AI 시대에도 단골이 남을까?

지금까지는 단골이 있어서 버틸 수 있었다. 그런데 고객이 AI에게 「알아서 골라 줘」라고 하면, 30년 단골도 AI가 고르는 목록에서 빠질 수 있다. 실제로 소비자 57%는 더 좋은 값이나 조건이면 AI가 다른 브랜드를 골라도 괜찮다고 답했다. 다만 결제까지 AI에 완전히 맡기겠다는 사람은 6%에 그쳤다.

정말 고객은 AI에게 다 맡길까

아직은 아니다.

AI에게 대신 둘러보게 하는 것과 구매까지 맡기는 것은 다르다. 월드페이 조사에서는 44%가 AI에게 대신 둘러보는 것을 허용했다. 하지만 구매까지 완전히 위임하겠다는 사람은 6%였다. 컨텐츠스퀘어 조사에서는 AI가 구매를 끝내는 것을 허용한 사람이 30%였다.

고객은 선택을 AI에게 맡길 수 있다. 그래도 마지막 결제에서는 직접 확인하려는 사람이 많다.

이 차이는 동네 사장님에게 중요하다.

AI가 고객 대신 찾아보고 비교하는 일이 늘어도, 고객이 가게를 최종적으로 확인할 가능성은 남아 있다. 그래서 목표를 「AI가 대신 팔게 만들기」로 잡을 필요는 없다.

먼저 AI가 가게를 찾고 이해할 수 있게 만드는 것이 중요하다.

그럼 AI는 누구를 골라 줄까

AI가 항상 큰 회사만 고르는 것은 아니다. 반대로 작은 회사가 항상 선택되는 것도 아니다.

같은 사양의 상품을 AI 3개에 고르게 한 실험에서는 유명 브랜드가 100% 추천됐다. 그런데 경쟁 상품의 별점이 0.1만 앞서도 이 독점이 깨졌다. 전원이 최적화하면 이득도 +0.802에서 +0.007로 줄었다.

다른 조사에서는 큰 브랜드가 73%, 중간 브랜드가 44%, 작은 브랜드가 11% 언급됐다. 또 AI 쇼핑 에이전트 6종에서는 모델 업데이트만으로 한 상품의 점유율이 45%에서 77%로 오르거나, 25%에서 6%로 떨어졌다.

즉 AI에게도 자주 선택되는 「단골」은 있다. 하지만 사람의 단골처럼 한번 생기면 계속 유지되는 것은 아니다.

AI는 질문의 조건과 학습된 정보, 모델의 변화에 따라 답을 바꾼다.

그래서 「예전에 고객이 많이 왔다」는 사실만으로는 부족하다. 지금도 AI가 확인할 수 있는 정보가 있어야 한다.

상품과 서비스는 똑같이 보면 될까

다르다.

청소기 같은 상품은 값, 사양, 별점, 후기 수를 숫자로 비교하기 쉽다. 고객이 다른 제품으로 바꾸는 비용도 낮다.

병원, 세무, 식당, 인테리어 같은 서비스는 다르다. 조건과 사례, 사람, 위치를 함께 봐야 한다. 다른 의사나 다른 세무사로 바꾸는 비용도 더 크다.

그래서 상품에서는 별점과 후기 수가 중요하게 작용한다. 같은 실험에서 별점이 0.1 높아지자 GPT-4.1에서는 가격보다 67%의 영향이 나타났다. 후기가 두 배가 되면 값의 영향도 37% 커졌다.

서비스에서는 「무엇을 했는지 확인할 수 있는 기록」이 중요하다.

발리의 식당·카페 4,776곳을 조사한 결과에서도 별점만으로 추천이 갈린 것은 아니었다. 자기 홈페이지가 있는 곳은 추천 가능성이 1.92배, 후기 수는 1.64배, 가격 표기는 1.54배였다.

동네 사장님 입장에서는 이 차이를 기억할 필요가 있다.

상품을 파는 곳이라면 가격과 사양, 별점과 후기처럼 AI가 비교할 수 있는 정보가 필요하다.

