백성국 대표 /사진=권도이 기자 kdiphoto@apparelnew.co.kr

 

'비인간 소비자'의 등장…'AI에게 선택받는 경쟁' 시작

올 상반기 국내 웹사이트 크롤링 주체의 51%가 AI

"자사몰, AI가 이해하기 쉬운 구조로 다시 설계해야"

 

[어패럴뉴스 오경천 기자] 소비자들의 검색 경로가 네이버와 구글 등 포털에서 챗GPT(ChatGPT), 제미나이(Gemini), 클로드(Claude) 등 대량 언어 모델 기반의 생성형 AI로 옮겨가고 있다.

 

이에 따라 패션업계에서도 'GEO(Generative Engine Optimization)'에 대한 관심이 커지고 있다.

 

GEO는 생성형 AI가 이용자의 질문에 답할 때 특정 기업과 브랜드, 상품을 정확하게 인식하고 인용·추천할 수 있도록 웹사이트와 콘텐츠, 상품 정보 등을 최적화하는 개념이다.

 

디지털 마케팅 전문기업 디마코코리아의 백성국 대표는 "예전에는 소비자들의 검색 행위가 여러 포털 사이트를 통한 직접 비교였다면, 이제는 AI에 자신의 상황을 설명하고 추천을 받는 방식으로 이동하고 있다"며 "앞으로는 AI가 자사 상품을 어떻게 이해하고 추천하도록 만들 것인가가 중요해진다"고 말했다.

 

백 대표는 이를 '비인간 소비자'의 등장이라고 표현한다. 과거 마케터가 설득해야 할 대상이 사람이었다면 AI가 제품을 검색·비교하고 추천하는 시대에는 AI가 새로운 설득 대상이 된다는 것이다.

 

실제 온라인 업계에 따르면, 올 상반기를 기점으로 국내 웹사이트를 크롤링한 주체의 51%가 AI로, 사람이 접속한 것보다 많아졌다.

 

백 대표는 "이를 감지한 기업들이 실제 GEO에 대한 투자를 늘리고 있다"고 말했다.

 

 

패션기업이 가장 먼저 준비해야 할 것은 홈페이지의 기술적 최적화다.

 

대표적인 것이 '스키마 마크업(Schema Markup)'이다. 상품명과 브랜드, 가격, 소재, 리뷰 등의 정보가 무엇을 의미하는지 AI가 이해하기 쉽도록 웹페이지 내부 코드에 구조화된 정보를 넣는 방식이다.

 

백 대표는 "사람은 이미지와 텍스트를 통해 무엇이 상품명이고 가격인지 바로 알지만, AI는 그렇지 않다"며 "스키마 마크업을 통해 '이것은 가격', '이것은 브랜드', '이 영역은 리뷰'라고 각각 표시해 줘야 한다"고 설명했다.

 

웹사이트에 접근하는 크롤러의 범위를 정하는 'robots.txt'도 중요하다. 그는 이를 '디지털 도어락'에 비유하며 "아무리 좋은 콘텐츠를 만들어도 AI가 접근하지 못하도록 설정돼 있다면 활용되기 어렵다"고 말했다.

 

CEO에 대한 국내 패션기업들의 대응은 아직 초기 단계다. 백 대표는 "AI 노출을 목적으로 이러한 기술적 작업을 제대로 실행하고 있는 기업은 10%도 안 된다고 본다"고 말했다.

 

홈페이지 세팅 이후에는 외부에 어떤 정보를 축적하느냐가 중요하다.

 

백 대표는 AI가 정보를 참고하는 주요 채널로 전문 미디어와 전문성을 갖춘 크리에이터, 소비자 리뷰, 브랜드 공식 홈페이지 등을 꼽았다. 특히 '인기 있다'나 '빠르게 성장했다'라는 식의 모호한 표현보다는 구체적인 숫자와 명확한 출처가 있는 콘텐츠가 중요하다고 강조했다.

 

그는 "AI는 '매출이 크게 늘었다'는 표현보다 '전년 대비 몇 배가 팔렸다', '전년 대비 100% 성장했다'라는 식의 정보를 훨씬 명확한 근거로 받아들인다. 신뢰도 높은 출처까지 있다면 더욱 유리하다"고 말했다.

 

패션업계가 또 하나 주목해야 할 자산은 소비자 리뷰다.

 

소비자가 AI에 "쿠션감이 좋은 러닝화를 추천해 줘"라고 질문했을 때 해당 상품의 리뷰와 콘텐츠에서 실제로 '쿠션감이 편하다'는 정보가 충분히 확인돼야 AI가 상품 특성을 판단하기 쉽다는 설명이다.

 

결국 GEO는 단순한 검색 마케팅 기술이 아니라 상품 정보와 리뷰, PR, 콘텐츠 등 자사몰을 AI가 이해하기 쉬운 구조로 다시 설계해야 하는 작업이다. 특히 검색 결과에서 소비자에게 발견되는 경쟁이 아닌, 'AI에게 선택되는 경쟁'이라는 점에서 패션업계는 지금과는 다른 새로운 방식의 검색 환경을 구축해야 하는 과제를 안고 있다.

 

 

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