- 1. 에이전틱 커머스는 기존 구매 방식을 대체하기보다, 새로운 성과를 창출하는 증분적 채널로 부상하고 있습니다.
- 2. 에이전틱 어시스턴트는 소비자가 상품을 발견하는 새로운 접점을 만들어내며, 검색 경쟁을 완전히 새로운 국면으로 이끌고 있습니다.
- 3. 에이전틱 경험은 리테일러의 AI 프런트엔드 혁신을 이끌며, 리테일 미디어의 전략적 가치를 재정의하고 있습니다.
- 4. 광고는 LLM 플랫폼의 핵심 수익 모델로 자리 잡으며, 확장 가능한 성장 구조를 만들어갈 것입니다.
- 5. 에이전틱 커머스의 진짜 경쟁력은 ‘고품질 커머스 데이터’입니다.
- 에이전틱 커머스의 미래
에이전틱 AI는 닷컴(dot-com) 시대 이후 디지털 경제에 가장 근본적인 변화를 가져온 혁신 중 하나입니다. 일부에서는 완전 자율적인 AI의 시대가 머지않았다고 예측하지만, 실제로 더 큰 기회는 바로 지금 형성되고 있습니다. 현재 진행 중인 에이전틱으로의 전환은 단순히 소비자의 구매 방식을 대체하는 것이 아니라, 소비자와 리테일러, 브랜드 모두에게 새로운 가치를 창출하며 경험을 발전시키고 있습니다.
저는 먼 미래의 완전 자율 AI보다, 현재 AI가 의미 있는 보조 역할을 수행하는 모습이 훨씬 흥미롭다고 생각합니다. 향후 10년은 브랜드, 리테일러, 그리고 대규모 언어 모델(LLM) 플랫폼이 이러한 역량을 얼마나 전략적으로 활용해, 신뢰할 수 있는 데이터 기반 대화형 구매 경험을 구현하느냐에 따라 결정될 것입니다. 크리테오는 신뢰, 상호운용성, 그리고 고품질 커머스 데이터를 기반으로 한 실용적 혁신에서 진정한 모멘텀이 나온다고 확신합니다. 이러한 맥락에서, 2026년과 그 이후 에이전틱 커머스의 미래가 흥미로운 5가지 이유를 공유하고자 합니다.
1. 에이전틱 커머스는 기존 구매 방식을 대체하기보다, 새로운 성과를 창출하는 증분적 채널로 부상하고 있습니다.
그간의 기술 변화를 지켜보며, 저는 AI를 현실적이면서도 긍정적인 시각으로 바라보게 되었습니다. 지난 30년간 디지털 혁신의 흐름을 보면, 새로운 채널은 생태계를 확장하며 기존 채널을 보완하는 경우가 대부분이지, 완전히 대체하는 경우는 드뭅니다. 에이전틱 커머스도 같은 궤적을 따를 것이며, 강력한 새로운 고객 접점을 추가하지만 기존 채널을 완전히 대체하지는 않을 것입니다.
리테일 업계의 최근 변화를 돌아보면 더 이해가 쉽습니다. 이커머스가 등장했을 때도 많은 사람들이 오프라인 매장이 사라질 것이라 예측했지만, 30년이 지난 지금도 오프라인 매장은 여전히 강력한 입지를 유지하고 있으며, eMarketer에 따르면 글로벌 리테일 판매에서 이커머스가 차지하는 비중은 약 20%에 불과합니다. Ark Invest는 2030년까지 이커머스 거래의 25%가 에이전틱 AI를 통해 이루어질 것으로 예상하지만, 이는 전체 리테일 판매에서 5% 수준에 불과합니다. 이와 같은 증분적 성장 패턴(incremental growth patterns)은 여러 사례에서 반복되어 왔습니다. 모바일이 등장했다고 해서 데스크톱 검색이 사라지지 않았고, 소셜 커머스가 기존 이커머스를 대체하지도 않았습니다. 새로운 채널은 기존 채널을 완전히 대체하기보다는 소비자의 관심을 끄는 새로운 영역으로 추가되는 것입니다.
