챗GPT가 우리 브랜드 제품 추천하게 만드는 방법

오픈AI의 챗GPT가 단순 대화형 AI를 넘어 제품 발견과 구매 의사결정에 영향을 미치는 리서치 엔진으로 자리 잡고 있다. 쇼핑 리서치(Shopping Research) 기능과 인스턴트 체크아웃(Instant Checkout) 기능이 추가되면서 소비자들은 여러 사이트를 탐색하는 대신 챗GPT에 직접 질문해 제품 정보와 비교 분석을 얻는다.

웹 분석 전문 기업 시밀러웹(Similarweb)이 발표한 보고서에 따르면, 챗GPT를 통한 쇼핑 여정의 38%가 제품 관심 단계에서 발생하며, 직접 클릭보다 간접 영향력이 5배 더 크다. 이는 챗GPT가 소비자의 구매 고려 대상을 형성하는 초기 단계에서 결정적 역할을 한다는 의미다.

27억 방문 중 38%가 관심 단계... 리서치 엔진으로 진화한 ‘챗GPT’

챗GPT는 더 이상 단순한 질문답변 도구가 아니다. 시밀러웹이 분석한 결과, 챗GPT는 총 27억 건의 방문을 기록했으며, 이 중 구매 의도를 가진 방문은 약 4%인 1억 800만 건으로 추정된다. 이를 구글의 480억 방문 및 8.7% 거래 의도율과 비교하면 규모는 작지만, 챗GPT의 영향력은 단순 수치로 측정할 수 없다.

시밀러웹이 분석한 쇼핑 관련 프롬프트를 보면, 대부분이 "지금 구매하기" 질문이 아니라 구매 여정의 초기 단계에 집중되어 있었다. 전체의 38%가 관심(interest) 단계, 24%가 고려(consideration) 단계, 11%가 평가 및 할인 검색 단계에 해당했다. 이는 소비자가 링크를 클릭하거나 리테일러를 방문하기 훨씬 전에 챗GPT가 고려 대상 제품군을 형성하고 있음을 보여준다.

특히 전자제품이 구매 의도를 가진 대화에서 1위 카테고리를 차지했다. 사용자들은 "디자인 학교에 좋은 노트북은 무엇인가" 또는 "여행용 유모차는 어떻게 선택하나"와 같은 일상적 질문을 통해 자연스럽게 제품 추천을 받는다. 챗GPT는 쇼핑 리서치 기능 밖에서도 일상 대화 중에 제품을 추천하며, 이러한 순간들이 소비자가 나중에 무엇을 검색하고, 어떤 리테일러를 방문하며, 어떤 제품을 비교할지 결정하는 데 영향을 미친다.

직접 클릭의 5배, 보이지 않는 영향력이 더 크다

브랜드들이 챗GPT로부터 자사 웹사이트로 유입되는 직접 추천 트래픽만 측정한다면, 실제 영향력의 일부만 파악하는 것이다. 시밀러웹 데이터에 따르면, 챗GPT에서 시작되어 나중에 구매로 이어지는 여정은 구글, 리테일러 검색, 마켓플레이스 등 다른 채널을 통해 발생하며, 이는 챗GPT에서 리테일러로 직접 클릭하는 것보다 약 5배 더 자주 일어난다.

챗GPT 추천 트래픽은 전체 이야기의 일부에 불과하다. 소비자들이 챗GPT에서 클릭하지 않더라도, 챗GPT가 제공한 가이드는 나중에 그들이 무엇을 검색하고, 어떤 리테일러를 방문하며, 어떤 제품을 비교할지 형성한다. 챗GPT는 의사결정의 초기 단계에서 조용하지만 중요한 역할을 한다.

관심과 고려 단계의 접점은 같은 날 또는 나중에 소비자가 리테일러로 돌아오게 만든다. 챗GPT가 리서치를 영향을 주고, 소비자는 나중에 측정 가능한 여정의 일부가 되기 훨씬 전부터 제품에 대해 학습한다. 따라서 챗GPT의 추천 트래픽만 보고 있다면, 대부분의 이야기를 놓치고 있는 것이다.

