AI 추천이 구매로 연결되는 이커머스 브랜드 전략

AI 추천이 구매로 연결되는 이커머스 브랜드

대형 브랜드와 플랫폼을 중심으로 AI 추천이 구매로 연결 되는 에이전틱 커머스 시대가 도래했습니다. 대표님이 운영하는 브랜드에 AI 추천이 발생하는지 궁금하셨다면 오늘 인사이트를 통해 새로운 트렌드에 대해 소개해볼게요.

핵심 요약

SSG닷컴은 생성형 AI 유입 트래픽이 전년 대비 2700% 급증했고, 오설록은 AI 경유 구매 비중이 8배 늘었어요. 에이전틱 커머스는 이미 매출로 연결되고 있습니다.

네이버는 대화형 '쇼핑 AI 에이전트'를 정식 출시했고, 카카오는 카카오톡 안에서 외부 서비스를 연결하는 방식을 택했어요. 접근 방식은 다르지만 둘 다 "AI가 먼저 제안하는" 구조로 가고 있습니다.

OpenAI, 월마트, 아마존 등 해외 빅테크도 아직 전략을 계속 수정 중인 초기 단계예요. 업계는 이를 "아직 아무도 발사하지 않은 단계"라고 표현합니다.

AI 추천 자리는 광고비로 살 수 없고, 상품 데이터의 구체성과 리뷰, 신뢰 신호가 실제 추천과 전환율을 결정합니다.

소비자는 AI 쇼핑 자체보다 "어떤 AI인지"를 더 신중하게 따집니다. 결제까지 맡길 신뢰를 얻는 것이 앞으로의 핵심 과제입니다.

검색엔진에서 AI로 변화한 쇼핑 트렌드

몇 년 전만 해도 쇼핑은 이런 흐름이었어요. 상품명을 검색하고, 최저가를 비교하고, 여러 사이트를 오가며 후기를 확인한 뒤 결제하죠. 이 모든 과정의 주도권은 소비자에게 있었습니다.

에이전틱 커머스는 이 흐름 자체를 바꿔놓아요. 챗GPT나 제미나이 같은 AI 에이전트에게 조건만 말하면, AI가 상품을 비교하고 추천하고 심지어 결제까지 대신 처리해줍니다. 소비자는 더 이상 여러 사이트를 돌아다니지 않아요. AI에게 "물어보고" 끝내는 거죠.

이 전환은 이미 숫자로 나타나고 있어요. SSG닷컴은 생성형 AI를 통한 유입 트래픽이 전년 동기 대비 2700% 급증했고, 오설록 자사몰은 AI를 통한 접속량이 1년 새 7배, 그로 인한 구매 비중은 8배 늘었습니다. 미국에서는 2024년 블랙프라이데이 기간 AI 경유 온라인 판매액만 142억 달러(약 20조 원)에 달했고요.

업계 관계자들이 "AI 답변에 얼마나 자주 등장하느냐가 메가 브랜드의 성패를 가를 것"이라고 말하는 이유가 여기에 있습니다. 다만 중요한 건 '언급'과 '전환'은 다른 문제라는 점이에요. AI가 브랜드를 말하게 만드는 것과, 그 언급이 실제 구매로 이어지게 만드는 것 사이에는 몇 가지 조건이 더 필요합니다.

한국 시장 동향

네이버, 공식 발표로 확인한 로드맵

네이버는 지난해 3월 AI 추천 중심의 '네이버플러스 스토어(네플스)' 앱을 출시한 지 1년 만에 대화형 '쇼핑 AI 에이전트'를 선보였어요. 네이버 공식 보도자료를 보면, 이용자가 검색창에 쇼핑 키워드를 입력하면 AI 에이전트가 자동으로 작동해 개인화된 탐색을 도와주고, "신혼집에 놓을 소파, 강아지랑 같이 살아요" 같은 구체적인 조건을 말하면 상품 스펙과 후기를 분석해 상품을 제안하는 방식이에요. 최수연 네이버 대표는 "쇼핑 에이전트가 복잡한 정보 속에서 쇼핑 전 여정을 함께하며 커머스·콘텐츠·데이터를 유기적으로 연결하는 AI 융합 생태계를 만들어갈 것"이라고 밝혔습니다.

