핵심 요약 (Key Takeaways)

• AI 브라우저와 AI 쇼핑 에이전트는 이제 온라인 스토어로 많은 트래픽을 빠르게 늘려가며 보내고 있지만, 이 트래픽의 대부분은 일반적인 분석 도구에 정확히 표시되지 않습니다.
• 제로클릭 검색은 이제 전체 Google 검색의 68%를 차지하며, 일부 AI 에이전트는 스토어의 결제 페이지를 아예 로드하지 않고도 구매를 완료할 수 있어 판매 기록 자체가 남지 않습니다.
• 기업들은 AI 투자를 계속 늘리고 있지만, 대다수는 그 효과를 입증하지 못하고 있습니다. McKinsey는 AI "고성과 기업"으로 분류되는 기업이 전체의 6%에 불과하며, 이 수치는 1년째 그대로라고 밝혔습니다.
• AI 활용에서 앞서가는 기업과 그렇지 못한 기업의 격차는 더 나은 AI 모델이 아니라 조직과 데이터 역량에서 비롯됩니다. Accenture는 AI 확장에 필요한 AI 준비 데이터를 갖춘 기업이 전체의 7%에 불과하다고 밝혔습니다.
• AI 트래픽 추적 방식을 개선한 스토어들은 이미 그 효과를 보고 있습니다. Shopify는 AI 추천 세션의 전환율이 오가닉 검색 세션보다 거의 50% 더 높다고 밝혔습니다.

서론

이런 상황을 떠올려 보십시오. 한 쇼핑객이 AI 쇼핑 에이전트의 도움을 받아 제품을 비교하고 결제까지 마칩니다. Google Analytics에는 이 판매가 마치 그 쇼핑백이 스토어 주소를 브라우저에 직접 입력한 것처럼 "Direct"로 기록됩니다. 지금 이 순간에도 인터넷 전역에서 벌어지고 있는 현상입니다.

Perplexity Comet, OpenAI의 Atlas, Microsoft Copilot과 같은 에이전틱 브라우저들은 이제 제품을 조사할 뿐 아니라 쇼핑객을 대신해 점점 더 많이 직접 구매까지 하고 있습니다. 2025년 홀리데이 시즌 동안 생성형 AI 도구를 통해 미국 리테일 사이트로 유입된 트래픽은 전년 대비 693.4% 급증했다고 Adobe Analytics는 밝혔습니다. Salesforce는 AI와 AI 에이전트가 전 세계 홀리데이 매출 2,620억 달러를 견인했다고 밝혔습니다. 이 글에서는 에이전틱 커머스 분석에 실제로 어떤 일이 벌어지고 있는지, 그리고 선도 브랜드들이 이를 어떻게 해결하고 있는지 살펴봅니다.

AI 브라우저가 쇼핑 여정을 바꾼 이유

이커머스 분야의 생성형 AI는 등장한 지 얼마 되지 않아 단순한 화제성 기술을 넘어 실질적으로 측정 가능한 채널로 자리 잡았습니다. HUMAN Security의 2026년 4월 에이전틱 트래픽 현황 보고서에 따르면, HUMAN이 관측한 전체 AI 에이전트 활동 중 Comet 브라우저 하나가 48%를 차지했으며, 그 뒤를 Atlas(21%), Claude Chrome 확장 프로그램(17%), ChatGPT Agent(9%)가 이었습니다. 미디어, 이커머스, 여행이라는 세 개 산업이 전체 트래픽의 98%를 차지했습니다.

AI 기반 트래픽은 빠르게 성장하고 있습니다. HUMAN Security는 AI 에이전트 및 에이전틱 브라우저의 트래픽이 2025년 한 해 동안 전년 대비 7,851% 증가했다고 밝혔으며, 자동화 트래픽 전체는 실제 사람의 트래픽보다 8배 빠르게 증가했습니다. Shopify의 2026년 1분기 데이터에 따르면 AI 추천을 통한 주문은 1년 만에 거의 13배 증가했습니다. 또한 HUMAN Security는 AI 에이전트가 방문한 페이지의 약 87%가 제품 관련 페이지였다고 밝혔는데, 이는 이 트래픽이 무작위가 아니라는 뜻입니다. 즉, 실제 쇼핑입니다.

그렇다면 왜 이 트래픽이 리포트에서 사라지는 것일까요? AI 에이전트는 일반적인 분석 태그로는 포착할 수 없는 방식으로 조사하고 구매합니다. Similarweb의 AI 및 제로클릭 검색 관련 연구에 따르면, 에이전트가 제품을 살펴볼 때 서버에는 세션이 연결되지 않은 봇 방문으로만 기록될 수 있으며, 내장 결제 연동을 통해 구매가 완료될 경우 스토어의 결제 페이지가 전혀 로드되지 않은 채로 거래가 이루어질 수 있습니다. Similarweb은 이를 두고 원문 그대로 "your analytics dashboard is completely dark(귀사의 분석 대시보드는 완전히 깜깜한 상태입니다)"라고 표현합니다.

