VerbalValue: 판매 촉진을 위한 소셜 지능형 가상 호스트

VerbalValue: A Socially Intelligent Virtual Host for Sales-Driven Live Commerce

숙련된 라이브 커머스 호스트는 단순히 제품을 설명하는 사람이 아니라, 전문적인 제품 지식, 정서적 지능을 활용한 응대, 그리고 제품 노출을 위한 엔터테인먼트를 통해 시청자의 관심을 구매 의도로 전환하는 판매 전문가입니다. 하지만 기존의 AI 시스템은 이러한 역할을 제대로 수행하지 못합니다. 기존의 추천 시스템은 추천을 최종적인 행위로 간주하며, 범용 LLM은 제품에 대한 허위 정보를 제공하거나, 일반적인 홍보 템플릿을 사용하여 시청자의 참여와 설득을 이끌어내지 못합니다. 본 연구에서는 판매 전환에 중점을 둔 가상 호스트인 VerbalValue를 제안합니다. VerbalValue는 뛰어난 언어 능력을 실제 상업적 가치로 연결하며, 세 가지 주요 기여를 통해 구현되었습니다. 첫째, 제품 사양에 대한 전문 지식 기반과 큐레이션된 판매 용어 사전을 구축하여 제품 관련 응답을 검증된 전문 지식에 기반하도록 했습니다. 둘째, 다양한 시청자 의도를 포괄하는 1,475개의 라이브 커머스 상호 작용 데이터를 수집하고 주석을 달았습니다. 셋째, 수집된 데이터를 사용하여 대규모 언어 모델을 미세 조정하여 공감적이고 상업적으로 지향된 응답을 제공하며, 공감적 증폭, 증거 기반 반박, 유머를 활용한 우회 등의 방법을 통해 시청자의 의도에 맞게 응답을 조정합니다. GPT-5.4, Claude Sonnet 4.6, Gemini 3.1 Pro 및 기타 기준 모델과의 실험 결과, VerbalValue는 정보 제공 측면에서 23%, 사실 정확성 측면에서 18%의 향상을 보였으며, 정중함과 시청자 참여 측면에서도 일관된 우위를 나타냈습니다.

A skilled live-commerce host is not merely a narrator, but a sales agent who converts viewer curiosity into purchase intent through expert product knowledge, emotionally intelligent response tactics, and entertainment that serves as a vehicle for product exposure. Yet no existing AI system replicates this: conversational recommenders treat recommendation as a terminal act, while general-purpose LLMs hallucinate product claims and default to generic promotional templates that fail to engage or persuade. We present VerbalValue, a sales-conversion-oriented virtual host that turns exceptional verbal ability into real commercial value, built on three contributions. First, we construct a domain knowledge base of product specifications and a curated sales terminology lexicon that anchor product-related responses in verified expertise. Second, we collect and annotate 1,475 live-commerce interactions spanning diverse viewer intents. Third, we fine-tune a large language model on this data to deliver empathetic, commercially oriented responses, adapting to viewer intent through empathetic amplification, evidence-backed rebuttal, and humor-mediated deflection. Experiments against GPT-5.4, Claude Sonnet 4.6, Gemini 3.1 Pro, and other baselines demonstrate gains of 23% on informativeness and 18% on factual correctness, with consistent advantages in tactfulness and viewer engagement.