by Wizard

쇼핑의 미래: 구글 AI 쇼핑 어시스턴트의 등장과 기업의 과제

크리스마스 요정 대신 AI 쇼핑 어시스턴트가 숨 가쁘게 움직이는 시대가 올지도 모릅니다. 구글은 최근 Gemini에 "주요 AI 쇼핑 업데이트"를 발표하며, AI 에이전트가 직접 매장에 전화하고, 가격을 추적하며, 심지어 상품을 구매하는 기능까지 선보였습니다. 이는 쇼핑 패러다임의 전환을 의미하지만, 기업 시스템과 운영 방식에 새로운 과제를 안겨줄 수 있습니다.

쇼핑 경험의 혁신: 의도 기반 쇼핑

구글의 업데이트는 쇼핑 경험을 "사냥"이 아닌 "안내"에 가깝게 만들어줍니다. 사용자는 원하는 상품을 자연어로 설명하고, AI는 이미지, 가격, 리뷰, 재고 정보 등을 종합하여 맞춤형 응답을 제공합니다. 예를 들어, "따뜻한 가을 색상의 아늑한 스웨터"를 찾는 사용자에게는 관련 상품 이미지가 제공되고, 보습제 구매를 고민하는 사용자에게는 제품 리뷰를 기반으로 한 비교 테이블이 제공됩니다.

Gemini와 함께하는 쇼핑: "구글에 전화 걸기" 기능

Gemini 내에서 직접 쇼핑이 가능해졌고, "내 주변" 상품 검색 시 "구글에 전화 걸기" 버튼을 사용할 수 있습니다. AI는 사용자에게 더 자세한 정보를 요청하고, 주변 매장에 전화하여 재고, 가격, 프로모션 정보를 확인합니다. 이후 사용자에게는 구글 쇼핑 그래프에 집계된 재고 정보가 이메일 또는 문자로 전송됩니다. 이 쇼핑 그래프는 500억 개의 상품 목록을 포함하며, 시간당 20억 개가 업데이트됩니다.

에이전트 결제: 가격 추적과 자동 구매

가격 추적 기능을 통해 특정 상품의 가격 변동을 감지하고, 원하는 가격에 도달하면 알림을 받을 수 있습니다. 일부 참여 판매자의 경우, 구글 페이를 통해 AI가 자동으로 상품을 구매하는 기능도 제공됩니다. 구글은 AI가 구매 전에 항상 사용자에게 허락을 구하고, 가격 및 배송 세부 정보를 승인한 후에만 결제한다고 강조합니다.

기업 인프라 재고: AI 쇼핑 시대에 대비

AI 에이전트가 쇼핑 여정을 간소화하면서, 기업의 이커머스 시스템에 부담을 줄 수 있습니다. AI가 가격, 재고, 리뷰, 배송 옵션을 순식간에 확인하므로, 데이터 오류나 처리 지연이 즉시 드러납니다. 대부분의 기업 시스템은 인간의 검색 패턴에 맞춰 설계되었기 때문에, 핵심 시스템 간의 연결이 느슨하거나 데이터가 정리되지 않은 경우 문제가 발생할 수 있습니다. 기업은 일관성 있는 상품 데이터, 명확한 카테고리 구조, 신속한 의사 결정 시스템을 구축하여 AI 쇼핑 시대에 대비해야 합니다.

구글 쇼핑 그래프: 기회와 도전

구글은 이커머스 사이트에서 에이전트를 추상화하여 쇼핑 그래프에 통합함으로써 사이트 성능에 미치는 영향을 최소화하고자 합니다. 하지만 쇼핑 그래프의 업데이트 빈도와 잠재적인 가격 책정 유인에 대한 의문이 제기됩니다. 예를 들어, 특정 상품의 가격이 하락하기를 기다리는 고객 수를 판매자에게 공유하면, 판매 전략에 변화가 생길 수 있습니다. 또한, 여러 인증 판매자가 있는 경우, AI 에이전트가 최저가 경쟁을 유도할 수 있으며, 구글이 판매자를 어떻게 우선 순위로 둘 것인지도 중요한 문제입니다.