서비스를 하는 곳이라면 어떤 고객에게 어떤 일을 했는지, 어떤 조건에서 어떻게 제공하는지, 가격은 어떻게 되는지를 확인할 수 있어야 한다.

우리 가게가 AI의 단골이 되려면

사람에게 단골이 되는 과정과 AI에게 자주 선택되는 과정은 다르다.

사람은 얼굴을 기억한다. 여러 번 방문하면 「늘 하던 대로」라는 말이 통한다. 입소문도 사람 사이에서 이어진다.

AI는 얼굴을 모른다. 대신 여러 곳에 같은 정보가 적혀 있는지를 확인한다. 후기 수와 다른 문서에서의 언급도 본다. 조건이 바뀌었을 때 답을 찾을 수 있는 페이지도 필요하다.

특히 조건을 설명하는 페이지가 중요하다.

「누구에게 맞는지」, 「어떤 방법으로 하는지」, 「조건이 무엇인지」, 「확인할 수 있는 사실이 무엇인지」가 적혀 있어야 한다.

기사, 비교 글, 명부 같은 제3자 문서도 중요하다. 조사에서는 AI 출처의 64.6%가 제3자 문서였다.

그리고 한번 만들어 놓고 끝내면 안 된다.

AI 모델이 바뀌면서 같은 상품의 선택 비율이 45%에서 77%로, 또는 25%에서 6%로 바뀐 실험도 있었다. 지금 AI가 읽는다고 해서 계속 읽히리라는 보장은 없다.

홈페이지를 만들어 놓으면 끝일까

그렇지 않다.

AI사이트코리아가 2026년 9월 16일 챗GPT 인용 31건을 확인했을 때 작은 회사의 자기 홈페이지가 10건으로 가장 많았다. 그런데 9월 20일 청소기 질문에서는 삼성·LG·다이슨 공식몰 링크만 붙었다.

유명 브랜드도 결국 AI가 읽을 수 있는 공식 페이지를 가지고 있기 때문에 선택의 근거가 된다.

동네 사장님에게 필요한 것도 같다.

홈페이지가 있다는 사실보다 홈페이지에 무엇이 적혀 있는지가 중요하다. 가게 이름과 주소만 있는 페이지보다, 어떤 일을 하고 어떤 조건으로 제공하며 어떤 사례와 사실을 확인할 수 있는지가 적힌 페이지가 AI가 읽기 쉽다.

지금까지의 단골은 고객의 기억 속에 있었다.

앞으로의 단골은 고객의 기억과 AI가 읽는 기록에 함께 있어야 한다.

사람에게는 「늘 가던 곳」이고, AI에게는 「확인할 수 있는 곳」이어야 한다.

같이 읽을 글

• AI가 대신 장을 보면 어떤 물건을 고를까
• AI 시대, 큰 회사와 작은 회사는 어떻게 될까
• 고객은 이제 비교하지 않는다
• AI에 계속 나오는 회사는 영원히 나올까

자료 출처

• 맥킨지 「유럽의 에이전틱 커머스」(2026) — 57% 브랜드 교체 허용
• Chu·Hou 「Incumbent Advantage」 arXiv 2606.17443(2026년 6월) — 동일 사양 유명 브랜드 100%, 별점 +0.1
• Kumar 「Generative Engine Optimization at Scale」 arXiv 2606.20065(2026년 6월) — 큰 브랜드 73%·중간 44%·작은 11%
• Allouah 외 「What Is Your AI Agent Buying?」 arXiv 2508.02630(WWW 2026) — 45→77%, 25→6%, 별점 0.1 = 값 67%
• Żatuchin 「Who Owns the AI Recommendation?」 arXiv 2606.23057 — 같은 1등 41.6%
• Pitenin 「Invisible to the Machine」 arXiv 2608.07069(2026년 8월) — 발리 4,776곳, 홈페이지 1.92배·후기 1.64배·가격 1.54배
• PYMNTS 인텔리전스 「Will the 2026 Shopping Season Go Agentic?」(2026년 9월 15일)
• Chen·Wang 외 「GEO: How to Dominate AI Search」 arXiv 2509.08919 — 제3자 출처 64.6%