어제 한 가지 실험을 해봤습니다.
ChatGPT에게 "무선 이어폰 추천해줘"라고 물었더니 3초 만에 네 개 브랜드가 나왔습니다. 퍼플렉시티한테도 같은 질문을 던졌더니 비교표까지 만들어줬습니다. 두 번 다 제가 팔고 있는 브랜드는 없었습니다. 세 번째 질문에야 겨우 비교 대상으로 한 줄 등장했습니다.
여기서 생각이 멈췄습니다. 검색 광고는 돈을 내면 됩니다. 네이버 파워링크도 입찰하면 됩니다. AI 추천은요? 돈을 넣을 창구가 아직 없습니다. AI가 자기 판단으로 고릅니다. 판단 기준을 모르면 우리 브랜드는 존재하지 않는 것과 같습니다.
흥미로워서 실험을 좀 더 해봤습니다. 같은 질문을 클로드에게도 했고 네이버 AI 쇼핑에서도 확인했습니다. 플랫폼마다 추천 브랜드가 달랐습니다. 공통점은 하나였습니다. 리뷰가 많고 스펙 비교 콘텐츠가 풍부한 브랜드가 반복적으로 등장한다는 것. AI가 참고할 수 있는 데이터가 풍부한 쪽이 이기는 구조였습니다.
특히 눈에 띈 건 퍼플렉시티였습니다. 출처 링크를 같이 보여주는데 그 출처가 대부분 블로그 비교 리뷰와 스펙 비교 사이트였습니다. 브랜드 공식 사이트가 출처에 나온 경우는 10건 중 2건뿐이었습니다. 나머지는 전부 제3자가 쓴 콘텐츠입니다. 우리가 통제할 수 없는 콘텐츠가 AI의 추천을 결정하고 있다는 뜻입니다. 그렇다면 통제할 수 있는 콘텐츠라도 제대로 만들어놔야 합니다.
소름 끼치는 숫자를 공유합니다.
2026년 기준 소비자 78%가 이미 쇼핑에 AI를 쓰고 있습니다. 43%는 매주 씁니다. 37%는 AI 추천으로 최종 구매를 결정했습니다. 6개월 전만 해도 이 수치가 60%대였으니 반년 만에 18%p가 뛴 겁니다. 이 속도라면 2027년에는 AI를 안 거치는 구매가 오히려 예외가 될 수 있습니다.
그런데 반전이 있습니다. 이 수치의 이면을 보면 완전히 다른 그림이 나옵니다.
AI한테 결제까지 맡기겠다는 사람은 11%뿐입니다. 24%는 절대 안 맡긴다고 잘라 말했습니다. 27%는 어떤 기업의 AI 쇼핑 에이전트도 신뢰하지 않는다고 답했습니다. 78%가 AI를 쓰는데 돈을 맡기는 건 11%. 잘못 사면 누가 책임지느냐는 질문에 어떤 브랜드도 명쾌하게 답을 못 하고 있으니까요. 이 67%p 간극이 마케터에게 어떤 의미인지 생각해볼 가치가 있습니다.
제가 보기엔 이게 오히려 기회입니다.
AI가 모든 걸 대신 사주는 세상이라면 브랜드가 할 수 있는 일이 거의 없습니다. 알고리즘에 찍히느냐 마느냐의 단순한 게임입니다. 하지만 지금은 다릅니다. 소비자가 AI 추천은 참고하되 결정은 본인이 합니다. AI 추천 목록에 올라가는 것과 그 목록에서 사람이 우리를 선택하게 만드는 것. 두 가지를 동시에 해야 합니다.
첫 번째는 기술 문제입니다. 제품 데이터를 AI가 읽기 좋은 구조로 정리하고 비교 콘텐츠를 직접 만들어야 합니다. AEO(Answer Engine Optimization)라고 부르는 건데 SEO의 다음 버전이라고 보면 됩니다. 제품 페이지에 구조화된 스키마 데이터를 심고 FAQ를 Q&A 형식으로 정리합니다. "우리 브랜드 vs 경쟁사" 비교 콘텐츠를 자체적으로 생산합니다. 어렵지 않습니다. 실행이 안 되는 건 대부분 조직 문제입니다. SEO 팀과 콘텐츠 팀과 PD가 각각 다른 KPI를 들고 있으니 한 테이블에 안 앉습니다.
두 번째는 브랜드 문제입니다. AI가 추천한 목록에서 소비자가 왜 우리를 골라야 하는지. 이건 예전이나 지금이나 같습니다. 브랜드 인지도와 감성적 연결. 차이가 있다면 그 연결 기회가 AI 추천이라는 새로운 관문을 통과한 뒤에 온다는 점입니다. 관문에서 탈락하면 기회 자체가 없습니다.
