2025년, 미국 이커머스 시장의 가장 뜨거운 키워드는 단연 "AI 쇼핑" 입니다. 특히 아마존이 선보인 대화형 AI 쇼핑 어시스턴트 "Rufus(루퍼스)"는 쇼핑 경험을 "검색"에서 "대화"로 전환하려는 시도라는 점에서 업계의 주목을 받고 있습니다. 하지만 루퍼스 뿐만 아니라, 아마존은 이미 100개 이상의 AI 기능을 플랫폼 전반에 걸쳐 적용하고 있으며, 이 중 일부는 이미 셀러의 매출과 브랜드 노출에 직간접적인 영향을 주고 있습니다. 대표적으로는 고객 리뷰 자동 요약, 개인 맞춤 상품 추천, 검색 결과 재정렬, 광고 자동 타겟팅, 가격 최적화, 자동 번역 기능 등이 있습니다. 이처럼 아마존은 명실상부한 "AI 우선" 커머스 기업으로 전환 중입니다.
그러나 실제 사용자들의 반응은 아직 조심스러운 상황입니다. Business Insider가 실제로 AI 기반 쇼핑 어시스턴트를 사용해 제품을 구매한 소비자는 전체의 10%도 되지 않는다고 보도한 것처럼, 많은 소비자들이 여전히 키워드 검색과 비교, 리뷰 확인 등 익숙한 방식으로 제품을 구매하고 있습니다. 이는 기술의 발전 속도와 사용자 경험의 변화 속도 사이에 간극이 존재함을 보여줍니다.
이러한 배경 속에서 한국 브랜드들이 궁금해하는 것이 있을 수 있습니다. "Rufus가 그렇게 대단하다면, 지금 당장 뭔가를 바꿔야 하는 것 아닐까?" 이에 대한 답변으로 DISRUPT는 다음과 같은 방향성을 제안합니다. 지금 당장 대대적인 조정이나 전면적인 콘텐츠 리뉴얼에 나설 필요는 없습니다만, 이러한 변화가 어떤 방향으로 흘러가고 있는지를 정확히 읽고, 그에 맞춰 대응 전략을 차분히 준비해나가는 것이 중요합니다. Rufus를 포함한 아마존의 AI는 단기적으로는 쇼핑 여정의 일부에서만 활용되지만, 장기적으로는 제품 검색과 추천, 브랜드 인식까지 결정적인 영향을 줄 가능성이 높습니다.
많은 사람들이 Rufus에 주목하고 있지만, 실제로 아마존은 이미 다양한 AI 기반 기능을 조용히 그리고 꾸준히 고도화해왔습니다. 대표적으로 첫째, 고객 리뷰 요약 기능입니다. 수천 개의 리뷰를 자동으로 분석해 핵심 요점을 정리해주는 기능으로, 소비자가 빠르게 제품 특성과 품질을 파악할 수 있도록 도와줍니다. 둘째, 검색 결과 AI 큐레이션입니다. 동일한 키워드를 입력하더라도 사용자 계정의 구매 이력, 선호 브랜드, 지역 정보 등에 따라 각기 다른 결과를 보여주는 기능입니다. 셋째, 개인화 추천 시스템입니다. 단순한 연관 제품 추천을 넘어, 시기별 트렌드와 사용자 맥락에 따라 제품을 제안하는 형태로 진화 중인 기능입니다.
이 외에도 광고 최적화를 위한 AI 타겟팅 기술, 상품 설명 자동 번역, 이미지 인식 기반 카테고리 분류 등 다양한 영역에서 AI가 이미 작동하고 있으며, Rufus는 이러한 기술들 위에 덧씌워진, 보다 직관적이고 사용자 친화적인 인터페이스에 가깝다고 볼 수 있습니다. 결국 이러한 흐름의 본질은 소비자가 더 적은 노력으로 더 빠르게 원하는 제품을 찾게 하고, 아마존은 그 과정에서 더 높은 전환율과 광고 효율을 얻으려는 것입니다.
