[기고] AI 기반 커머스 시대, 광고 문법이 바뀐다
고객이 제품을 탐색하거나 조사할 때 여정 전반에서 인공지능(AI)이 핵심 역할을 하는 AI 기반 커머스 시대가 열렸다. 최근 조사에 따르면 국내 소비자 69%는 AI 에이전트가 쇼핑에 드는 시간과 비용을 줄여줄 것으로 기대해 글로벌 평균(58%)을 웃돌았다. 이미 소비자들은 제품 조사, 가격 비교, 신제품 탐색 등 구매 과정 전반에서 AI를 활용하고 있다는 방증이다. 이는 마케팅과 광고 전략에도 변화를 가져오고 있다. 흥미로운 점은 AI 기반 상품 추천을 이용할 때도 전 세계 소비자 96%가 구매 과정에서 다양한 쇼핑 채널을 함께 활용한다는 것이다. 이처럼 고객 여정이 분산된 환경에서 국내 소비자들은 대화형, 이미지 중심, 멀티모달 기반 쇼핑 방식에 익숙한 모습을 보였다. 한국 소비자 46%는 이미지 또는 스크린샷 기반 검색에 익숙하다고 답했으며, 16%는 음성 검색을 편안하게 활용할 수 있다고 응답했다. 국내 응답자 55%는 자신에게 어울리는 스타일을 추천해주는 AI 기반 스타일링 어시스턴트를 온라인에서 이용할 의향이 있다고 밝혔다. 고객 여정 구조가 바뀌면서 광고 역할 역시 달라질 것으로 전망된다. 지금까지 광고는 소비자 대상으로 감성적인 메시지와 스토리텔링, 뛰어난 비주얼 크리에이티브를 통해 브랜드에 대한 관심과 호감을 높이는 데 초점을 맞췄다. 그러나 AI 에이전트가 고객 여정에 본격 통합되면서 광고를 평가하는 기준에도 변화가 생기고 있다. 소비자는 광고에 감성적으로 반응하지만 AI는 정보를 분석하고 비교한다. 이런 환경에서 경쟁력을 확보하기 위해서는 과거 고객 문의, 최근 소비자 행동, 실시간 신호 등 다양한 데이터 레이어를 통합해 가장 가치 있고 관련성 높은 추천을 적시에 제공하는 것이 중요하다. 결국 고품질 데이터 구축은 더 이상 단순한 IT 관리 차원 과제가 아니다. AI 기반 쇼핑 환경이 확산할수록 상품 정보 품질과 구조화 수준이 기업 경쟁력을 좌우하는 핵심 요소로 부상하고 있다. 과거에는 광고 예산과 브랜드 노출이 성공을 결정하는 주요 요인이었다면, 앞으로는 기업이 AI에 상품 정보를 얼마나 효과적으로 제공하여 정확한 이해와 추천을 유도하느냐가 더욱 중요한 경쟁력이 될 것이다. 이는 소비자에게 최종적으로 제시되는 선택지가 상품 정보 완성도, 가격 경쟁력, 리뷰 평점, 실시간 재고 현황 등에 의해 크게 좌우되고 있기 때문이다. 이에 따라 기업들은 AI가 효과적으로 활용할 수 있는 데이터 자산을 구축하고 지속적으로 관리함으로써 이를 새로운 경쟁우위 원천으로 삼아야 한다. 거대언어모델(LLM)은 대화형 커머스의 언어적 기반을 제공하지만, 지역별 재고 현황이나 실시간 가격, 소비자 행동과 선호에 대한 심층적인 이해 등 실제 커머스 환경 복잡성을 충분히 반영하지는 못한다. 이런 부분에서 자체적인 거래 기능을 갖추고 가장 풍부한 커머스 데이터를 보유한 리테일 기업 역할이 중요해진다. AI 지원 쇼핑 경험이 발전할수록 개인정보 보호에 대한 소비자 우려 역시 커질 수밖에 없다. 리테일 기업이 중심적인 역할을 수행할 경우 추천 관련성을 유지하면서도 책임 있는 데이터 활용을 보다 효과적으로 관리할 수 있다. 내부 조사에 따르면 한국 소비자 53%는 개인정보 유출 가능성을 우려하고 있으며, 50%는 AI와 정보를 공유할 의향이 제공되는 정보 성격에 따라 달라진다고 응답했다. 특히 데이터 투명성에 대한 기대 수준이 높은 한국 시장에서는 리테일 기업이 주도하는 책임 있는 데이터 관리가 중요한 차별화 요소가 될 것으로 보인다. AI 기반 커머스는 아직 초기 단계지만 브랜드가 소비자 선택을 받기 위해 경쟁하는 방식을 근본적으로 바꾸고 있다. AI의 판단 구조를 이해하고 이에 맞는 광고·커머스 전략을 갖춘 기업과 그렇지 않은 기업 간 격차는 앞으로 더욱 커질 것이다. 관건은 끊임없이 변화하는 환경 속에서 소비자에게 얼마나 관련성 높고 신뢰할 수 있는 선택지를 제공하느냐다. 앞으로 기업 경쟁력은 상품 탐색부터 구매에 이르는 전 과정을 아우르는 크로스채널·풀퍼널 전략 아래 커머스 데이터와 AI를 얼마나 효과적으로 연결하느냐에 의해 결정될 것이다.
