온라인 쇼핑의 근본 규칙이 바뀌고 있습니다. 키워드 중심 검색에서 대화형 AI 에이전트로의 전환은 단순한 기술 혁신이 아닌, 커머스 생태계 전체의 권력 이동을 의미합니다. OpenAI의 ACP 프로토콜 출시와 함께 AI 기업들은 트랜잭션 허브로 진화하고 있으며, 기존 플랫폼들은 고객 접점 방어에 나섰습니다. 판매자들에게는 콘텐츠 전략과 데이터 품질 관리의 근본적 재설계가 요구되는 시점입니다.
검색 패러다임의 구조적 전환
과거 온라인 쇼핑은 정확한 키워드 입력에 의존했습니다. 판매자들은 "여행;여행용;트래블;유모차;해변;공원;초경량;초박형;비행기;기내용"처럼 가능한 많은 키워드를 상품 목록에 삽입하는 전략을 구사했습니다. 그러나 AI의 등장으로 이러한 패러다임이 빠르게 전환되고 있습니다.
AI는 이제 '10만 이하 최고의 러닝화'나 "foldable compact travel stroller"처럼 모호하지만 구체적인 요청도 이해하며, 단순한 목록이 아닌 대화형 응답으로 쇼핑 정보를 제공합니다. 이러한 변화는 통계로도 증명됩니다. 2025년 프라임 데이 기간 동안 미국 리테일 사이트로 유입된 생성형 AI 소스 트래픽이 전년 대비 3,300% 증가했으며, 미국 소비자의 41%가 온라인 쇼핑을 위해 AI 기반 검색 엔진 사용에 관심을 보이고 있습니다.
이는 단순히 추천 정확도를 높이는 수준을 넘어섭니다. AI 에이전트는 사용자를 대신해 구매까지 수행하는 에이전틱 커머스의 시대를 열고 있습니다. 소비자들은 이제 "도자기 애호가를 위한 50달러 이하 선물을 찾습니다"와 같은 구체적인 쇼핑 질문을 AI 에이전트에게 던지고, 에이전트는 제품을 비교하거나 사용자 행동 및 위치에 기반한 초개인화된 제품 묶음을 제안합니다.
이러한 변화의 핵심은 ML과 AI의 결합에 있습니다. ML은 기존 데이터를 분석하여 정확한 예측이나 추천을 생성하는 반면, AI는 개인화된 텍스트와 이미지 등 새로운 콘텐츠를 생성합니다. 이 두 기술의 결합은 대화형 및 멀티모달 경험을 가능하게 하며, 아마존의 ImageSmith처럼 고객의 특정 쿼리에 맞춰 가장 관련성 높은 이미지를 검색 결과에 표시하는 기능까지 구현되고 있습니다.
구글의 AI 오버뷰는 이미 검색 결과에 통합되어 인용된 URL 클릭률을 평균 8.9% 감소시키고 있으며, 응답자의 44.8%가 제미나이를 온라인 쇼핑 연구에 사용한다고 밝혔습니다. 이는 검색 인터페이스가 이미 키워드 기반에서 의도 기반으로 이동했음을 보여주는 명확한 증거입니다. 검색 패러다임의 전환은 단순한 기술적 변화가 아니라 광고 지출과 웹 트래픽에 구조적 영향을 미치는 근본적 재구조화입니다.
플랫폼 경쟁 심화와 탈중개화 대응
OpenAI를 필두로 한 AI 기업들은 새로운 상거래 표준과 트랜잭션 허브를 구축하고 있습니다. OpenAI는 스트라이프와 공동 개발한 ACP(Agentic Commerce Protocol)를 기반으로 ChatGPT와 Atlas에 Instant Checkout 기능을 도입했습니다. 매주 7억 명 이상의 사용자가 ChatGPT를 이용한다는 점은 이미 거대한 트래픽 기반을 확보했음을 의미합니다.
ACP의 핵심 설계 철학은 판매자가 고객 관계에 대한 통제권을 유지하도록 보장한다는 점입니다. 판매자는 주문 이행, 반품, 고객 지원 등 전 구매 여정에서 MOR(Merchant of Record)로서의 지위를 유지합니다. 또한 ChatGPT의 상품 결과는 스폰서가 없는 서비스이며, 오로지 사용자와의 관련성에 기반하여 순위가 매겨집니다. 판매자는 구매가 완료된 경우에만 소액의 수수료를 지불하는 CPS(Cost Per Sale) 모델을 채택하고 있습니다.
이러한 움직임은 기존 플랫폼 기업들에게 명백한 위협입니다. AI 에이전트가 고객 트래픽과 결제 주도권을 가져가는 탈중개화 위험에 직면한 아마존, 쇼피파이, 메타와 같은 기존 플랫폼 강자들은 적극적으로 대응하고 있습니다.
쇼피파이는 OpenAI의 Instant Checkout 프로토콜의 주요 파트너이면서도, 동시에 'Sidekick'과 같은 AI 챗봇을 제공하여 상점 운영, 할인 설정, 판매 데이터 요약 등을 돕는 '코파일럿' 접근 방식을 취하고 있습니다. 쇼피파이 입점 판매자들은 AI 도구를 사용해 캠페인 효과를 22% 높이고 전체 판매를 15% 증가시켰습니다. 또한 무단 크롤링이나 자동 결제를 실행하는 미승인 AI 에이전트를 저지하기 위해 상인 웹사이트 코드에 지침을 추가하는 등 데이터 통제권을 지키려는 노력도 병행하고 있습니다.
