AI 에이전트에게 귀하의 e‑commerce 제품을 어떻게 노출시킬까요? L’Oréal, Unilever, Mars & Beiersdorf가 신뢰하는 새로운 시스템을 사용하세요

Source: VentureBeat

떠오르는 풍경

• Morgan Stanley 연구에 따르면 전체 미국 상거래 지출의 **10‑20 %**가 2030년까지 agentic이 될 수 있으며, 이는 $190 B‑$385 B에 해당합니다.
• 이 변화는 인간 중심의 브라우징에서 소비자를 대신해 행동하는 autonomous shoppers로의 전환을 의미합니다.

에이전틱 머천트 프로토콜 (AMP) 소개

Azoma는 4년 차 에이전틱 AI 전자상거래 스타트업으로, AMP를 공개했습니다. 이 프레임워크는 대량 소매업체—식료품 브랜드, 전자제품 제조업체, 패션 라벨—에게 자율 쇼핑객이 점점 더 지배하는 생태계에서 “브랜드‑친화적” 앵커를 제공합니다.

핵심 아이디어

각 마켓플레이스(Walmart, Amazon, Google Shopping 등)마다 제품 상세 정보(SKU, 소재 등)를 수동으로 입력하는 대신, 브랜드는 다음을 할 수 있습니다:

1. 모든 제품 정보를 Azoma의 플랫폼에 업로드합니다.
2. 데이터를 필요한 모든 곳에 전파합니다. 여기에는 AI 에이전트가 검색, 검색 결과 추출 및 특정 사용자 질의에 맞는 제품을 추천할 수 있도록 AI 에이전트에 최적화된 페이지도 포함됩니다.

기술을 활용해 “블랙 박스” 시대 종식하기

현대 AI 통합은 일반적으로 OpenAI의 ACP 또는 Google의 UCP와 같은 고립된 시스템에 의존합니다. 이러한 프로토콜은 탐색 및 결제 핸드셰이크를 처리하지만 브랜드 무결성에 대한 최소한의 감독만 제공합니다.

• AI 에이전트는 종종 **검증되지 않은 웹 구석(레딧, 오래된 제휴 사이트 등)**에서 데이터를 합성하여, 브랜드가 의도한 메시지가 사라지는 **“블랙 박스”**를 만들게 됩니다.

AMP는 고수준의 “기록 시스템” 역할을 하여 서로 다른 플랫폼을 연결하고, 기업이 법적 가드레일 및 브랜드 북을 포함한 제품 인텔리전스를 단일, 머신‑네이티브 형식으로 중앙집중화할 수 있게 합니다.

“AMP는 전통적인 전자상거래의 기반을 무너뜨립니다,” 라고 Azoma의 CEO Max Sinclair가 VentureBeat와 공유한 보도자료에서 (3월 12일, 런던) 말했습니다.
“수십 년 동안 Amazon과 Walmart와 같은 마켓플레이스는 제품 상세 페이지, 순위, 유통을 제어함으로써 문지기로서 역할을 해왔습니다. 브랜드는 제한된 엔드포인트 집합—PDP, 광고, 검색 결과—에 최적화했습니다. 에이전시 세계에서는 그 고정된 페이지들이 더 이상 존재하지 않습니다.”

목표 부문

Azoma의 플랫폼은 high‑volume retailers and manufacturers of physical goods를 위해 설계되었으며, 주요 초점은 다음과 같습니다:

• Consumer Packaged Goods (CPG)
• Fast‑Moving Consumer Goods (FMCG)

VentureBeat와의 인터뷰에서 Sinclair는 AMP does not currently support라고 명확히 밝혔습니다:

• NFTs
• SaaS products
• Financial sectors (banking, insurance)

다중 에이전트 세계에서의 주권

소비재 대기업 연합—L’Oréal, Unilever, Mars, Beiersdorf, 그리고 Reckitt—은 이미 AMP를 채택했습니다. 이 조직들에게 AI 표면 전반에 걸쳐 일관된 정체성을 유지하는 것은 긴급한 우선순위입니다.

