[마케팅 브리프] ‘AI 에이전트 결제’ 확산…구글·쇼피파이·메타, 검색·추천 넘어 구매까지

글로벌 디지털 마케팅 시장이 검색을 통한 웹사이트 유입 경쟁에서 AI가 검색과 추천, 구매까지 연결하는 ‘에이전틱 커머스’ 경쟁으로 이동하고 있다. 구글 검색에서는 AI가 검색 결과를 요약하는 ‘AI 오버뷰’의 노출이 늘고 있다. 구글과 메타는 AI 서비스 안에서 구매까지 마치는 결제 기능을 확대하고 있다. 기업 내부에서도 생성형 AI를 통한 콘텐츠 제작과 업무 자동화가 확산하면서 마케팅 조직의 역할과 성과 측정 방식이 달라지고 있다.


구글 검색 10건 중 4건에 ‘AI 오버뷰’…브랜드 노출 경쟁도 AI 답변으로
미국 구글 데스크톱 검색 가운데 생성형 AI가 검색 결과를 요약하는 ‘AI 오버뷰’가 나타나는 비율이 40%에 육박했다.

글로벌 미디어 측정업체 콤스코어가 이달 22일 공개한 ‘2026년 2분기 AI 인텔리전스 보고서’에 따르면 미국 구글 데스크톱 검색 가운데 AI 오버뷰가 표시된 비율은 2025년 7월 25.8%에서 올해 6월 39.4%로 13.6%포인트 상승했다. 마이크로소프트 빙의 코파일럿 검색 비중도 같은 기간 11.8%에서 17.3%로 높아졌다.

AI 검색은 브랜드를 발견하는 창구로도 자리 잡고 있다. 콤스코어에 따르면 AI 답변에서 패션 브랜드가 언급된 횟수는 올해 1월부터 3월 사이 123% 증가했다. 헬스·뷰티 브랜드 언급은 150% 늘었다. 호텔 관련 AI 검색 가운데 출처 링크와 함께 스폰서 광고가 표시된 비중도 3월 6%에서 5월 24%로 높아졌다.

검색 결과 상위 노출을 추적하는 기존 검색엔진 최적화(SEO)에 더해 AI 답변에서 브랜드와 콘텐츠가 얼마나 노출되는지도 새로운 측정 대상으로 떠오르고 있다. 이용자가 개별 링크를 방문하기 전에 AI 답변을 먼저 접하는 검색 환경이 확대되면서 브랜드가 AI의 답변과 추천 과정에 진입하는 것 자체가 새로운 마케팅 접점이 되고 있다.

쇼피파이, 메타 ‘뮤즈’ 직접 결제 지원…AI 추천에서 구매까지 한 화면에서
AI가 상품을 찾아주는 단계를 넘어 실제 구매까지 연결하는 판매 채널로 진화하고 있다.

쇼피파이는 메타 서비스에서 고객이 쇼핑 중인 화면을 벗어나지 않고 쇼피파이 기반 ‘다이렉트 체크아웃’을 통해 상품을 구매할 수 있도록 지원하고 있다. 적용 대상에는 이용 가능한 경우 메타의 AI 쇼핑 서비스 ‘뮤즈(Muse)’도 포함된다. 뮤즈에서는 Shop Pay 등이 결제 수단으로 제공될 수 있다. 현재 직접 결제 기능은 미국과 캐나다, 멕시코 고객을 대상으로 제공된다.

구글도 지난 1월 쇼피파이와 월마트, 타깃, 엣시, 웨이페어 등과 함께 ‘유니버설 커머스 프로토콜(UCP)’을 공개했다. AI 에이전트와 유통·결제 시스템이 상품 탐색부터 구매와 사후 서비스까지 연결될 수 있도록 설계한 개방형 표준이다. 구글은 검색 AI 모드와 제미나이에서도 UCP를 기반으로 직접 결제를 확대하고 있다.

