고객이 묻지 않은 조건도 홈페이지에 써야 하나?
AI 말투에 따라 고객이 말하는 양과 믿는 정도가 달라진다
고객이 쓰는 AI의 말투에 따라 고객이 말하는 조건과 믿는 정도가 달라질 수 있다. 활발한 말투의 AI는 평균 146.38단어로 가장 길게 답했고, 이때 고객 말 비중은 15.5%로 가장 낮았다. 그래서 홈페이지에는 고객이 말하지 않아도 AI가 확인할 수 있는 조건을 미리 적어 두는 것이 중요하다.
AI가 말을 많이 할수록 고객이 덜 말할 수 있으니, 홈페이지가 고객 대신 조건을 채워 줘야 한다.
AI가 말을 많이 하면 고객은 덜 말하나?
실험에서는 그런 차이가 나타났다. 활발한 말투의 AI는 답이 가장 길었고 고객 말 비중은 가장 낮았다. 반대로 꼼꼼한 말투의 AI는 답이 가장 짧았지만 고객 말 비중은 21.0%, 주고받은 횟수는 평균 4.85회로 가장 높았다.
| 항목 | 활발한 말투(타이탄) | 꼼꼼한 말투(유로파) | 담백한 말투(넵튠) |
|---|---|---|---|
| 지시한 성격 | 에너지· | 구조· | 색을 줄이고 짧게 |
| AI 답 길이(평균 단어) | 146.38 | 90.22 | 114.86 |
| 대화에서 고객 말 비중 | 15.5% | 21.0% | 18.8% |
| 주고받은 횟수(평균) | 4.19 | 4.85 | 4.31 |
고객이 「주차되나요」, 「아이 동반 되나요」 같은 조건을 말하지 않고 넘어갈 수도 있다는 뜻이다. 고객이 쓰는 AI의 말투는 가게가 바꿀 수 없지만, 홈페이지에 필요한 조건을 미리 적어 두는 것은 가능하다.
다만 대화가 길다고 무조건 나쁜 것은 아니다. 여행처럼 이것저것 둘러보는 일에서는 주고받는 과정이 취향을 구체화할 수 있고, 비교나 확인이 필요한 일에서는 같은 대화 횟수가 망설임이나 불신을 뜻할 수도 있다.
그럼 어떤 말투의 AI를 고객이 더 믿나?
이 실험에서는 하는 일에 따라 믿음을 얻는 말투가 달랐다. 여행 계획에서는 활발한 말투가 5.62로 가장 높았고, 스마트폰 쇼핑에서는 담백한 말투가 5.94로 가장 높았다. 해독 다이어트 주장을 확인하는 일에서는 꼼꼼한 말투가 5.53으로 가장 높았다.
| 일 | 활발한 말투 | 꼼꼼한 말투 | 담백한 말투 | 가장 높은 말투 |
|---|---|---|---|---|
| 여행 계획(이것저것 둘러보기) | 5.62 | 5.03 | 4.50 | 활발한 말투 |
| 스마트폰 쇼핑(비교해서 고르기) | 4.72 | 4.97 | 5.94 | 담백한 말투 |
| 해독 다이어트 확인(따져 보기) | 5.12 | 5.53 | 4.58 | 꼼꼼한 말투 |
세 가지 일 모두에서 가장 높은 말투는 같지 않았다. 업종에 적용할 때도 고객이 무엇을 하러 오는지를 먼저 봐야 한다.
여행이나 펜션처럼 여러 선택지를 둘러보는 업종이라면 분위기와 선택지를 보여 주는 정보가 필요하다. 전자제품이나 생활용품처럼 비교해서 고르는 업종이라면 가격과 사양, 차이를 짧게 정리해 두는 편이 맞다.
건강과 관련된 업종이라면 근거와 주의할 점, 상담이나 진료가 필요한 경우를 차례대로 적어 두는 것이 맞다. 다만 이런 업종별 적용은 이번 실험에서 직접 확인한 결과가 아니라 실험의 세 가지 일을 비슷한 업종에 대입한 예상이다.