“L’Oréal, Unilever, Mars 및 Beiersdorf와 같은 기업들이 AMP를 채택하기 위해 이렇게 신속히 움직인 사실은 그들이 느끼는 긴급함을 모두 말해줍니다,”라고 Sinclair는 언급했습니다. “이들은 수십 년 동안 브랜드 가치를 구축해 온 기업들로, 제품이 AI 블랙박스에 의해 어떻게 표현되는지에 대한 통제권을 쉽게 넘겨줄 생각이 없습니다.”

AMP Suite: Technical Leaders를 위한 핵심 레버

경쟁 방어벽으로서의 인텔리전스

데이터 배포를 넘어, Azoma는 AI‑우선 경제에서 시장 점유율을 확보하기 위한 엔드‑투‑엔드 워크플로를 제공합니다.

• RegGuard™ Compliance Engine – 엄격한 브랜드 가이드라인 및 규제 규칙(예: FDA/DSHEA)에 따라 생성된 모든 콘텐츠를 자동으로 감사합니다.
• Advanced Citation Tracking – AI 에이전트가 권고를 제시할 때 인용하는 정확한 출처(Reddit, Quora, Wikipedia, YouTube 등)를 보여줍니다.

초기 성과 향상

• Ruroc: ChatGPT에서 유입된 사이트 트래픽이 14배 증가하여 목표 지역에서 1위 스키‑헬멧 브랜드가 되었습니다.
• Amazon Rufus 언급: 참여 브랜드에 대해 5배 증가.
• 최적화된 콘텐츠: 분할 테스트에서 전환율이 최대 32 % 상승.

Azoma는 전통적인 스크래퍼가 종종 놓치는 기술적 “GEO 차단 요소”—스키마 오류, 크롤링 가능성 격차, JavaScript‑전용 콘텐츠—도 해결합니다.

Closing Thoughts

Agentic Merchant Protocol은(는) 브랜드가 자율 쇼핑객에게 제품이 제시되는 방식을 통제 회복하도록 위치시키며, 블랙‑박스 위협이 될 수 있는 상황을 신흥 AI‑구동 상거래 환경에서 전략적 이점으로 전환합니다.

브랜드가 수동적 관찰에서 능동적 AI‑대화 최적화로 전환하도록 지원

빠르게 성장하는 기업인 Perfect Ted와 같은 경우, 이러한 가시성은 연간 매출이 전년 대비 +532 % 증가하는 데 기여했습니다.

마켓플레이스 DNA와 AI 연구의 융합

Azoma의 리더십 팀은 대규모 소매와 첨단 컴퓨팅의 교차점을 반영합니다.

• Sinclair는 Amazon에서 6년을 근무했으며, 그곳에서 그는:

  • 싱가포르 출시를 위한 고객 탐색 경험을 주도했습니다.
  • 유럽 연합 전역에 걸친 Amazon Grocery 확장을 관리했습니다.

  “전통적인 전자상거래 세계에서는… 제품 목록을 작성하고, 공개하면 그게 전부였죠,” 라고 Sinclair가 관찰했습니다.
  “이 새로운 세계에서는 제품 상세 페이지가 생성형이 됩니다… 우리 고객은 모든 통제권을 잃게 됩니다.”

• 프로토콜의 기술적 기반은 CTO Timur Luguev가 이끌며, 그는 Fulbright Scholar이자 ERCIM Fellow로서 멀티모달 딥러닝 분야에서 10년 이상 경험을 가지고 있습니다.

  “우리는 기본적으로 에이전트를 간접적으로, 열린 온라인 발자국을 통해 공급하고자 합니다,” 라고 Luguev가 설명했습니다.
  “핵심은 바로 이렇습니다: 먼저 이런 표준을 정의해 제품과 브랜드에 관한 정보를 한 곳에 중앙 집중화하고, 그 다음 열린 표면 전반에 걸쳐 배포한 뒤, 영향을 정량화하고 측정하는 것입니다.”