에이전틱 커머스도 마찬가지입니다. AI 에이전트가 독립적으로 구매를 관리하는 완전 자율 생태계가 곧 만들어질 것이라는 예측은, 소비자가 이를 얼마나 빠르게 받아들일지를 과대평가한 것입니다. 실제로 에이전틱 시스템은 조사, 비교, 결제 과정을 효율적으로 돕지만, 최종 결정권은 여전히 사람에게 있습니다. 이는 점진적이고 보조적인 진화라고 볼 수 있습니다.
소비자는 시간 절약과 선택 간소화, 적절한 가격의 최적 상품 제안을 통해 구매 여정을 쉽게 만들어주는 도구를 선호합니다. 에이전틱 AI는 이러한 과정을 지원하면서, 고객이 이전에는 포기했을 수도 있는 구매를 가능하게 만들고, 한 채널에서 다른 채널로의 이동시키는 것이 아니라 전제 온라인 구매 경험을 확장하면서 자연스럽게 이어가도록 돕습니다.
이것은 분명한 의미 있는 변화이지만, 아직 완전 자동화를 의미하지는 않습니다. 오늘날의 LLM 플랫폼은 조사와 비교 과정에서 강점을 발휘하지만, 소비자는 여전히 최종 구매 결정을 직접 내리길 원합니다. 에이전틱 AI 경험이 진화하면서, 이러한 근본적 니즈를 얼마나 잘 충족시키느냐에 따라 AI 활용도도 자연스럽게 확대될 것입니다.
2. 에이전틱 어시스턴트는 소비자가 상품을 발견하는 새로운 접점을 만들어내며, 검색 경쟁을 완전히 새로운 국면으로 이끌고 있습니다.
검색은 이미 오래전부터 하나의 경로에 머물러 있지 않습니다. 소비자들은 전통적인 ‘블루 링크’ 중심의 구글(Google) 검색을 넘어, 레딧(Reddit)과 같은 주제별·대화형 커뮤니티에서 실제 사용자들의 경험과 의견을 참고하고 있습니다. 여기에 프롬프트 기반의 LLM 플랫폼이 등장하면서, 검색은 더 이상 하나의 목적지가 아니라, 다양한 접점으로 분산된 ‘발견 방식’으로 빠르게 진화하고 있습니다.
이러한 변화는 실제 소비자 행동에서도 분명히 나타납니다. 크리테오가 전 세계 1만 명을 대상으로 진행한 최근 설문 조사에 따르면, 미국 소비자의 40%는 상품 조사를 위해 에이전틱 쇼핑 어시스턴트를 정기적으로 사용하고 있습니다. 그러나 동시에 96%는 검색 엔진, 소셜 플랫폼, 브랜드 및 리테일러 사이트 등 다른 채널도 함께 활용하고 있는 것으로 나타났습니다. 한국 소비자 역시 이와 유사한 행동 패턴을 보이며, 글로벌 전반에서 동일한 흐름이 관찰되고 있습니다. 이는 지난해 관찰된 멀티채널 행동과도 거의 동일한 결과로, 특정 채널이 다른 채널을 대체하고 있다기보다는 상품 발견이 점점 더 다양한 접점으로 분산되고 있음을 보여줍니다.
이처럼 검색의 단편화가 가속화되면서, 이제 핵심 과제는 분산된 환경 전반에서의 발견 가능성(distributed discoverability) 입니다. 소비자가 쿼리를 시작하는 모든 지점—리테일러 프런트 엔드, 소셜 플랫폼, LLM 플랫폼, 그리고 새롭게 등장하는 AI 기반 환경 전반—에서 제품이 자연스럽게 발견될 수 있어야 합니다. 이러한 변화 속에서 크리테오는 점점 더 단편화되는 AI 에이전트 중심의 생태계 전반에서 파트너사 및 고객사의 제품이 효과적으로 발견될 수 있도록 지원하는 데 주력하고 있습니다.
