AI 쇼핑 시대의 도래: 리테일 미디어 성장과 브랜드 디지털 가시성 확보 전략

검색창을 넘어선 AI, 쇼핑의 기본값이 되다

전 세계 소비자의 구매 여정에서 인공지능(AI)이 차지하는 비중이 폭발적으로 증가하고 있습니다. 최근 NIQ와 월드 데이터 랩이 발표한 보고서에 따르면, 글로벌 쇼퍼의 약 75%가 제품 탐색 단계에서 AI를 적극적으로 활용하는 것으로 나타났습니다.

더 나아가 전체 쇼핑 과정에 AI를 적용한다고 응답한 비율도 20%에 달했습니다. 이는 과거 소비자들이 포털 사이트의 검색창에 의존하던 방식을 넘어, AI 추천 엔진을 통해 상품을 찾고 비교하며 결제하는 과정이 일반적인 트렌드로 자리 잡고 있음을 시사합니다. 업계에서는 이러한 변화가 브랜드의 디지털 가시성 확보 전략에 근본적인 수정을 요구하고 있다고 관측합니다.

지역별 채널 성숙도 차이와 타겟팅 전략

쇼핑 채널에 대한 소비자들의 수용도는 지역별로 뚜렷한 차이를 보이고 있습니다. 아시아태평양(APAC) 지역 소비자의 약 60%는 소셜 커머스와 퀵커머스 환경에 이미 익숙해져 있는 것으로 조사되었습니다.

반면, 북미 소비자의 68%는 소셜미디어를 통한 구매 경험이 전무하다고 응답했습니다. 이러한 데이터는 글로벌 진출을 노리는 브랜드에게 중요한 시사점을 제공합니다. 일반적으로 아시아 시장에서는 소셜 미디어 플랫폼 내에서의 즉각적인 전환을 유도하는 전략이 유효한 반면, 북미 시장에서는 전통적인 이커머스 채널이나 리테일 미디어를 통한 신뢰도 구축이 우선되어야 함을 추론할 수 있습니다.

1,840억 달러 규모로 성장한 리테일 미디어

AI 추천 기술의 발전과 함께 리테일 미디어 네트워크(RMN)의 영향력도 급증하고 있습니다. 관련 데이터에 따르면 리테일 미디어는 현재 약 1,840억 달러 규모의 거대한 시장을 견인하고 있는 것으로 확인되었습니다.

리테일 미디어는 소비자의 구매 접점(Point of Sale)에서 직접적으로 작동하기 때문에, AI 알고리즘과 결합될 경우 초개인화된 상품 추천이 가능해집니다. 결과적으로 브랜드는 자사의 제품이 AI 알고리즘에 의해 '선택'받을 수 있도록 디지털 진열대(Digital Shelf)를 최적화하는 데 집중해야 합니다.

AI 시대, 디지털 진열대 최적화의 필수 요건

AI 기반의 제품 발견 가능성을 높이기 위해서는 기존의 키워드 중심 SEO를 넘어선 새로운 접근이 필요합니다. 성공적인 가시성 확보를 위해 업계에서 권장하는 주요 실행 방안은 다음과 같습니다.

• 풍부한 제품 메타데이터 구축: AI가 제품의 특성을 정확히 이해할 수 있도록 상세하고 구조화된 속성 데이터를 제공해야 합니다.
• 고품질 콘텐츠 최적화: 텍스트뿐만 아니라 이미지, 리뷰 등 다양한 형태의 콘텐츠를 알고리즘 친화적으로 구성해야 합니다.
• 리테일 미디어 연계: 플랫폼 내 광고 솔루션을 적극 활용하여 초기 노출도를 확보하고 AI의 추천 가중치를 높이는 것이 유리할 것으로 추정됩니다.

BARO 인사이트

AI가 주도하는 쇼핑 환경의 변화는 퍼포먼스 마케팅의 패러다임을 '사람을 향한 설득'에서 'AI 알고리즘을 향한 최적화'로 확장시키고 있습니다. BARO Interactive는 이러한 트렌드에 대응하기 위해 광고주의 제품 피드(Feed) 데이터를 AI가 가장 잘 소화할 수 있는 형태로 정제하고 자동화하는 카탈로그 최적화 솔루션에 집중해야 한다고 봅니다.

특히 아태지역과 북미 지역의 채널 성숙도 차이에서 볼 수 있듯, 획일화된 매체 운영은 더 이상 효율을 담보하지 못합니다. 당사는 데이터 기반의 매체 믹스 모델링을 통해 타겟 시장의 특성에 맞는 최적의 채널을 발굴하고, 리테일 미디어와 소셜 커머스를 아우르는 풀퍼널(Full-funnel) 퍼포먼스 전략을 실행하여 광고주의 매출 극대화를 이끌어낼 것입니다.