[생활 속 IT] 네이버 지도, 내 취향에 맞는 장소 ‘발견’하는 법

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의외의외 공기부심 개ㅈ되는 새끼들....JPG 미개한 원시인새끼들이라 스모그가 뭔지도 몰랐겠노 작성자 : 엘레베스

[생활 속 IT] 네이버 지도, 내 취향에 맞는 장소 ‘발견’하는 법

IT동아

2025.06.23 11:02:39

조회 1568 추천 0 댓글 0

※ 스마트폰과 PC, 모바일 앱과 서비스 등 다양한 IT 기술을 손쉽게 쓰도록 도와드립니다.

[IT동아 김예지 기자] 지도는 단순히 길을 안내하는 수단을 넘어 다양한 정보를 담아내는 종합 정보 플랫폼의 역할을 한다. 이러한 가운데, 최근 네이버 지도는 길찾기 기능 외에 전국 인기 장소 등 다양한 정보를 제공하는 기능을 만들었다.

네이버가 6월 19일 네이버 지도 앱에 ‘발견’ 탭을 새롭게 도입했다 / 출처=IT동아

네이버가 6월 19일 네이버 지도 앱에 추가한 ‘발견’ 탭은 사용자의 주변을 비롯, 전국 단위의 인기 장소 정보와 이 곳에서 사용 가능한 혜택을 소개한다. 네이버는 “기존의 ‘주변’ 탭을 고도화하여 사용자들의 데이터를 기반으로 인기도를 측정해 추천 정보에 반영했다”고 설명했다.

네이버 지도 앱을 5.35.1 버전으로 업데이트하면 메뉴 하단 왼쪽에서 ‘주변’이 ‘발견’으로 바뀐 탭을 확인할 수 있다. 현위치 기반의 인기 장소와 더불어 전국 인기 장소 1위부터 10위까지의 순위를 제공한다. 특히 기존 주변 탭이 사용자 주변의 음식점 정보만 제공했던 것과 달리, 업데이트된 발견 탭에서는 음식점, 문화 시설, 지역 명소 등 더 넓은 범주의 장소 정보를 제공한다.

지도 범위에 따라 추천 지역도 실시간 변경된다 / 출처=IT동아

지도 화면을 움직이면 범위에 따라 추천 지역도 실시간 변경된다. 각 장소에는 검색어·리뷰 등에서 자주 언급된 키워드를 바탕으로 해시태그가 표시되어 어떤 장소인지 쉽게 파악할 수 있다. 또한 사용자의 현위치에서 장소와의 거리를 확인할 수 있고, 바로 예약 또는 저장하여 나만의 리스트에 추가할 수 있다. 해당 순위는 일정 시간마다 업데이트 반영된다.

‘내 활동 기반 추천 장소’(왼)와 ‘주변에서 바로 쓸 수 있는 혜택’(오) / 출처=IT동아

화면을 아래로 스와이프하면 ‘내 활동 기반 추천 장소’가 표시된다. 사용자의 검색 및 공유 기록을 바탕으로 인공지능(AI)이 맞춤형 장소를 추천하는 기능이다. 사용자는 해당 장소를 방문했던 다른 사용자가 남긴 텍스트, 사진, 클립(Clip), 리뷰 등 다양한 콘텐츠를 참고해 자신의 취향에 맞는 장소를 찾을 수 있다. 예컨대, 고기 맛집을 자주 검색했던 사용자에게는 근처의 유사한 고기 맛집이 추천된다. 박물관 투어를 선호하는 사용자에게는 지역별 박물관 정보가 제공되므로 유용하다.

목록에는 ‘주변에서 바로 쓸 수 있는 혜택’도 함께 제공된다. 예컨대, ‘네이버 리뷰 작성 시 쿠폰 증정’이나 ‘2000원 할인 쿠폰’ 등 음식점, 카페, 미용실, 스포츠 시설 등 업체가 제공하는 쿠폰 및 이벤트가 있는 장소를 한눈에 비교해 볼 수 있다.

‘핫플레이스 알아보기’는 인기 지역 등 각 주제에 맞게 다양한 장소를 소개한다 / 출처=IT동아

‘핫플레이스 알아보기’는 인기 지역 등 각 주제에 맞는 장소를 소개한다. 수도권을 비롯해 강릉, 부산, 제주 등 전국 지역에 대한 장소를 표시한다. 다만 아직 강남, 성수 등 수도권과 전국 일부 지역에 한해 정보가 제공되고 있다. 추후 화제성이 높아지는 지역일 경우, 별도 지역 단위 추천 영역으로 다뤄질 것으로 예상된다.

다른 사용자들의 장소 저장 목록을 볼 수 있는 ‘인기 있는 저장리스트’도 추가됐다 / 출처=IT동아

다른 사용자들의 장소 저장 목록을 볼 수 있는 ‘인기 있는 저장리스트’도 추가됐다. 사용자는 스스로 만든 나만의 리스트를 다른 사용자들에게 공개해 취향을 드러낼 수 있다. 사용자는 다른 사용자의 전시, 맛집, 카페, 서점 등 다양한 키워드로 구성된 저장 목록을 확인하고, 이를 별도 저장한 후 원하는 장소 방문 계획에 참고할 수 있다.

랭킹이 높고, 키워드가 자주 언급되어 상위권에 오른 콘텐츠라고 해서 모두 높은 품질을 보장하는 건 아니다. 하지만 많은 사용자의 데이터를 기반으로 분석된 선호 장소를 파악하고, 맛집 외 다양한 범주의 인기 장소를 확인할 수 있다는 점은 분명 유용하다.

IT동아 김예지 기자 (yj@itdonga.com)

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