한눈에 보는 핵심 5가지
- 글로벌 소비자가 쇼핑 첫 단계에서 AI 어시스턴트를 쓰는 비율이 전년 대비 200% 증가했다. 같은 기간 기존 검색엔진을 통한 상품 탐색은 15% 감소했다.
- AI 채팅을 통해 커머스 사이트로 유입된 트래픽은 분기별 최소 150%에서 최대 428%까지 전년 동기 대비 성장했다(2025년 8월~2026년 5월 기준).
- 국내 커머스 기업의 48%는 이미 AI 검색 플랫폼에 상품 데이터 피드를 제공하고 있으며, 44%는 대화형·질문형 검색에 맞게 콘텐츠를 최적화했다.
- AI 기반 탐색을 실제 구매로 연결하려면 고객·상품·재고 데이터 통합이 선행돼야 하며, 완전히 통합하지 못한 기업의 45%는 중복·불일치 고객 정보 문제를 겪고 있다.
- 세일즈포스 코리아 박세진 대표는 "AI가 상품 탐색과 구매 의사결정의 출발점이 되면서, 소비자와의 첫 접점을 선점하는 기업이 곧 시장의 주도권을 갖게 될 것"이라고 강조했다.
글로벌 소비자가 쇼핑 첫 단계에서 AI 어시스턴트를 활용하는 비율이 1년 만에 200% 늘었다. 같은 기간 기존 검색엔진을 통한 상품 탐색은 15% 줄었다. 세일즈포스가 전 세계 20개국 커머스 전문가 3,450명을 대상으로 발표한 '글로벌 커머스 트렌드 보고서'의 수치다.
소비자가 검색창 대신 AI에게 물어보기 시작한 이유
AI 어시스턴트가 상품 탐색의 첫 번째 관문으로 자리 잡으면서, 소비자가 브랜드 사이트를 방문하기 전부터 구매 후보가 걸려지고 있다.
2025년 8월부터 2026년 5월 사이, AI 어시스턴트와 소셜미디어 AI, 배달 앱 등 새로운 채널을 통해 상품을 발견한 소비자 비율은 38% 증가했다. 반면 기존 검색엔진을 통한 탐색은 15%, 브랜드 자체 채널을 통한 발견은 7% 각각 감소했다.
변화의 핵심은 소비자 행동의 순서다. 예전에는 상품을 발견하고 검색한 뒤 사이트를 방문하는 흐름이었다. 이제는 AI와 대화하는 과정에서 이미 상품 비교와 구매 후보 결정이 끝난 채 사이트에 들어오는 소비자가 늘고 있다.
기업이 상품 정보를 AI가 읽고 이해할 수 있는 형태로 관리하지 않으면, 소비자의 구매 여정에서 아예 보이지 않는 상황이 된다. 이러한 변화는 트래픽 데이터에서도 확인된다. AI 채팅을 통해 글로벌 커머스 사이트로 유입된 트래픽은 보고서가 분석한 모든 분기에서 전년 동기 대비 최소 150%, 최대 428%까지 증가했다.
국내 커머스 기업의 절반은 이미 움직이기 시작했다
국내 커머스 기업 절반 가까이가 AI 검색 대응에 나섰지만, 데이터 연결 문제로 실질적인 성과로 이어지지 않는 경우도 많다.
보고서에 따르면 국내 커머스 기업의 48%가 이미 AI 검색 플랫폼에 상품 데이터 피드를 제공하고 있다. 피드란 상품 이름·가격·재고·특징 등을 AI가 읽을 수 있는 구조화된 파일 형식으로 전달하는 방식이다. 소비자가 ChatGPT나 네이버 AI에게 여름 선물로 좋은 소파를 물으면, 이 데이터를 받은 AI가 조건에 맞는 상품을 직접 추천한다.
46%는 외부 플랫폼과 채널에서 자사 상품과 브랜드 노출을 확대하는 작업을 진행 중이다. 대화형·질문형 검색에 맞게 콘텐츠를 최적화한 기업은 44%, 상품 콘텐츠의 품질을 개선한 기업은 39%로 집계됐다.
이는 국내 커머스 기업의 상품 검색 전략이 기존 검색엔진 노출에서 벗어나, AI가 상품의 특성과 용도를 이해하고 소비자 질문에 정확하게 답할 수 있는 방향으로 바뀌고 있다는 뜻이다. AI 검색 플랫폼은 단순히 키워드를 매칭하지 않는다. 상품의 의미와 맥락을 파악해 대화 흐름 안에서 추천한다. 상품 데이터의 정확성과 최신성이 검색 결과에서의 가시성을 직접 결정하게 된다.
AI 탐색을 구매로 연결하는 데이터 통합 과제
AI 기반 상품 탐색의 효과를 실제 구매 성과로 이어가려면, 고객·상품·재고 데이터를 하나로 연결하는 운영 기반이 먼저 갖춰져야 한다.
