고객이 선물 고를 때 AI에 무엇을 물을까?
작은 쇼핑몰은 챗봇보다 상품 정보를 먼저 준비해야 한다
고객이 선물을 고를 때 AI에 묻는 일이 생기고 있다. 미국 성인 648명 조사에서 72%가 쇼핑 아이디어나 선물 추천을 AI에 가끔 또는 자주 물었다. 작은 쇼핑몰이 먼저 할 일은 챗봇을 다는 것이 아니라 AI가 상품을 추천할 때 읽을 수 있는 정보를 제대로 갖추는 것이다.
상품 추천을 받으려는 고객에게 우리 상품이 보이려면 상품 정보부터 AI가 읽을 수 있어야 한다.
고객이 AI에서 가장 많이 쓰는 기능은 뭘까?
미국 마케팅 솔루션 회사 옵티무브가 2026년 봄 미국 성인 648명을 조사했다. 대상은 가구 소득이 연 7만 5천 달러 이상인 사람이다. 이 가운데 72%가 쇼핑 아이디어나 선물 추천을 AI에 가끔 또는 자주 묻는다고 답했다.
여기서 「가끔」도 포함했다는 점은 봐야 한다. 72%가 매번 AI부터 열어 본다는 뜻은 아니다. 그래도 어떤 AI 기능을 써 봤는지를 보면 작은 쇼핑몰이 준비할 순서를 생각할 수 있다.
상품 추천을 써 봤다는 응답이 55%로 가장 많았다. 챗봇은 41%, 사진 검색은 31%였다. 개인 맞춤 할인은 26%, 치수·핏 추천은 23%였다.
| AI 쇼핑 기능 | 써 봤다는 응답 | 작은 쇼핑몰이 볼 점 |
|---|---|---|
| 상품 추천 | 55% | AI가 추천 근거로 읽을 상품 정보 |
| 챗봇 | 41% | 답이 정확하지 않으면 오히려 손해 |
| 사진 검색 | 31% | 사진 옆에 글로 쓴 속성 |
| 개인 맞춤 할인 | 26% | 고객 데이터가 쌓여야 가능 |
| 치수· | 23% | 의류· |
| 쇼핑 아이디어· | 72% | 「가끔」 포함 |
그렇다면 쇼핑몰은 무엇부터 해야 할까?
첫 번째는 상품 정보를 글로 정리하는 일이다. 고객이 AI에 「30대 남자 선물 5만 원대」라고 물었을 때 AI가 참고할 수 있도록 받는 사람, 상황, 가격대, 소재, 크기, 배송일 같은 정보를 상품 본문에 적어 두는 방식이다.
사진에 정보가 들어 있다고 끝나는 것도 아니다. 상품을 설명하는 글이 함께 있어야 한다. 특히 새 브랜드를 써 보게 만드는 조건으로 품질을 꼽은 응답이 85%였기 때문에 소재, 크기, 제조 방식, 후기처럼 품질을 확인할 수 있는 근거도 글로 남길 필요가 있다.
고객은 AI 추천을 얼마나 믿을까?
옵티무브 조사에서 응답자의 약 75%는 AI 추천을 다른 정보원만큼 믿거나 더 믿는다고 답했다. 하지만 AI 쇼핑 비서를 더 쓰게 만드는 조건으로 가장 많이 꼽힌 것은 개인정보 보호로 37%였다.
국내에서도 개인정보에 대한 걱정이 확인된다. 서울시가 2025년 10월 온라인 쇼핑 이용자 1,000명을 조사한 결과 78%가 개인정보가 새는 것을 걱정했고, 28.1%는 실제 개인정보 유출을 겪었다고 답했다.
