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'이 리뷰는 소정의…' 네이버 가짜리뷰 전쟁, AI가 해결책 될까

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메트로신문사

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# "합법적인 내용의 마케팅 원고를 올려주시면 소정의 원고료 3만원을 지급해드리고 있어요. 연락처 알려주시면 연락드리겠습니다." 직장인 김민지씨(36)는 자신의 네이버 블로그 게시글에 달린 댓글 제안에 혹하는 마음이 들었다. 댓글을 남긴 이는 자신이 SNS 마케팅 회사의 직원이라고 소개하고 다양한 마케팅 원고를 전달할 테니 블로그에 올리기만 하면 된다고 설명했다. 그러면서 제목에 '소정의 원고료를 지급 받고 게시했다'는 문장만 덧붙이면 된다고 했다. 김씨가 받은 원고는 엉망진창, 그저 동일한 키워드를 반복하며 영업장을 보여만 주는 글이었다.

생성형 AI가 검색엔진 시장에 본격 진입하는 가운데 토종 검색엔진 네이버가 광고성 콘텐츠로 몸살을 앓고 있다. 네이버는 '가짜리뷰' 척결을 위해 다양한 정책을 펼치고 있지만 '가짜리뷰'를 작성은 근절되지 않고 있다.

8일 <메트로경제>의 취재에 따르면 지난해부터 네이버가 블로그·플레이스 등 이용 정책을 개편하며 적극적으로 가짜리뷰 퇴치에 나서고 있다.

가짜리뷰는 웹 2.0 시대 등장한 SNS의 발전과 함께 한다. 학계의 연구에 따르면 소비자들은 기업으로부터 제공 받은 정보 보다 개인적인 의견이 담긴 SNS 리뷰와 댓글을 신뢰하고 구매결정단계에서도 크게 영향을 받는다. 이처럼 SNS 리뷰가 마케팅적 효과가 크다는 사실이 알려진 후 다양한 업계에서 SNS 리뷰를 통한 마케팅이 이뤄졌다. 문제는 이 과정에서 나타난 '가짜리뷰'다. 가짜리뷰는 SNS 이용자가 실제로 경험한 적 없음에도 다양한 방법으로 경험한 것처럼 작성하는 리뷰다.

네이버는 가짜리뷰로 고생하는 대표적인 기업으로 손꼽힌다. 블로그와 쇼핑, 플레이스 서비스 등에 가짜리뷰가 판치면서 네이버는 계속해서 가짜리뷰 퇴치를 위해 검새 결과 알고리즘을 변경하고 이용 정책을 바꾸고 있다.

네이버는 지난해 9월 네이버 블로그에 '내돈내산' 인증 기능을 추가했다. 실제로 네이버페이를 이용해 구매하거나 주문·예약을 통한 방문내역을 연똥해 제품이나 서비스 이용 후기를 작성하게 해 신뢰성을 높이고자 했다. 지난 1월에는 네이버 플레이스에서 가짜리뷰 단속을 우이해 이용 정책 개정을 진행했다. 동일한 내용의 도배성 리뷰를 작성하거나 반복적으로 리뷰를 삭제 후 재작성하는 행위를 금지했다. 이미 환불 된 영수증과 일부 환불 된 영수증을 인증해 리뷰를 쓰는 행위도 적발해 계정을 정지하고 사업주에 패널티를 부여하기로 했다. 이밖에도 네이버는 검색결과 건전성 확보를 위해 어뷰징 적발 기능을 고도화 하고 있다. 어뷰징(Abusing)은 클릭 수 확보를 위해 자행 되는 다양한 불법적 행위를 뜻한다.

네이버 관계자는 "여러 종류의 AI 모듈을 운영하고 있지만, 방식이 알려지면 악용하는 사례가 생길 수 있어 구체적인 알고리즘을 공개할 수는 없다"면서 "어뷰징 적발 기능은 더 고도화되고 있다"고 말했다.

그러나 SNS 마케팅 업계는 네이버의 노력을 비웃듯 계속해서 네이버가 검색 결과 알고리즘을 변경하고 일주일 내에 새로운 돌파구를 찾아내고 있다. 이용정책을 개정하고 구매 내역 인증을 하게끔 했지만 이조차도 가짜 영수증 발급 등으로 간단하게 뚫었다.

SNS 마케팅 업체 관계자 A씨는 "네이버에서 리뷰를 조작하는 방법은 무궁무진하다"며 "영수증이 필요하다면 영수증을 만들어내면 되고, 아이디의 구매 이력이 필요하다면 상품가격을 리뷰어에게 전달해 구입하도록 하게 만들면 된다"고 설명했다.

네이버는 AI 고도화를 통해 검색 신뢰성을 높일 예정이다. 네이버는 지난해 8월 하이퍼클로바X를 공개한 뒤 이를 기반으로 한 AI 에이전트 서비스 '클로바X'와 생성형 AI 검색 서비스 '큐'를 순차 출시했다. 큐는 복잡한 질의에도 사용자의 의도를 명확하게 파악해 검색 편의를 높였으며, 클로바X는 생산성 분야 글쓰기, 코드 작성, 논리적 추론 등 업무 생산성 개선 도구로 활용되고 있다.

업계 관계자는 "오히려 영수증을 요구하지 않는 카카오맵 리뷰가 '진짜 리뷰'라는 평가를 받는다는 사실이 아이러니하다"며 "그동안 네이버는 AI엔진을 이용해 가짜리뷰를 거르기 위해 노력했는데, 생성형 AI를 활용한 적발은 어디까지 가능할지 현재로썬 가늠하기 어렵다"고 밝혔다.


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