유예 기간은 길지 않습니다. 43%가 "한도 내에서 AI가 대신 사도 된다"고 답했습니다. 생수, 세제, 간식부터 AI 결제 위임이 시작됩니다. 고관여 상품도 2~3년이면 옵니다. 에이전틱 커머스 시장이 미국만 155조 원입니다. 한국은 이커머스 침투율 세계 1위인 나라입니다. 네이버가 AI 쇼핑 어시스턴트를 전면에 내세우고 카카오가 선물하기에 AI 추천을 결합하고 있습니다. 미국보다 빠르면 빨랐지 느리지는 않습니다.
카테고리별로 보면 변화의 속도가 다릅니다. 소모품과 생활용품은 올해 안에 AI 자동 주문이 보편화될 겁니다. 패션과 뷰티는 AI가 추천하되 최종 터치는 사람이 하는 하이브리드 구간이 2~3년 갈 겁니다. 전자제품이나 가구 같은 고관여 상품은 그보다 더 걸리겠지만 AI가 비교 정보를 정리하는 역할은 이미 하고 있습니다. 본인 카테고리가 어디쯤인지 파악하는 게 첫 번째 할 일입니다.
기업들의 현실도 짚어야 합니다. 90%가 AI 에이전트를 쓴다고 하지만 대부분 콘텐츠 초안이나 이메일 제목 테스트 수준입니다. 프로젝트 41%가 실패합니다. 파일럿 89%가 멈춥니다. 성공한 23%의 ROI는 171%인데 CEO 56%는 AI ROI를 설명조차 못 합니다. 파일럿 열 개 돌리면서 ROI를 안 재면 실험이 아니라 유행 따라하기입니다. 실험이라면 가설이 있어야 하고 측정 기준이 있어야 합니다. 그냥 써보는 건 돈을 태우는 겁니다.
성공과 실패를 가른 건 기술이 아니라 조직이었습니다. AI를 기존 워크플로에 끼워넣은 팀은 오히려 느려졌습니다. 기안서 쓰던 사람이 이제 AI 결과물도 검토해야 하니 승인 단계가 늘고 검수에 시간이 더 들었습니다. 빨라지려고 도입한 건데 느려진 거죠. 워크플로를 AI 중심으로 처음부터 새로 짠 팀만 성과가 나왔습니다. 여기서 하나 더 솔직하게 말하면, 한국 대기업은 이 부분이 특히 약합니다. AI 에이전트 도입을 IT 부서가 주도하면 마케팅 실무자는 결과물만 받아 씁니다. 에이전트가 왜 그 카피를 썼는지 모르니 어디를 고쳐야 하는지도 모릅니다. 마케터가 직접 에이전트의 입력값과 판단 기준을 조정할 수 있어야 비로소 성과가 나옵니다.
지금 당장 할 수 있는 일은 단순합니다. AI에게 자기 제품 카테고리를 물어보세요. ChatGPT든 퍼플렉시티든 클로드든 아무거나 좋습니다. 우리 브랜드가 나오는지, 경쟁사 대비 어떤 맥락으로 언급되는지 확인하세요. 5분이면 됩니다. 그 결과가 실망스럽다면 그때부터가 진짜 시작입니다.
결과가 안 좋으면 다음 순서로 움직이면 됩니다. 제품 페이지의 스펙 데이터를 구조화하세요. FAQ를 AI가 인용하기 좋은 Q&A 형식으로 정리하세요. "우리 브랜드 vs 경쟁사" 비교 콘텐츠를 직접 만드세요. 이건 돈이 많이 드는 일이 아닙니다. 기획자 한 명이 일주일이면 시작할 수 있습니다. 문제는 이걸 해야 한다는 걸 아는 마케팅 팀이 아직 10%도 안 된다는 점입니다.
한 가지만 더 말씀드리겠습니다. 구글이 AI 오버뷰에 광고를 넣기 시작했습니다. 퍼플렉시티도 스폰서 답변을 테스트하고 있습니다. AI 추천에 유료 슬롯이 생기는 건 시간문제입니다. 그때 준비가 안 돼 있으면 검색 광고 초창기에 늦게 올라탔던 브랜드처럼 몇 년을 허비합니다. 지금이 바로 그 초창기입니다. 먼저 움직이는 쪽이 확실히 유리합니다.
여기까지만 읽으면 절반입니다. 성공한 23%가 도입한 멀티 에이전트 체계가 어떻게 ROI 4~5배를 만들었는지, 소비자 신뢰를 정책 투자로 해결한 구체적 방법, 그리고 AI 추천 목록에 오르기 위해 지금 바로 바꿔야 할 세 가지까지 원문에 전부 풀어놨습니다. 이 부분을 놓치면 반쪽짜리입니다.
원문 보기: https://medium.com/@hoon_16083/%EA%B3%A0%EA%B0%9D-78-%EA%B0%80-ai%ED%95%9C%ED%85%8C-%EB%AC%BC%EC%96%B4%EB%B3%B8%EB%8B%A4-%EA%B2%B0%EC%A0%9C%EB%8A%94-11-%EB%A7%8C-%EB%A7%A1%EA%B8%B4%EB%8B%A4-82505b1f5a8a
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