핵심 요약

• 국내 AI 쇼핑 답변의 70%가 고객의 용도와 취향, 피부 고민 등 구체적인 구매 조건에 맞춰 제품을 비교하고 추천하고 있습니다.

• ChatGPT, Google AI 모드, 네이버 AI탭은 상품을 추천할 때 자주 참고하는 정보 출처와 구매처가 다릅니다. 따라서 브랜드가 우선 관리해야 할 판매 채널도 달라집니다.

• 에이전틱 커머스에 대응하려면 자사몰 상세페이지의 텍스트 정보, 입점몰의 상품 속성과 리뷰, 상품 피드, AI 플랫폼 연동 상태를 점검해야 합니다.

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고객이 ChatGPT에 “30대 여름휴가 후 잡티 관리에 좋은 세럼 추천해줘”라고 질문하는 상황을 생각해 보겠습니다. AI는 고객의 피부 고민과 사용 목적에 맞는 제품을 비교하고, 구매할 수 있는 판매처까지 안내합니다. 그렇다면 우리 제품도 이 추천 목록에 포함될까요?

이처럼 AI가 소비자를 대신해 상품을 찾고 비교하며 구매까지 지원하는 쇼핑 방식을 에이전틱 커머스(Agentic Commerce)라고 합니다. 국내에서도 네이버 쇼핑 에이전트와 ChatGPT 쇼핑 기능 등 AI 커머스 서비스가 확대되면서, 고객이 상품을 발견하고 구매처를 선택하는 방식이 급격히 달라지고 있습니다.

그렇다면 AI 쇼핑 시대에 쇼핑몰 운영자는 무엇부터 준비해야 할까요?

지난 11월 11일, 버블쉐어 이희숙 CCO는 디지털 마케팅 & 테크놀로지 서밋(DMTS)에서 ‘AI는 우리 제품을 추천하고 있을까요?’를 주제로 발표했습니다. 버블쉐어는 이번 발표를 위해 AI 가시성 분석 솔루션 VIVI를 활용해 한국과 미국의 스킨케어 쇼핑 질문에 대한 AI 답변 6,720건을 분석했습니다. 이번 글에서는 해당 데이터를 바탕으로 AI가 어떤 정보를 참고해 제품을 추천하고 어느 구매처로 고객을 연결하는지 살펴보겠습니다. 이를 통해 쇼핑몰 운영자가 지금 준비해야 할 사항도 정리합니다.

1. 국내 AI 쇼핑 답변 10건 중 7건은 실제 구매할 상품까지 추천했습니다

버블쉐어는 스킨케어 관련 쇼핑 질문 240개를 구성하고, 한국의 4개 AI 엔진과 미국의 3개 엔진에서 각각 4회씩 답변을 수집했습니다. 2026년 11월 3~4일 수집한 데이터는 한국 3,840건, 미국 2,880건으로 총 6,720건입니다.

분석 결과, 한국과 미국 모두 쇼핑 관련 AI 답변의 약 70%에서 실제 판매되는 개별 상품까지 추천됐습니다.

출처: VIVI 스킨케어 쇼핑 질문 분석, 2026.11.03~04. 한국 4개 엔진, 미국 3개 엔진 기준.

AI는 이제 상품의 특징이나 선택 방법을 설명하는 데 그치지 않고, 고객이 구매할 수 있는 제품을 직접 추천하고 있습니다. 예를 들어 “잡티 관리에 좋은 성분은?”이라는 질문에는 관련 성분이나 관리 방법을 설명할 수 있습니다. 반면 “30대 여름휴가 후 사용할 잡티 관리 세럼 추천해줘”라는 질문에는 피부 고민과 사용 목적에 맞는 실제 상품을 비교하고 추천할 수 있습니다.

여기서 브랜드가 주목해야 할 것은 고객이 어떤 조건으로 제품을 찾을 때 우리 상품이 추천되는가입니다. 자사 브랜드명이나 제품명을 직접 검색했을 때만 노출을 확인해서는 충분하지 않습니다. 고객이 브랜드를 모르는 상태에서 용도, 예산, 취향 등 구체적인 조건을 제시했을 때도 우리 제품이 추천되는지 살펴봐야 합니다.

AI 쇼핑에서는 이미 우리 브랜드를 아는 고객뿐 아니라, 아직 구매할 제품을 결정하지 않은 고객의 질문에서도 추천되는 것이 중요합니다.