챗GPT가 제품을 선택하는 3가지 신호

챗GPT는 쇼핑 리서치 답변을 세 가지 입력값으로 구성한다. 이 세 가지 신호가 모두 정렬되어야 한다.

첫째는 상품 피드와 에이전틱 커머스 프로토콜(Agentic Commerce Protocol, ACP)이다. 인스턴트 체크아웃과 쇼핑 리서치는 구조화된 제품 피드에 의존한다. 여기에는 ID, 제목, 설명, 가격, 재고 여부, 이미지, 속성, 성능 신호(리뷰, 반품률, 인기도), 리치 미디어(비디오, 3D 모델) 등이 포함된다. 피드는 챗GPT에 구조화된 제품 정보를 직접 제공하기 때문에 점점 더 중요해지고 있지만, 오픈AI는 전체 랭킹 공식을 공개하지 않았다. 피드 품질은 챗GPT가 제품을 이해하는 데 도움을 주는 여러 신호 중 하나로 취급해야 한다.

둘째는 제품 페이지다. 챗GPT는 피드 데이터와 웹사이트를 교차 확인하여 스펙이 정확한지, 이미지가 일치하는지, 세부 정보가 맞는지, 제품이 누구를 위한 것이고 왜 좋은지 이해할 수 있는지 확인한다. 챗GPT가 페이지 콘텐츠를 이해할 수 없다면 제품을 추천할 가능성이 낮다.

셋째는 브랜드 풋프린트, 즉 리뷰와 인용이다. 챗GPT는 브랜드 사이트의 리뷰, 마켓플레이스 리뷰, 편집 라운드업("1,000달러 이하 최고의 노트북"), 포럼 및 신뢰할 수 있는 출처를 사용한다. 이 세 가지 신호는 서로를 강화해야 한다. 그렇지 않으면 챗GPT는 다른 브랜드의 제품을 추천할 것이다.

7단계 최적화 전략: 크롤러 허용부터 지속적 모니터링까지

챗GPT에 제품을 노출시키기 위한 최적화는 7단계로 구성된다.

1단계는 제품 데이터를 기술적으로 발견 가능하게 만드는 것이다. 챗GPT의 크롤러를 허용하고, 제품 페이지가 공개적으로 접근 가능하고 탐색하기 쉬운지 확인해야 한다. 일부 브랜드는 robots.txt 설정을 통해 의도치 않게 AI 크롤러를 차단한다. 챗GPT가 페이지에 접근할 수 없다면 제품을 추천할 가능성이 훨씬 낮다. 제품 스키마를 피드와 일치하게 구현하고, 제품명, 메인 이미지, 가격, 재고, 브랜드, 평점 및 리뷰, 소재나 사이즈 같은 핵심 속성을 포함해야 한다. 인스턴트 체크아웃을 아직 사용하지 않더라도 에이전틱 커머스 프로토콜을 위한 제품 데이터를 지금부터 정리해야 한다.

2단계는 챗GPT를 위한 제품 타이틀과 설명 최적화다. 제품 페이지 카피가 가장 큰 레버리지다. 챗GPT는 키워드 매칭이 아니라 의미에 집중한다. 이 단계는 전통적인 전자상거래 SEO 및 아마존 SEO와 일부 겹치지만, 챗GPT 사용자들은 훨씬 더 상세하게 필요를 설명하는 경향이 있다. "남성 바지"나 "보습 크림" 같은 짧은 키워드 대신 완전한 문장과 시나리오로 질문한다. 타이틀은 대상(누구를 위한 것인지), 사용 사례(무엇을 해결하는지), 제약 조건(예산, 사이즈, 핏, 환경), 혜택(왜 좋은 선택인지)을 명확하게 전달해야 한다.

3단계는 실제 프롬프트를 중심으로 속성을 구조화하는 것이다. 챗GPT에 "사람들이 제품을 선택할 때 무엇을 고려하는가"를 물어보고, 그 속성들을 제품 상세 페이지, 구조화된 데이터, 제품 피드에 추가해야 한다. 동의어와 일상 언어를 사용하고, 포맷을 예측 가능하게 유지해야 한다.