4개월의 베타 테스트를 거쳐 올해 7월 정식 출시된 이후 성과도 언론에 보도됐어요. 일간 사용자 수는 3월 대비 6월에 50% 이상 늘었고, 재방문 사용자는 약 3배, 거래액은 2.7배 이상 늘었습니다. 특히 이용자의 70% 이상이 15자 이상의 구체적인 문장으로 질문을 입력한다는 점이 눈에 띄어요. 이정태 네이버 쇼핑 서치&AI 리더는 "검색과 비교, 탐색 등 복합적인 온라인 쇼핑을 수행하고 구매 행동까지 제안하는 실행형 에이전트로 빠르게 진화하고 있다"고 설명했습니다. 물류 쪽에서도 N배송 거래액이 전년 대비 77%, 상품 주문 건수는 65% 늘었어요.

카카오, 카카오톡 안에서 다른 서비스와 연결하는 방식

네이버가 쇼핑 앱 안에서 에이전트를 고도화하는 쪽이라면, 카카오는 카카오톡이라는 대화 공간 자체를 에이전트의 무대로 삼고 있어요. '카나나 인 카카오톡'은 에이전트 간 연동(A2A) 방식으로 외부 서비스와 연결되는데, 친구와 "오늘 점심에 냉면 먹을까"라고 대화하면 AI가 그 의도를 파악해 근처 냉면집을 추천하고 카카오톡 안에서 결제까지 이어주는 식이에요. 첫 파트너는 쿠팡이츠였고, 앞으로 쇼핑·예약·여행·결제로 연동 범위를 넓혀갈 계획입니다. 정신아 카카오 대표는 "이용자가 카카오톡에서 일상의 필요를 말하면 AI가 의도를 이해하고 적절한 서비스를 찾아 실제 행동까지 수행하는 경험을 제공할 것"이라고 밝혔습니다.

조직 구조를 바꾸는 무신사

무신사는 본사 인력의 48%(1,740명 중 835명)를 엔지니어로 채우고, 신입 개발자 채용에서도 'AI 도구 활용 문제 해결 능력'을 평가해 2,000명 중 66명의 AI 네이티브 개발자를 전 사업 조직에 배치했어요. 2,100만 건의 리뷰를 AI로 요약해 보여주는 기능만으로 주문량이 20%, 전환율이 13% 늘었다는 결과도 보고됐습니다. 이 사례가 중요한 이유는, AI 추천이 단순 노출을 넘어 실제 전환율 수치로 확인된 몇 안 되는 국내 사례이기 때문이에요.

해외 동향

해외에서는 더 큰 자본과 더 많은 이용자를 가진 기업들이 동시에 이 시장에 뛰어들고 있는데, 흥미롭게도 아직 '정답'이 나오지 않은 상태예요.

OpenAI는 챗GPT 안에서 바로 결제까지 가능한 '인스턴트 체크아웃'과, 스트라이프와 함께 만든 개방형 표준 '에이전틱 커머스 프로토콜(ACP)'을 선보였어요. 챗GPT가 쇼핑 질문에 답할 때 보여주는 상품은 광고비를 받지 않고 관련성 순으로 정렬된다는 점이 특징입니다. 그런데 올해 3월 OpenAI는 전략을 일부 수정했어요.

"판매자가 자체 결제 시스템을 그대로 쓸 수 있도록 하고, 우리는 상품 발견 기능에 집중하겠다"며 체크아웃 중심에서 상품 탐색·비교 중심으로 방향을 틀었습니다. 타깃, 세포라, 노드스트롬 같은 대형 유통사들이 이 프로토콜을 채택했고, 월마트는 아예 자체 챗GPT 앱을 만들었어요.

월마트의 AI 쇼핑 에이전트 '스파키'는 최근 분기 기준 주간 활성 이용자가 직전 분기 대비 100% 이상 늘었고, 스파키를 이용한 고객의 평균 주문액은 미이용 고객보다 35% 높았습니다.

아마존은 반대로 방어적인 태도를 취하고 있어요. 챗봇 '루퍼스'와 음성비서 '알렉사+'를 '알렉사 포 쇼핑'으로 통합하면서, 외부 AI 에이전트의 자사 사이트 접근은 계속 차단하고 있습니다. 앤디 재시 아마존 CEO는 "대부분의 외부 AI 쇼핑 에이전트는 개인화, 구매 이력, 정확한 가격 정보가 부족해 만족스러운 경험을 주지 못한다"고 잘라 말했어요.

시장 전체를 보면 업계 관계자는 지금 상황을 "다들 우주선을 만들고 있지만, 아직 아무도 발사하지 않은 스푸트니크 이전 단계"라고 표현했습니다. 그럼에도 성장 전망은 뚜렷해요. PwC는 2030년까지 소비자의 33%가 AI로 상품을 구매할 것으로 내다봤고, 딜로이트가 세계 유통업계 임원 330명을 조사한 결과 68%가 향후 12~24개월 내 주요 업무에 에이전틱 AI를 도입할 것으로 예상했습니다.

