惯性聚合 高效追踪和阅读你感兴趣的博客、新闻、科技资讯
阅读原文 在惯性聚合中打开

推荐订阅源

让小产品的独立变现更简单 - ezindie.com
让小产品的独立变现更简单 - ezindie.com
WordPress大学
WordPress大学
人人都是产品经理
人人都是产品经理
Engineering at Meta
Engineering at Meta
小众软件
小众软件
I
InfoQ
有赞技术团队
有赞技术团队
Cyber Security Advisories - MS-ISAC
Cyber Security Advisories - MS-ISAC
Martin Fowler
Martin Fowler
月光博客
月光博客
雷峰网
雷峰网
aimingoo的专栏
aimingoo的专栏
云风的 BLOG
云风的 BLOG
Last Week in AI
Last Week in AI
OSCHINA 社区最新新闻
OSCHINA 社区最新新闻
S
SegmentFault 最新的问题
The GitHub Blog
The GitHub Blog
Y
Y Combinator Blog
V
Visual Studio Blog
博客园 - 叶小钗
钛媒体:引领未来商业与生活新知
钛媒体:引领未来商业与生活新知
GbyAI
GbyAI
P
Proofpoint News Feed
Apple Machine Learning Research
Apple Machine Learning Research

ZDNet Korea

여기어때, 해양 관광 레저·티켓 할인 쿠폰 쏜다 11번가, 5월 바다여행지 숙박·체험 상품 할인 패스트파이브, 작년 매출 1500억원·영업익 60억원 혼다코리아, '뉴 파일럿 블랙 에디션' 사전 계약…7880만원 카카오엔터 추천 4월 화제의 신작 웹툰 4선 휴먼컨설팅그룹, 연구개발 허브 ‘양재센터’ 신설 더벤처스, K뷰티 '클레버스텝스' 시드 투자 민주당 "지방선거 이후 디지털자산기본법 논의 본격화" KFC, 가맹점주 대상 프랜차이즈 컨벤션 개최 스타벅스, 장애인의 날 맞아 공모전 수상작 굿즈 출시 "URL 포함된 고유가 지원금 알림 문자는 사기" 2025년 원화 결제 수출 비중 3.4%…역대 최고 삼양사, 국제베이커리페어 첫 참가…냉동생지 ‘프레팡’ 공개 문체부 콘텐츠 R&D 확대, 현장 체감은 엔비디아, '빌드 어 클로' 한국 첫 공개…"AI 에이전트 직접 구축" LS일렉트릭, 북미 데이터센터에 1700억 규모 전력 설비 공급 스타스테크, 콜라겐 스킨케어 ‘라보페’ 리브랜딩...국내외 유통망 확장 네이버 사우디 직원들 다시 사무실로…중동 사업 재궤도 올해는 결론 나오나…배달앱 사회적 대화기구 재출범부터 ‘균열’ [이종천] 2026년 통신시장, 아직 단통법 시절 ‘금난전권’ 그림자에 갇혀 있는가 KOSA, 의료·바이오 AI 인재 양성…실무형 교육 강화 빅밸류, 10년 만 첫 흑자…"올해 매출 100억원 목표" 트럼프, 호르무즈 해협 봉쇄령…"이란에 통행료 낸 선박 차단" 우리 동네 교통·안전 문제, ‘도시 데이터’로 해결 환경분야 시험·검사 전문성 ↑…산업계 수요 반영, 고난도 분석기술 교육 靑 "종전선언까지 비상대응...매점매석 금지 추가검토" "D램 가격 상승률, 1분기 70%→2분기 30~50%로 둔화 전망" "판교 정보보호클러스터 확 달라져"...9년만에 시설 대폭 개선 보안 개념이 바뀐다...'미토스 보고서' 7월 발표 벤츠, 전국 어디서나 같은 가격…다이렉트 직판제 전환
박세용 어센트AI 대표 "AI 검색 시대, 브랜드는 로고가 아닌 ...
김한준 · 2026-06-17 · via ZDNet Korea

인공지능(AI)이 제품을 검색하고 비교하는 단계를 넘어 소비자를 대신해 구매까지 결정하는 시대가 다가오면서 기업의 브랜드 전략도 달라져야 한다는 전망이 나왔다. 소비자가 사용하는 키워드보다 질문에 담긴 상황과 목적, 구매 기준을 파악하고 이를 브랜드 콘텐츠와 연결하는 작업이 중요해졌다는 설명이다.

박세용 어센트AI 대표는 17일 서울 강남구 그랜드 인터컨티넨탈 서울 파르나스에서 열린 컨버전스 인사이트 서밋(CIS) 2026에서 ‘AI 검색 시대의 브랜드 성장 공식: 에이전틱 커머스와 GEO’를 주제로 발표했다.

박 대표는 "소비자가 AI에 제품을 추천해 달라고 요청할 때는 단순히 제품명이나 카테고리만 입력하지 않는다"며 "언제 사용할 것인지, 무엇을 중요하게 보는지, 어떤 스타일을 선호하는지 등 여러 조건을 함께 제시한다"고 말했다.

박세용 어센트AI 대표(사진=지디넷코리아)

AI는 이용자의 이런 질문에 포함된 조건을 각각의 좌표로 변환한 뒤, 소비자의 요구와 가장 유사한 콘텐츠와 브랜드를 찾아낸다. 기존 검색엔진이 특정 키워드가 포함된 문서를 노출했다면 AI 검색은 질문과 문서가 의미상 얼마나 가까운지를 판단해 답변을 구성한다는 창가 있다.