AI 추천으로 몰랐던 상품을 알게 됐다는 응답은 39.5%였다. 반면 AI 추천과 광고를 구별하기 어렵다는 응답은 24%였고, 챗봇이 질문과 상관없는 뻔한 답을 준 적이 있다는 응답은 39.4%였다.
| 항목 | 숫자 | 조사 |
|---|---|---|
| AI 추천을 다른 정보원만큼 또는 더 믿음 | 약 75% | 옵티무브, 미국 648명 |
| AI 쇼핑 비서 이용을 늘릴 조건 1위: 개인정보 보호 | 37% | 옵티무브, 미국 648명 |
| 개인정보 노출 걱정 | 78% | 서울시, 2025.10, 1,000명 |
| 개인정보 유출을 실제로 겪음 | 28.1% | 서울시 |
| AI 추천으로 몰랐던 상품 발견 | 39.5% | 서울시 |
| AI 추천과 광고 구별 어려움 | 24% | 서울시 |
| 챗봇이 질문과 상관없는 뻔한 답을 줌 | 39.4% | 서울시 |
| 챗봇과 사람 상담을 같이 원함 | 40.4% | 서울시 |
챗봇을 준비한다면 사람 상담으로 넘어갈 길도 함께 마련할 필요가 있다. 서울시 조사에서 챗봇과 사람 상담을 같이 원한다는 응답도 40.4%였다.
고객은 새 가게도 찾아볼까?
연말 쇼핑이라고 해서 모든 고객이 늘 가던 가게만 찾는 것은 아니다. 옵티무브 조사에서 53%는 작년에 이용한 가게에서만 사겠다고 했지만, 47%는 새 브랜드도 찾아보겠다고 답했다.
새 브랜드를 써 보게 만드는 조건은 품질 85%, 가격 80%였다. 실제 구매를 결정할 때도 품질이 81%로 가장 높았고, 가격이 70%, 브랜드 평판이 46%였다.
| 항목 | 숫자 |
|---|---|
| 작년에 이용한 가게에서만 사겠다 | 53% |
| 새 브랜드도 찾아보겠다 | 47% |
| 작년보다 더 쓰겠다 / 작년과 같게 쓰겠다 | 55% / 30% |
| 구매 결정 요소: 품질 / 가격 / 브랜드 평판 | 81% / 70% / 46% |
| 새 브랜드를 써 보게 하는 요소: 품질 / 가격 | 85% / 80% |
| 선물을 늘 또는 대개 산다 | 75% |
| 선물 예산을 주로 가족에게 쓴다 | 67% |
| 선호 쇼핑몰: 아마존 / 월마트 / 타깃 | 81% / 71% / 58% |
이 숫자를 보면 이름이 덜 알려진 쇼핑몰일수록 상품의 품질을 확인할 수 있는 정보를 충분히 적어 두는 것이 중요하다. 브랜드 이름만 알려지는 것보다 고객이 왜 이 상품을 선택할 수 있는지 확인할 수 있는 정보가 필요하다.
연말 선물은 언제부터 준비할까?
조사에서는 66%가 7~10월에도 쇼핑을 시작할 수 있다고 답했다. 반면 63%는 블랙프라이데이나 사이버먼데이까지 기다릴 수도 있다고 했다.
일찍 사는 이유는 할인 78%, 원하는 상품의 재고 67%, 짧은 배송 40% 순이었다. 반대로 27%는 7월이 되기 전부터 연말 광고에 지친다고 했고, 11월에는 10명 중 7명 넘게 연말 메시지에 지친다고 답했다.
| 시점· | 숫자 |
|---|---|
| 7~10월에도 쇼핑 시작 가능 | 66% |
| 블랙프라이데이· | 63% |
| 일찍 사는 이유: 할인 / 재고 / 짧은 배송 | 78% / 67% / 40% |
| 7월 전부터 연말 광고에 지침 | 27% |
| 11월에 연말 메시지에 지침 | 70% 넘음 |
이 조사는 미국 연말 쇼핑에 관한 것이다. 한국의 빼빼로데이, 크리스마스, 설 선물 시즌에 같은 숫자를 적용할 수 있다는 뜻은 아니다. 다만 재고가 일찍 구매하는 이유로 67%를 차지했다는 점은 쇼핑몰 규모와 상관없이 볼 만하다.
