검색 대신 AI에 묻자…백화점도 ‘AI 추천 경쟁’ 뛰어들었다
(zdnet.co.kr)
백화점 업계가 기존 검색 엔진 최적화를 넘어 생성형 AI 검색 최적화(GEO)와 자체 데이터를 활용한 초개인화 AI 서비스로 고객 유입 및 쇼핑 경험 혁신을 위한 전략적 경쟁에 돌입했습니다.
이 글의 핵심 포인트
- 1롯데백화점은 외부 생성형 AI 검색 결과에 자사 정보가 정확히 노출되도록 하는 GEO(생성액 AI 검색 최적화) 마케팅을 추진 중이다.
- 2현대백화점은 고객의 방문 목적과 취향을 반영해 맞춤형 쇼핑 코스를 제안하는 AI 어시스턴트 '헤이디'를 운영하고 있다.
- 3신세계백화점은 2억 건 이상의 쇼핑 데이터를 기반으로 고객별 맞춤형 콘텐츠를 제공하는 'S마인드'와 AI 세일즈 에이전트를 개발 중이다.
- 4영국 존 루이스의 사례처럼 AI 에이전트를 통한 상품 검색 비중이 전년 대비 8배 이상 급증하는 등 글로벌 트렌드가 변화하고 있다.
- 5유통업계의 AI 전략은 외부 AI 검색 최적화와 자체 데이터를 활용한 초개인화 서비스 제공이라는 두 가지 방향으로 분화되고 있다.
이 글에 대한 공공지능 분석
왜 중요한가?
소비자의 정보 탐색 패러다임이 '검색(Search)'에서 '답변(Answer)'과 '제안(Recommendation)'으로 이동하고 있기 때문입니다. 기업들이 AI 답변에 포함되기 위한 GEO 전략과 고객을 묶어두기 위한 자체 AI 에이전트 전략으로 양분화되는 지점은 향후 마케팅과 고객 경험(CX)의 표준을 결정할 중요한 변곡점입니다.
어떤 배경과 맥락이 있나?
LLM(대규모 언어 모델)의 확산으로 사용자는 포털 검색 결과 리스트를 확인하는 대신 AI에게 직접 질문하여 결론을 얻는 방식을 선호하게 되었습니다. 이에 따라 기업들은 기존의 SEO(검색 엔진 최적화)를 넘어, AI가 자사의 구조화된 데이터를 학습하고 인용할 수 있도록 하는 새로운 기술적 대응이 필요한 시점에 직면했습니다.
업계에 어떤 영향을 주나?
유통업계뿐만 아니라 모든 이커머스 및 브랜드 기업들에게 '데이터 구조화'와 '콘텐츠의 AI 친화성'이 핵심 경쟁력이 될 것입니다. 특히 AI 에이전트의 상품 검색 비중이 급증함에 따라, AI가 신뢰할 수 있는 고품질의 정형/비정형 데이터를 실시간으로 제공할 수 있는 기술적 역량이 기업의 매출과 직결될 전망입니다.
한국 시장에 어떤 시사점이 있나?
한국 스타트업들은 롯데의 GEO 전략과 관련된 'AI 검색 최적화 솔루션'이나, 현대/신세계가 추진하는 '초개급 개인화 엔진' 및 '데이터 구조화 도구' 분야에서 큰 기회를 찾을 수 있습니다. 대기업이 자체 데이터를 활용한 에이전트를 구축할 때, 이를 보조하거나 데이터 파이프라인을 관리하는 인프라 기술 수요가 폭발할 것입니다.
이 글에 대한 큐레이터 의견
백화점 업계의 AI 전략은 '외부 채널 점유(Reach)'와 '내부 고객 락인(Retention)'이라는 두 가지 명확한 트레이드오프를 보여줍니다. 롯데백화점의 GEO 전략은 챗GPT와 같은 외부 플랫폼의 영향력을 활용해 신규 고객(특히 외국인 관광객)을 확보하는 데 유리하지만, 브랜드의 메시지가 AI의 요약 과정에서 왜곡되거나 통제권을 상실할 위험이 있습니다.
반면 현대와 신세계의 자체 에이전트 전략은 고도의 개인화된 경험을 통해 충성 고객을 확보할 수 있지만, 막대한 양의 양질의 데이터 확보와 실시간 업데이트를 위한 인프라 비용이 수반됩니다. 데이터의 정확성이 떨어질 경우 오히려 고객 경험을 해치는 독이 될 수 있습니다.
스타트업 창업자라면 이 두 전략 사이의 간극을 메울 수 있는 기술에 주목해야 합니다. 외부 AI에게 자사 정보를 정확히 전달하기 위한 'GEO용 콘텐츠 자동 구조화 솔루션'이나, 기업의 파편화된 데이터를 AI 에이전트가 즉시 활용 가능한 형태로 변환해주는 'RAG(검색 증강 생성) 인프라'는 대기업의 전략적 갈증을 해결해 줄 수 있는 강력한 비즈니스 모델이 될 것입니다.
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