브랜드가 가장 주목해야 할 부분은 검색과 노출의 알고리즘이 점점 더 AI 중심으로 재편되고 있다는 사실입니다. 단순히 키워드만 잘 설정한다고 해서 제품이 상단에 노출되는 시대가 끝나가고, 앞으로는 브랜드가 제공하는 정보의 맥락, 소비자와의 상호작용, 리뷰의 질과 양, 제품 스토리의 설득력 등이 AI가 판단하는 노출 지표로 작용하게 됩니다.
Source: https://www.aboutamazon.com/news/retail/artificial-intelligence-amazon-features-interest
많은 브랜드들이 새로운 기능이 등장할 때마다 빠르게 대응해야 한다는 압박을 느낍니다. 그러나 Rufus와 같은 AI 기능은 아직 초기 단계이며, 셀러들이 즉시 구조를 바꿔야 할 만큼의 직접적인 영향력을 미치고 있지는 않습니다. 그러므로 다음과 같은 방식으로 전략적으로 차근차근 접근할 필요가 있습니다.
첫째, 지금 해야 할 일은 브랜드 정보의 구조를 정돈하는 것입니다. 즉, AI가 이해할 수 있는 방식으로 상품 페이지를 구성하는 작업을 의미합니다. 예를 들어, 상품 설명에는 제품의 기능, 특징뿐 아니라 "누가", "언제", "어떻게" 사용하는지를 구체적으로 담아야 하는데, 이것은 향후 AI가 상황 기반 추천을 할 때 핵심 데이터가 됩니다.
둘째, 고객 리뷰와 Q&A를 적극적으로 관리해야 합니다. AI는 사용자 생성 콘텐츠(UGC)를 학습 데이터로 활용하는 만큼, 실제 소비자의 목소리가 곧 브랜드의 디지털 자산이 됩니다. 리뷰 요청 메시지를 설계하거나, 자주 묻는 질문에 상세하고 친절하게 답변을 남기는 것도 좋은 시작점이 될 수 있습니다.
반면 지나치게 AI에 맞춘 억지스러운 키워드 채우기나 과도한 기능 부각은 하지 말아야 합니다. 오히려 소비자의 신뢰를 떨어뜨리고, 알고리즘에도 부정적인 평가를 받을 수 있습니다. 아마존 SEO는 결국 인간의 언어와 AI의 이해 사이에서 균형을 맞추는 작업이어야 합니다.
AI는 무언가를 "즉시 바꿔버리는 기술"이 아니라 오히려 소비자 경험의 방향성과 브랜드 커뮤니케이션 구조를 천천히, 근본적으로 바꿔갑니다. 아마존은 이제 단순히 상품을 파는 플랫폼이 아니라, 소비자가 문제를 해결하고, 선택을 내리고, 브랜드를 만나는 하나의 생태계가 되어가고 있으며, 그 중심에 AI가 자리잡고 있습니다.
디스럽트는 이런 변화의 흐름 속에서 한국 브랜드가 미국 시장에서 지속적으로 성과를 낼 수 있도록 돕고 있습니다. 새로운 기술을 맹목적으로 따르기보다, 실제 고객의 행동과 AI의 작동 원리를 함께 고려한 전략적 마케팅을 설계하고 있으며, 특히 해외 마케팅 대행사, 아마존 대행사로서의 전문성을 바탕으로, 아마존 콘텐츠 제작과 아마존 광고까지 통합적으로 지원하고 있습니다.
Rufus를 필두로 한 여러 변화 가운데에서 브랜드가 만들어야 할 것은 AI가 읽을 수 있는 데이터 이전에, 소비자가 공감하고 기억할 수 있는 이야기이며, 그 이야기를 가장 잘 설계할 수 있는 파트너가 필요한 시점입니다.
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