3. 에이전틱 경험은 리테일러의 AI 프런트엔드 혁신을 이끌며, 리테일 미디어의 전략적 가치를 재정의하고 있습니다.
LLM 플랫폼이 리테일 미디어를 대체할 것이라는 우려도 있지만, 실제로는 전혀 다른 방향으로 흘러가고 있습니다. AI 기반 시스템은 제품 탐색과 구매 의도를 만들어내는 새로운 접점을 늘려주고, 실제 구매와 충성도가 만들어지는 중심은 여전히 리테일러의 채널에 남아 있습니다.
포레스터(Forrester)의 에밀리 파이퍼(Emily Pfeiffer)가 강조했듯, 오늘날 소비자들은 더 이상 하나의 획일적인 쇼핑 경험을 원하지 않습니다. LLM 플랫폼을 통해 직관적이고 맥락을 이해하는 상호작용에 익숙해지면서, 개인화된 탐색과 대화형 가이드를 기본값처럼 기대하게 되었습니다. 이 변화는 리테일러의 UX 기준을 빠르게 끌어올리고 있으며, 온·오프라인 전반에 걸친 프런트엔드 혁신을 더 이상 미룰 수 없는 과제로 만들고 있습니다.
초기 성과 역시 이러한 변화를 뚜렷하게 보여줍니다. 센서 타워(Sensor Tower)에 따르면, 블랙 프라이데이와 사이버 먼데이 기간 동안 아마존(Amazon)의 AI 어시스턴트 ‘루퍼스(Rufus)’를 활용한 세션의 구매 전환은 100% 이상 증가했으며, 일반 세션의 성장률은 20% 수준에 그쳤습니다. 월마트(Walmart)의 ‘스파키(Sparky)’ 어시스턴트 역시 빠른 확산세를 보이고 있습니다. 또한 액센츄어(Accenture)는 미국 소비자들이 쇼핑 과정에서 서드파티 LLM 플랫폼보다 리테일러나 브랜드가 직접 제공하는 AI 어시스턴트를 더 선호한다고 밝혔습니다.
이와 함께 새로운 성장 기회도 점점 커지고 있습니다. 리테일러가 직접 운영하는 챗봇에서의 스폰서드 추천과 LLM 플랫폼과의 연동은, 상품 노출과 순위를 리테일러가 보다 직접적으로 관리할 수 있는 환경을 만들어줍니다.
앞으로의 핵심은 소유와 협업의 균형입니다. 리테일러는 자체 환경에 에이전틱 경험을 구축하는 동시에, 정형화된 커머스 데이터를 LLM 플랫폼과 선별적으로 공유해야 합니다. 이러한 접근을 통해 리테일러는 고객 여정 전반에서 영향력을 유지하면서, 분산되는 환경 속에서도 상품 발견의 주도권을 확장할 수 있습니다.
4. 광고는 LLM 플랫폼의 핵심 수익 모델로 자리 잡으며, 확장 가능한 성장 구조를 만들어갈 것입니다.
LLM 플랫폼이 어떻게 지속 가능하면서도 대규모로 수익을 창출할 것인가는, 지금 업계에서 가장 중요한 화두입니다. 다양한 모델이 논의되고 있지만, 가장 현실적이고 확장 가능한 해답은 광고라고 생각합니다. 실제로 실제로 구글은 이미 AI 기반 검색 엔진에 광고를 도입하며, 이러한 방향성을 분명히 보여주고 있습니다. 광고 모델은 플랫폼이 직접 결제나 배송 시스템을 운영하지 않더라도, 상품 탐색과 구매 결정 과정 전반에서 실질적인 가치를 창출할 수 있게 합니다.
