e커머스 전문기업 커넥트웨이브(119860)의 전자상거래 통합 설루션 메이크샵이 자체 쇼핑몰 상품을 챗GPT 등 생성형 AI 검색 결과에 자동 노출해 주는 'AI 검색 노출 최적화' 기능을 도입했다.

쇼핑몰 운영자가 별도 개발 없이 관리자 화면에서 몇 가지 설정만 하면 상품 정보가 AI가 읽고 이해하기 쉬운 구조로 변환된다. 이른바 GEO(Generative Engine Optimization·생성형 엔진 최적화)에 자동 대응할 수 있도록 했다.

키워드 검색→AI에 개인별 맥락·조건 설명 쇼핑으로
15일 업계에 따르면 소비자들이 포털 검색창에 단순 키워드를 검색하는 대신 생성형 AI를 활용해 원하는 상품의 조건을 자연스럽게 질문하고 추천받는 방식으로 쇼핑하는 사례가 급증하면서 e커머스 업계에서도 AI 검색 노출에 관심이 높아지고 있다. .

글로벌에서는 챗GPT가 쇼핑 리서치와 인스턴트 체크아웃 기능을 결합해 이른바 '대화형 구매 도우미'로 진화하는 흐름도 뚜렷해지는 분위기다.

소비자들의 행동 변화도 이를 뒷받침하고 있다. '러닝화 추천' 등의 키워드를 치는 대신 "5만 원대 전후의 편안한 러닝화 추천해줘", "평발이 심한 내가 러닝할 때 신을 10만 원대 러닝화 추천해줘" 등 가격대와 사용 목적, 발 상태까지 맥락과 조건을 구체적으로 설명하면 AI가 이를 해석해 여러 쇼핑몰의 상품을 추려 제시하는 방식이 확산하고 있다.

아직은 AI 쇼핑 어시스턴트 이용들이 별도 검색을 병행하고 있지만, 구매 전 단계에서 AI 추천의 영향력은 앞으로 더 커질 것이란 관측이 우세하다. 초기 후보군을 누구 상품으로 채우느냐가 매출에 직결되는 구조로 바뀌고 있다는 의미다.

문제는 중소 쇼핑몰에는 'GEO·AEO'(Answer Engine Optimization·답변 엔진 최적화)가 여전히 '그림의 떡'에 가깝다는 점이다. AI가 이해할 수 있도록 상품 정보를 구조화하려면 스키마 마크업, 시맨틱 태그, 자연어 기반 헤딩 구성 등 별도의 기술 작업이 필요하지만, 전문 인력과 자원이 부족한 사업자 입장에선 손대기 어려운 영역이다.

마케팅 업계에선 '시맨틱 HTML, 표·목록 중심 구조, 질문형 헤딩 태그 등 AI 친화적인 콘텐츠로 바꿀수록 챗봇·에이전트 노출이 눈에 띄게 늘어난다'는 분석이 꾸준히 공유되고 있지만, 이를 구현해 줄 개발자와 예산을 갖춘 중소상공인은 많지 않다. 결국 기술 격차가 AI 추천 격차, 나아가 매출 격차로 이어질 수밖에 없는 구조다.

중소 쇼핑몰도 AI 추천 리스트 합류 가능
메이크샵은 이번 기능을 통해 이런 허들을 플랫폼 레벨에서 낮추는 데 방점을 찍었다. AI 검색 노출 최적화 설루션이 기본 제공하는 설정만으로 상품명을 포함한 핵심 스펙, 가격대, 사용 목적 등 정보를 AI가 언급하기 쉬운 형식으로 자동 변환해 제공한다.

상점주(셀러)는 관리자 화면에서 몇 가지 항목을 체크하는 것만으로 GEO·AEO에 대응할 수 있어 별도의 개발이나 외부 대행사 의존도 없이 AI 시대 검색 환경에 올라탈 수 있다는 게 회사 측 설명이다.

AI 검색을 통한 고객 유입 효과를 상점주가 직접 확인할 수 있도록 데이터 제공 범위를 넓힌 것도 차별점이다. 메이크샵은 AI 검색을 통해 유입된 트래픽과 매출 기여도를 대시보드 형태로 제공해 상점주가 어떤 상품이 어떤 질문·조건에서 추천으로 이어지는지 체감할 수 있도록 했다.

이를테면 '5만 원대 운동복'이나 '평발용 러닝화'처럼 소비자 질문에 가까운 조건에서 유입이 발생했다면, 해당 상품 페이지 구성과 설명을 어떻게 고도화할지 구체적인 전략을 세워볼 수 있다.

메이크샵 관계자는 "AI 검색은 앞으로 온라인 쇼핑 고객 유입의 핵심 경로가 될 것"이라며 "매달 부담되는 키워드 광고·바이럴 비용 없이 설루션 내 설정만으로 AI가 내 상품을 알아서 추천해 주는 '0원 광고 효과'를 체감할 수 있도록 관련 기능을 계속 고도화하겠다"고 말했다.

ideaed@news1.kr