2. ChatGPT와 네이버 AI는 제품을 추천할 때 참고하는 정보가 다릅니다

AI가 우리 제품을 추천했다면, 다음으로 확인할 것은 어떤 정보를 참고하고 어느 구매처로 연결하는지입니다. 버블쉐어가 한국 스킨케어 AI 답변 3,840건에 포함된 출처를 분석한 결과, AI 엔진마다 자주 참고하는 웹사이트와 콘텐츠 유형이 달랐습니다.

출처: VIVI 한국 스킨케어 AI 답변 3,840건, 2026.11.03~04. 출처 유형별 인용 비중이며 일부 유형은 생략했습니다.

ChatGPT에서는 입점몰 상세페이지가 27%, 브랜드 자사몰 상세페이지가 25%로 주요 출처를 차지했습니다. Google AI 모드에서는 네이버 블로그·카페의 인용 비중이 26%로 나타났습니다. 반면 네이버 AI탭은 네이버 쇼핑 등 자체 플랫폼에 등록된 상품 정보를 적극적으로 활용했습니다.

이 결과는 AI 검색에 대응하기 위해 무작정 새로운 콘텐츠를 만드는 것만이 정답은 아님을 시사합니다. 어떤 AI 엔진에서 노출을 확보하려는지에 따라 우선순위를 정하고, 이미 운영 중인 자사몰 및 입점몰 상세페이지의 상품 정보를 보완하는 것부터 시작할 수 있습니다.

AI가 고객을 안내하는 구매처에서도 차이가 나타났습니다. 한국의 스킨케어 질문에서 AI가 제시한 상품 상세 링크를 분석한 결과, Google AI 모드에서는 국내 쇼핑 플랫폼으로 연결되는 링크가 67%, ChatGPT에서는 브랜드 자사몰 링크가 58%였습니다. 네이버 AI탭에서는 네이버 쇼핑 링크가 약 96%를 차지했습니다. 즉, 같은 제품이라도 어떤 AI 엔진에서 추천되느냐에 따라 고객이 이동하는 판매 채널이 달라질 수 있습니다.

실제 브랜드별 공식몰 연결 비중은 10%에서 58%까지 차이 났습니다

실제 VIVI로 수집된 데이터에 따르면, 같은 스킨케어 업종에서도 AI가 안내하는 구매처는 브랜드마다 각기 달랐습니다.

버블쉐어가 국내 스킨케어 브랜드 10개의 AI 구매 링크 약 1,400개를 분석한 결과, 브랜드 A는 전체 구매 링크 206개 중 58%가 공식몰로 연결됐습니다. 반면 브랜드 J는 구매 링크 89개 중 공식몰 비중이 10%에 그쳤습니다. 대신 올리브영과 백화점 및 종합몰로 연결되는 비중이 각각 35%였습니다. 이는 AI가 제품을 추천하더라도 고객을 반드시 브랜드가 원하는 구매처로 안내하지는 않음을 의미합니다.

출처: VIVI 국내 스킨케어 브랜드 10개 분석, Google AI 모드·Gemini·ChatGPT의 브랜드 지명 질문 구매 링크 약 1,400개 기준, 2026.11.03~04. 브랜드명 익명화.

물론 공식몰 비중이 높다고 무조건 좋은 것은 아닙니다. 입점몰 매출이 중요한 브랜드라면 올리브영이나 백화점으로 연결되는 것도 의미 있기 때문입니다. 여기서 중요한 것은 브랜드의 판매 전략과 AI가 실제로 안내하는 구매처가 일치하는지입니다.

예를 들어 자사몰 신규 회원 확보가 목표라면 ChatGPT가 공식몰 상품 링크를 얼마나 자주 제공하는지 살펴볼 수 있습니다. 반대로 올리브영 매출 확대가 목표라면 AI가 올리브영의 정확한 상품페이지로 고객을 안내하는지 확인해야 합니다. 결국 AI 쇼핑에서는 제품이 추천되는 것뿐 아니라, 그 추천이 어떤 판매 채널의 고객 유입으로 이어질 수 있는지도 살펴봐야 합니다.

3. AI 봇을 차단한 쇼핑몰도 AI 답변에 등장할 수 있습니다

쿠팡이나 네이버 쇼핑은 외부 AI 봇의 접근을 일부 제한하고 있습니다. AI가 상품페이지에 직접 접속해 제품 정보를 읽지 못하도록 막아둔 것인데요. 그렇다면 이런 쇼핑몰에 등록된 상품은 ChatGPT 같은 AI 검색에서 추천되기 어려울까요?