에릭 소이페르트(Eric Seufert)가 ‘모바일 개발 메모(Mobile Dev Memo)’에서 강조했듯, 제휴나 마켓플레이스 모델은 거래 전체를 직접 통제해야 하는 구조적 특성상 확장성과 상호운용성에 한계를 가질 수밖에 없습니다. 반면 광고는 소비자의 관심과 구매 의도 그 자체를 수익으로 전환합니다. 특히 대화형 환경에서 맥락에 맞게 설계된 광고는 사용자 경험에 자연스럽게 녹아들어, 지속가능하고 높은 수익성을 갖춘 성장 구조를 만들어냅니다. 관련성이 높고 상황에 잘 맞는 네이티브 광고는 더 이상 방해 요소가 아니라, 사용자에게 도움이 되는 정보와 추천 콘텐츠로 받아들여지며, 플랫폼의 장기적인 수익 성장을 이끄는 가장 효과적인 전략이 됩니다.
이러한 흐름은 챗지피(ChatGPT)에서도 분명하게 나타납니다. 현재 유료 구독 이용자는 전체의 약 5%에 불과하며, 대부분의 사용자는 무료로 서비스를 이용하고 있습니다. 이런 구조에서 광고는 가장 자연스럽고 효과적인 성장 동력으로 작용합니다. 디지털 환경에서 광고는 이미 검증된 수익화 모델이며, 생성형 AI 시대에는 투명성, 데이터 품질, 그리고 높은 관련성을 갖춘 플랫폼이 더 큰 성과를 만들어낼 것입니다.
5. 에이전틱 커머스의 진짜 경쟁력은 ‘고품질 커머스 데이터’입니다.
최근 저는 AI 기반 상품 탐색이 아직 갈 길이 멀다는 걸 직접 체감했습니다. 뉴욕에서 자전거로 출퇴근하는 어느 날 갑자기 LLM 플랫폼에 “펑크에 강하고 내구성 좋은 도심용 자전거 타이어”를 검색했습니다. 기대와 달리, 결과는 썩 만족스럽지 않았습니다. 깨진 링크, 이미 단종된 제품, 부족한 상품 정보가 뒤섞여 있었고, 결국 집근처 동네 자전거 매장을 직접 찾았습니다. 사람의 추천과 검증된 정보가 여전히 더 신뢰할 수 있었기 때문입니다.
이 경험은 오늘날 AI 쇼핑 환경의 현실을 잘 보여줍니다. AI 어시스턴트는 대화에는 능숙하지만, 정확하고 구조화된 실시간 커머스 데이터가 없으면 추천의 품질은 급격히 떨어집니다. 그리고 추천이 부정확해지는 순간, 문제는 단순히 ‘구매 실패’에서 끝나지 않습니다. 소비자의 신뢰가 무너집니다. 실제로 OpenAI의 최근 분석에 따르면 ChatGPT 기반 쇼핑 리서치의 정확도는 64% 수준에 그쳤습니다. 아직 AI가 구매 여정 전반을 안정적으로 책임지기 어렵다는 점을 단적으로 보여주는 수치입니다.
현재 에이전틱 커머스는 관련성 높은 상품 추천을 안정적으로 제공하기 위한 인프라와 연결성이 충분히 갖춰지지 않은 단계에 있습니다. 대부분의 LLM 플랫폼은 실시간 재고, 정확한 가격, 상세한 제품 정보, 그리고 통합된 결제 및 주문 처리 시스템에 대한 접근성이 제한적입니다. 이 구조에서는 아무리 뛰어난 AI라 하더라도 완성도 높은 쇼핑 경험을 제공하기 어렵습니다. 결국, 대규모·고품질의 정형화된 커머스 데이터는 AI 기반 쇼핑의 필수 조건이 됩니다.