4단계는 리뷰와 신뢰 신호를 강화하는 것이다. 리뷰는 챗GPT가 제품을 이해하는 방식에서 중요한 역할을 한다. 고객들이 구체적인 사용 사례, 사용 환경, 제품이 해결한 문제, 다른 제품과의 비교를 공유하도록 장려해야 한다. 이러한 세부 정보는 사람들이 챗GPT에 제공하는 프롬프트 유형과 직접 연결된다. 정책도 쉽게 찾을 수 있도록 만들어야 한다. 챗GPT는 제품을 추천할 때 반품 정책, 보증, 배송 일정을 자주 참조한다.

5단계는 대화형 콘텐츠를 구축하는 것이다. 챗GPT를 사용하여 카테고리를 조사하고, "사람들이 제품을 구매하기 전에 어떤 질문을 하는가" "카테고리를 선택할 때 가장 중요한 것은 무엇인가" 같은 질문에 대한 인사이트를 얻어 제품 상세 페이지 FAQ, 구매 가이드, 카테고리 페이지, 비교 페이지를 개선해야 한다.

6단계는 생성형 AI 가시성과 AI 트래픽을 측정하는 것이다. 대부분의 브랜드는 생성형 AI 응답에서 자사가 어디에 나타나는지 알지 못한다. AI 브랜드 가시성은 챗GPT와 다른 AI 챗봇 내에서 브랜드가 나타나는 위치를 보여주고, 브랜드가 언급되는 주제, 감정이 긍정적인지 부정적인지, AI 도구가 브랜드를 출처로 인용하는지 확인하는 것을 의미한다. 챗GPT, 퍼플렉시티(Perplexity), 코파일럿(Copilot), 클로드(Claude), 딥시크(DeepSeek) 등에서 사이트로 도달하는 트래픽을 분석하는 것도 유효하다.

7단계는 지속적인 최적화 루프를 구축하는 것이다. 챗GPT의 추천은 제품, 리뷰, 콘텐츠가 변화함에 따라 진화한다. 매달 핵심 프롬프트를 챗GPT에서 테스트하고, 어떤 제품과 브랜드가 나타나는지 검토하고, AI 브랜드 가시성을 확인하고, AI 트래픽 데이터를 검토하고, 타이틀, 항목, FAQ를 업데이트하고, 카테고리 또는 비교 콘텐츠를 새로고침해야 한다.

룰루레몬 사례로 보는 AI 가시성의 실전 적용

챗GPT 최적화의 구체적 사례로 애슬레저 브랜드 룰루레몬(lululemon)을 살펴보면, 주제별 가시성은 룰루레몬이 "레깅스 및 요가 바지", "여성 운동복", "애슬레저 및 일상복"에서 강한 대표성을 보이는 반면, "요가"와 "피트니스 및 요가 액세서리" 같은 카테고리는 낮은 가시성을 보인다.

룰루레몬의 경우, "스타일리시한 여성 운동복은 어디서 찾을 수 있나" 또는 "자외선 차단 기능이 있는 지속 가능한 액티브웨어는 어디서 찾을 수 있나" 같은 프롬프트에서 긍정적 가시성을 보였지만, 많은 유사한 프롬프트는 "언급되지 않음"으로 나타났다. 이는 브랜드에게 콘텐츠가 누락되었거나 불충분한 정확한 위치와 챗GPT가 이미 경쟁사 제품이나 출처를 사용해 답변하는 질문을 알려준다.

또한 룰루레몬은 챗GPT 인용의 상당 부분이 레딧(Reddit), WhoWhatWear, REI, 나이키(Nike), 보그(Vogue), 지속가능성 중심 블로그 같은 출처에서 나왔다. 이는 챗GPT가 응답을 형성할 때 신뢰하는 출처다. 주제 전반에 걸쳐 답변에 영향을 미치는 URL을 이해함으로써, 브랜드는 더 권위 있는 콘텐츠를 만들거나 신뢰할 수 있는 출처와 협력하여 존재감을 강화하는 전략을 설계할 수 있다.

