장보는 AI가 쇼핑몰에 오면 무슨 일이 생길까?

AI가 대신 장보는 시대가 오고 있다. 2026년 4월 AI 에이전트 트래픽은 전달보다 5.26% 늘었고, 브라우저형이 약 71%를 차지했다. 쇼핑몰에서는 상품을 보는 일이 69.57%로 가장 많지만 결제 과정에서는 카딩과 비슷한 흐름도 발견됐다.

AI가 우리 쇼핑몰에 오면 무엇을 하나

AI 에이전트는 사람이 직접 화면을 보며 하는 일을 대신한다. 상품을 찾고, 목록을 보고, 기사를 읽고, 검색한다. 필요한 경우 로그인하거나 계정에 들어가고 결제까지 이어질 수 있다.

2026년 4월 집계에서 상위 10개 에이전트 가운데 퍼플렉시티 코멧이 48.12%, 오픈AI 아틀라스가 21.33%, 클로드 크롬 확장이 17.33%, 챗GPT 에이전트가 8.55%였다. 브라우저형을 합치면 약 71%다.

쇼핑몰 입장에서는 이 흐름을 단순히 로봇 방문이라고 볼 수 없다. 실제로 가장 많은 활동은 상품 목록을 보고, 기사를 읽고, 검색하는 일이다. 결제까지 가는 활동은 그보다 적다.

AI가 쇼핑몰에서 가장 많이 하는 일은 무엇인가

활동을 보면 상품을 고르는 앞단에 대부분의 움직임이 몰려 있다. 상품 목록·기사·검색이 69.57%다. 로그인은 9.22%, 계정은 8.55%다. 결제·지불은 3.16%다.

이 숫자는 쇼핑몰이 어디를 먼저 준비해야 하는지도 보여준다. 상품을 찾고 비교하는 과정에서 AI가 읽을 수 있는 정보가 있어야 한다.

상품 이름과 가격, 재고, 배송 조건을 문장과 스키마로 정리하는 일이 여기에 해당한다. 고객이 보는 상품 정보를 AI도 읽고 판단할 수 있게 만드는 것이다.

상품 페이지를 무조건 막는 방식도 맞지 않는다. 활동의 69.57%가 상품 목록·기사·검색이기 때문이다. 상품을 보는 단계에서 AI를 막으면 고객이 고르는 과정도 막힐 수 있다.

AI 트래픽은 얼마나 빨리 늘고 있나

AI 에이전트 요청량은 2025년 1월부터 2026년 4월까지 6,900% 늘었다. 2026년 4월 에이전트 트래픽도 전달보다 5.26% 증가했다.

AI 에이전트가 모든 업종에 똑같이 들어가는 것은 아니다. 미디어가 45.62%, 이커머스가 38.20%, 여행이 14.12%로 이 세 업종이 98%를 차지한다.

이커머스는 이미 AI 에이전트가 많이 움직이는 영역이다. 따라서 쇼핑몰에서는 AI 방문을 전혀 새로운 일이 아니라 실제 웹사이트 이용 흐름의 하나로 볼 필요가 있다.

다만 모든 AI 트래픽을 그대로 받아야 한다는 뜻은 아니다. 2026년 4월 차단율은 8.2%였고 전달보다 3.9%p 높아졌다. 사이트에서는 정상적인 에이전트와 이상한 움직임을 구분하는 일이 중요해진다.

AI가 카드 사기를 할 수도 있나

결제 단계에서는 주의할 부분이 있다. HUMAN이 결제 페이지에서 본 코멧의 한 사례가 카딩과 비슷한 흐름을 보였다.

첫째는 카드를 빠르게 넣었다 뺐다 하는 행동이다. 둘째는 조금씩 다른 값으로 결제를 다시 시도하는 행동이다. 셋째는 카드 결제가 실패하면 포인트 결제로 전환하는 행동이다.

이런 흐름은 훔친 카드 번호가 실제로 사용할 수 있는지 시험하는 카딩의 초기 모습과 같다.

그렇다고 이런 움직임이 모두 카드 사기라고 단정할 수는 없다. 에이전트가 실수로 결제를 반복했을 수도 있다. 나쁜 사람이 에이전트를 이용했을 수도 있다. 사이트에 남는 로그만으로는 사람이 시킨 일인지, 에이전트가 헤맨 것인지, 나쁜 사람이 에이전트를 쓴 것인지 구분하기 어렵다.

그래서 중요한 것은 AI라는 이유만으로 막는 것이 아니다. 결제 과정에서 이상한 행동이 반복되는지를 보는 것이다.

쇼핑몰은 어디를 열고 어디를 막아야 하나

가장 먼저 할 일은 에이전트 트래픽을 따로 세는 것이다. user-agent와 세션 패턴을 살펴야 한다. 그래야 차단해야 할 움직임과 고객으로 받아야 할 움직임을 구분할 수 있다.

상품 페이지는 열어 두는 편이 필요하다. 상품을 보고 검색하는 활동이 69.57%이기 때문이다. 상품 이름, 가격, 재고, 배송 조건도 에이전트가 읽을 수 있도록 문장과 스키마로 준비해야 한다.

반대로 결제 페이지는 별도로 살펴야 한다. 결제 재시도 횟수와 속도에 제한을 두는 것이 필요하다. 카드 입력과 결제를 빠르게 반복하는 흐름을 그대로 허용하지 않는 것이다.

로그인과 계정 페이지도 사람 확인을 강화할 필요가 있다. 로그인 9.22%, 계정 8.55%가 이 영역으로 들어오기 때문이다.

결국 쇼핑몰이 해야 할 일은 AI를 전부 막는 것도, 전부 받아들이는 것도 아니다. 상품을 고르는 단계에서는 AI가 정보를 읽을 수 있게 만들고, 결제와 계정처럼 위험이 커지는 단계에서는 행동을 살피는 구조가 필요하다.

AI사이트코리아가 동네 사장님의 홈페이지를 AI가 읽고 답에 넣게 만드는 일을 하는 이유도 여기에 있다. AI가 고객에게 가게를 설명하려면 먼저 홈페이지의 상품과 서비스를 제대로 읽을 수 있어야 한다. 이제는 사람이 읽기 좋은 홈페이지뿐 아니라 AI가 읽을 수 있는 홈페이지도 함께 생각해야 한다.

장보는 AI는 이미 상품을 보고 있다. 많이 보는 단계와 결제하는 단계는 다르게 다뤄야 한다. 쇼핑몰 사장님에게 필요한 첫 단계는 누가 들어왔는지를 구분하고, 무엇을 하는지를 확인하는 것이다.

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자료 출처

• HUMAN 시큐리티 「State of Agentic Traffic – April 2026」(2026.5.4)
• HUMAN 시큐리티 「ChatGPT Atlas vs Perplexity Comet」
• HUMAN 시큐리티 「2026 State of AI Traffic & Cyberthreat Benchmark Report」
• 리드젠이코노미 「Agentic Browsers and the New Form-Fraud Vector」 — 카딩 패턴 요약
• 클라우드시큐리티얼라이언스 「PleaseFix: Zero-Click Browser Agent Hijacking」(2026.3)