Yelp, 연말 업데이트 발표…리뷰 감정 분석하는 'Review Insights' 도입

평점이 4.5점인 식당이라도 막상 가보면 음식은 맛있는데 한 시간씩 줄을 서야 하거나, 계산할 때 생각지도 못한 팁 기준 때문에 당황하는 경우가 많습니다.

올해로 20주년을 맞은 미국 로컬 플랫폼 Yelp가 20개 이상의 신기능을 담은 연말 업데이트를 내놓았습니다. 대형언어모델을 활용해 긴 후기 속에 숨은 정보를 끄집어내는 것이 핵심입니다.

별점 하나로는 부족했던 디테일, AI가 분해한다

가장 눈에 띄는 기능은 Review Insights입니다.

그동안 수백 개의 이용자 리뷰를 종합 별점 하나로 뭉뚱그려 보여주던 방식에서 벗어났습니다. LLM이 리뷰 텍스트를 직접 분석해 음식 품질, 서비스, 분위기, 대기 시간, 음료 등 주요 항목별 이용자 반응을 분류합니다.

리뷰에 '대기 시간'이라는 단어가 직접 적혀 있지 않아도, '문밖 찬바람 속에서 30분을 서 있었다'는 문맥을 AI가 파악해 대기 시간 항목의 평가로 인식합니다.

이 분석은 1점에서 100점 사이의 점수로 환산되어 긍정, 중립, 비판 세 가지 단계로 리뷰 상단에 노출됩니다. 특정 점수를 누르면 해당 주제를 다룬 리뷰들만 모아서 볼 수 있습니다. 현재 iOS 기기의 식당, 식음료, 유흥 분야에 먼저 적용되었으며, 내년에는 배관이나 청소 같은 생활 서비스 업종으로 확대될 예정입니다.

매장 상세 페이지에 팁 정책이 미리 표시되는 기능도 추가되어, 계산대 앞에서 팁을 얼마나 줘야 할지 겪던 난감함을 줄였습니다.

애플 지도 연동과 사업자를 위한 AI 지원

식당 찾기 외에 전문 수리 기사를 찾는 과정도 바뀌었습니다.

전문가 매칭 AI 챗봇인 Yelp Assistant의 기능이 강화되어, 요청한 프로젝트 내용을 쉽게 수정하거나 여러 업체에 동시에 견적을 요청할 수 있게 되었습니다.

애플 지도와의 연동도 눈에 띕니다. 이용자가 애플 지도에서 주변 업체를 검색하다가 앱을 벗어나지 않고도 바로 '견적 요청(Request a Quote)' 버튼을 눌러 문의를 남길 수 있습니다.

자영업자를 위해서는 광고 효율을 자동으로 최적화하는 AI 기능과, 유력 고객의 문의를 체계적으로 관리해 주는 AI 인박스가 도입되었습니다. Yelp가 올 한 해 동안 내놓은 신기능은 80개가 넘습니다.

왜 중요한가

우리는 Yelp의 이번 행보가 매우 영리하다고 평가합니다.

모든 인터페이스를 무리하게 대화형 챗봇으로 바꾸려 하지 않고, LLM을 방대한 텍스트의 요약과 분류를 담당하는 데이터 정리 도구로 배치했기 때문입니다.

일반 이용자 입장에서는 조용한 식당인지, 주말 웨이팅이 감당할 만한 수준인지 확인하려고 수십 개의 긴 글을 일일이 읽는 수고를 덜 수 있습니다. 팁 정책을 투명하게 공개한 점도 오프라인 소비의 대표적인 불편을 정확히 짚어냈습니다.

산업적 측면에서는 챗GPT나 퍼플렉시티 같은 AI 검색 서비스의 공세에 맞선 데이터 방어 전략으로 풀이됩니다. 이용자들이 AI에게 바로 식당을 묻기 시작한 상황에서, 플랫폼이 보유한 자체 후기 데이터를 정교한 수치로 가공하지 못하면 검색 관문으로서의 입지를 잃을 수밖에 없습니다.

다만 뉘앙스 파악의 한계는 여전히 숙제로 남습니다. 반어법이나 과장 섞인 불만을 AI가 잘못 해석해 엉뚱한 점수를 매길 경우, 평점에 민감한 자영업자들과 플랫폼 사이에 알고리즘 공정성을 둘러싼 갈등이 일어날 가능성이 있습니다.