패션 이커머스의 집객 구조가 변화하고 있습니다. 소비자가 제품을 탐색하는 첫 접점이 검색엔진에서 생성형 AI로 넓어지고 있기 때문입니다. “출근용 재킷 추천해줘”, “이 브랜드 평가 어때?”와 같은 질문을 구글이나 네이버뿐 아니라 챗GPT, 제미나이, 퍼플렉시티에도 하기 시작했습니다. 이러한 변화는 단순한 트렌드 언급이 아니라, 실제 데이터에서도 확인됩니다.
AI 유입, 상품 탐색에서 구매로 이어지다
가격 비교 서비스 다나와를 운영하는 커넥트웨이브가 공개한 자료에 따르면, 2025년 8월부터 2026년 7월까지 1년간 생성형 AI 플랫폼을 경유한 다나와 방문자 수는 전년 동기 대비 119% 증가했습니다. 플랫폼별로는 제미나이가 910%로 가장 높은 성장률을 기록했고, 챗GPT와 퍼플렉시티도 각각 92.5%, 91.8% 늘었습니다. 생성형 AI를 통해 유입된 방문자 중 33%가 실제 제휴 쇼핑몰로 이동했다는 점도 주목할 만합니다. AI를 통한 탐색이 가격 비교에 그치지 않고 구매를 위한 상품 탐색으로 이어지고 있음을 보여주는 것입니다.
글로벌 조사기관 가트너는 2026년까지 전통 검색엔진 이용량이 25% 감소할 것으로 전망한 바 있습니다. 검색 분석 도구 에이치레프스(Ahrefs)의 데이터도 비슷한 흐름을 보여줍니다. AI 검색 레퍼럴 트래픽은 1년 사이 9.7배 증가했고, AI를 통해 유입된 방문자는 일반 유입 방문자보다 페이지뷰가 50% 높고 이탈률은 낮았습니다. 트래픽 규모는 아직 작지만 유입의 질 자체가 다르다는 의미입니다.
검색 순위에서 AI 답변 속 브랜드로
문제는 이 변화가 단순히 ‘검색창이 달라진 것’에 그치지 않는다는 점입니다. 생성형 AI는 링크 목록을 나열하는 대신 질문에 대한 답변을 직접 생성합니다. 이 과정에서 특정 브랜드나 상품을 답변에 인용하거나 추천하기도 하고, 아예 언급하지 않기도 합니다. 사이트를 방문하지 않고 AI 답변만으로 의사결정이 끝나는 이른바 ‘제로 클릭’ 소비가 확산되면서, AI 답변에 등장하지 못한 브랜드는 비교 검토 대상에서 제외될 수 있습니다. 경쟁사 사이트가 AI 답변의 근거로 인용되는 동안 자사 사이트는 클릭 한 번 없이 존재가 지워지는 구조입니다.
이 흐름은 SEO(검색엔진 최적화)를 중심으로 마케팅을 설계해 온 패션 이커머스 담당자에게도 큰 의미가 있습니다. SEO는 여전히 유효하지만, SEO만으로는 AI 시대의 고객 접점을 충분히 확보하기 어려워졌습니다. 이제 필요한 것은 GEO(Generative Engine Optimization), 즉 생성형 엔진 최적화입니다.
GEO는 SEO의 연장선에 있지만, 게임의 규칙은 다릅니다. SEO가 ‘검색 결과 몇 위에 오르느냐’의 싸움이라면, GEO는 ‘AI가 답변을 생성할 때 우리 브랜드를 신뢰할 수 있는 출처로 인식하게 만드느냐’의 싸움입니다. 이를 위해서는 세 가지 조건이 갖춰져야 합니다.
첫째, AI 크롤러가 사이트에 접근할 수 있어야 합니다.
둘째, AI가 페이지를 찾고 그 의미를 이해할 수 있어야 합니다.
셋째, AI가 질문에 대한 답변의 근거로 삼을 만한 구조화된 정보가 있어야 합니다.
이 가운데 하나라도 빠지면 AI는 경쟁사 사이트를 대신 인용할 수 있습니다.
GEO, 측정과 개선은 어디서부터 시작할까?
실제로 GEO 대응을 시작하려는 기업은 공통적으로 세 가지 어려움을 겪습니다. 어느 페이지가 AI에 읽히지 않는지 알기 어렵고, AI가 인용하도록 무엇을 보완해야 하는지도 명확하지 않습니다. 개선한 뒤 실제로 효과가 있었는지 확인할 방법도 부족합니다. 검색 순위는 숫자로 확인할 수 있지만, AI 답변 속 브랜드의 존재감은 눈에 잘 띄지 않기 때문입니다.
이 문제를 해결하려면 크게 세 단계로 접근할 수 있습니다. 먼저 각 생성형 AI에서 자사 브랜드가 얼마나 언급·추천·인용되는지 측정해야 합니다. 언급률, 추천율, 실제 인용률, 경쟁사 대비 점유율을 기준값으로 잡아야 이후 개선의 기준이 생깁니다. 다음으로 AI가 읽고 인용하기 쉬운 구조로 콘텐츠를 보완합니다. 회사 개요, 서비스 설명, 상품 정보, FAQ 등을 AI 답변의 근거가 되기 쉬운 형식으로 재구성해 게재하는 방식입니다. 마지막으로 콘텐츠를 게재한 뒤에도 인용 성과를 지속적으로 측정하고, 측정과 개선을 반복해야 합니다.
한 가지 반가운 흐름은 이미 EC 사이트가 보유한 상품 정보, 브랜드 소개, 리뷰, FAQ 같은 콘텐츠 자산을 AI 크롤러가 읽기 좋은 구조로 자동 변환하고, 각 생성형 AI에서의 인용 성과를 추적·개선하는 솔루션이 등장하고 있다는 점입니다. 처음부터 새 콘텐츠를 만들지 않고 기존 자산을 GEO에 맞게 재정비하는 방식으로, 단기간에 가시적인 성과를 거둔 사례도 나오고 있습니다. 도입 장벽이 낮아진 만큼, 관심 있는 담당자라면 현재 상태를 진단하는 것부터 시작해볼 수 있습니다.
패션 브랜드가 AI 답변에 등장해야 하는 이유
패션 산업에서 이 흐름이 특히 중요한 이유는 소비자의 탐색 언어가 유독 풍부하기 때문입니다. “봄 소풍에 어울리는 편한 원피스”, “체형 커버 되는 오피스룩”과 같은 질문이 이미 생성형 AI를 향하고 있습니다. 탐색의 출발점에서 브랜드가 AI 답변에 등장하느냐는 앞으로의 유입 구조에도 영향을 줄 수 있습니다.
SEO에 공들였던 것처럼, 이제는 AI 답변 안에서 브랜드의 자리를 만드는 작업에도 같은 수준의 전략적 투자가 필요한 시점입니다. 고객이 검색창 대신 AI에게 묻기 시작한 지금, 우리 브랜드는 그 답변 안에 있을까요?
genser GEO 성과측정으로 현재 노출 현황과 다음 개선 방향을 확인해 보세요.
다음 인사이트 이어보기 →
