솔직히 말해서, 기존의 검색 엔진 구조는 근본적인 한계를 가지고 있었다.
사용자가 무엇을 원하는지 정확히 알고, 그에 맞는 키워드를 조합해 입력해야만 작동하는 방식.
마치 제품 카탈로그를 들고 가서 "이거랑 비슷한 거 찾아줘"라고 말하는 게 아니라, "모델명 A의 사양 B와 유사한, 가격대 C의 제품"이라고 완벽하게 정의해야만 검색이 시작되는 느낌이었다.
하지만 시장은 이미 그 지점을 넘어섰다.
사용자들은 '검색'이라는 행위 자체를 거치기보다, 자신이 가진 '상황'이나 '관심사'를 기반으로 해결책을 원한다.
아마존이 이번에 선보인 '관심사(Interests)' 기능은 이 패러다임 전환을 가장 명확하게 보여주는 사례다.
단순히 제품을 나열하는 것을 넘어, 사용자가 "취미 엔지니어를 위한 모델 제작 키트와 액세서리"와 같은 일상 언어로 던지는 모호한 질문을 대규모 언어 모델(LLMs)이 받아서, 내부적으로는 수많은 구조화된 쿼리(Query)로 변환해내는 과정 자체가 핵심이다.
이건 단순한 추천 알고리즘의 업그레이드가 아니라, 인간의 사고방식 자체를 시스템이 이해하려 시도하는 거대한 인지적 확장이다.
이 기능이 백그라운드에서 지속적으로 작동하며 신규 입고 알림이나 할인 정보를 제공한다는 점에 주목해야 한다.
즉, 사용자가 능동적으로 검색을 시도하지 않아도, 플랫폼이 '당신이 관심 가질 만한 것'을 끊임없이 밀어 넣는, 일종의 초개인화된 쇼핑 비서가 된 것이다.
누가 돈을 낼 것인가?
결국, 이 '관심사'를 가장 깊고 넓게 포착하는 쪽이 승자가 될 것이고, 이는 플랫폼의 핵심 가치 제안(Value Proposition) 자체가 '정보 제공'에서 '의도 포착'으로 이동했음을 의미한다.
이러한 흐름은 아마존만의 이야기가 아니다.
구글이 쇼핑 탭을 업그레이드하며 사용자가 구상하는 의류를 설명하면 유사 아이디어를 제안하는 기능을 도입한 것 역시 같은 맥락이다.
결국 거대 기술 기업들이 자체 앱 생태계 내에서 AI를 통합하는 것은, 외부 검색 엔진이나 다른 유통 채널로 사용자의 '주의력(Attention)'과 '구매 의도(Intent)'가 새어 나가는 것을 막고, 플랫폼 내에서 모든 여정을 끝내기 위한 필사적인 방어이자 진화 전략이다.
빌더의 관점에서 볼 때, 여기서 우리가 읽어내야 할 건 '기술 스택'이 아니라 '진입 장벽'이다.
이제는 단순히 좋은 제품을 등록하는 것만으로는 부족하다.
제품이 아무리 뛰어나도, 사용자가 그 제품을 '필요하다'고 느끼는 순간을 포착하지 못하면 존재 의미가 희미해진다.
따라서 우리가 고민해야 할 지점은, 어떻게 하면 우리 서비스의 핵심 기능을 '명령어 입력'이 아닌 '대화적 맥락'으로 전환시킬 수 있느냐이다.
예를 들어, 특정 산업의 전문가라면, 단순히 '최신 규제 동향'을 검색하는 대신, "만약 A 규제가 도입된다면, 우리 같은 중소기업은 어떤 소프트웨어 모듈을 가장 먼저 업데이트해야 할까?"와 같은 복합적인 시나리오 기반의 질문을 던질 수 있도록 시스템을 설계해야 한다.
이처럼 AI를 활용해 사용자의 '미래의 문제'를 예측하고, 그 해결책을 제품이나 서비스의 형태로 제시하는 것이 다음 세대의 소프트웨어 경쟁력이 될 것이다.
성공적인 소프트웨어는 사용자가 무엇을 검색할지 알려주는 것이 아니라, 사용자가 아직 인지하지 못한 다음 질문을 던지게 만들어야 한다.