고객은 홈페이지에서 무엇을 확인하나?
고객은 AI가 만들어 준 답을 그대로 받아들이지 않을 수 있다. 국내 검색 이용자 1,000명을 대상으로 한 조사에서는 42.3%가 AI에 이어서 물으며 깊이 찾는다고 답했고, 완성된 답을 선호한다는 응답은 34.1%였다.
| 사건· | 숫자 | 사장님에게 주는 뜻 |
|---|---|---|
| 챗GPT 성격 선택(GPT-5 출시 때) | 4가지 말투 | 같은 질문이라도 고객마다 다른 말투의 답을 받는다 |
| 챗GPT 맞장구 업데이트 되돌림 | 4.25 배포 → 4.28 되돌림 | 말투는 업체가 언제든 바꾼다 |
| 오픈서베이 AI 검색 조사(검색 이용자 1,000명, 2026.7) | 바로 묻기 56.9% · | 이어서 묻는 고객이 열 명 중 네 명 |
| 같은 조사, 만족도와 신뢰 | 제미나이 77.3% · | 만족해도 절반은 아직 의심한다 |
AI 답을 확인하러 온 고객에게 홈페이지에 근거가 없으면 다시 확인할 곳이 필요해진다. 특히 조사에서 제미나이 만족도는 77.3%, 챗GPT 만족도는 70.6%였지만 신뢰는 둘 다 50% 안팎이었다.
고객이 AI를 편하게 사용하더라도 모든 내용을 그대로 믿는 것은 아니다. 홈페이지에는 가격이나 운영시간처럼 바로 확인할 정보뿐 아니라, 고객이 이어서 물을 만한 조건과 근거도 함께 적어 두는 편이 좋다.
고객이 많이 불편해한 것은 무엇인가?
참가자들이 남긴 의견에서는 말이 너무 길다는 불만이 7건으로 가장 많았다. 그다음은 자신이 말한 조건을 지켰는지에 대한 의견이 6건이었고, 되묻는 질문이 너무 많다는 불만도 4건 나왔다.
| 의견 주제 | 언급 수 |
|---|---|
| 말이 너무 길다 | 7 |
| 내가 말한 조건을 지켰나 | 6 |
| 다음 질문으로 이끌어 주는 흐름 | 5 |
| 건강 정보에 대한 믿음 | 5 |
| 되묻는 질문이 너무 많다 | 4 |
| 정확한가 | 4 |
| 균형 있고 매끄럽다 | 2 |
길게 설명하는 것도 문제고, 필요한 정보를 얻기 위해 계속 질문하게 만드는 것도 문제라는 뜻이다. 가게 챗봇을 운영한다면 첫 답은 짧게 하고, 꼭 필요한 조건을 하나만 되묻는 방식이 이 결과와 맞는다.
홈페이지도 같은 원칙을 적용할 수 있다. 가격대, 시간, 대상, 주차 같은 조건을 한 줄씩 분명하게 적어 두면 고객이 AI에 말하지 않은 정보도 답에 들어갈 가능성이 높아진다.
고객 성격까지 맞춰야 하나?
연구진은 참가자의 성격도 함께 살폈다. 외향성이 꼼꼼함보다 높은 사람일수록 활발한 말투를 꼼꼼한 말투보다 더 믿고 맡겼고, 이 차이는 통계적으로 의미가 있었다.
하지만 성격만으로 고객의 대화 습관을 정확하게 예상하기는 어려웠다. 외향적인 사람이 메시지를 더 길게 쓰는 경향은 있었지만, 연구진도 확정적인 결과가 아니라 그런 방향이라고 봤다.
참가자들은 실제로 「말투를 내가 고르고 싶다」는 점수 6.19와 「AI가 알아서 맞춰 주면 좋겠다」는 점수 6.08을 보였다. 반면 AI의 성격을 알고 나서 좋아하는 비서가 바뀌는 정도는 1.54로 낮았다.
