소비자가 검색창에 키워드를 넣고 결과 목록을 훑어보는 대신, AI에게 조건을 말하고 추천을 받는 쇼핑 경로가 국내외 플랫폼에서 생기고 있다. 미국 시장조사 기관 포레스터(Forrester)는 2025년 10월 블로그 글에서 이런 흐름을 '제로클릭' 검색이 결제 단계까지 온 것으로 표현했다. 쇼핑이 AI 답변 화면에서 시작해 그 안에서 끝나고, 소비자가 판매자 사이트를 방문하지 않는 방식이다. 포레스터는 그 예로 미국에서 챗GPT 화면 안에서 엣시(Etsy) 판매자 상품을 바로 살 수 있게 한 오픈AI의 즉시 결제 기능을 들었다.

국내에서는 아직 AI 화면 안에서 결제까지 끝내는 단계는 아니다. 하지만 상품을 고르는 단계에 AI가 들어오는 변화는 이미 시작됐다.

네이버, 쇼핑 앱에 AI 에이전트 도입

네이버는 2026년 2월 26일 쇼핑 앱 네이버플러스 스토어에 쇼핑 AI 에이전트를 내놓았다. 아시아경제 보도에 따르면 사용자가 쇼핑 키워드를 입력하면 AI 에이전트가 상품 특성과 탐색 가이드를 제안한다. 소파를 찾는 사용자라면 개인 쇼핑 이력을 분석해 사용 인원, 공간 크기, 소재에 따른 구매 팁을 요약하고 어울리는 브랜드를 소개하는 식이다. 디지털, 리빙, 생활 카테고리에 먼저 적용했고 상반기 안에 뷰티, 식품으로 넓힐 계획이라고 밝혔다. 네이버는 앞으로 실시간 쇼핑 트렌드 분석, 연관 상품 자동 추천, 장바구니 담기 기능을 단계적으로 붙이겠다고 했다.

이 앱의 이용자도 늘고 있다. 리테일 분석 서비스 와이즈앱·리테일에 따르면 네이버플러스 스토어의 2026년 4월 월간 활성 이용자(MAU)는 838만 명으로 전월보다 5.5% 늘었다. 바이라인네트워크가 정리한 네이버 1분기 실적에 따르면 네이버플러스 스토어 거래액은 직전 분기보다 28% 늘었고, 스마트스토어 거래액은 1년 전보다 14% 늘어 같은 기간 국내 이커머스 시장 성장률 9.2%를 웃돌았다. 에이전트가 개인 쇼핑 이력을 반영하는 구조라면 같은 키워드를 넣어도 사용자마다 다른 상품이 먼저 소개될 수 있다. 판매자가 키워드 순위만 보고 노출을 판단하기 어려워지는 이유다.

구글은 검색과 유튜브를 잇는 장바구니 예고

구글도 5월 19일 개발자 행사 I/O에서 쇼핑 기능을 발표했다. 통합 장바구니(Universal Cart)는 검색, 제미나이, 유튜브, 지메일에서 담은 상품의 할인, 가격 인하, 재고 변화를 추적한다. 유니버설 커머스 프로토콜(Universal Commerce Protocol)이라는 연동 규격으로 구글페이나 판매자 사이트에서 결제를 마치게 한다. 구글은 올여름부터 도입한다고 밝혔고, 한국 적용 일정은 공개하지 않았다.

판매자가 먼저 손볼 곳

두 회사 모두 AI가 어떤 기준으로 상품을 골라 추천하는지는 공개하지 않았다. 확실한 것은 AI가 판매자가 등록한 상품 정보를 읽고 비교해 답을 만든다는 점이다. 포레스터는 AI 답변 화면에 대응하려면 상품 데이터를 정리하고 구조화해 정확하고 상세한 정보가 전달되게 하라고 권했다. 콘텐츠의 신뢰도를 높이고 검색엔진이 수집하기 쉽게 만드는 일도 함께 꼽았다.

국내 판매자에게 이 조언은 상품 등록 화면에서 시작된다. 카테고리를 정확히 고르고, 소재, 크기, 색상, 용량 같은 속성 칸을 빠짐없이 채우고, 옵션 이름을 구체적으로 적는 작업이다. 네이버 에이전트가 소파 추천에서 사용 인원, 공간 크기, 소재를 기준으로 삼았다는 점을 보면, 이런 정보가 비어 있는 상품은 AI가 비교할 재료가 부족하다. 상세 페이지의 핵심 정보를 이미지에만 넣고 텍스트로 쓰지 않았다면 함께 손볼 필요가 있다.

예산을 옮기기 전에 주력 상품 정보부터

AI 추천이 키워드 검색 광고를 당장 대체하지는 않는다. 네이버의 쇼핑 AI 에이전트도 아직 일부 카테고리에서 시작한 단계다. 다만 에이전트가 장바구니 담기까지 맡게 되면, 상품이 소비자 눈에 띄는 첫 관문이 검색 결과 순위에서 AI의 비교와 요약으로 옮겨 갈 수 있다. 광고 예산을 바로 옮기기보다 주력 상품의 등록 정보부터 정리해 두고, 에이전트가 적용된 카테고리에서 자사 상품이 어떻게 소개되는지 직접 질문해 확인하는 것이 현실적인 첫걸음이다.