AI, 이커머스 시작점 ‘마켓플레이스·검색’ 파고든다

네이버 AI 쇼핑 에이전트 사용 예시 사진이 함께 제시된 가운데, 소비자가 온라인에서 상품 탐색을 시작하는 중심축은 마켓플레이스와 검색엔진으로 나타났다. 이커머스 업체들은 기존 쇼핑 과정에 AI를 적용하고 있으며, 상품 탐색과 비교를 지원하는 데 AI를 활용하고 있다. 네이버는 상품 추천과 대화형 탐색에 AI를 활용하고 있고, 쿠팡은 이용자 탐색 이력을 기반으로 비교 상품을 제안하고 있다.

이 같은 흐름은 크리테오 조사 결과에서도 확인된다. 크리테오는 한국 소비자 1107명을 포함해 6개국 소비자 6379명을 대상으로 조사를 진행했으며, 6월에 '2026 커머스와 AI 트렌드 리포트'를 발표했다.

조사에 따르면 한국 소비자의 상품 탐색 시작점 비중은 마켓플레이스가 59%, 검색엔진이 20%였다. 반면 AI 쇼핑 어시스턴트를 주요 쇼핑 수단으로 이용한다고 응답한 비중은 7%로 집계됐다.

AI가 커머스 플랫폼에서 상품 탐색·비교 과정으로 유입되며 역할을 확대하는 가운데, 네이버에서는 AI 추천을 경유한 거래 비중이 상당한 것으로 나타났다. 네이버는 5월 네이버플러스 스토어 앱 전체 거래액 중 AI 추천으로 발생한 거래액 비중이 처음으로 50%를 초과했다고 발표했다. 또 AI 추천 영역의 상품 클릭률은 일반 쇼핑검색 결과 대비 50% 이상 높았다. 네이버는 AI 추천이 거래와 클릭률을 끌어올렸다고 밝혔다.

네이버는 2월 말 AI 쇼핑 에이전트를 출시했다. 이 AI 쇼핑 에이전트는 이용자와의 대화를 기반으로 구매 조건을 축소하고, 상품·구매·검색·콘텐츠 데이터를 바탕으로 구매 의도를 파악하는 기능을 갖췄다. 8월 AI 쇼핑 에이전트의 일평균 대화 수는 3월 대비 약 5배로 늘었고, 에이전트를 경유한 일평균 거래액은 3월 대비 약 4배로 증가했다.

이 같은 대화형 탐색은 비교 조건이 많은 상품에서 주로 활용됐다. 네이버는 AI 쇼핑 에이전트로 발생한 거래액 중 디지털·가전 비중이 약 40%라고 발표했다. 회사는 사양·기능·이용 목적을 함께 봐야 하는 상품에서 대화형 탐색이 활용되고 있으며, 디지털·가전 등 비교 요소가 많은 상품에서 이런 방식이 쓰인다고 설명했다.

추천 기능은 이용자 쇼핑 활동 이력을 활용하는 데서 나아가 주문 마감시간·도착 예정일 등 배송정보도 추천에 반영하는 방향으로 확장되고 있다. 네이버는 해당 기반으로 에이전트 선제 대화 제안 기능을 확대하고 있다.

네이버는 복수 조건 고려가 필요한 선물 구매에도 에이전트를 적용하고 있다. 이정태 네이버 Shopping Search&AI 리더는 선물하기의 쇼핑 에이전트 적용과 관련해 선물 구매가 취향·예산·이벤트 맥락을 종합 고려해야 하는 고관여 활동이라고 밝혔다.

쿠팡은 AI를 기존 상품 탐색 과정에 적용하고 있다. 쿠팡은 8월 '상품 한눈에 보기'를 공개했으며, 이 기능은 상품 설명의 핵심을 정리하는 기능이다.

쿠팡은 이용자 리뷰의 빈번한 긍정·부정 평가를 요약하는 기능도 공개했다. 또한 주요 가전 카테고리 로켓배송 상품에 'AI 인포그래픽'을 적용했으며, 'AI 인포그래픽'은 상품 주요 정보를 시각화하는 기능이다.

유통·플랫폼 기업들은 상품 비교와 탐색 단계에 AI를 적용하는 사례를 내놓고 있다. 가전·디지털 카테고리에서는 올해 초부터 'AI 상품 비교'를 운영하고 있다. 'AI 상품 비교'는 이용자 탐색 기록·상품 정보를 기반으로 관련성이 높은 비교 상품을 제시하고, 제품별 특징·차이를 정리한다. 별도 챗봇 질문 없이 상품 상세 화면에서 비교 정보를 확인할 수 있다. 다만 해당 발표에서는 기능별 거래액·구매전환율 등 정량 성과는 제시하지 않았다.

선물하기에도 AI 활용 상품 탐색 기능이 적용됐다. 카카오는 1월 선물하기 개편 당시 뷰티·식품·건강 카테고리를 중심으로 AI 상품 분석·요약 기능을 시범 적용한다고 발표했다. 해당 기능은 상품 속성·선물 대상·목적 태그를 제공하고, 상품 특성·추천 대상을 한 줄로 요약한다.

이 같은 기업들의 AI 적용 영역은 소비자가 AI 쇼핑 에이전트에 기대하는 역할과 맞닿아 있다. 상품을 비교하고 탐색하는 단계에서 관련 상품을 추려 보여주고 특징과 차이를 정리하거나 추천 대상을 요약하는 방식이 AI 쇼핑 에이전트에 대한 기대 기능과 연결된다는 설명이다.

이를 뒷받침하는 설문 결과도 나왔다. 엠브레인 트렌드모니터는 전국 만 19~69세 남녀 1000명을 대상으로 'AI 쇼핑 에이전트 관련 인식 조사'를 실시했고, 해당 조사는 8월 발표됐다. 응답자의 78.4%는 향후 AI 쇼핑 에이전트를 이용할 의향이 있다고 응답했다.

조사 응답에서는 AI 쇼핑 활용 기대가 주로 가격 비교와 정보 확인 부담을 줄이는 쪽에 집중됐다. 여러 사이트 가격 비교·최저가 상품 탐색을 희망하는 상황이 44.9%로 가장 많았고, 제품 사양·리뷰를 개별 확인하기 번거로울 때가 35.1%로 그다음 순위였다. 응답 방식은 중복응답이었다. 트렌드모니터는 이를 두고 구매 결정을 일임하기보다 구매 정보 탐색·비교의 부담 경감 기대가 우세하다고 분석했다.

반면 결제와 최종 선택 단계까지 전부 맡기는 데에는 선을 긋는 응답이 높았다. 같은 조사에서 AI 서비스가 더 편리해져도 최종 결제는 사람이 직접 해야 한다는 응답이 74.0%였고, AI 발전 이후에도 사람이 직접 선택·구매하는 영역이 존재할 것이라는 응답도 68.6%였다. 이는 탐색·비교는 AI에 맡겨도 최종 구매 결정권은 직접 보유하려는 소비자 심리를 반영한다.

출처: 아이티데일리 (IT DAILY) · 김병주 기자
원문: https://www.itdaily.kr/news/articleView.html?idxno=242326

참고자료

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