AI가 새로운 판매 채널이 되고 있습니다. 제품이 노출되도록 하는 방법

Source: Dev.to

당신이 온라인 스토어에서 성장, 매출 또는 디지털 성과를 담당한다면, AI 기반 쇼핑은 2026년에 중요한 주제입니다. 구매 행동이 변하면 가시성에 대한 규칙도 함께 변합니다.

1. 새로운 풍경

가장 큰 기술 플랫폼들은 AI를 사람들이 조사하거나 “채팅”을 하는 곳이 아니라, 앱 내에서 바로 쇼핑이 이루어지는 장소로 만들기 위해 힘을 쏟고 있습니다.

“AI는 이전에 검색 엔진과 마켓플레이스가 그랬던 것처럼 새로운 판매 채널이 되고 있습니다.” – 저자 주

초기 채택자들은 거의 항상 승리합니다.

2. 에이전시 커머스 – AI가 구매를 완료하다

이 개념은 종종 에이전시 커머스라고 불린다: AI가 단순히 “옵션을 보여주는” 것이 아니라 비교하고, 최적의 옵션을 선택하며, 쇼핑객을 대신해 구매까지 진행한다.

• Google, Shopify, Microsoft, OpenAI, 그리고 Amazon 모두 이와 같은 버전을 실험하고 있다.
• Google + Shopify는 최근 Universal Commerce Protocol (UCP) 를 발표했다 – AI 에이전트가 전체 쇼핑 여정(발견 → 결제 → 구매 후 지원) 전반에 걸쳐 스토어와 상호작용할 수 있게 하는 개방형 표준이다.

중요한 점은 5년 후 고객이 사용할 정확한 인터페이스가 아니라 AI가 새로운 판매 채널이 되고 있다는 것이다.

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3. 인간 차원: 접근성의 중요성

많은 장애인들이 이미 매일 AI 도구에 의존하고 있습니다—키보드 탐색, 음성 입력, 화면 읽기 프로그램 또는 기타 보조 기술을 사용합니다. AI는 다음을 할 수 있습니다:

• 쉬운 영어로 설명하기
• 복잡한 정보를 요약하기
• 답답한 인터페이스를 우회하기

“왜 20개의 서로 다른 웹사이트를 직접 방문해야 할까요? 그 중 많은 사이트가 느리거나 혼란스럽거나 접근성이 떨어지는데, AI에게 추천을 물어보고 그곳에서 구매하면 되잖아요?”

AI 에이전트가 주요 쇼핑 매개체가 된다면, 온라인 쇼핑은 더 포괄적으로 변할 것입니다—하지만 접근성이 보장된 상점에 한해서만 말이죠.

4. Competitive Reality: AI Agents Need Reliable Data

AI 에이전트는 신뢰할 수 있게 이해할 수 있는 매장 제품만 추천하고 판매할 수 있습니다.

• 접근할 수 없는 사이트는 단순히 “부가적인” 기능이 아니라 상업적 책임이 됩니다.
• 아마존의 최근 “Buy For Me” 실험은 경고 신호입니다: 독립 판매자들은 자신의 제품이 아마존의 AI 기반 경험을 통해 동의 없이 목록에 올라가 판매되는 경우를 발견했으며, 때로는 잘못된 정보나 재고 가용성 문제가 있었습니다.

Financial Times 가 이 문제를 보도했으며, Modern Retail 은 아마존이 제어하는 릴레이 이메일 주소가 고객 데이터와 커뮤니케이션을 방해하면서 판매자들의 불만을 강조했습니다.

플랫폼이 판매자의 사이트에서 신뢰성 있게 거래할 수 없으면, 경험을 프록시하고 표준화하여 자체 시스템으로 끌어들일 인센티브가 생깁니다—이 과정에서 뉘앙스, 브랜드 통제, 직접적인 고객 관계가 제거됩니다.

5. AI 에이전트를 방해하는 요소는? (그리고 인간)

제품 페이지에서 가장 흔한 문제 영역은:

1. 제품 변형이 시각적으로는 변하지만 프로그래밍적으로는 변하지 않을 때
2. 재고 메시지가 명확히 표시되지 않을 때
3. 가격 변동이 상호작용 후에만 나타날 때
4. 장바구니 추가 동작에 명확한 성공/실패 신호가 없을 때
5. 오류가 색상, 애니메이션, 레이아웃만으로 전달될 때

결정적인 확인이나 오류 상태가 없으면, 에이전트는 작업이 성공했는지, 재시도 로직이 필요한지, 혹은 결제 단계로 진행해야 하는지를 알 수 없습니다.