전환 데이터가 무너지는 지점

AI 트래픽 어트리뷰션의 핵심 문제는 단순히 일부 AI 방문이 보이지 않는다는 데 있지 않습니다. AI 중심 검색으로의 전환 자체가 얼마나 많은 방문이 기록되는지를 근본적으로 바꾸어 놓았으며, 이는 이커머스 어트리뷰션의 기반을 뒤흔들고 있습니다. Similarweb의 데이터에 따르면 제로클릭 검색은 이제 전체 Google 검색의 68%를 차지하며, 이는 10년 전의 약 45%에서 크게 늘어난 수치입니다. 온라인 스토어 입장에서 이는 쇼핑 여정의 상당 부분이 분석 도구가 전혀 볼 수 없는 곳에서 일어나고 있다는 의미입니다.

AI 플랫폼이 실제로 보내는 트래픽은 일반적인 리포트가 시사하는 것보다 더 중요한 의미를 갖습니다. Similarweb의 2025년 Gen AI 랜드스케이프 연구에 따르면, ChatGPT를 통해 유입된 미국 쇼핑 사이트 방문자의 전환율은 7%로 Google 방문자의 5%보다 높았으며, 체류 시간 역시 약 15분으로 Google 트래픽의 8분보다 길었습니다. Shopify의 2026년 1분기 데이터에 따르면 제품 페이지로 바로 연결되는 AI 추천 세션의 전환율은 오가닉 검색보다 거의 50% 더 높았고, 평균 주문 금액도 14% 더 높았습니다. Salesforce는 AI와 AI 에이전트가 전 세계 리테일 매출의 20%, 금액으로는 2,620억 달러를 견인했다고 밝혔는데, 이는 2025년 홀리데이 시즌 한 시즌만의 수치입니다.

실제로 마케팅 팀이 일반적인 대시보드에서 "AI 트래픽"을 유료 검색과 비교한다면, 이는 대부분 보이지 않는 수치를 완전히 보이는 수치와 비교하는 셈입니다. AI의 인용을 이끌어낸 콘텐츠는 그에 합당한 공로를 인정받지 못하고, 재고 계획은 눈에 보이는 채널에 지나치게 의존하게 되며, 이 문제를 일찍 해결한 기업은 초기 모바일 채택 기업들처럼 다른 기업들이 뒤따라오기 전에 유리한 위치를 선점하게 됩니다.

거대한 AI 투자 문제

왜곡된 이커머스 데이터는 훨씬 더 큰 패턴의 한 가지 증상에 불과합니다. 기업들은 AI에 계속 더 많은 돈을 쏟아붓고 있지만, 그것이 실제로 효과가 있다는 증거는 그 속도를 따라가지 못하고 있습니다. McKinsey의 2026년 State of AI 조사는 97개국 1,719명을 대상으로 진행되었으며, AI 사용이 이제 거의 보편화되었다는 결과를 보여주었습니다. 기업 10곳 중 거의 9곳이 최소 한 개 업무 영역에서 AI를 정기적으로 사용하고 있으며, 44%는 회사 전체에 AI를 도입한 상태입니다. 그러나 AI가 실적에 긍정적인 영향을 미쳤다고 답한 기업은 37%에 불과했으며, 이는 2025년 이후 거의 변화가 없는 수치입니다. AI "고성과 기업"으로 분류되는 기업 역시 6%에 그쳤습니다.

다른 주요 연구기관 들도 동일한 결과를 내놓았습니다. PwC의 제29회 Global CEO Survey는 95개국 CEO 4,454명을 대상으로 진행되었으며, 56%가 AI로부터 유의미한 재무적 효과를 보지 못했다고 답했고, 매출 성장과 비용 절감을 동시에 달성했다고 답한 CEO는 12%에 불과했습니다. Accenture의 2026년 Pulse of Change 연구에 따르면 리더의 82%가 AI 투자를 늘리고 있지만, 광범위하고 지속적인 가치를 얻고 있다고 답한 비율은 23%에 그쳤으며, 이는 연초의 32%에서 하락한 수치입니다. Deloitte의 State of AI in the Enterprise 2026 보고서는 조직 3곳 중 2곳(66%)이 생산성 향상을 지금까지 가장 확실한 효과로 꼽았다고 밝혔습니다. MIT의 Project NANDA는 기업들이 AI에 300억에서 400억 달러를 투자했음에도 불구하고, 조직의 95%가 AI 파일럿에서 측정 가능한 재무적 효과를 얻지 못했다고 밝혔습니다.

이것이 AI 투자 자체가 잘못되었다는 의미는 아닙니다. 다만 평균적인 기업이 아직 증거보다 한참 앞서 투자를 하고 있다는 뜻이며, 무너진 이커머스 추적 체계가 바로 그 격차를 명확하게 보여줍니다.