감정 분석은 주제별로 브랜드가 인식되는 방식을 보여주는데, 룰루레몬의 감정은 애슬레저, 남성 액티브웨어, 러닝 기어 같은 카테고리에서 압도적으로 긍정적이었지만 지속 가능한 액티브웨어에서는 더 혼합되어 있었다. 이러한 뉘앙스는 브랜드가 메시징, 제품 교육, 리뷰 관리에 투자할 곳의 우선순위를 정하는 데 도움이 된다.

6개월간 shop.lululemon.com을 살펴본 결과, 챗GPT가 AI 발생 방문의 대다수를 차지했으며 트래픽은 매달 꾸준히 증가했다. 챗GPT는 특정 제품에 직접 링크하는 경우가 많았다. 룰루레몬 제품 중 하나인 ABC 클래식 핏 5포켓 팬츠를 보면, 이 트래픽을 유도한 프롬프트는 편안함, 사무실에 적합한 바지, 숨겨진 지퍼 주머니, 주름 방지 원단, 일상복에 대한 매우 구체적인 질문이었다. 이러한 예는 AI 어시스턴트가 사용자 의도와 제품 콘텐츠를 얼마나 밀접하게 일치시키는지 보여준다.

챗GPT 쇼핑과 일상 대화 모두에서 승리하는 법

챗GPT는 이제 사람들이 제품에 대해 학습하고, 옵션을 비교하며, 결정을 내리는 방식에서 의미 있는 역할을 한다. 이러한 순간 중 일부는 쇼핑 리서치 안에서 발생하고, 훨씬 더 많은 순간이 사용자가 광범위한 질문을 하고 챗GPT가 답변에 제품 추천을 포함하는 일상 대화에서 발생한다.

두 맥락 모두에서 나타나고자 하는 브랜드는 제품이 무엇이고 누구를 위한 것인지에 대한 명확한 설명, 모든 채널에 걸친 완전하고 일관된 제품 데이터, 쇼핑객이 필요를 설명하는 방식을 반영하는 사용 사례 중심 콘텐츠, 강력하고 구체적인 고객 리뷰, AI 가시성과 AI 주도 트래픽의 지속적인 측정에 집중해야 한다.

FAQ (※ 이 FAQ는 본지가 리포트를 참고해 자체 작성한 내용입니다.)

Q. 챗GPT는 쇼핑 리서치 기능 밖에서도 제품을 추천하나요?

A. 그렇다. 챗GPT는 쇼핑 리서치로 나타나지 않더라도 일반 대화 중에 사용자가 조언, 비교, 옵션 평가 도움을 요청할 때 제품을 자주 제안한다. 명확한 제품 데이터, 구조화된 콘텐츠, 강력한 리뷰 등 동일한 기본 신호가 브랜드 언급 여부에 영향을 미친다.

Q. 작은 브랜드도 챗GPT 추천에 나타날 수 있나요?

A. 그렇다. 챗GPT는 브랜드 규모에 따라 순위를 매기지 않는다. 작은 브랜드가 명확한 제품 정보, 강력한 사용 사례 콘텐츠, 신뢰할 수 있는 리뷰를 갖추고 있다면 더 큰 경쟁사와 함께 나타날 수 있다. 가시성은 명확성과 관련성에 연결되어 있지, 회사 규모가 아니다.

Q. 인스턴트 체크아웃이 있어야 챗GPT 쇼핑에 나타나나요?

A. 아니다. 인스턴트 체크아웃은 챗GPT 안에서 구매가 어떻게 완료되는지를 제어하지, 제품이 추천되는지 여부를 제어하지 않는다. 제품 관련성, 데이터 품질, 리뷰 신호가 가시성에 훨씬 더 중요하다.

해당 기사에 인용된 보고서 원문은 시밀러웹 블로그에서 확인 가능하다.

보고서 명: ChatGPT Ecommerce: How to Get Your Products Recommended in ChatGPT

해당 기사는 챗GPT와 클로드를 활용해 작성되었습니다.

■ 이 기사는 AI 전문 매체 ‘AI 매터스’와 제휴를 통해 제공됩니다. (☞ 기사 원문 바로가기)

AI 리포터 (Aireporter@etnews.com)