버블쉐어가 주요 쇼핑 플랫폼의 AI 봇 접근 설정과 실제 AI 답변을 함께 분석한 결과, 반드시 그렇지는 않았습니다. AI가 상품페이지를 직접 읽지 못하더라도, 일반 검색엔진의 검색 결과를 통해 상품이나 구매처 링크를 안내할 수 있기 때문입니다.

예를 들어 “에스트라 아토베리어 크림 올리브영이랑 쿠팡 가격 비교해줘”라는 질문에서 Google AI 모드는 쿠팡 상세페이지를 출처로 인용했습니다. 반면 ChatGPT는 쿠팡 페이지에 직접 접근하기 어려운 상황에서도 검색 결과를 바탕으로 관련 구매 링크를 제공했습니다.

네이버 쇼핑에서도 비슷한 사례가 확인됐습니다.

• “조선미녀 선크림 정품 구매처 알려줘”라는 질문에 여러 판매처를 비교할 수 있는 네이버 가격비교 검색 링크가 제공됐습니다.

• “설화수 자음생크림 공식몰 할인정보 알려줘”라는 질문에서도 네이버 공식 브랜드스토어로 연결되는 링크가 등장했습니다.

즉, AI가 상품페이지의 내용을 직접 읽을 수 있는지와 고객에게 해당 쇼핑몰의 구매 경로나 링크를 제공할 수 있는지는 별개의 문제입니다.

따라서 쇼핑몰 운영자도 플랫폼별 AI 봇의 접근 여부만 확인하는 데 그쳐서는 안 됩니다. 실제로 고객이 AI에 가격이나 정품 구매처를 물었을 때, 우리가 유도하고 싶은 판매처로 안내되고 있는지도 함께 살펴봐야 합니다. 특히 네이버 가격비교에서는 공식 판매처와 정확한 상품 정보가 노출되는지, 브랜드스토어에서는 최신 할인 및 프로모션 정보가 제공되는지 등을 점검할 수 있습니다.

4. 에이전틱 커머스에 대응하기 위해 준비할 4가지

지금까지 살펴본 것처럼 AI 엔진마다 상품 정보를 얻는 경로와 구매처를 안내하는 방식은 각기 다릅니다. 그렇다면 에이전틱 커머스 시대, 쇼핑몰 운영자는 무엇부터 준비해야 할까요?

이번 DMTS 발표에서는 AI가 상품 정보를 활용하는 방식을 크롤링, 플랫폼 내부 데이터, 상품 피드, 제휴 및 파트너십의 네 가지로 정리했습니다.

(1) 크롤링: 상품의 특징을 이미지뿐 아니라 텍스트로도 설명하세요

자사몰 상세페이지는 브랜드가 직접 제품의 특징과 장점을 설명할 수 있는 대표적인 채널입니다. 그런데 국내 쇼핑몰에서는 제품의 성분, 사용법, 시험 결과 등이 하나의 긴 이미지 안에만 포함된 경우가 많습니다. 이 경우 AI가 웹페이지의 텍스트를 수집할 때 중요한 상품 정보를 놓칠 수 있습니다.

그렇다고 설명을 무조건 길게 작성할 필요는 없습니다. 어떤 고객이, 어떤 상황에서, 왜 이 제품을 선택하면 좋은지를 구체적으로 전달하는 것이 중요합니다.

실제 AI 답변에서도 상품 상세페이지의 설명과 고객 리뷰가 제품 추천의 근거로 활용됐습니다. 버블쉐어가 “설화수 자음생크림이랑 일반 레티놀 크림 중 40대 탄력엔 뭐가 나아?”라고 질문했을 때, Google AI 모드는 피부 건조와 탄력 고민을 기준으로 두 제품을 비교했습니다. 이 과정에서 설화수 상세페이지의 인삼 성분과 탄력 관련 설명을 참고해, 피부 건조와 볼륨 저하를 고민하는 고객에게 해당 제품이 어떤 점에서 적합한지 설명했습니다.

에스트라 아토베리어365 크림에서도 흥미로운 결과가 나왔습니다. “지성 피부에도 괜찮아?”라는 질문에 Gemini는 아모레몰의 실제 구매자 리뷰를 참고해 캡슐 제형과 발림성, 흡수감에 관한 내용을 답변에 활용했습니다.

