배민이 AI로 가게를 고르면, 사장님은 무엇을 관리해야 할까?

배민의 AI는 리뷰 문장을 읽어 가게를 추천하고, 배달 도착 시간까지 계산한다. 식당 추천으로 주문한 고객의 재주문율은 54%였다고 배민은 밝혔다. 10월 1일부터는 사장님이 음식 준비 시간만 입력하면 배달 시간은 AI가 계산한다.

배민이 AI로 가게를 고른다면 리뷰가 더 중요해질까?

그렇다. 배민은 고객의 주문 기록으로 본 개인 취향과 AI가 분석한 리뷰 맥락을 함께 이용해 식당을 추천한다. 별점만 보는 방식이 아니라 리뷰에 어떤 내용이 적혀 있는지도 추천에 들어간다는 뜻이다.

★ 표시는 배민 자체 발표다. 배민은 업주에게도 리뷰를 AI로 분석하는 기능을 제공한다. 리뷰에서 긍정·부정 키워드를 뽑아 고객 반응을 한눈에 볼 수 있게 한다. 반복해서 나오는 불만이 무엇인지 확인하고, 실제 서비스와 메뉴 설명에서 고칠 부분을 찾는 일이 중요해진다.

고객이 문장으로 검색하면 메뉴 설명도 달라져야 할까?

배민은 2026년 9월 8일부터 이용자 1%를 대상으로 앱 개편을 시험하며 AI 자연어 검색 도입을 추진하고 있다. 고객이 「오늘 스트레스 받았는데 매운 거 추천해줘」처럼 문장으로 음식을 찾는 방식이다. 미국의 도어대시와 우버이츠, 인도의 스위기도 이미 비슷한 검색을 붙였다.

다만 배민이 자연어 검색에서 리뷰와 메뉴 정보를 어떤 방식으로 연결하는지는 아직 공개하지 않았다. 어떤 단어를 넣으면 추천 위쪽에 나온다고 단정해서는 안 된다.

그래도 사장님이 관리할 수 있는 정보는 분명하다. 메뉴 설명에 맵기, 양, 몇 인분인지, 포장 방식처럼 메뉴의 조건을 글로 적어 두는 것이다. AI가 문장의 맥락을 읽는다면 「맛있다」처럼 막연한 말보다 실제 메뉴를 설명하는 정보가 더 쓸모 있다. 이것은 예상이다.

배달 시간은 AI가 알아서 계산하니 준비 시간만 잘 넣으면 될까?

10월 1일부터 가게배달의 도착 예정 시간은 AI가 계산한다. 사장님은 음식 준비 시간을 5~90분 범위에서 입력하고, 배달 시간은 AI가 최근 2주간 가게별 배달 현황과 지역 혼잡도, 배달 인프라, 라이더 확보 수준 등 58종의 데이터로 예측한다.

배민은 6월 시험에서 안내 시간 안에 배달이 완료된 비율이 30%에서 52%로 올랐고, 안내 정확도가 약 1.73배 높아졌다고 밝혔다. 그보다 앞선 3월 시험(가게배달 134만 건)에서는 준수율이 약 4.7배 올랐다고 했지만, 두 수치는 잰 방식이 달라 서로 비교할 수 없다.

출발점인 준비 시간이 틀리면 전체 안내도 달라진다. 바쁜 시간이라고 무조건 짧게 입력하기보다 메뉴마다 실제 조리 시간을 확인하고 입력한다.

배민 안에서 가게 정보가 얼마나 큰 영향을 받을까?

2025년 평균 월간 활성 이용자는 배민 2,260만 명, 쿠팡이츠 1,136만 명이었다. 이용자가 많은 플랫폼에서 추천 방식이 바뀌면 가게를 발견하는 과정도 달라진다.

배민은 매출이 늘었지만 영업이익은 줄었다. 쿠팡이츠가 따라붙는 상황에서 기존 고객이 더 자주 주문하게 만드는 것이 배민의 과제로 꼽힌다. AI 추천과 재주문율 54%라는 숫자가 함께 강조되는 배경이다.

그래서 사장님은 무엇부터 관리해야 할까?

첫째는 메뉴 설명이다. 맵기, 양, 몇 인분인지, 포장 방식처럼 고객이 선택할 때 필요한 조건을 구체적으로 적는다.

둘째는 리뷰와 답글이다. 반복해서 나오는 부정 키워드를 살펴본다. 「양이 적다」는 의견에는 실제 중량으로 답하고, 「늦었다」는 의견에는 준비 시간을 다시 살펴 사실대로 답한다.

셋째는 준비 시간이다. 10월 1일부터 배달 시간은 AI가 계산하지만 음식 준비 시간은 사장님이 입력한다.

마지막으로 배민 밖의 정보도 맞춰 둔다. 배민 안의 리뷰는 배민 안의 추천에 쓰이지만, 네이버 플레이스나 홈페이지의 가게 정보는 배민 밖에서 AI에게 가게를 묻는 고객에게 닿는 재료가 된다.

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• 플레이스 후기 200개가 왜 챗GPT에는 안 나올까?
• 후기는 어디에 있어야 AI가 읽을까?
• 식당은 홈페이지가 없는데 AI는 어떻게 추천할까?
• AI 시대에도 플랫폼으로만 고객을 받아야 할까?

자료 출처

• 아시아경제 「AI로 '배달 품질경쟁' 기어 올리는 배민」(2026년 6월 15일) — LLM 리뷰 맥락 결합 식당 추천·재주문율 54%·우리가게 AI분석·AI 채팅 상담 시범
• 전자신문(다음 뉴스) 「배민 앱 개편…취향 맞는 음식 더 쉽게 찾는다」(2026년 8월 30일) — 9월 8일 이용자 1% 시험·「오늘의 발견」·AI 자연어 검색 추진·TF 100명 가까이·비용 변화 없음·해외 배달앱 사례
• SBS Biz 「배민, 다음달 가게배달에 AI 시간 예측 도입…정확도 1.7배↑」(2026년 9월 26일, 배민외식업광장 공지 인용) — 10월 1일·준비 시간 5~90분·58종 데이터·6월 17~21일 30%→52%·1.73배
• 빅데이터뉴스 「[창간 특집][배달의민족] 배달업 1위 지키기 위한 'AI 재도약'」(2026년 8월 27일) — 모바일인덱스 MAU 2,260만 vs 1,136만·리뷰 긍정·부정 키워드 분석·매출 5조 2,830억 원·영업이익 5,929억 원
• 파이낸셜뉴스 「AI부터 로봇까지 배민 기술 총집결…'우아콘' 내달 열린다」(2026년 9월 22일) — 10월 28일 우아한테크콘퍼런스·40개 세션