이러한 요인들이 오늘날 LLM 플랫폼이 전환 단계에서 어려움을 겪는 이유이기도 합니다. 관심을 유도하는 데에는 성공하지만, 실시간 커머스 데이터와 리테일러의 최적화 시스템이 결합되지 않는 한, 관심을 실제 구매로 연결하는 데는 한계가 있습니다. 이 간극이 해소되기 전까지, LLM 플랫폼은 강력한 발견 채널이자 수요 창출 도구로서의 역할은 수행하겠지만, 완성형 커머스 플랫폼이 되기에는 한계가 있을 수밖에 없습니다.
크리테오는 사람들이 실제로 어떻게 구매하는지를 가장 깊이 이해하는 데이터 기반을 갖추고 있습니다. 매일 7억 2천만 명의 활성 사용자가 생성하는 행동 데이터를 분석하고, 45억 개 SKU로 구성된 범용 상품 카탈로그와 상호작용하며, 연간 1조 달러 이상의 이커머스 거래를 지원하고 있습니다. 이처럼 방대한 규모의 데이터와 거래 경험은, 단순히 숫자가 쌓이는 수준을 넘어 시장 흐름을 읽고 다음 행동을 예측할 수 있는 실질적인 인사이트로 이어집니다. 또한 글로벌 리테일 환경 전반에서 재고, 가격, 상품 정보가 정확하게 연결되도록 관리함으로써, 소비자에게는 실제 구매 가능한 상품만을 보여줄 수 있습니다. 이러한 정밀한 운영은 상품 탐색 과정의 불편을 줄이고, 추천의 정확도를 높이며, 결과적으로 전환율과 장기적인 신뢰를 함께 끌어올리는 핵심 요인이 됩니다.
에이전틱 커머스의 미래
에이전틱 커머스의 다음 단계는 여러 변화가 동시에 맞물리며 빠르게 진행될 것입니다. 상품이 발견되는 접점은 더욱 분산되고, AI 기반 리테일 경험은 일상적인 쇼핑 방식으로 자리 잡을 것입니다. 여기에 LLM 플랫폼의 핵심 수익 모델로 자리 잡아가는 광고, 그리고 정확하고 신뢰할 수 있는 쇼핑 경험을 가능하게 하는 고품질 커머스 데이터의 중요성까지 더해지며, 커머스 환경 전반이 재편되고 있습니다.
크리테오는 시스템 간 상호운용성을 가능하게 하는 MCP(Model Context Protocol)를 일찍부터 구축해, AI 에이전트들이 서로 협업하고 보다 정교한 구매 경험을 만들어낼 수 있도록 준비해 왔습니다. 이러한 변화는 AI가 소비자의 상품 탐색, 비교, 선택 전 과정에서 사람의 판단을 돕는 실질적인 파트너로 자리 잡아가고 있습니다.
이러한 방향성 아래, 크리테오는 리테일러 소유 어시스턴트와 AI 기반 리테일 앱 내 스폰서드 상품 광고부터, AI 쇼핑 인프라와 커머스 데이터 피드에 이르기까지, 생태계 전반에서 제품 발견 경험을 강화하는 확장 가능한 메커니즘을 로드맵의 핵심 우선순위로 두고 있습니다.
검증된 크로스 채널 역량을 바탕으로, 크리테오는 고객이 에이전틱 AI가 만들어내는 새로운 성장 기회를 실질적인 성과로 연결할 수 있도록 지원하고 있습니다. 정확하고 신뢰할 수 있으며, 유연하게 연결된 제품 발견 경험을 제공하는 기업이 에이전틱 커머스의 미래를 이끌게 될 것입니다. 그리고 그것이 바로 크리테오가 구축하고 있는 기반이자, 앞으로 10년간 커머스를 뒷받침할 인텔리전스의 방향입니다.
*출처: 크리테오 구매자 설문 조사, 2025년 9월. 미국, 영국, 독일, 프랑스, 일본, 대한민국, 호주, 싱가포르 및 인도의 18세 이상 10,170명의 응답자.