결국 고객에게 중요한 것은 성격 이름보다 실제 대화 경험이었다. 가게가 모든 고객의 성격을 미리 맞추려고 하기보다, 어떤 고객이 들어와도 필요한 정보를 찾을 수 있게 준비하는 것이 현실적이다.
홈페이지에는 무엇부터 적어야 하나?
첫째는 고객이 말하지 않을 조건이다. 고객 말 비중이 15.5%까지 낮아질 수 있는 만큼 가격대, 이용 시간, 대상, 주차처럼 선택에 영향을 주는 조건을 문장으로 미리 적어 둬야 한다.
둘째는 자주 이어서 묻는 질문이다. 꼼꼼한 AI에서는 평균 4.85회 주고받았으므로, 고객이 다시 물을 만한 내용을 질문과 답 형식으로 정리해 두면 된다.
셋째는 업종에 맞는 정보의 꼴이다. 비교해서 고르는 업종은 비교표와 「이런 분께 맞다」는 한 줄이 도움이 되고, 확인이 중요한 업종은 근거와 주의할 점, 상담이 필요한 경우를 함께 보여 주는 방식이다.
| 고객이 하는 일 | 실험에서 드러난 점 | 홈페이지에 둘 것 |
|---|---|---|
| 조건 말하기 | 말 많은 AI 앞에서 고객 말 비중 15.5% | 가격대· |
| 다시 묻기 | 꼼꼼한 AI와 평균 4.85회 주고받음 | 자주 이어서 묻는 질문을 질문-답 꼴로 |
| 확인하기 | 건강 일에서는 꼼꼼한 말투 5.53으로 가장 높음 | 근거, 주의할 점, 상담이 필요한 경우 |
| 됐다고 판단하기 | 쇼핑에서는 담백한 말투 5.94로 가장 높음 | 비교표와 「이런 분께 맞다」 한 줄 |
고객이 쓰는 AI의 말투는 가게가 정할 수 없다. 하지만 그 AI가 어떤 말투로 답하더라도 가게의 중요한 조건을 빠뜨리지 않도록 홈페이지에 정보를 충분히 준비하는 것은 가게가 할 수 있는 일이다.
이 결과를 그대로 믿어도 되나?
이번 실험의 분석 대상은 26명이다. 이 가운데 18~24세가 76.9%, 남성이 80.8%였고, 대부분 컴퓨터 쪽을 공부하는 학생이었다.
모델도 gpt-4.1 하나였고, 참가자는 영국에서 실험에 참여했다. 성격은 따로 학습시킨 것이 아니라 지시문으로 바꿨으며, 성격 다섯 가지 가운데 외향성과 꼼꼼함 두 가지만 살폈다.
따라서 이 결과를 한국의 모든 고객이나 동네 가게에 그대로 적용할 수는 없다. 연구진도 큰 후속 실험이 필요한 탐색적 결과로 소개했고, 전체 만족 점수의 효과도 확정된 결과가 아니라 방향성으로 봤다.
그래도 사장님이 홈페이지를 점검할 때 참고할 만한 지점은 분명하다. 고객이 AI에 무엇을 말할지는 달라질 수 있으니, 고객이 말하지 않아도 답에 들어가야 할 정보를 홈페이지에 먼저 적어 두는 것이다.
① AI 답 길이는 90.22~146.38단어, 고객 말 비중은 15.5~21.0%로 달라졌다. ② 믿음이 가장 높은 말투는 여행 5.62, 쇼핑 5.94, 건강 5.53으로 서로 달랐다. ③ 국내 검색 이용자 1,000명 중 42.3%가 AI에 이어서 물었고, 챗GPT 신뢰도는 50% 안팎이었다. ④ 실험 분석 대상은 26명이고, 18~24세가 76.9%, 남성이 80.8%여서 적용에는 한계가 있다.
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자료 출처
- Role of Personality in Conversational Information Seeking(University of Glasgow GAIR-Lab·arXiv 2608.11164·2026년 8월 제출, CIKM 2026, 참가자 26명·대화 78건)
- 같은 논문 HTML 본문(표 5 답 길이·고객 말 비중, 표 6 일별 신뢰 점수, 표 7 의견 주제)
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