AI 추천이 "구매"로 이어지려면 필요한 다섯 가지

AI 가 추천한 브랜드가 구매까지 연결 되려면 결국 "신뢰"를 바탕으로 5가지 조건에 부합하는지 살펴 보세요.

첫째, 광고비로 순위를 사는 구조가 아니라는 걸 전제로 움직여야 합니다. OpenAI는 챗GPT가 보여주는 상품이 광고비 없이 관련성 순으로 정렬된다고 밝혔어요. 결국 상품 데이터 자체의 정확성과 구체성이 곧 노출 순위가 됩니다.

둘째, 상품 정보를 AI가 조건에 맞춰 매칭할 수 있는 수준까지 구체화해야 합니다. 네이버 에이전트가 "신혼집 소파, 강아지와 함께" 같은 복합 조건에 반응할 수 있는 건 스펙과 후기 데이터가 촘촘히 구조화돼 있기 때문이에요.

셋째, 후기·리뷰 데이터를 AI가 요약해 인용할 수 있는 형태로 쌓아야 합니다. 무신사가 2,100만 건의 리뷰를 AI로 요약해 보여주는 것만으로 주문량 20%, 전환율 13% 상승을 만든 사례가 이를 잘 보여줘요.

넷째, 신뢰와 투명성을 갖춘 채널을 우선 확보해야 합니다. 아마존 CEO가 지적했듯 서드파티 에이전트는 개인화와 구매 이력, 정확한 가격 정보가 부족합니다. 결국 각 플랫폼이 가진 자사 데이터(구매 이력, 멤버십, 결제 정보)와 얼마나 잘 연동되느냐가 추천의 '전환율'을 좌우해요. 브랜드도 특정 플랫폼 하나에만 기대기보다 스마트스토어, 자사몰, 주요 플랫폼 입점 등 여러 채널에서 동시에 신뢰 신호를 쌓아두는 편이 안전합니다.

다섯째, 카테고리를 좁혀 전문성을 드러내는 편이 유리할 수 있습니다. 해외에서도 패션 특화, 가격 비교 특화처럼 좁은 영역에 집중한 서비스가 범용 에이전트보다 나은 성과를 내는 사례가 나오고 있어요. "이 카테고리에서는 이 브랜드"라고 AI가 한 문장으로 요약할 수 있는 정체성이 있는 브랜드가 언급되기 쉽고, 그 언급이 구매로도 더 잘 이어집니다.

아직 승자가 정해지지 않은 초기 시장

한국의 에이전틱 커머스는 아직 초기 단계예요. 네이버는 대화형 에이전트를 이제 막 정식 출시했고, 카카오는 카카오톡 안에서 외부 서비스를 연결하는 실험을 이제 시작했습니다. 해외로 눈을 돌려도 상황은 비슷해요. OpenAI조차 올해 3월 전략을 수정했고, 아마존은 서비스를 통합하며 재정비하는 중입니다.

아직 승자가 정해지지 않은 초기 브랜드 입장에서는 지금이 신뢰 신호를 쌓기 시작할 가장 좋은 시기이기도 합니다. 결국 에이전틱 커머스 시대에 살아남는 전략은 화려한 광고가 아니라, AI가 우리 브랜드를 정확하게 이해하고 자신 있게 추천할 수 있도록 만드는 기초 작업이라는 걸 기억해두시면 좋겠습니다.

참고 자료

AI 쇼핑혁명, 에이전틱커머스의부상 (한국경제)(https://www.hankyung.com/article/2026011383381)

무신사의 AI 네이티브전략 (메코노미뉴스)(https://www.meconomynews.com/news/articleView.html?idxno=131792)

네이버쇼핑앱, 대화하며쇼핑하는 '쇼핑 AI 에이전트' 베타출시 (네이버공식보도자료)(https://navercorp.com/media/pressReleasesDetail?seq=34353)

"먼저구매돕는다" 네이버커머스, '에이전틱쇼핑'으로판바꾼다 (테크M)(https://www.techm.kr/news/articleView.html?idxno=152276)

"검색창이사라진다"… 네이버·카카오, '에이전틱커머스' 대전 (다음뉴스)(https://v.daum.net/v/20260817130257886)

네이버쇼핑 'AI 에이전트' 정식출시…대화하며구매까지제안 (다음뉴스)(https://v.daum.net/v/20260701063609483)