두 사례에서 AI가 참고한 정보는 서로 달랐습니다. 설화수 사례에서는 브랜드가 상세페이지에서 강조한 성분과 제품의 특징이 활용됐고, 에스트라 사례에서는 고객이 직접 남긴 사용 경험이 추천 근거로 쓰였습니다. 이는 브랜드의 상품 설명은 제품을 선택해야 할 이유를 전달하고, 고객 리뷰는 실제 사용 상황에서의 궁금증에 답하는 자료가 될 수 있음을 보여줍니다.

따라서 상세페이지에는 성분과 기능뿐 아니라 주요 고객층과 사용 상황까지 구체적으로 설명하는 것이 좋습니다. 리뷰 역시 개수만 늘리기보다 피부 타입, 사용감, 구매 목적처럼 고객이 제품을 선택하는 데 도움이 되는 정보가 충분한지 살펴볼 필요가 있습니다.

쇼핑몰 운영자라면 다음 항목부터 확인해 보세요.

• 성분, 스펙, 사용법 등 주요 정보가 이미지 외에 HTML 텍스트로도 제공되는가?

• 어떤 고객에게 적합하고 언제 사용하면 좋은지 구체적으로 설명돼 있는가?

• 고객 리뷰에 피부 타입, 사용감, 실제 사용 경험이 담겨 있는가?

• AI 검색용 봇이 페이지에 접근할 수 있고, 상품 구조화 데이터가 정확하게 설정돼 있는가?

(2) 플랫폼 내부 데이터: 네이버 쇼핑 에이전트가 참고할 상품 정보를 채우세요

네이버 쇼핑 에이전트나 네이버 AI탭처럼 쇼핑 플랫폼 자체 데이터를 활용하는 AI에서는 상품 등록 정보와 리뷰 관리가 중요합니다.

특히 가격과 상품 구성 정보는 AI 답변에서 자주 등장합니다. 버블쉐어가 스킨케어 제품 추천형 질문을 분석한 결과, 네이버 AI탭 답변의 54%, ChatGPT 답변의 64%에 가격이 포함됐습니다. 다만 가격 정보를 보여주는 방식은 서로 달랐습니다. 네이버 AI탭에서는 답변의 48%에 가격 비교표가 등장한 반면, ChatGPT에서는 1%에 그쳤습니다. 네이버 AI탭에서 여러 상품의 가격을 표로 비교해 보여주는 경우가 훨씬 많았던 것입니다.

출처: VIVI 한국 스킨케어 AI 답변 3,840건, 조건형 제품 추천 질문 기준, 2026.11.03~04.

또한 고객이 가격을 직접 언급하지 않은 질문에서도 AI는 가격과 구성 정보를 답변에 포함했습니다. 예를 들어 “가성비 좋은 대용량 토너 추천해줘”라는 질문에는 단순 판매 가격뿐 아니라 용량, 단위 가격, 증정 구성 등도 제품을 비교하는 데 필요한 정보가 됩니다.

따라서 쇼핑몰 운영자는 판매 가격뿐 아니라 용량과 기획세트 구성, 증정 혜택이 정확하게 등록돼 있는지 확인해야 합니다. 특히 프로모션으로 가격이나 구성이 자주 바뀌는 시기에는 상품명과 상세정보에 최신 내용이 반영돼 있는지, 판매 채널마다 정보가 다르지 않은지 점검해 보세요.

(3) 상품 피드: AI가 정확한 가격과 상품 정보를 활용하도록 관리하세요

상품 피드는 브랜드가 쇼핑 플랫폼에 상품명, 가격, 재고, 이미지, 주요 속성 등을 정해진 형식으로 전달하는 데이터입니다. 대표적으로 Google Merchant Center와 네이버 EP가 있습니다.

Google Merchant Center에서는 상품명에 브랜드와 주요 속성을 명확히 포함하고, 상품 설명에 성분과 사용법, 추천 대상 등 고객의 구매 판단에 필요한 정보를 추가할 수 있습니다. 예를 들어 민감성 피부를 위한 토너라면 상품명에 브랜드와 용량을 명시하고, 상품 설명에는 주요 성분과 적합한 사용 상황을 구체적으로 작성하는 방식입니다. Google Merchant Center의 AI 대화용 질문 및 답변 항목 역시 고객이 제품을 구매하기 전에 궁금해할 질문과 답변을 상품 데이터에 담을 수 있는 영역입니다.