AI가 가격이나 재고 변화를 늦게 반영하면 품절된 상품이 추천될 수도 있다. 고객이 추천을 믿고 들어왔는데 살 수 없다면 쇼핑몰에 좋은 경험이 되기 어렵다.
실제로 AI에서 쇼핑몰로 고객이 넘어올까?
어도비가 미국 소매 사이트 방문 1조 건 이상과 상품 1억 개를 분석한 결과, 2025년 11월 1일부터 12월 31일까지 생성형 AI에서 소매 사이트로 넘어온 방문은 전년보다 693.4% 늘었다. 다만 어도비도 이용자 기반은 아직 작다고 설명했다.
따라서 증가율만 보고 AI 유입이 이미 큰 비중을 차지한다고 해석하면 안 된다. 세일즈포스도 15억 명이 넘는 쇼핑객 데이터를 바탕으로 AI와 에이전트가 2025년 연말 소매 매출 2,620억 달러, 20%에 영향을 줬다고 발표했는데, 여기에는 쇼핑몰 안의 상품 추천과 상담 챗봇도 포함된다.
| 자료 | 숫자 | 조건 |
|---|---|---|
| 어도비: 생성형 AI → 미국 소매 사이트 방문 | +693.4% | 2025.11~12, 방문 1조 건↑, 「이용자 기반은 아직 작음」 |
| 어도비: 사이버먼데이 AI 유입 | +670% | 미국 |
| ★세일즈포스: AI· | 2,620억 달러(20%) | 쇼핑객 15억 명↑, 매장 내 추천 포함 |
| ★세일즈포스: AI 검색 유입 구매 빈도 | 소셜 유입의 9배 | 2025 연말 |
| 오픈AI 쇼핑 리서치 정확도 | 64% (GPT-5 Thinking 56%, 챗GPT 검색 37%) | 오픈AI 자체 시험 |
오픈AI의 쇼핑 리서치 기능도 선물 질문을 예로 들었다. 「미술을 좋아하는 네 살 조카 선물」 같은 질문이다. 오픈AI 자체 시험에서는 기대한 가격·색·소재에 맞는 상품을 고른 정확도가 쇼핑 리서치 64%, GPT-5 Thinking 56%, 챗GPT 검색 37%였다.
즉 AI가 상품을 추천한다고 해서 항상 정확한 것은 아니다. 그래서 쇼핑몰이 제공하는 상품 정보가 더 중요해진다.
작은 쇼핑몰은 어떤 순서로 준비할까?
첫째는 상품 정보다. 받는 사람, 가격대, 소재, 크기, 용도, 배송일처럼 고객이 실제로 궁금해할 내용을 상품 본문에 적는다.
둘째는 챗봇이다. 재고와 가격이 정확하게 연결된 뒤에 붙이는 것이 좋다. 챗봇 사용 경험이 41%였지만 뻔한 답을 받은 경험도 39.4%였고, 사람 상담을 함께 원하는 응답도 40.4%였다.
셋째는 사진이다. 사진 검색을 써 본 응답이 31%였으므로 사진 파일 이름과 설명 글에도 색, 소재, 용도를 적어 둔다.
넷째는 개인정보 안내다. AI 쇼핑 비서 이용을 늘리는 조건에서 개인정보 보호가 37%로 가장 많이 꼽혔고, 국내 온라인 쇼핑 이용자의 78%도 개인정보 노출을 걱정했다.
