Empathy.co
Empathy.co · 코딩 · 비즈니스
Empathy.co는 온라인 유통사를 위한 엔터프라이즈 AI 검색·상품 탐색 플랫폼이다. 자체 호스팅 AI로 사이트 검색, 상품 탐색, 대화형 쇼핑을 3,000개가 넘는 브랜드에 제공한다.

Empathy.co 소개
About
Empathy.co란
Empathy.co는 검색과 상품 탐색 소프트웨어를 온라인 유통사에 판다. 고객이 검색어를 입력하면 어떤 상품을 어떤 순서로 보여줄지, 옆에 어떤 제안을 붙일지 플랫폼이 정한다. 상품 카탈로그는 커지고 지저분해진다. 그래도 맞는 상품을 첫 화면에 올리는 게 이 제품의 일이다.
도입 이유는 대개 하나다. 자사몰 검색이 매출을 흘리고 있다. 고객이 카테고리를 검색하고, 어중간한 결과 더미를 보고 나간다. Empathy.co는 의미 기반 매칭, 동의어, 순위 규칙, 머천다이징 제어를 한 콘솔에 모은다. 검색 담당자는 개발 스프린트를 잡지 않고도 결과를 고칠 수 있다.
한계도 분명하다. 영업 조직이 연 단위 계약으로 파는 제품이고, 회사가 밝히는 거래 규모는 1만 유로에서 20만 유로 사이다. 셀프 가입은 없다. 오픈하려면 카탈로그 연동, 프런트엔드 작업, 규칙 구축이 필요하다. 플러그인 설치로 끝나지 않는다.
시작하는 방법
- 데모를 예약하고 영업팀과 범위를 맞춘다. 가격은 건별로 정해지므로 카탈로그 규모와 트래픽부터 이야기한다.
- 상품 카탈로그와 검색 로그, 클릭, 구매 이력 같은 자사 데이터를 연결한다.
- 검색 방식을 고르고 동의어, 부스트, 고정 노출, 비즈니스 규칙으로 관련성을 다듬는다.
- Interface X 컴포넌트나 플랫폼 API로 검색 UI를 스토어에 넣는다.
- Playboard에서 검색어와 순위를 보면서 실제 고객 데이터가 쌓이는 대로 규칙을 손본다.
제품 정보
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추천 대상
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사용자
- 이커머스 검색 담당자
- 중견·대형 유통사의 프로덕트 매니저
- 프런트엔드 개발자
작업
- 결과 없는 검색어 구제
- 사이트 검색에 대화 층 추가
- 공개 전 순위 변경 검증
- 상품이 왜 떴는지 설명
활용 상황
- 성수기 프로모션 머천다이징
- 여러 브랜드를 가진 유통 그룹
- 개인정보 규제가 센 시장
주요 기능
AI Mode 대화형 검색
AI Mode는 검색창을 대화로 바꾼다. 고객이 "2주 트레킹용 레인 재킷"처럼 묻으면 상품을 띄운 채 일상적인 말로 답한다. 말투와 의도는 콘솔에서 설정하므로 어시스턴트는 범용 챗봇이 아니라 브랜드 목소리로 말한다.
AI Overview와 다음 검색어
AI Overview는 결과 그리드 위에 앉아 고객이 원하는 걸 몇 문장으로 요약하고, 그 아래 상품 캐러셀을 붙인다. 검색어가 좁혀지면 내용도 바뀐다. AI Next Queries는 생성된 후속 질문을 얹어 첫 결과가 어긋났을 때 갈 곳을 만든다.
카탈로그 전체 의미 매칭
단어 일치는 오타, 복수형, 사람들이 상품을 실제로 표현하는 방식 앞에서 무너진다. Empathy.co는 카탈로그에 의미 이해를 얹어 "커피를 따뜻하게 들고 다닐 것"으로 보온병까지 닿게 한다. 그다음 머신러닝이 클릭, 구매, 유통사 규칙으로 다시 줄을 세운다.
Playboard 머천다이징 콘솔
Playboard는 실무 콘솔이다. 검색팀이 동의어를 넣고, 상품을 특정 위치에 고정하고, 캠페인 동안 카테고리를 끌어올리고, 모델보다 우선하는 비즈니스 규칙을 쓴다. Results Ranking은 검색과 카테고리 탐색 관리를 한 작업 공간에 합쳐, 프로모션을 열 때 도구를 오가는 시간을 줄인다.
Interface X 프런트엔드 컴포넌트
Interface X는 검색창, 결과 그리드, 필터, 추천 같은 부품을 제공한다. UI 전체를 넣거나 일부 컴포넌트만 페이지 DOM에 주입할 수 있다. 요점은 사이트를 다시 짓지 않고 통제권을 갖는 것이다. 디자인 시스템은 그대로 두고 그 아래에서 플랫폼의 관련성 엔진이 돈다.
순위 설명이 붙은 분석
대시보드는 주요 검색어, 결과 없는 검색, 클릭, 매출 기여를 다룬다. 순위 설명은 경쟁사가 자주 빼먹는 부분이다. 어느 순위에 왜 섰는지 근거가 보이므로 머천다이저는 감이 아니라 증거로 변경을 주장할 수 있다. 대화형 분석은 AI Mode 안에서 고객이 하는 행동도 잡아낸다.
장단점
장점
- 벤더가 밝힌 검색 지연은 50밀리초 미만이고, 개인화 결과 개수 제한도 없다.
- 대화형 검색과 AI 생성 다음 검색어가 유료 추가 모듈이 아니라 플랫폼에 포함된다.
- 머천다이징 제어가 전담 검색팀을 감당할 만큼 깊고, 순위 설명 기능이 그 조작을 검증 가능하게 만든다.
- AI 스택을 자체 호스팅하고 EU 거버넌스를 적용해, 데이터 규칙이 빡빡한 유통사에 맞는다.
- 공개된 지원 조건에 99.9% SLA와 4시간 응답 목표가 들어 있다.
단점
- 가격이 연 1만 유로에서 시작해 20만 유로까지 올라가, 작은 쇼핑몰은 대상 밖이고 무료로 시험할 방법도 없다.
- 도입은 실제 노동이다. 카탈로그 연동, 프런트엔드 통합, 규칙 구축이 필요하다. 반나절이 아니라 주 단위로 잡아야 한다.
- A/B 테스트가 자체 엔진이 아니라 서드파티 도구에 기대므로 계약과 설정 단계가 하나 더 붙는다.
- 이커머스 카탈로그를 전제로 한다. 콘텐츠 비중이 크거나 마켓플레이스형인 사이트는 검색 층을 얹기 전에 별도 개발이 필요하다.
자주 묻는 질문
온라인 스토어에 AI 기반 검색과 상품 탐색을 제공한다. 사이트 검색, 카테고리 탐색, 상품 추천, 대화형 검색을 맡고, 머천다이징 팀이 결과를 조정할 콘솔을 함께 준다.
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