라이선스 및 시장 영향

Azoma는 자사의 프로토콜을 주요 기술 제공업체들의 폐쇄형 접근 방식에 대한 중립적인 대안으로 포지셔닝하고 있습니다. 검색 엔진이 소비자 사용자 경험을 우선시하는 반면, AMP(Agentic Marketplace Protocol)는 상인의 예측 가능성과 정확성 요구에만 초점을 맞춥니다.

이 변화는 기존의 **검색 엔진 최적화(SEO)**를 **에이전시 커머스 최적화(ACO)**로 효과적으로 대체합니다. 신클레어는 이 전환이 소비자 신뢰의 변화에 의해 촉진된다고 주장합니다:

“당신은 데이터를 활용해 작동하는 ChatGPT를 더 신뢰하게 될 것이며, 구글에 ‘어떤 매트리스를 사용해야 할까’라고 입력하고 상위 링크를 위해 비용을 지불한 사람을 그냥 클릭하는 것보다 더 신뢰하게 될 것입니다,” 라고 그는 말합니다.

가격 구조

Azoma의 상업 전략은 전통적인 엔터프라이즈 소프트웨어 조달과 AI 시대의 성과‑주도 메트릭 사이의 격차를 메웁니다.

• 현재 모델:

  • 표준 엔터프라이즈 라이선스.
  • 연간 계약으로, 금액은 6~7자리 수대.
  • 대규모 조직의 기존 예산 프레임워크와 일치하여 다국적 부서 계획에 예측 가능성을 제공합니다.

• 장기 비전:

  • 성과‑기반 가격 모델로 전환.
  • 브랜드의 데이터 및 수익 흐름에 직접 통합함으로써, Azoma는 에이전시 생태계 전반에 걸친 모든 신디케이션 개입의 구체적인 재무 영향을 측정할 수 있습니다.

“우리의 목표는 미래에… 그들이 [에이전트] 가치를 제공할 때 일부를 차지하는 것입니다,” 라고 Sinclair가 설명했습니다.

이는 프로토콜을 SaaS 비용에서 성과‑기반 자산으로 전환시켜, 비용을 증분 수익 성장에 직접 연결하는 현대 광고 플랫폼을 반영합니다.

결과 기반 에이전트형 전자상거래

단순한 데이터 배포를 넘어, Azoma는 수익이 성공적인 에이전트 상호작용에 직접 연결되는 모델을 모색하고 있습니다.

• Current reality: Enterprise clients typically engage via traditional six‑to‑seven‑figure annual contracts.
• Future goal: Outcome‑based pricing where Azoma takes a share of the value generated by agents.

“우리의 목표는 미래에… 에이전트가 가치를 제공할 때 그 가치를 일부 차지하는 것입니다,” Sinclair가 말했습니다.

Luguev는 브랜드의 데이터 흐름에 접근함으로써 Azoma가 정밀한 ROI 예측을 제공할 수 있다고 덧붙였습니다:

“우리는 우리 행동에 접근할 수 있으며, 어떤 행동이 실제로 가장 큰 영향을 미쳤는지 측정합니다… 이를 통해 어떤 캠페인, 어떤 행동, 그리고 어디에 배포할지를 예측할 수 있는 능력을 제공합니다.”

시장이 런던에서 3월 12일에 열리는 Agentic Commerce Optimization 행사에서 프로토콜 공식 공개를 준비함에 따라, C‑suite에게 전달되는 메시지는 명확합니다: “고정된” 제품 페이지는 사라졌습니다.

“L’Oréal, Unilever 그리고 Mars가 같은 방향으로 움직일 때, 시장의 나머지 부분이 주목합니다,” 라고 Sinclair가 결론지었습니다.