네이버 EP 3.0에서도 필수 항목 외에 브랜드, 바코드, 상품 속성, 검색 태그, 단위 가격 등을 점검할 수 있습니다. 특히 여러 판매처에서 동일한 제품을 판매한다면 상품 식별 정보가 정확해야 같은 상품을 묶어 가격을 비교하는 데 도움이 됩니다. 따라서 새로운 상품 데이터를 만들기보다 현재 누락된 정보를 채우고, 상세페이지와 상품 피드의 가격 및 재고를 일치시키는 것부터 시작해 보세요.

(4) 제휴 및 파트너십: 우리 쇼핑몰이 AI 플랫폼과 연결돼 있는지 확인하세요

AI가 상품 정보를 얻는 또 다른 방법은 쇼핑몰의 공식 상품 데이터를 직접 전달받는 것입니다.

이번 발표에서는 ChatGPT의 아모레몰 앱을 통해 제품을 추천하고 구매 페이지로 연결하는 사례가 소개됐습니다. 고객이 ChatGPT에서 아모레몰 앱을 활용해 상품을 찾으면 상품 카드에 가격과 할인율, 평점, 리뷰 수 등이 표시되며, 상품을 선택하면 아모레몰의 구매 페이지로 이동할 수 있습니다. AI가 공개 웹페이지를 직접 읽는 방식과 달리, 연결된 쇼핑몰에서 상품 데이터를 제공한다는 점에서 차이가 있죠.

따라서 쇼핑몰 운영자라면 현재 이용하는 쇼핑몰 솔루션이나 입점 채널이 어떤 AI 플랫폼과 연동돼 있는지 확인해 보세요. 다만 제휴로 상품 정보를 전달하더라도 일반 AI 검색에서 활용되는 상세페이지의 설명과 리뷰는 계속 관리할 필요가 있겠습니다.

5. 상품 상세페이지를 텍스트로 바꾸자 AI 인용에도 변화가 나타났습니다

앞서 소개한 네 가지 방법 중 쇼핑몰 운영자가 비교적 빠르게 개선할 수 있는 영역은 자사몰 상품 상세페이지입니다. 특히 제품 설명이 하나의 긴 이미지에만 담겨 있다면, 디자인을 처음부터 다시 제작하지 않고도 이미지 속 정보를 텍스트로 제공할 수 있습니다.

버블쉐어의 VIVI PDP Converter는 기존 상품 상세페이지 이미지에서 제품 정보를 추출하고, 이를 텍스트와 HTML로 변환하는 기능을 제공합니다. 주요 성분과 기능, 사용 상황 등을 정리한 HTML을 자사몰에 적용할 수 있습니다.

실제 상세페이지 개선 후 AI 인용 질문 수 133% 증가

버블쉐어는 기존 상품 상세페이지의 이미지에 담긴 정보를 AI가 읽을 수 있는 텍스트로 변환하고, 개선 전후의 AI 인용 성과를 비교했습니다. 그 결과, 기존에 인용되지 않던 페이지 20개가 새롭게 인용되기 시작했고, 인용이 발생한 고객 질문 수도 이전 대비 133% 증가했습니다. 개선 후 약 일주일 만에 AI 답변에서 인용이 관찰됐습니다.

출처: 버블쉐어 DMTS 발표 자료, 상세페이지 텍스트화 개선 사례.

주목할 부분은 상세페이지를 처음부터 다시 제작한 것이 아니라, 이미지는 그대로 둔 채 상품 정보만 텍스트로 제공하는 방식으로 개선했다는 점입니다. 쇼핑몰 운영자도 대규모 상세페이지 리뉴얼에 앞서, 이미 보유한 상품 정보를 AI가 읽고 활용할 수 있도록 정리하는 것부터 시작해 볼 수 있습니다.

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6. AI 쇼핑 성과는 진단부터 개선 후 측정까지 연결해야 합니다

에이전틱 커머스에 대응하기 위해 모든 상품과 판매 채널을 한꺼번에 개선할 필요는 없습니다. 먼저 주력 상품과 판매 채널을 선정하고, 고객이 실제로 사용할 만한 쇼핑 질문에서 우리 제품이 어떻게 추천되는지 살펴보세요. 이후 부족한 상품 정보를 보완하고, 개선 전후에 AI 답변이 어떻게 달라졌는지 확인하면 됩니다. 이번 DMTS 발표에서는 이 과정을 진단 → 측정 → 개선 → 성과 확인의 네 단계로 정리했습니다.