Buy it in ChatGPT: Instant Checkout and the Agentic Commerce Protocol (OpenAI 공식발표)(https://openai.com/index/buy-it-in-chatgpt/)

OpenAI reveals updates to its agentic commerce experience for ChatGPT (Digital Commerce 360)(https://www.digitalcommerce360.com/2026/03/24/openai-agentic-commerce-updates-chatgpt-walmart/)

Why the AI shopping agent wars will heat up in 2026 (Modern Retail)(https://www.modernretail.co/technology/why-the-ai-shopping-agent-wars-will-heat-up-in-2026/)

Amazon unifies Alexa+ and Rufus as AI rivals move into online shopping (GeekWire)(https://www.geekwire.com/2026/amazon-unifies-alexa-and-rufus-as-ai-rivals-move-into-online-shopping/)

FAQ · SEARCH VISIBILITY

자주 묻는 질문

에이전틱 이커머스가 정확히 뭔가요?

에이전틱 커머스는 챗GPT, 제미나이 같은 AI 에이전트가 소비자를 대신해 상품을 탐색하고 비교하고 추천하고, 경우에 따라 결제까지 처리해주는 쇼핑 방식입니다. 소비자가 여러 사이트를 직접 돌아다니며 검색하던 방식에서, AI에게 조건을 말하면 AI가 대신 처리해주는 방식으로 구매 여정 자체가 바뀝니다.

AI 쇼핑 에이전트에게 결제 정보를 맡겨도 안전한가요?

아직은 신중한 소비자가 많습니다. 해외 조사에서도 AI 대화창 안에서 바로 결제까지 완료하겠다는 응답은 소비자의 3분의 1 수준에 그쳤습니다. 그래서 아마존, 네이버, 카카오 같은 대형 플랫폼들은 결제와 개인정보를 자사 생태계 안에서 통제하는 방향으로 자체 에이전트를 개발하고 있고, 추천 이유와 광고·협찬 여부를 투명하게 밝히는 장치가 신뢰 확보의 핵심 과제로 꼽힙니다.

우리 브랜드의 스마트스토어나 자사몰은 이제 필요 없어지나요?

오히려 정반대에 가깝습니다. AI 에이전트는 상품 정보를 어딘가에서 읽어와야 추천할 수 있고, 그 원천이 되는 것이 바로 브랜드의 상세페이지, 리뷰, FAQ입니다. 무신사가 2,100만 건의 리뷰를 AI로 요약해 보여주는 기능만으로 주문량 20%, 전환율 13%를 끌어올린 사례처럼, 자사 채널에 쌓인 정보의 구조가 AI 추천 여부를 가르는 핵심 자산이 됩니다.

중소 브랜드도 AI 추천을 받을 수 있나요, 아니면 대형 플랫폼만 유리한가요?

지금은 아마존, OpenAI, 월마트 같은 초대형 기업조차 전략을 계속 수정하고 있는 초기 단계입니다. 패션에 특화된 스타트업, 가격 비교에 특화된 서비스처럼 카테고리를 좁힌 곳이 범용 AI 에이전트보다 나은 성과를 내는 사례도 나오고 있어, 규모보다 특정 카테고리에서 얼마나 정확하고 신뢰할 수 있는 정보를 쌓았는지가 더 중요한 변수가 될 수 있습니다.

AI에게 추천받는 브랜드가 되려면 기존 SEO와는 어떻게 다르게 접근해야 하나요?

OpenAI는 챗GPT가 보여주는 상품이 광고비 없이 관련성 순으로 정렬된다고 밝혔습니다. 즉 검색광고 예산을 늘리는 방식으로는 해결되지 않고, 상품 스펙·소재·인증 정보를 텍스트로 구조화하고, 리뷰 데이터를 AI가 인용할 수 있는 형태로 쌓고, 신뢰 신호를 여러 채널에 걸쳐 누적하는 작업이 핵심입니다.

지금부터 AI 추천 최적화를 시작해도 늦지 않았나요?

오히려 지금이 이른 시점입니다. 네이버는 대화형 에이전트를 최근에야 정식 출시했고, 카카오도 카카오톡 안에서 외부 서비스를 연결하는 실험을 이제 시작했습니다. OpenAI조차 올해 초 전략을 수정했고 업계는 이 시장을 아직 아무도 발사하지 않은 단계로 표현합니다. PwC와 딜로이트 모두 2030년까지 AI 에이전트가 전자상거래 매출에 상당한 영향을 미칠 것으로 전망하는 만큼, 신뢰 신호를 쌓는 작업은 지금 시작할수록 유리합니다.