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검색에서 AI로 이동한 소비자…리테일 ‘트래픽 질서’가 바뀐다

AI 어시스턴트 방문 수 전년 대비 86% 증가...디지털 유입 구조 변화

글로벌 리테일 시장의 디지털 전환이 성숙 단계에 진입하면서, 웹 트래픽을 중심으로 한 기존 이커머스 유입 구조에 변화 조짐이 나타나고 있다. 최근 센서타워(Sensor Tower)가 발표한 ‘2026년 웹 현황’ 리포트에 따르면, 2025년 글로벌 웹 방문 수는 약 8조 건으로 전년 대비 1.8% 감소했으며, 웹 사용 시간 역시 약 5% 줄어든 1조 6,000억 시간을 기록했다.

이 같은 흐름은 단순히 팬데믹 이후 오프라인 활동 회복에 따른 자연스러운 조정으로만 해석되기보다는, 디지털 이용 행태가 웹 중심에서 앱과 생성형 AI 기반 인터페이스로 분산되고 있다는 점에서 구조적 변화의 신호로 읽힌다.

웹 트래픽 감소 자체보다 주목할 지점은 카테고리별 이용 변화다. 뉴스(-6%), 교육 및 트레이닝(-7%) 등 기존 정보 탐색 중심 영역의 방문 수는 전반적으로 감소세를 보인 반면, AI 어시스턴트 카테고리는 86%의 높은 성장률을 기록했다.

이는 단순한 신규 서비스 확장을 넘어, 사용자가 정보를 탐색하는 방식이 기존 검색 포털·소셜 미디어 중심에서 AI 기반 요약 및 대화형 인터페이스로 이동하고 있음을 시사한다. 특히 이러한 변화는 웹 생태계 내 탐색-비교-결정 구조 중 초기 단계인 탐색 과정에 영향을 주고 있다. 과거 소비자가 검색, 리뷰 탐색, 가격 비교 사이트 등을 거치던 과정은 점차 AI가 통합적으로 요약해 제공하는 형태로 축소되고 있다.

생성형 AI, ‘검색 대체’가 아닌 탐색 구조의 재편
센서타워 데이터에 따르면, 챗GPT는 2025년 방문 수 증가 기준 전 세계 6위 웹사이트로 올라섰으며, 사용 시간은 연간 217억 시간 증가해 글로벌 3위를 기록했다. 구글 제미나이 역시 방문 수가 142% 증가하며 AI 기반 인터페이스 확산 흐름을 뒷받침하고 있다.

(사진=센서타워)

다만 이 변화는 검색 엔진의 단순 대체라기보다는, 정보 접근 방식의 재구조화에 가깝다. 과거 소비자는 하나의 구매 결정을 위해 여러 개의 검색 결과를 비교하며 다단계 탐색 과정을 거쳤지만, 현재 AI 어시스턴트는 사용자의 조건을 바탕으로 제한된 선택지 또는 단일 추천 구조를 제시한다. 이 과정에서 탐색 비용은 줄어드는 대신, 정보 선택의 기준은 AI의 요약 및 판단 구조에 더 크게 의존하게 된다.

또한 챗GPT 생성 답변의 주요 인용 출처를 보면 직업 및 교육(16%), 소프트웨어(15%)가 높은 비중을 차지하며, 쇼핑(6%), 뉴스(10%), 블로그(7%) 등도 정보 공급원으로 활용되고 있다. 이는 AI가 단순 질의응답 도구를 넘어 다양한 산업 정보를 재구성하는 인터페이스로 기능하고 있음을 보여준다.

이 같은 변화는 유통 및 브랜드 기업의 전략에도 직접적인 영향을 주고 있다. 기존에는 검색 광고와 SEO 중심의 트래픽 확보 전략이 핵심이었다면, 이제는 AI 추천 구조에 어떻게 노출되는지가 중요한 변수로 떠오르고 있다.

유통 구조 변화의 핵심은 트래픽이 아닌 ‘정보 공급력’
중장기적으로 AI 기반 인터페이스가 확산될수록, 유통 구조의 중심은 단순 트래픽 보유 여부에서 정보 공급력으로 이동할 가능성이 높다. 중개형 오픈마켓 모델은 검색 유입 의존도가 높기 때문에 AI 추천 구조에서 상대적으로 노출이 약화될 수 있다. 반면 자체 상품 데이터, 리뷰 구조, 물류 인프라를 보유한 기업은 AI 모델의 정보 소스 역할을 수행할 가능성이 높다.

이 경우 브랜드와 플랫폼의 경쟁력은 단순히 “얼마나 많은 유입을 확보하는가”가 아니라, “AI가 어떤 데이터를 신뢰하고 활용하는가”로 이동하게 된다. 결과적으로 유통 권력은 트래픽을 보유한 플랫폼 중심 구조에서, 콘텐츠·상품 데이터·공급망을 통합적으로 보유한 기업 중심 구조로 재편될 가능성이 제기된다.

향후 리테일 기업이 대응해야 할 핵심 과제는 기존 SEO를 넘어, AI 시스템이 이해하고 인용할 수 있는 구조를 만드는 것이다. 즉, 상품 정보, 리뷰 데이터, 브랜드 서사 등이 인간 사용자뿐 아니라 AI 모델이 쉽게 해석할 수 있는 형태로 구조화되는 AI 가독성 확보가 중요한 경쟁 요소로 부상하고 있다. 결국 트래픽 총량이 정체되고 채널이 분산되는 환경 속에서, 리테일 기업의 경쟁력은 단순 유입 확보가 아니라 “AI 환경에서 선택받는 구조를 얼마나 갖추고 있는가”로 이동하고 있다.

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