마지막이 개인 맞춤 할인과 치수 추천이다. 각각 26%, 23%로 조사됐고 고객 데이터가 필요한 기능이므로 작은 쇼핑몰에서는 상품 정보와 기본 상담을 갖춘 뒤 검토할 수 있다.
| 순서 | 할 일 | 근거 숫자 |
|---|---|---|
| 1 | 받는 사람· | 추천 기능 55%, 품질 85% |
| 2 | 챗봇은 재고· | 챗봇 41%, 뻔한 답 39.4%, 사람 병행 40.4% |
| 3 | 사진 파일 이름· | 사진 검색 31% |
| 4 | 개인정보 사용 안내 한 쪽 | 걸림돌 1위 37%, 국내 걱정 78% |
| 5 | 맞춤 할인· | 26% / 23% |
실제 AI 답변에서 작은 쇼핑몰의 자리가 비어 있을 가능성도 확인할 수 있다. 9월 20일 챗GPT에 청소기 추천을 물었을 때 답에 인용된 곳은 리뷰 비교 사이트 3곳이었고 구매 링크는 삼성·LG전자·다이슨 공식몰로만 나갔다.
같은 답에 LG전자 광고도 붙어 있었다. 질문 하나를 본 결과이므로 일반적인 현상이라고 단정할 수는 없지만, AI의 추천 답변에서 작은 쇼핑몰이 보이지 않을 수 있다는 점은 보여 준다.
이 숫자는 어디까지 믿어야 할까?
옵티무브 조사는 표본이 648명으로 작고 미국 성인 가운데 가구 소득 7만 5천 달러 이상인 사람만 대상으로 했다. 따라서 소득이 낮은 층이나 한국 고객에게 같은 비율이 나타난다고 볼 근거는 없다.
특히 원 보고서 전체가 아니라 보도자료에 나온 숫자를 기준으로 한 조사라는 점도 함께 봐야 한다. 한국은 KISDI 2026년 4월 조사에서 생성형 AI 이용률이 31.6%였고, 단독 자영업자는 12.6%였다.
그래서 작은 쇼핑몰이 지금 바로 해야 할 일은 거창한 AI 기능을 만드는 것이 아니다. 고객이 AI에게 상품을 물었을 때 읽힐 수 있도록 상품 정보를 정확하게 정리하는 것부터 시작하면 된다.
요점 ① 미국 성인 648명 중 72%가 쇼핑 아이디어·선물 추천을 AI에 묻고, 상품 추천 사용 경험은 55%였다. ② AI 추천을 다른 정보원만큼 또는 더 믿는 비율은 약 75%였지만, 개인정보 보호가 이용 확대 조건 1위로 37%였다. ③ 새 브랜드를 찾아보겠다는 응답은 47%였고, 새 브랜드 선택 조건은 품질 85%, 가격 80%였다. ④ 작은 쇼핑몰은 상품 정보 글 → 정확한 챗봇 → 사진 설명 → 개인정보 안내 순서로 준비하고, 맞춤 할인 26%와 치수·핏 추천 23%는 뒤로 미루는 것이 핵심이다.
같이 읽을 글
자료 출처
- ★2026 Holiday Shopping Will Be Driven by AI-Powered Discovery(옵티무브 인사이트·2026년 8월 발표·미국 성인 648명, 가구 소득 7만 5천 달러 이상, 2026년 봄 조사)
- Optimove says AI drives holiday discovery, but 53 percent still buy where they bought last year(Relevant Audience·2026년 8월·옵티무브 보고서 요약)
- 온라인쇼핑 소비자 「AI 추천은 편리, 피해 대응은 답답」(서울시·2025년 10월 2~14일·온라인 쇼핑 이용자 1,000명)
- Adobe: Holiday Shopping Season Drove a Record $257.8 Billion Online(어도비·2026년 1월·미국 소매 사이트 방문 1조 건↑, 상품 1억 개)
- ★AI and agents account for $262 billion of 2025 holiday spend(세일즈포스·2026년 1월·89개국 이상 쇼핑객 15억 명↑)
- ChatGPT shopping research(디지털 커머스 360·2025년 11월·오픈AI 쇼핑 리서치 정확도 64/56/37%)
- Introducing shopping research in ChatGPT(오픈AI·2025년 11월)
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