그는 "AI는 사용자가 질문할 때 쓴 상황과 맥락을 하나하나 기억했다가 그 조건에 맞는 브랜드를 추천한다"며 "특정 브랜드가 생산한 콘텐츠와 소비자의 질문이 정확히 맞을 때 그 브랜드가 답변으로 선정되는 구조"라고 설명했다.

이 때문에 생성형 엔진 최적화(GEO)를 위해서는 먼저 소비자가 어떤 상황에서 특정 제품이나 브랜드를 떠올리는지 파악해야 한다. 박 대표는 이를 '카테고리 진입점'으로 설명하며 기업이 보유한 기존 고객 데이터만으로는 충분하지 않다고 지적했다.

박세용 대표는 "기업이 가진 고객 데이터는 실제 구매자의 정보라는 점에서 좋은 데이터지만 이미 고객이 된 사람들에 대한 작은 물고기 데이터"라며 "성장하려면 아직 고객이 아닌 사람들의 고민과 욕구를 파악하고 이를 위해 검색 데이터를 봐야 한다"고 말했다.

검색어 전후의 흐름을 분석하면 소비자가 어떤 문제를 해결하기 위해 제품을 찾았는지 확인할 수 있다는 설명도 이어졌다. 특정 제품을 검색하기 전에 입력한 질문과 검색 이후의 행동을 묶어 분석하면 사용 상황과 구매 목적, 제품 선택 기준 등을 재구성할 수 있다는 것이다.

박세용 어센트AI 대표는 검색 데이터를 활용해 질문을 재구성해야 한다고 강조했다(사진=지디넷코리아)

박 대표는 "AI 기업들은 소비자들이 입력한 프롬프트를 외부에 제공하지 않는다"며 "검색 데이터를 활용해 소비자가 어떤 상황에서 제품을 찾고 무엇을 기준으로 선택하는지 분석하면 실제 프롬프트와 유사한 질문을 재구성할 수 있다"고 설명했다.

이를 위해 기업은 재구성한 질문을 AI에 직접 입력하고 답변에서 자사 브랜드가 얼마나 자주 언급되는지 확인해야 한다. 자사 홈페이지가 답변의 근거로 인용되는지, 경쟁 브랜드와 비교해 어떤 속성으로 인식되는지도 함께 분석할 필요가 있다는 설명도 이어졌다.

박세용 대표는 분석 기준으로 제품이 원하는 카테고리로 분류되는지, 핵심 속성이 제대로 전달되는지, 추천 후보군에 포함되는지, 기업이 의도한 사용 상황과 연결되는지 를 확인해야 한다고 제언했다.

박 대표는 "먼저 소비자가 어느 상황에서 우리 브랜드를 떠올리는지 찾아야 하고, 홈페이지에서 브랜드와 그 상황의 관계를 구축해야 한다"며 "이후 외부 미디어와 소비자 평가에서도 같은 이야기가 나오도록 정렬하는 것이 GEO 대응의 핵심"이라고 덧붙였다.

박 대표는 GEO가 최종 목적이 아니라 향후 본격화할 에이전틱 커머스를 준비하는 과정이라고 진단했다. 현재는 소비자가 AI에 제품 추천을 요청하지만, 앞으로는 제품 탐색과 비교, 가격 협상, 결제, 배송까지 AI 에이전트에 위임할 가능성이 높다는 전망도 눈길을 끌었다.

박세용 어센트AI 대표(사진=지디넷코리아)

그는 "퍼스널 에이전트가 소비자의 취향과 상황을 이해하고 필요한 제품을 알아서 골라준다면 소비자가 굳이 기존 커머스 플랫폼에 들어갈 이유가 줄어든다"며 "에이전트가 브랜드와 직접 대화하고 제품을 구매하는 구조가 만들어질 수 있다"고 말했다.

이어 이 같은 변화는 대형 플랫폼에 의존해 온 브랜드에도 새로운 기회가 될 수 있다고 내다봤다. 브랜드 에이전트가 소비자 측 에이전트에 재고와 가격, 할인율, 배송 가능일 등을 직접 제안하면서 고객과 직접 거래하는 구조가 가능해지기 때문이다.

박 대표는 "GEO는 AI가 검토할 몇 개 브랜드 안에 들어가기 위한 과정"이라며 "에이전틱 커머스에서는 후보에 포함된 이후 브랜드 에이전트가 어떤 조건을 제시하고 어떻게 거래를 성사시키느냐가 중요해진다"고 말했다.

제품 정보의 일관성도 강조했다. 쇼핑몰과 콘텐츠관리시스템(CMS), 외부 플랫폼에 제공하는 상품 정보가 서로 다르면 AI가 어떤 정보가 정확한지 판단하기 어렵기 때문이다. 

박 대표는 "사람에게는 '인테리어에 맞춘 다양한 색상을 제공한다'고 설명할 수 있지만 AI 에이전트에는 실제 제공 가능한 색상 수와 색상 코드를 데이터로 제시해야 한다"며 "사람이 읽을 수 있는 정보와 에이전트가 읽을 수 있는 정보를 함께 설계해야 한다"고 말했다.

아울러 "과거에는 로고가 브랜드였지만 AI 검색 시대에는 소비자의 상황과 연결된 좌표가 브랜드가 된다"며 "에이전틱 커머스 시대에는 에이전트가 브랜드를 경험하고 평가하기 때문에 결국 에이전트가 브랜드가 될 것"이라고 덧붙였다.