현실은 간단하지 않다. 고객 데이터를 완전히 통합하지 못한 국내 커머스 기업의 45%는 중복되거나 서로 일치하지 않는 고객 정보를 보유하고 있다고 답했다. 마케팅과 커머스 투자가 실제 성과에 미치는 영향을 측정하는 데 어려움을 겪는다는 응답은 41%였고, 고객 문제에 빠르게 대응하지 못한 경험이 있다는 응답도 40%에 달했다.
여러 채널을 동시에 운영하는 멀티채널 기업에서 문제는 더 구체적으로 나타난다. 채널별 가격과 프로모션이 일치하지 않는다는 응답이 43%, 채널 간 고객 정보를 동일하게 인식하지 못한다는 응답이 40%, 실시간 재고 정보가 모든 채널에서 동기화되지 않는다는 응답이 39%였다.
소비자가 AI를 통해 특정 상품을 발견하고 브랜드 사이트에 들어왔을 때, 재고가 맞지 않거나 다른 채널과 가격이 다르면 구매로 이어지지 않는다. AI 검색 최적화는 콘텐츠 작업만으로 끝나지 않는다. 데이터가 실시간으로 연결되고 일관성이 보장돼야 효과가 난다.
세일즈포스 코리아 박세진 대표는 "AI가 상품 탐색과 구매 의사결정의 출발점이 되면서, 소비자와의 첫 접점을 선점하는 기업이 곧 시장의 주도권을 갖게 될 것"이라며 "결국 승부는 데이터에서 갈린다"고 말했다. 세일즈포스는 2026년 연말 쇼핑 시즌까지 이커머스 사이트 3곳 중 1곳꼴로 브랜드 전용 쇼핑 에이전트가 운영될 것으로 예측했다.
자주 묻는 질문
Q. 소규모 쇼핑몰도 AI 검색 대응이 필요한가?
A. 규모와 관계없이 해당된다. 기존 검색엔진에서는 광고비와 도메인 권한이 큰 플랫폼에 밀리기 쉬웠지만, AI 검색에서는 상품 정보의 구체성과 정확성이 핵심이다. 상품 설명을 왜 이 상품인지, 어떤 상황에 어울리는지 자연어로 명확하게 작성하는 것이 비용 없이 시작할 수 있는 첫 번째 대응이다.
Q. 대화형 검색에 맞게 콘텐츠를 최적화한다는 것이 구체적으로 어떤 작업인가?
A. 기존 검색엔진 최적화(SEO)가 나이키 운동화 구매처럼 단어 중심이었다면, 대화형 검색 최적화는 등산할 때 발이 안 아픈 운동화 같은 문장형 질문에 맞춰 상품 설명과 FAQ를 작성하는 방향이다. 소비자가 AI에게 자연스럽게 물어볼 법한 질문들을 예상하고, 그 답이 상품 설명 안에 있도록 구성하는 것이 핵심이다.
Q. 이 보고서에서 말하는 AI 어시스턴트는 어떤 서비스를 가리키나?
A. ChatGPT, 구글 Gemini, 네이버 AI처럼 소비자가 직접 대화하는 AI 서비스와 인스타그램·유튜브·배달 앱 등 플랫폼에 내장된 AI 추천 기능을 모두 포함한다. 어느 채널에서 AI와 대화하든 자사 상품이 노출될 수 있도록 데이터를 관리하는 것이 목표다.
Q. 데이터 통합이 안 됐을 때 실제로 어떤 문제가 생기나?
A. AI가 재고 있다고 추천한 상품이 사이트에서 품절 상태이거나, 채널마다 가격이 달라 소비자가 혼란스러워하는 경우가 대표적이다. 이런 불일치가 반복되면 AI 검색을 통해 유입된 소비자조차 구매 직전에 이탈한다.
커머스 마케터가 지금 확인해야 할 것들
이번 보고서는 AI가 검색 시장을 잠식하고 있다는 막연한 경고가 아니라, 이미 벌어진 수치로 현실을 보여준다. 소비자의 쇼핑 여정 첫 단계에서 AI 활용이 200% 늘고, 기존 검색이 15% 줄었다. 국내 절반 가까운 기업이 이 변화에 대응 중이라는 것은, 이 흐름을 인식하지 못한 나머지 절반이 경쟁에서 뒤처지고 있을 수 있다는 뜻이기도 하다.
마케터 입장에서 해야 할 일은 크게 두 가지다. 하나는 상품 정보의 품질을 AI가 이해할 수 있는 수준으로 높이는 것이다. 키워드 나열이 아닌, 상품의 특성·용도·차별점을 자연어로 명확하게 설명하는 방향이다. 다른 하나는 채널 간 데이터의 일관성이다. AI가 어느 채널에서 상품을 추천하든, 소비자가 구매 버튼을 누르는 순간까지 정확한 정보가 유지돼야 성과로 이어진다.
