 바탕으로 이동 전과 중간 경로상 맛집 추천도 선보일 계획이다.
또 취합된 장소 정보의 정확성을 높이기 위해 사업주가 장소 상세페이지를 직접 관리할 수 있는 '비즈플레이스' 기능도 추가한다. 업장의 영업시간, 메뉴, 주차, 부가정보 등을 쉽고 편리하게 입력·관리할 수 있도록 구성했다.
이종호 티맵모빌리티 대표는 "실제 주행 데이터를 장소 검색 및 추천 로직에 활용한다는 점에서 어디갈까는 오직 티맵만이 선보일 수 있는 신뢰도 높은 서비스"라며 "AI를 적용해 개인 맞춤형 장소 추천을 점차 고도화하고 장소 검색과 이동 전후의 연결된 경험을 제공할 것"이라고 말했다.
티맵모빌리티는 향후 LLM(거대언어모델)에 기반한 대화형 검색 기능도 도입한다는 계획이다. 전창근 티맵모빌리티 프로덕트 담당은 "향후 AI 기반 코스 추천 기능을 비롯해 LLM 기반 대화형 검색 기능도 도입할 것"이라며 "유저의 이동패턴과 취향 등 다양한 요소를 결합해 더욱 정교한 추천을 할 수 있도록 서비스를 고도화해 나갈 것"이라고 했다.
티맵모빌리티는 다양한 서비스를 통해 축적되는 방대한 데이터를 활용, 올해를 데이터 사업 본격 성장의 원년으로 삼아 수익성을 대폭 개선한다는 목표다. 부가가치가 높은 데이터 사업 매출을 올해 700억원 이상 달성하고, 2027년까지 매출 기준 50%대 성장을 이어나간다는 계획이다.
박서하 티맵모빌리티 D&I(데이터이노베이션) 담당은 "사용자와 사업자, 그리고 티맵모빌리티 3자 모두가 윈윈(win-win)할 수 있는 데이터 기반 모빌리티 선순환 생태계를 만들어 나가고자 한다"고 말했다.
티맵모빌리티는 내년 IPO(기업공개)에 본격 나서고, 1~2년 내 흑자전환를 이루겠다는 목표도 내세웠다. 이 대표는 "IPO를 위해 내년 중 주관사를 선정할 계획이며, 현재 투자사들과 긴밀히 협업하고 있다"면서 "수익성 높은 사업 분야를 중심으로 매출을 늘려 1~2년 내 흑자 전환하겠다"고 강조했다.
한편 최근 일부 이용자들이 티맵 내비게이션의 안내로 충남 아산시 한 논길에 들어섰다가 극심한 정체를 겪은 것에 대해 이 대표는 "즐거움만 가득해야 할 추석 연휴에 이면도로 정체로 인해 불편을 끼쳐 매우 송구하다"며 전국 이면도로에 대한 전수조사를 통해 알고리즘을 보다 세분화하는 등 재발방지를 위해 다양한 노력을 기울이고 있다"고 말했다.
김승한 기자 winone@mt.co.kr
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