소비자가 제품을 구매하기 전 가장 먼저 여는 창(窓)이 바뀌고 있습니다. 바로 네이버 검색창도, 쇼핑 앱도 아닌 AI 대화창이죠. "AI가 쇼핑을 바꿀 것"이라는 전망은 몇 년째 있었지만, 특히 이 변화를 국내 대형 브랜드들이 직접 행동으로 증명하고 있다는 점이 흥미로운데요. 최근 흐름을 차근차근 살펴보겠습니다.
📰한 달이 멀다 하고 쏟아지는 국내 사례
최근 석 달 새 아모레퍼시픽·롯데멤버스·CJ온스타일이 잇따라 ChatGPT 안에 자사 서비스를 입점시켰습니다.
시점 | 기업 | 적용 사례 | 핵심 기능 |
|---|---|---|---|
26년 3월 | 아모레퍼시픽 | ChatGPT에 '아모레몰' 앱 오픈 (국내 뷰티 최초) | 피부 고민·성분·가격을 대화로 비교, "맞춤 상담 수준" 추천. 향후 결제·배송 연동까지 단계 확대 예정 |
26년 4월 | 롯데멤버스 | ChatGPT 앱스에 'L.POINT' 론칭 | 4,300만 회원의 혜택·포인트·사용처·엘페이 가이드를 대화형으로 안내 |
26년 5월 | CJ온스타일 | ChatGPT 앱에 전용 서비스 출시 | 대화형 AI 유입 4배↑, 상품 60만 개 AI 최적화(연내 100만 목표) |
세 회사의 성격은 제각각입니다. 뷰티 제조, 멤버십·포인트, 홈쇼핑. 그런데 약속이나 한 듯 같은 곳(ChatGPT)에, 거의 같은 분기에 들어갔습니다. 이는 우연이라고 보기 어려운 흐름이죠. 특히 아모레퍼시픽은 "전 세계 9억 명 이상의 ChatGPT 사용자"를, 롯데멤버스는 "4,300만 회원의 일상 편의"를 명분으로 들었습니다. 각자가 가진 자산을 AI 접점 위에 다시 펼친 것입니다.
👀왜 지금일까? — ‘입점’이 아닌 ‘동선 선점’
이 사례들을 단순히 "AI에 앱 하나 더 올렸다"로 해석하면 핵심을 놓칩니다. 이들이 노린 건 소비자가 의사결정을 내리는 그 순간의 자리입니다. 과거의 소비자는 검색 → 여러 탭 비교 → 장바구니 라는 ‘탐색 노동’을 거쳤는데요. 오늘날의 소비자는 "건성 피부에 맞는 5만원대 화장품 추천해줘" 한 문장이면 AI가 후보를 좁혀줍니다. 간단한 문장이 쇼핑의 시작점이 되고, 이 과정에서 AI의 후보군에 들지 못한 브랜드는 소비자에게 노출될 기회조차 사라지게 되죠.
즉 상기 브랜드들은 진열대의 좋은 위치를 산 것이 아니라, AI 답변의 소스가 되는 자리를 선점한 셈입니다. 검색 시대의 '상위 노출'이 대화 시대엔 'AI 추천 후보 진입'으로 바뀐 것이고요.
🌐글로벌에서도 동일한 흐름 포착
이 흐름은 한국만의 일이 아닙니다. OpenAI는 지난해 상품을 ChatGPT 안에서 바로 구매하는 '인스턴트 체크아웃(Instant Checkout)'을 커머스의 다음 단계로 내세웠습니다. 그런데 가맹점 온보딩, 정확한 상품 정보, 멤버십 연동, 세금 처리와 같은 결제 인프라의 벽에 부딪혔습니다. Shopify 가맹점도 한때 30곳 남짓만 연결됐을 만큼, 화려한 발표에 비해 실제 인프라 준비는 부족했던 것이죠. 결국 OpenAI는 방향을 틀어 결제보다 '상품 탐색(product discovery)' 경험에 먼저 집중하기로 했습니다.
