GroupBy
GroupBy Inc. (a Rezolve Ai company) · 코딩 · 생산성 · 비즈니스
GroupBy는 Google Cloud Vertex AI Search for Commerce를 기반으로 한 기업용 이커머스 상품 탐색 플랫폼이다. 머천다이징, 추천, 상품 데이터 보강을 하나의 콘솔에서 다룬다.

GroupBy 소개
About
GroupBy란
GroupBy는 상품 수는 많고 데이터는 지저분한 매장을 위한 사이트 검색 소프트웨어다. 유통사, 도매상, 총판, 부품 판매업체가 검색창에 세 단어를 넣은 뒤 고객에게 무엇을 보여줄지 결정할 때 쓴다. 그 결정을 코드 속에 묻지 않고 비즈니스 팀 손에 두는 것이 목적이다. 2013년 토론토에서 출발했고, 모체는 2011년 Oracle이 인수한 검색 업체 Endeca 출신 팀이었다.
제품은 세 층으로 쌓여 있다. 검색과 추천은 Google Cloud Vertex AI Search for Commerce 위에서 돌아가므로 정렬과 개인화가 Google 자체 커머스 트래픽으로 학습한 모델에서 나온다. 그 아래에 상품 데이터 보강이 있다. 카탈로그를 분류하고 속성을 채우고 내용을 검수하는 단계다. 맨 위가 머천다이징 계층으로, 카테고리 담당자가 상품을 고정 노출하고 마진이 좋은 품목을 끌어올리고 캠페인을 짜는 곳이다. 개발 티켓을 열 필요가 없다. ETL과 SEO는 GroupBy Commerce 이름 아래 추가 모듈로 제공된다.
2025년 3월 회사는 Rezolve Ai(NASDAQ: RZLV) 산하로 들어갔다. 전액 주식 거래로 기업가치는 5,500만 달러였고, Rezolve는 이 플랫폼이 연간 300억 달러가 넘는 매출을 뒷받침한다고 밝혔다. 실제로는 GroupBy를 여전히 GroupBy로 사고, Rezolve의 대화형 커머스 도구가 로드맵에 함께 놓인다.
한계는 대상 고객에서 나온다. 셀프 가입도, 공개 가격표도, 무료 플랜도 없다. 도입은 프로젝트로 진행되고, 검색을 쓸 만하게 만드는 카탈로그 작업은 고객 팀이나 유료 서비스 몫이다. SKU 400개짜리 매장에는 얻을 게 없다.
시작하는 방법
- 데모를 신청하고 범위를 정한다. 검색만인지, 데이터 보강과 추천, 핏먼트, 분석까지 포함인지 결정한다.
- ETL 계층으로 카탈로그를 연결한다. 커머스 플랫폼에서 오든 ERP에서 오든 야간 피드에서 오든 상관없다.
- 데이터 보강을 한 번 돌려 모든 상품에 일관된 속성을 붙이고 공통 분류 체계에 넣는다.
- Command Center에서 정렬, 동의어, 필터, 캠페인을 설정하고 Shopify 앱이나 Salesforce 커넥터, 또는 API로 스토어프론트를 연결한다.
- 오픈한 뒤 분석 화면에서 결과가 없는 검색어와 클릭은 있지만 장바구니로 이어지지 않는 검색어를 보고 조정한다. GroupBy는 보통 몇 주 안에 오픈한다고 말한다.
제품 정보
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추천 대상
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사용자
- 중견 이상 유통사의 이커머스 책임자와 카테고리 담당자. 핵심은 Command Center다. 도입과 교육에 몇 주를 쓸 수 있다면 머천다이징 팀이 개발을 거치지 않고 결과를 직접 움직인다.
- B2B 총판과 도매상. 부품 번호, 포장 단위 차이, 고객별 취급 품목이 뒤섞인 대형 카탈로그가 바로 이 플랫폼이 겨냥한 현장이다.
- 자동차 부품, 파워스포츠, 장비 판매업체. Fitment AI가 연식, 제조사, 차종 검색을 처리해 실제로 맞는 부품만 보여준다.
- 낡은 검색을 물려받은 디지털 책임자. 빈 페이지를 돌려주는 키워드 엔진 교체가 흔한 출발점이고, 분석 화면이 있으면 개선 전후를 사내에서 설명하기 쉽다.
작업
- 스토어 기본 검색을 교체한다. 쿼리 해석과 정렬, 필터를 플랫폼이 맡고 일상 조정은 머천다이징으로 넘어간다.
- 매출을 깎기 전에 카탈로그를 정리한다. 상품 데이터 보강이 글로벌 분류 체계에서 속성을 부여해, 필터 페이지에 아예 나오지 않던 숨은 재고를 줄인다.
- 개인화 추천을 붙인다. 상품 추천 엔진이 홈, 상품 상세, 장바구니 영역을 채우고 설정은 같은 콘솔에서 끝난다.
- 끊긴 수요를 찾는다. 분석 화면에 결과가 없던 검색어와 클릭은 있어도 장바구니로 이어지지 않은 검색어가 나온다.
활용 상황
- 같은 부품이 공급사마다 이름이 여섯 개인 B2B 카탈로그. 동의어와 속성 필터가 단어 일치로는 불가능한 일을 해낸다.
