AI 검색/대화형 플랫폼이 쇼핑 여정의 ‘출발점’을 가져가고 있다. AI매터스가 인용한 Similarweb 리포트에 따르면, 2026년 1월 미국 소비자 패널에서 상품 ‘발견’ 단계의 도구 사용 비중은 AI 35% vs 검색엔진 13.6%로 이미 역전됐다. 트래픽 볼륨은 아직 작아도, 최상단 퍼널이 바뀌면 CAC·CVR·리텐션의 계산식이 바뀐다.
핵심은 “AI 유입은 적지만 더 산다”는 질적 차이다. Similarweb 추산에서 ChatGPT 레퍼럴 전환율이 약 7%로 유기적 검색 4.1% 대비 높게 관측됐고(기사 내 인용), 체류시간/페이지뷰도 AI 유입이 더 길다. 그로스 관점에서 이건 단순 채널 추가가 아니라, ‘사전 설득(Pre-suasion)’이 플랫폼 밖 대화에서 끝난 뒤 사이트에 도착하는 새로운 인텐트 트래픽이다.
맥락을 해석하면, 기존 SEO가 해결하던 문제(키워드→랜딩→비교→구매)가 이제 “상황 설명→AI 추천→후보 압축→클릭”으로 재배치된다. 사용자가 검색어를 조합하던 비용을 AI가 대신 내주면서, 브랜드는 더 일찍 후보군에 들어가야 한다. 문제는 광고비로 그 답변 슬롯을 살 수 없다는 점이다. Similarweb의 ‘AI 브랜드 가시성’ 분석처럼, AI는 브랜드 충성보다 콘텐츠 완결성(질문에 대한 즉답)을 우선한다. 유명 브랜드도 ‘대화형 질문’에 답하지 못하면 언급 모멘텀이 꺾일 수 있다(출처: AI매터스의 Similarweb 인용).
여기서 실험 주제가 선명해진다: AI검색발 유입을 별도 채널로 분리 트래킹하고, 전환율 차이를 전제로 퍼널을 다시 설계해야 한다. ① UTM/리퍼러 기반으로 ChatGPT·Perplexity·Gemini 유입을 식별하고, ② 랜딩에서 “AI가 이미 무엇을 결정했는지”를 확인하는 마이크로 설문/선택지를 두고, ③ 그 답에 따라 PDP를 ‘비교/확신/결제’ 모드로 다르게 렌더링하는 A/B 테스트가 바로 가능하다. 목표 지표는 CVR만이 아니라 AOV, 결제까지의 시간, 반품/CS율까지 포함해야 한다(고의도 트래픽일수록 기대치도 높아져 이탈 비용이 커질 수 있음).
시사점은 유통사가 더 공격적으로 움직인다는 데서 커진다. 연합뉴스에 따르면 신세계그룹은 오픈AI와 제휴해 연내 이마트 앱에 ‘AI 쇼핑 에이전트’를 도입하고, 2027년까지 검색·결제·배송을 아우르는 ‘완결형 AI 커머스’를 목표로 한다. 이건 곧 “외부 AI→유통사 앱→결제”로 닫힌 루프가 만들어질 수 있다는 의미다. 브랜드 입장에선 유입의 출발점이 AI로, 종착점이 유통사 에이전트로 이동하면 D2C의 중간 퍼널이 얇아진다. 반대로 유통사 입장에선 에이전트가 장바구니를 ‘대신 만들어’ 주며 CVR과 재구매(리텐션)를 동시에 끌어올릴 여지가 있다.
전망: 단기에는 SEO를 버릴 단계가 아니라 “AI 유입을 실험 가능한 채널로 계측”하는 팀이 이긴다. 중기에는 Gemini처럼 레퍼럴 성장률이 급증하는 플레이어가 등장하며(기사 인용: Gemini 외부 레퍼럴 YoY +388%), 채널 믹스 변동성이 커질 것이다. 장기에는 에이전트가 구매 실행까지 가져가면서, 광고 최적화의 단위가 ‘키워드’에서 ‘질문-상황-제약조건(예산/취향/배송)’으로 바뀐다. 지금 해야 할 일은 하나다: AI가 자주 받는 질문으로 콘텐츠/상품데이터를 재구성하고, AI검색발 유입의 CVR·LTV가 정말 높은지 코호트로 증명하라. 증명되는 순간, CAC는 내려갈 준비가 끝난다.