1단계. 진단: AI가 우리 상품 정보를 읽을 수 있는지 확인합니다.

자사몰의 AI 봇 접근 여부와 상품 정보 구조를 살펴보고, 중요한 제품 설명이 빠져 있지 않은지 점검합니다. 경쟁사 상세페이지와 비교하면 보완할 부분을 더 구체적으로 찾을 수 있습니다.

2단계. 측정: 어떤 쇼핑 질문에서 우리 제품이 추천되는지 확인합니다.

주력 상품의 사용 목적과 고객의 구매 조건을 기준으로 질문을 선정합니다. ChatGPT, Gemini, Google AI 모드, 네이버 AI탭에서 제품 추천 여부와 참고한 출처, 안내하는 구매 링크를 확인합니다.

3단계. 개선: AI 답변에서 부족했던 상품 정보를 보완합니다.

제품이 추천되지 않거나 설명이 부족했던 질문을 살펴보고, 관련된 성분과 기능, 사용 상황 등을 상세페이지에 추가합니다. 필요한 경우 이미지형 상세페이지를 텍스트화하거나 입점몰 상품 정보를 개선합니다.

4단계. 성과 확인: 개선 전후의 추천과 방문, 전환 변화를 비교합니다.

동일한 질문과 AI 엔진을 기준으로 제품 추천과 인용, 구매 링크가 어떻게 달라졌는지 확인합니다. 이후 GA4와 Search Console을 함께 활용해 웹사이트 방문과 전환 변화도 살펴볼 수 있습니다.

버블쉐어 VIVI는 무엇을 도와주나요?

버블쉐어의 VIVI는 AI 답변에서 우리 브랜드와 제품이 얼마나 자주 추천되고 인용되는지 분석하고, 개선이 필요한 콘텐츠를 찾을 수 있도록 지원하는 GEO 솔루션입니다.

• AI 엔진 모니터링: ChatGPT, Gemini, Google AI 모드, 네이버 AI탭에서 브랜드와 제품이 어떤 질문에 등장하고, 어떤 페이지가 출처로 인용되는지 확인합니다.

• 구매 링크 및 판매 채널 분석: AI가 어떤 상품페이지를 안내하고, 자사몰과 입점몰 중 어디로 고객을 연결하는지 비교합니다.

• PDP Converter: 이미지로 구성된 상품 상세페이지의 정보를 텍스트와 HTML로 변환합니다.

• Page Optimizer: AI 답변에서 인용되지 않는 질문과 콘텐츠를 분석해 개선할 페이지와 보완할 내용을 제안합니다.

VIVI를 활용하면 고객 질문별 추천 현황을 살펴보고, 개선이 필요한 상품페이지를 선정한 뒤, 변경 전후에 인용이 어떻게 달라졌는지 확인할 수 있습니다. 아울러 기존 SEO와 커머스 운영 과정에 이러한 점검을 추가하면, 어떤 상품과 판매 채널부터 개선해야 할지 데이터에 근거해 결정할 수 있습니다.

에이전틱 커머스 대응, 우리 제품이 어떻게 추천되는지부터 확인하세요

AI 쇼핑에서 중요한 것은 단순히 우리 제품이 추천 목록에 등장하는지가 아닙니다. 고객이 어떤 조건으로 제품을 찾을 때 추천되는지, AI가 어떤 강점을 근거로 소개하는지, 그리고 어느 구매처로 연결하는지까지 살펴봐야 합니다.

이번 DMTS 발표에서 확인했듯, AI 엔진마다 참고하는 상품 정보와 구매처는 다릅니다. 같은 제품이라도 어떤 AI에서 추천되느냐에 따라 고객에게 전달되는 정보와 구매 경로가 달라질 수 있습니다.

따라서 모든 판매 채널을 한꺼번에 개선하기보다, 먼저 우리 브랜드가 AI에서 어떻게 소개되고 있는지 확인해 보세요. AI가 우리 제품을 추천할 만한 충분한 정보를 갖고 있는지, 경쟁 제품과 비교했을 때 어떤 강점이 드러나는지 살펴보는 것이 출발점입니다.

이미 보유한 상세페이지와 상품 피드, 고객 리뷰에도 개선의 실마리가 있을 수 있습니다. 고객이 우리 제품을 선택할 이유가 AI 답변에서도 충분히 전달되도록, 지금 확인할 수 있는 것부터 시작해 보세요.

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