네이버지도, 이제 검색하지 말고 AI에게 물어보세요! '플레이스 에이전트'

맛집을 찾을 때 보통 어떻게 하시나요?

저는 네이버지도를 열고 지역이나 음식 종류를 검색한 다음, 여러 가게의 평점과 리뷰를 비교합니다. 주차가 가능한지, 영업 중인지, 예약할 수 있는지도 하나씩 확인하죠.

그런데 이 과정이 생각보다 번거롭습니다.

예를 들어 "부모님과 함께 갈 만한 조용한 한식당인데, 주차도 편했으면 좋겠다"는 조건이라면 어떨까요?

검색어를 여러 번 바꾸거나 필터를 적용하고, 가게 상세페이지를 하나씩 살펴봐야 합니다.

그런데 이제는 이런 조건을 AI에게 말로 설명하면 됩니다.

네이버가 2026년 9월 출시한 AI 장소 검색 서비스, '플레이스 에이전트(Place Agent)' 이야기입니다.

1. 네이버지도 플레이스 에이전트란?

플레이스 에이전트는 네이버지도 앱에서 자연어로 원하는 장소를 검색하고 추천받을 수 있는 AI 기능입니다.

2026년 9월 17일 출시됐으며, 만 14세 이상의 로그인 사용자를 대상으로 제공됩니다.

기존 지도 검색은 지역이나 상호명, 음식 종류처럼 비교적 명확한 키워드를 입력하는 방식이었습니다.

반면 플레이스 에이전트는 사용자가 원하는 상황과 조건을 문장으로 설명할 수 있습니다.

네이버가 공식적으로 소개한 예시를 살펴보겠습니다.

"성묘 다녀오는 길에 들르기 좋은 용인 한식당 주차 넉넉한 곳"

이 문장에는 여러 조건이 포함되어 있습니다.

• 지역: 용인
• 방문 상황: 성묘를 다녀오는 길
• 음식 종류: 한식
• 편의시설: 넉넉한 주차 공간

AI는 이러한 조건을 종합적으로 이해하고 적합한 장소를 추천합니다.

단순히 검색 결과를 나열하는 것이 아니라, 해당 장소를 추천한 이유도 함께 설명합니다.

2. 리뷰를 일일이 읽지 않아도 된다?

개인적으로 가장 흥미로운 부분은 AI가 장소에 관한 다양한 정보를 종합해서 추천한다는 점입니다.

기존에는 맛집을 찾을 때 가게 상세페이지에 들어가 메뉴와 가격을 확인하고, 방문자 리뷰와 블로그 후기를 살펴봐야 했습니다.

플레이스 에이전트는 장소 정보와 리뷰, 영업시간, 예약 가능 여부 등을 활용해 사용자의 조건에 적합한 장소를 추천합니다.

예를 들어 다음과 같이 질문할 수 있습니다.

"강남역 근처에서 4명이 조용하게 대화할 수 있는 식당 추천해 줘."

AI가 조건에 맞는 식당을 추천하면, 사용자는 추천 이유를 확인하고 마음에 드는 장소를 선택할 수 있습니다.

여기서 한 가지 중요한 점이 있습니다.

AI가 추천했다고 해서 반드시 모든 조건을 만족한다는 뜻은 아닙니다. 특히 주차 가능 여부나 영업시간처럼 변경될 수 있는 정보는 방문 전에 확인하는 것이 좋습니다.

3. 장소 검색에서 예약까지 연결된다

플레이스 에이전트는 장소 추천에서 끝나지 않습니다.

네이버 예약을 지원하는 업체라면 AI를 통해 예약 과정까지 연결할 수 있습니다.

예를 들어 다음과 같이 요청할 수 있습니다.

"내일 점심 12시에 4명 예약해 줘."

AI는 예약에 필요한 조건을 확인하고, 사용자의 동의를 받아 예약 절차를 진행합니다.

기존에는 장소를 검색하고, 상세페이지에 들어가 예약 버튼을 누른 뒤, 날짜와 시간을 선택해야 했습니다.

이제는 장소를 찾는 과정과 예약하는 과정이 하나의 대화로 연결되는 것입니다.

물론 모든 장소에서 예약할 수 있는 것은 아니며, 실제 예약 가능 여부는 업체의 예약 설정과 잔여 좌석 등에 따라 달라집니다.

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4. 직접 사용해 보는 방법

플레이스 에이전트는 네이버지도 앱에서 사용할 수 있습니다.