이는 마우스 없이 탐색하거나 키보드에 의존하거나 보조 기술을 사용하는 고객들을 좌절시키는 바로 그 문제입니다. 인간은 적응할 수 있지만, AI 에이전트는 종종 건너뛰거나, 환각을 일으키거나, 신뢰할 수 없는 결과를 생성합니다.

6. 최적화 목표의 전환

AI가 판매 채널이 되면서, 주요 최적화 목표는 관련성 또는 브랜드 인지도에서 확실성으로 이동합니다.

• AI 에이전트는 명확한 제품 정체성, 예측 가능한 상호작용, 그리고 신뢰할 수 있는 결과에 최적화됩니다.
• 제품 페이지가 모호성을 도입하면, 에이전트에게 가장 안전한 선택은 추천하지 않는 것입니다.

7. 새로운 용어

우리는 다음과 같은 문구들을 듣게 될 가능성이 높습니다:

• “Eligible listings”
• “Supported checkout”
• “Reliable integrations”
• “Agent‑compatible”

이것들은 접근성 요구사항으로 제시되지 않고 플랫폼 품질 표준으로 제시될 것입니다. 실제로는 접근성 전문가들이 수년간 해결해 온 동일한 기본 패턴과 매우 밀접하게 연결됩니다.

8. 접근성 = 기계가 읽을 수 있는 인터페이스로 가는 가장 저렴한 경로

비즈니스 오너가 “접근성”이라는 말을 들으면 규정 준수와 법적 요구사항을 떠올리는 경우가 많으며, 실제적인 이점을 간과합니다.

• 접근성은 복잡한 인터페이스를 대규모로 기계가 읽을 수 있게 만드는 가장 저렴한 방법입니다.
• 접근성 문제(semantic HTML, ARIA roles, 명확한 상태 메시지, 키보드‑친화적 인터랙션)를 해결하면 동시에 사이트를 AI 에이전트에게 더 신뢰할 수 있게 만들 수 있습니다.

9. 핵심 정리

결론

접근 가능한 사이트가 고객에게 이롭다는 것이 아직 설득되지 않았다면, 접근성이 단순히 선택 사항이 아니라 상업적으로 중요해지는 시점입니다.

지금 바로 스토어를 에이전트 호환으로 만들면, AI 기반 쇼핑 미래에서 가시성, 매출 및 브랜드 통제를 확보할 수 있습니다.

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접근성 — AI‑구동 상거래를 위한 핵심 품질 신호

접근성은 근본적으로 다음을 의미합니다:

• 이름이 명확하도록 보장하기
• 역할을 명확히 유지하기
• 값과 상태를 노출하기
• 무슨 일이 일어났는지와 다음에 해야 할 일을 설명하는 오류 제공하기

이러한 품질은 인간의 접근 요구를 가진 사용자에게 인터페이스를 더 쉽게 만들 뿐만 아니라, 기계가 이를 이해하고 추론하기도 쉽게 합니다.

AI 상거래에서 접근성이 중요한 이유

AI 상거래 시스템은 접근성을 다음과 같은 품질 신호와 함께 암묵적으로 취급합니다:

• 데이터 일관성
• 이행 신뢰성
• 반품 행동
• 고객 만족도

이는 AI가 윤리적 문제에 관심을 가진다는 뜻이 아니라, 접근 가능한 시스템이 자동화, 테스트, 확장이 더 쉽다는 사실 때문입니다.

범용 상거래 프로토콜 (UCP)

최근 Google과 Shopify가 발표한 범용 상거래 프로토콜 (UCP) 제안을 보셨을 수도 있습니다.

• 상태: 아직 정식 표준은 아니지만, 공개 제안 단계입니다.
• 목표: AI 에이전트에게 발견, 구매, 구매 후 지원을 포괄하는 공유 언어를 제공하는 것.
• 상호 운용성: 다음과 같은 다른 프로토콜과 함께 작동하도록 설계되었습니다:
  • 에이전트‑대‑에이전트 (A2A)
  • 에이전트 결제 프로토콜 (AP2)
  • 모델 컨텍스트 프로토콜 (MCP)

UCP는 생태계가 구조화되고 신뢰할 수 있는 상거래 상호작용을 중심으로 정렬되고 있음을 나타내는 중요한 신호입니다.