아마존은 AI 쇼핑 어시스턴트 Rufus를 통해 고객이 자연어로 제품을 찾고, 제품 설명서나 유사 제품 17가지의 비교 정보를 제공하며 고객 경험을 플랫폼 내에 묶어두려 노력합니다. 더 나아가 "Buy for Me" 도구를 테스트하며, 고객이 아마존 앱 내에서 제3자 웹사이트의 제품을 구매할 수 있도록 하는 에이전틱 AI 전략을 개발 중입니다. 목록의 정확도를 높이기 위해 IDQ(Item Data Quality) 측정 기준을 넘어 설명 품질과 제목 정확도까지 평가하는 CDQ(Composite Data Quality) 같은 새로운 지표를 테스트하며 데이터 활용 방식을 고도화하고 있습니다.
메타는 자체적인 AI 커머스 엔진을 개발하고 있으며, Meta AI를 활용하여 대화형 커머스 챗봇과 소셜 커머스 추천 및 결제 경험을 강화할 예정입니다. 국내에서는 네이버가 하이퍼클로바X를 기반으로 AI 브리핑을 월 3천만 명에게 제공하며 검색 수와 콘텐츠 클릭 수를 32% 높이는 성과를 보이고 있습니다. 쿠팡은 물류 현장에 AI 기반 자동화를 도입하고, 신규 소프트웨어 개발 코드의 약 50%를 AI가 작성하는 등 자체 AI 인프라 구축에 대규모 투자를 단행하고 있습니다.
판매 전략의 근본적 재설계
AI 에이전트 시대에 판매자와 브랜드는 더 이상 과거의 SEO 전략이나 콘텐츠 생산 방식에 의존할 수 없습니다. 새로운 AI 인터페이스에서 성공하기 위해서는 세 가지 영역의 근본적 변화가 요구됩니다.
첫째, 콘텐츠의 대화형 전환입니다. 과거의 키워드 나열식 목록은 효과를 잃고 있으며, 이제는 간결한 제목과 대화형 구문을 사용한 설명이 AI 검색에 더 잘 노출됩니다. 아마존 판매자들은 이러한 새로운 목록 스타일 도입 후 매출과 트래픽이 15%에서 20% 증가하는 긍정적인 결과를 경험했습니다. Stitch Fix는 AI를 활용하여 광고 헤드라인과 상품 설명을 제작하고 있으며, AI가 생성한 설명이 인간이 작성한 것보다 더 나은 성과를 보이기도 했습니다.
이미지 전략도 변화가 필요합니다. 단순한 상품 이미지를 넘어, 고객의 특정 검색 쿼리에 가장 관련성 높은 이미지를 검색 결과에 표시하는 ImageSmith와 같은 AI 기반 기술에 맞춰 이미지 자산 관리 및 최적화가 필요합니다. IKEA와 Sephora의 사례처럼 AR/VR을 활용한 가상 체험 기능을 도입하여 구매 결정을 돕고 반품률을 줄이는 전략도 효과적입니다.
둘째, 데이터 품질의 중요성이 급격히 증가했습니다. AI 에이전트는 제품 설명서를 포함한 상세하고 정확한 정보를 기반으로 답변하기 때문에, 판매자는 상품 데이터의 품질을 높여야 합니다. 아마존이 테스트 중인 CDQ처럼, 목록의 정확도를 높이고 AI 친화적인 콘텐츠를 제공하는 것이 검색 노출에 필수적입니다.
신뢰 구축 역시 핵심 요소입니다. AI가 검색에서 결제까지 중재할 때, 투명성, 공정성, 데이터 보호는 소비자 신뢰를 유지하는 데 결정적입니다. 소비자의 90%가 개인 데이터 수집 방식에 우려를 표하며, AI 시스템이 모든 소비자를 공평하게 대우하지 않는다는 불신이 존재합니다. 판매자는 AI 시스템의 결정 과정을 명확히 설명하고, 데이터 최소화 원칙을 준수하며, 데이터 개인정보 보호를 최우선으로 해야 합니다.
셋째, KPI와 OKR의 재설계입니다. 판매자는 단순히 트래픽이나 전환율만 측정하는 것을 넘어, AI와의 상호작용 지표를 핵심 성과 지표로 설정해야 합니다. '키워드 검색량'이 아닌 'AI 에이전트 검색을 통한 트래픽 인입률'과 'AI 챗봇을 통한 대화형 전환율'을 포함해야 합니다. 판매자들은 키워드 광고에 의존하는 비중을 줄이고 고품질의 AI 친화 콘텐츠를 통한 자연 노출에 예산을 집중할 가능성이 높습니다.
나이키나 이케아의 AR 사례는 반품률 30% 감소와 판매 전환율 40% 증가에 기여했습니다. 이는 옴니채널 및 멀티모달 형태로의 진화가 단순한 트렌드가 아니라 실질적인 비즈니스 성과로 연결됨을 보여줍니다. AI의 확산은 윤리적 책임을 새로운 경쟁력의 핵심으로 만들고 있으며, 데이터 수집 및 사용 방식에 대한 투명성이 소매업체에게 필수적인 요소가 되었습니다.
AI 커머스의 성공은 기술 도입에 그치지 않습니다. 핵심은 AI 상호작용에 최적화된 콘텐츠 전략과 신뢰 기반의 윤리적 거버넌스를 구축하는 데 달려 있습니다. OpenAI의 ACP가 제시하는 방향성은 명확하지만, 실제 시장 전환 속도와 판매자 실행 수준 사이에는 여전히 간극이 존재합니다. 그럼에도 검색 패러다임 전환은 이미 시작되었으며, 플랫폼 간 경쟁 구도 재편은 불가피합니다. 판매자들에게는 '그래서 내일부터 무엇을 바꿔야 하는가'라는 실행 중심의 구체적 전략이 요구되는 시점입니다.
[출처]
AI 에이전트 시대, 커머스의 판이 바뀐다 / https://www.samsungsds.com/kr/insights/changing-the-ai-commerce-landscape.html