1. 네이버지도 앱을 최신 버전으로 업데이트합니다.
2. 네이버 계정으로 로그인합니다.
3. 검색창을 선택합니다.
4. 검색창 오른쪽의 에이전트 버튼을 누릅니다.
5. 원하는 장소의 조건을 자연어로 입력합니다.

예를 들어 다음과 같은 질문을 해보면 재미있을 것 같습니다.

"성남에서 부모님 모시고 가기 좋은 한식당 추천해 줘. 주차가 편했으면 좋겠어."

"강남역 근처에서 소개팅하기 좋은 조용한 와인바 알려줘."

"비 오는 날 서울에서 실내 데이트하기 좋은 장소 추천해 줘."

단순히 '강남역 맛집'처럼 검색하는 것보다 여러 조건을 함께 입력해 보면 기존 검색과의 차이를 더 쉽게 경험할 수 있습니다.

5. 서비스 기획 관점에서 재미있는 점

이번 기능에서 가장 흥미로운 부분은 사용자가 검색 필터를 직접 조작해야 하는 과정을 AI와의 대화로 바꿨다는 점입니다.

기존 지도 검색의 사용자 여정은 다음과 같았습니다.

기존 UX

검색어 입력 → 필터 설정 → 장소 목록 확인 → 상세페이지 비교 → 예약

플레이스 에이전트 UX

자연어로 조건 설명 → AI 장소 추천 → 추천 이유 확인 → 예약

이 변화에서 세 가지 기획 포인트를 발견할 수 있습니다.

① 사용자가 서비스의 검색 구조를 이해할 필요가 없어진다

기존에는 사용자가 원하는 조건에 맞는 필터가 어디에 있는지 찾아야 했습니다.

하지만 AI 검색에서는 사용자가 자신의 요구사항을 자연스럽게 표현하면 됩니다.

서비스가 사용자의 의도를 이해하는 방향으로 바뀌는 것입니다.

② 검색 결과보다 추천 이유가 중요해진다

기존 지도 검색에서는 가게 목록과 평점, 리뷰 수 등이 중요한 판단 기준이었습니다.

하지만 AI가 특정 장소를 추천한다면 사용자는 새로운 질문을 하게 됩니다.

"왜 이 가게를 추천한 거지?"

따라서 AI 추천 서비스에서는 결과의 정확성뿐 아니라 추천 이유를 얼마나 이해하기 쉽게 설명하는지도 중요합니다.

특히 추천 이유가 실제 리뷰나 장소 정보와 일치하는지 확인할 수 있어야 신뢰를 얻을 수 있습니다.

③ 검색의 성공 기준이 달라질 수 있다

기존 검색에서는 사용자가 검색 결과를 클릭하거나 상세페이지를 방문하는 것이 중요한 지표였습니다.

하지만 AI 에이전트에서는 사용자가 원하는 장소를 발견하고 실제 예약까지 완료했는지가 더 중요해질 수 있습니다.

예를 들어 서비스 기획자라면 다음과 같은 지표를 고민해 볼 수 있습니다.

• AI 추천 장소 선택률
• 추천 후 추가 검색 비율
• 장소 상세페이지 진입률
• AI 검색 후 예약 전환율
• 검색 실패 및 재질문 비율

단순히 AI 기능을 얼마나 많이 사용하는지보다 AI를 통해 사용자의 목적이 얼마나 잘 달성됐는지를 측정하는 것이 중요하다고 생각합니다.

6. 좋은 AI 서비스는 사용자가 해야 할 일을 줄여준다

최근 다양한 서비스에서 AI 검색 기능을 도입하고 있습니다.

하지만 단순히 기존 검색창에 AI를 붙이는 것만으로 좋은 서비스가 되는 것은 아닐 것입니다.

사용자가 기존에 불편하게 느꼈던 과정이 실제로 얼마나 줄어드는지가 중요합니다.

네이버지도 플레이스 에이전트는 사용자가 여러 조건을 입력하고, 리뷰를 비교하고, 예약 가능 여부를 확인하는 과정을 하나의 대화로 연결하려는 시도입니다.

물론 AI 추천의 정확도나 예약 과정의 안정성 등은 실제 사용 경험을 통해 계속 검증해야 할 부분입니다.

그럼에도 서비스 기획 관점에서 흥미로운 변화라고 생각합니다.

좋은 서비스 기획은 사용자가 검색을 더 잘하게 만드는 것이 아니라, 검색하기 위해 해야 할 일을 줄여주는 것 아닐까요?

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참고 자료

네이버 공식 보도자료 (2026.09.17)

네이버지도 AI 장소 검색 '플레이스 에이전트' 출시

https://www.navercorp.com/media/pressReleasesDetail?seq=10034667