대표적으로 Walmart의 자체 AI 'Sparky'는 ChatGPT 연동을 통해 로그인, 멤버십, 결제 창으로의 이동을 지원하고 있으며 Shopify 역시 작년부터 ChatGPT 결합을 통한 새로운 쇼핑 경험 제공에 앞장서고 있습니다. 즉, 시사점은 명확합니다. “우리 브랜드가 AI의 답변에 등장하는가?”에 대한 답변이 명확해야 하는 것이죠.
🗝️어떻게 해야 AI에게 발견될까?
그렇다면 어떻게 해야 AI에게 발견될까요? 여기선 GEO(Generative Engine Optimization, 생성형 엔진 최적화) 개념의 접근이 필요합니다. 최근 CJ온스타일이 선제적인 GEO 전략 도입을 통해 앱·웹 유입량을 크게 증가시킬 수 있었는데요. 아래와 같은 전략을 활용했다고 합니다.
1️⃣고객의 '검색 표현' 중심으로 상품 정보를 재구성 — 내부 상품명·카탈로그 용어가 아니라, 소비자가 실제로 AI에게 묻는 말(ex. "선물용", "여름 장화", "건성 피부")에 맞추어 상품 정보 변경
2️⃣리뷰·후기 데이터를 AI 추천의 연료로 활용 — 정형화된 스펙뿐 아니라 신뢰할 만한 평판 데이터를 AI 추천에 반영하여 상품 정보만으로 파악하기 어려운 요소까지 추천에 활용
CJ온스타일은 이러한 전략으로 ChatGPT 내 상품 60만 개를 최적화(연내 100만 개 목표)했고, 그 결과가 대화형 유입 4배 증가라는 숫자로 돌아왔습니다. 검색 시대에 우리가 키워드·메타태그·백링크를 관리했듯, 대화 시대엔 'AI가 읽고 인용하기 좋은 형태'로 브랜드 정보를 정비하는 일이 새로운 기본기가 되는 셈입니다. SEO를 알던 마케터에게 GEO는 낯선 외계어가 아니라, 익숙한 일의 다음 챕터입니다.
🤔그래서, 마케터에게 남는 질문 3가지
트렌드를 읽었다면, 이제는 우리 브랜드에 대입할 차례입니다.
1. 우리 브랜드는 AI의 답변에 등장하는가?
가장 빠른 진단법은 직접 물어보는 것입니다. ChatGPT·제미나이에 "○○ 카테고리 추천해줘"라고 입력했을 때 우리 제품이 후보에 오르는지 확인해보세요. 노출되지 않는다면 그 이유(정보 부족·구조화 미흡·평판 데이터 부재)를 찾는 것이 출발점입니다.
2. AI가 인용할 '재료'를 우리가 제공하고 있는가?
정확한 상품 정보, 성분·스펙, 신뢰할 만한 리뷰·콘텐츠는 AI 추천의 연료입니다. 중요한 건 이 정보가 사람이 아니라 AI가 읽기 좋은 형태(고객 언어 기반·구조화)로 정리돼 있는가입니다. 바로 GEO의 영역이죠.
3. '노출 지표'에서 '추천 점유율'로 사고를 옮길 준비가 됐는가?
노출·클릭만 보던 관점에서, 대화형 유입·AI 추천 진입률같은 새 지표를 들여다볼 시점입니다. CJ온스타일의 '대화형 유입 4배'는 이 지표가 이미 측정 가능하고, 유의미하게 움직이고 있다는 신호입니다.
검색에서 대화로, 노출에서 추천으로, 그리고 SEO에서 GEO로. 무대는 이미 옮겨가고 있습니다. 대기업들의 빠른 행보는 "AI가 망설임 없이 추천하는 브랜드"가 되는 일이, 더 이상 먼 미래의 과제가 아니라는 걸 보여줍니다.
가장 좋은 시작은 거창한 전략 수립이 아닐지도 모릅니다. 오늘 ChatGPT를 열어, 우리 카테고리를 한 번 추천받아 보는 것. 그 대화 속에 우리 브랜드가 있는지 없는지가, 다음 1년의 숙제를 정해줄 테니까요.🚀
