디지털 쇼핑과 오프라인 매장의 경계가 허물어지면서, 구글은 소비자 쇼핑 여정에 생성형 AI를 공격적으로 통합하고 있다. 이번 업데이트는 사용자가 봄 패션 트렌드를 더욱 정밀하고 간편하게 탐색할 수 있도록 돕는 다양한 기능을 포함한다. 특히 텍스트, 이미지, 영상 등 서로 다른 유형의 정보를 동시에 처리하고 합성하는 멀티모달 능력을 활용해, 수동적인 화면 넘기기를 능동적인 제품 발견의 과정으로 변화시키려 한다.

가장 눈에 띄는 변화는 '서클 투 서치' 기능의 확장이다. 이제 사용자는 영상을 보다가 특정 의류가 궁금하면 앱을 나갈 필요 없이 내비게이션 바를 길게 눌러 해당 물체를 동그라미로 표시하기만 하면 된다. 그러면 AI가 즉시 상품을 식별하고 유사한 구매 옵션을 화면에 띄워주는데, 이는 키워드 중심의 검색에서 시각적 우선의 참여형 쇼핑으로 패러다임이 옮겨가고 있음을 보여준다.

구매 결정에 어려움을 겪는 소비자를 위해 검색 내 'AI 모드'도 새롭게 도입했다. 이 도구는 방대한 상품 데이터와 사용자 리뷰를 분석하여 객관적인 비교 정보를 요약 제공하는 쇼핑 비서 역할을 수행한다. 예를 들어 두 가지 미용 제품 사이에서 고민할 때, 성분표와 고객의 반응, 브랜드 이력 등을 종합적으로 분석해 사용자의 피부 톤이나 선호도에 최적화된 선택지를 제안한다.

마지막으로 구글은 가상 피팅 기술을 대폭 강화했다. 과거 온라인 쇼핑의 고질적인 문제였던 사이즈 선택의 불확실성을 해소하기 위해, 사용자가 사진 한 장만 업로드하면 실제 착용 시의 핏을 시뮬레이션할 수 있게 했다. 이 기술은 정교한 이미지 합성 기법을 통해 원단의 질감과 착용 형태를 정확하게 모델링한다. 이는 향후 전자상거래 시장이 초개인화된 예측 모델링을 중심으로 재편될 것임을 시사한다.

디지털 쇼핑과 오프라인 매장의 경계가 허물어지면서, 구글은 소비자 쇼핑 여정에 생성형 AI를 공격적으로 통합하고 있다. 이번 업데이트는 사용자가 봄 패션 트렌드를 더욱 정밀하고 간편하게 탐색할 수 있도록 돕는 다양한 기능을 포함한다. 특히 텍스트, 이미지, 영상 등 서로 다른 유형의 정보를 동시에 처리하고 합성하는 멀티모달 능력을 활용해, 수동적인 화면 넘기기를 능동적인 제품 발견의 과정으로 변화시키려 한다.

가장 눈에 띄는 변화는 '서클 투 서치' 기능의 확장이다. 이제 사용자는 영상을 보다가 특정 의류가 궁금하면 앱을 나갈 필요 없이 내비게이션 바를 길게 눌러 해당 물체를 동그라미로 표시하기만 하면 된다. 그러면 AI가 즉시 상품을 식별하고 유사한 구매 옵션을 화면에 띄워주는데, 이는 키워드 중심의 검색에서 시각적 우선의 참여형 쇼핑으로 패러다임이 옮겨가고 있음을 보여준다.

구매 결정에 어려움을 겪는 소비자를 위해 검색 내 'AI 모드'도 새롭게 도입했다. 이 도구는 방대한 상품 데이터와 사용자 리뷰를 분석하여 객관적인 비교 정보를 요약 제공하는 쇼핑 비서 역할을 수행한다. 예를 들어 두 가지 미용 제품 사이에서 고민할 때, 성분표와 고객의 반응, 브랜드 이력 등을 종합적으로 분석해 사용자의 피부 톤이나 선호도에 최적화된 선택지를 제안한다.

마지막으로 구글은 가상 피팅 기술을 대폭 강화했다. 과거 온라인 쇼핑의 고질적인 문제였던 사이즈 선택의 불확실성을 해소하기 위해, 사용자가 사진 한 장만 업로드하면 실제 착용 시의 핏을 시뮬레이션할 수 있게 했다. 이 기술은 정교한 이미지 합성 기법을 통해 원단의 질감과 착용 형태를 정확하게 모델링한다. 이는 향후 전자상거래 시장이 초개인화된 예측 모델링을 중심으로 재편될 것임을 시사한다.