AI 승자와 나머지를 가르는 요인

소수의 기업들은 이미 이를 해결한 상태입니다. 연구 결과는 한결같이 더 나은 AI 모델이 아니라 조직과 데이터를 그 이유로 지목합니다.

Accenture의 AI-Ready Data 연구는 15개국 2,000개 기업을 대상으로 진행되었습니다. 이 연구에 따르면, AI 확장에 필요한 깨끗하고 구조화된 데이터를 갖춘 "데이터 리인벤트(data reinventor)"는 전체 기업의 7%에 불과합니다. 이 기업들은 경쟁사 대비 이익률에서 4.5%포인트의 우위를 보였습니다. 같은 연구에 따르면 기업의 72%는 여전히 완전히 신뢰할 수 있는 데이터를 갖추지 못한 상태입니다.

승자들에게서 반복적으로 나타나는 몇 가지 습관이 있습니다.

• 깨끗하고 구조화된 제품 데이터. Shopify는 판매자들에게 상세하고 체계적으로 정리된 제품 목록을 사용하라고 권고합니다. AI 플랫폼은 예전 방식의 키워드 전략이 아니라 데이터의 품질을 기준으로 제품을 추천하기 때문입니다.
• AI 추천 트래픽을 독립된 항목으로 추적하기. Shopify는 AI 추천 소스별로 분석 리포트를 필터링하고, 전환율과 주문 금액, 세션당 매출을 오가닉 검색과 직접 비교할 것을 권장합니다.
• AI에 더 많이 투자하기 전에 데이터부터 정비하기. Accenture의 연구는 실질적인 재무 성과가 AI 도입량이 아니라 데이터 준비 상태와 직접적으로 연결되어 있음을 보여줍니다.
• 업무 방식 자체를 재설계하기. McKinsey에 따르면 고성과 기업의 거의 4곳 중 3곳이 AI로 인해 업무 흐름을 근본적으로 재설계한 반면, 나머지 기업 중에서는 약 4곳 중 1곳만이 그렇게 했습니다.

앞으로의 전망

사람이 아닌 AI 에이전트가 쇼핑을 조사하고 비교하며 완료하는 에이전틱 커머스는 온라인 리테일에서 실질적인 비중으로 성장하고 있습니다. McKinsey는 2030년까지 에이전틱 커머스만으로 미국 리테일 매출이 최대 1조 달러에 이를 수 있으며, 전 세계적으로는 3조에서 5조 달러 규모에 이를 수 있다고 추정합니다. Gartner는 2028년까지 B2B 구매의 90%가 AI 에이전트를 통해 이루어지며, 그 규모가 15조 달러를 넘어설 것으로 전망합니다.

하지만 이러한 성장에는 경고도 함께 따라옵니다. Gartner는 비용 상승과 불분명한 가치로 인해 현재 진행 중인 AI 에이전트 프로젝트의 40% 이상이 2027년 말까지 중단될 것으로 전망합니다. 즉, 에이전틱 커머스의 가장 큰 수혜자는 가장 빠르게 움직인 기업이 아니라, 데이터와 추적 체계를 먼저 바로잡은 기업이 될 것입니다.

결론

AI 브라우저는 사람들이 쇼핑하는 방식만 바꾼 것이 아닙니다. 이커머스 데이터 분석 도구가 전제로 삼아온 여러 가정을 조용히 무너뜨렸으며, 이는 AI에 막대한 비용을 투입하고도 성과는 들쭉날쭉하다는 더 큰 문제로 이어지고 있습니다. 이 격차를 좁히려면 AI 방문을 독립된 항목으로 추적하고, 제품 데이터를 정비하며, 처음부터 AI 에이전트를 염두에 둔 방식으로 구축해야 합니다. 이를 실천하는 기업들은 단순히 AI 추천 트래픽을 더 명확하게 파악하는 데 그치지 않습니다. 그 트래픽을 더 많은 매출로 전환하고 있습니다.

데이터 분석 문제의 해답은 인프라에 있습니다

AI 에이전트는 현재 귀사의 도구가 기록하지 못하는 판매를 전환하고 있습니다. 해결책은 더 큰 리포팅 대시보드가 아닙니다. 고객이 이미 사용하고 있는 에이전틱 환경에서 작동하도록 설계된 AI 인프라입니다. 메이크봇(Makebot)은 유통, 헬스케어, 금융, 공공기관 등 다양한 산업에 걸쳐 1,000개 이상의 기업 고객이 신뢰하는 대한민국 대표 생성형 AI 및 LLM 솔루션 전문 기업입니다. 독자적인 멀티 LLM 플랫폼, 구조화된 데이터를 정밀하게 검색하고 추론하도록 설계된 HybridRAG 아키텍처, 그리고 실제 프로덕션 워크플로우에 직접 통합되는 AI 구현 전문성을 바탕으로, 메이크봇은 커머스 팀이 에이전트 중심의 커머스 환경을 외부에서 추적하는 것이 아니라 그 안에서 실제로 운영할 수 있도록 필요한 AI 기반 인프라를 제공합니다.

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