- 머천다이징 인력이 적은 성수기. 캠페인 예약과 노출 규칙이 매일 아침 손으로 순서를 바꾸던 작업을 대신한다.
- 리플랫폼이나 컴포저블 커머스 전환. API 계층과 기성 커넥터가 있으면 검색이 이전 작업의 핵심 경로에서 빠진다.
주요 기능
Google 커머스 모델 위에서 도는 사이트 검색
쿼리 해석과 정렬은 Google Cloud Vertex AI Search for Commerce가 맡는다. Google 리테일 검색 제품 뒤에 있는 같은 기반이다. GroupBy는 그 위에 매장에 필요한 조작 기능을 얹는다. 동의어, 리디렉션, 필터, 상향과 하향 규칙, 그리고 공개 전에 시험해 볼 미리보기다. 이커머스 AI 검색을 블랙박스로 두지 않겠다는 주장이고, 어떤 상품이 왜 3위에 오는지 설명할 수 있다.
개인화된 관련도 기반 추천
상품 추천 엔진은 고정 목록이 아니라 탐색과 구매 신호로 홈, 상품 페이지, 장바구니 자리를 채운다. Personalized Relevance 계층이 여기에 운영 의도를 섞기 때문에 필요할 때는 예측 판매량 1위보다 프로모션 상품을 앞세울 수 있다. Swanson은 전환 1년 만에 검색 클릭률이 50% 이상, 검색 경유 장바구니 담기가 65% 이상 늘었다고 밝혔다.
상품 데이터 보강
검색 결과가 나쁜 이유는 대개 데이터 문제가 검색 옷을 입은 것이다. 보강 서비스는 카탈로그를 분류, 속성 부여, 검수라는 세 단계에 통과시킨다. 상품은 글로벌 분류 체계에 들어가고 비어 있던 속성이 채워지며 결과는 사람이 다시 본다. 속성이 깨끗해야 필터가 작동하고, 시스템에는 있지만 결과에 절대 나오지 않는 상품이 줄어든다.
머천다이징 Command Center
GroupBy를 단순 검색 API와 갈라놓는 부분이다. 카테고리 담당자는 캠페인을 위해 상품을 1위에 고정하고, 자사 브랜드를 끌어올리고, 세일 주간 규칙 묶음을 예약하고, 공개 전에 결과를 확인한다. 개발자는 필요 없다. 규칙은 버전이 남고 되돌릴 수 있어서, 잘못 설정한 규칙이 주말 내내 돌아가는 상황에서 차이가 난다.
부품과 장비 카탈로그를 위한 Fitment AI
Fitment AI는 연식, 제조사, 차종 선택기를 붙여 고객 차량에 맞는 부품으로 카탈로그를 좁힌다. 적용 범위는 검색 결과 페이지뿐 아니라 모든 접점이다. 자동차 부품과 파워스포츠에서는 추측으로 생기는 반품을 줄여 주고, B2B 이커머스 검색 경쟁사들이 거의 통째로 건너뛰는 기능이기도 하다.
분석과 리포트
대시보드는 고객이 무엇을 검색했고 무엇을 클릭했고 무엇이 빈손으로 돌아왔는지, 각 캠페인이 매출 목표에 어떻게 닿았는지를 보여준다. 매장 행동을 온라인 고객 프로필에 연결하는 기능도 있어 옴니채널 팀에 실용적이다. 리포트는 분석가가 아니라 머천다이저를 위해 만들어져서 숫자가 쿼리 언어를 거치지 않고 도착한다.
장단점
장점
- 정렬은 Google 커머스 모델에서 나오고 통제권은 머천다이징 팀에 남는다. 경쟁사 대부분이 절반만 해내는 조합이다.
- 데이터 보강은 망가진 데이터를 다시 정렬하는 대신 카탈로그 자체를 고치고, 규모가 큰 B2B 품목에서 효과가 드러난다.
- 핏먼트 검색은 소비자 중심 도구가 외면하는 부품과 장비 카탈로그를 덮는다.
- Shopify와 Salesforce 기성 커넥터에 REST API까지 있어 통합이 짧고, 오픈까지 걸리는 기간은 주 단위로 제시된다.
- Rezolve Ai 인수로 대화형 커머스와 결제가 같은 영업 창구에 모였다.
단점
- 공개 가격도 무료 플랜도 셀프 가입도 없어서, 예산 논의는 영업 사이클부터 시작한다.
- 데이터 보강과 분류 체계 작업은 실제 노동이고, 오픈 전에 끝내지 않으면 검색 품질 이야기는 나오지 않는다.
- AI 계층은 Google 것이어서 성능과 비용이 직접 통제할 수 없는 플랫폼을 따라간다.
- 도입 공수는 큰 카탈로그에서만 회수되고, 작은 매장은 쓰지도 않을 복잡성에 비용을 낸다.
자주 묻는 질문
GroupBy는 이커머스 매장의 검색, 추천, 머천다이징, 분석을 맡는다. 중심은 규모가 큰 B2B와 B2C 카탈로그다. 약한 기본 검색을 교체하고 상품 데이터를 정리하고, 카테고리 담당자에게 노출 순서를 직접 다룰 권한을 주는 데 쓴다.
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GroupBy 대안
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