Note: UCP가 “승리”한다는 것에 베팅하거나 어느 플랫폼이 AI‑구동 쇼핑을 장악할지에 대해 예측할 필요는 없습니다.

접근성 = 더 나은 AI 준비도

제품 페이지의 접근성을 개선하면 어떤 에이전트든, 어떤 디바이스든, 어떤 프로토콜이든 스토어를 이해하기 쉬워집니다.

AI가 새로운 판매 채널이 된다면, 새 도구, 공급업체, 혹은 6개월 프로젝트 없이 제품 준비도를 평가하는 가장 간단한 방법은 다음과 같습니다.

제품 페이지가 다음 질문에 명확히 답할 수 있나요?

마우스를 사용하지 않는 사람과 디자인을 “볼 수” 없는 시스템을 위해—추측 없이.

1. 이 제품은 정확히 무엇인가요?
2. 어떤 옵션이나 변형을 선택할 수 있나요?
3. 그 옵션을 선택했을 때 무엇이 바뀌나요?
4. 현재 재고가 있나요?
5. 장바구니에 추가하면 무슨 일이 일어나나요?
6. 그 행동이 성공했나요, 실패했나요?
7. 실패했다면, 다음에 무엇을 해야 하나요?

흔한 실패 지점

• 마우스 전용 상호작용에 가려진 핵심 선택지 – 키보드 사용자와 AI 에이전트는 추측하거나 포기해야 함.
• 시각적 상호작용을 전제로 만든 제품 옵션 – 변형이 클릭이나 호버 후에만 나타남.
• 시각, 애니메이션, 탐색 가정에 의존 – 고객과 AI 에이전트 모두 필요한 정보를 추출하기 어려움.

답변이 명시적이고, 예측 가능하며, 페이지 마크업에 직접 노출될 때, 사람 및 기계에게 발생하는 마찰을 완전히 없앨 수 있습니다.

실제 사례

• 제품 옵션 및 변형 선택기 – 접근성 실패가 빈번함 (내가 검토한 접근 가능한 제품 옵션 참고).
• 맞춤형 드롭다운 – 키보드와 스크린리더 탐색을 자주 깨뜨림.
• Shopify 결제 – 접근성 측면에서는 대부분 해결됐지만, 제품 페이지는 여전히 흐름의 취약점 (결제 vs. 제품 페이지에 관한 내 기사 참고).

비즈니스 사례

AI 쇼핑은 더 이상 먼 예측이 아니라, 명확한 진행 방향입니다.

• 성공하는 스토어는 가장 시끄럽거나 가장 실험적인 것이 아니다.
• 사람과 기계 모두에게 가장 이해하기 쉬운 스토어가 승리합니다.

스토어가 다음과 같은 고객에게 잘 작동한다면:

• 마우스 없이 탐색하는 사람
• 키보드만 사용하는 사람
• 보조 기술에 의존하는 사람

…AI 에이전트가 무엇을 추천하고 무엇을 건너뛸지 결정할 때도 훨씬 잘 작동할 가능성이 높아집니다.

이것은 규정 준수 논쟁이 아니라 상업적 논쟁이다.

시작하기

1. 제품 페이지를 모호함 없이 만들기 – 위의 모든 질문에 스크린 리더와 읽기 프로그램이 답할 수 있도록 보장합니다.
2. 명시적인 라벨과 상태를 마크업에 포함 – 옵션 선택, 재고 상태, 장바구니 추가 결과 등을 명확히 표시합니다.
3. 키보드와 보조 기술로 직접 테스트 – 마우스 없이 모든 흐름을 수행해 보세요.
4. 오류 메시지를 구체적으로 제공 – 실패 원인과 다음 단계 안내를 포함합니다.
5. 구조화된 데이터(예: schema.org) 활용 – AI가 페이지 내용을 쉽게 파싱하도록 돕습니다.

이러한 간단한 단계만으로도 제품 페이지를 AI‑친화적으로 만들 수 있으며, 동시에 모든 사용자를 위한 접근성을 크게 향상시킬 수 있습니다.

DOM을 조작합니다.
2. AI 채널이 성장함에 따라 반복하세요 – 접근성 개선을 지속적인 제품 투자로 간주합니다.

초기 채택자는 앞서 나갈 수 있습니다. 지금 시작하고, AI‑구동 미래를 위해 스토어를 포지셔닝하세요.