기존 디지털 광고의 전환 경로는 광고 노출과 클릭, 쇼핑몰 방문, 장바구니, 결제로 이어졌다. AI가 상품 탐색과 비교, 구매를 하나의 인터페이스로 묶으면서 이 과정은 짧아지고 있다. 광고주의 관리 영역도 웹사이트 방문자 확보에서 AI가 상품을 발견하고 추천할 수 있도록 만드는 상품 데이터와 결제 연동까지 넓어지는 모습이다.

포레스터 “B2B 콘텐츠 3분의 2, 중앙 콘텐츠팀 밖에서 생산”
생성형 AI 확산으로 기업 내부의 콘텐츠 생산 구조도 달라지고 있다. 과거 중앙 마케팅·콘텐츠 조직에 집중됐던 제작 역량이 조직 곳곳으로 퍼지고 있다.

포레스터는 ‘2026 B2B 마케팅·영업·제품 전망’에서 올해 말 B2B 기업 콘텐츠의 3분의 2가 기존 중앙 콘텐츠팀 밖에서 만들어질 것으로 전망했다. 생성형 AI와 콘텐츠 제작 도구가 일반 직원에게까지 보급되면서 콘텐츠 생산이 분산되는 흐름이 이어질 것이라는 분석이다.

생산 주체가 늘면서 AI 거버넌스의 중요성도 커지고 있다. 포레스터는 관리되지 않은 생성형 AI가 적용된 상용 애플리케이션에서 사고가 발생하면서 B2B 기업들이 주가 하락과 법적 합의금, 과징금 등을 통해 100억달러 이상의 기업가치를 잃을 수 있다고 전망했다. AI를 활용하는 구매자의 19%가 부정확하거나 신뢰하기 어려운 정보 때문에 구매 결정에 대한 확신이 오히려 낮아졌다는 조사 결과도 제시했다.

AI 도입의 과제가 콘텐츠를 얼마나 많이 생산하느냐에서 조직 전체가 동일한 브랜드 기준과 품질을 유지할 수 있느냐로 이동하는 셈이다. 포레스터는 직원에게 명확한 의사결정 기준과 교육, 가드레일을 제공하는 체계가 필요하다고 지적했다.

메트리쿨 “메타 광고비 47% 증가”…틱톡 리드 비용은 33% 하락
기업들의 메타 광고 지출은 크게 늘었지만 비용 증가가 수익성 개선으로 그대로 이어지지는 않은 것으로 나타났다.

소셜미디어 분석업체 메트리쿨이 광고주 4만4천355곳의 메타·틱톡 유료 캠페인 62만8천969건을 분석한 ‘2026 소셜 광고 보고서’에 따르면 분석 대상 광고비는 총 4억7천149만달러였다. 메타의 캠페인당 평균 광고비는 489.53달러에서 718.45달러로 47% 증가했다. 반면 판매 목적 캠페인의 광고비 대비 매출(ROAS)은 5.48배에서 4.57배로 낮아졌다.

리드 확보에서는 틱톡의 비용 우위가 두드러졌다. 틱톡의 평균 리드당 비용은 전년보다 33% 떨어진 2.69달러였다. 메타는 반대로 14% 상승한 6달러를 기록했다. 트래픽 캠페인의 평균 클릭당 비용도 틱톡이 0.03달러로 메타의 0.07달러보다 낮았다.

그럼에도 조사 대상 광고주의 91%는 유료 소셜 광고를 메타에서만 집행했다. 틱톡에만 광고하는 비중은 5%였다. 플랫폼마다 퍼널 단계별 비용과 성과가 달라지면서 특정 채널에 예산을 집중하기보다 목표에 따라 광고 채널을 조합하는 전략의 중요성이 커지고 있다.

AI 에이전트도 ‘공용어’ 경쟁…A2A 참여 조직 150곳 넘어
기업이 여러 AI 에이전트를 업무에 도입하면서 서로 다른 에이전트와 데이터 시스템을 연결하기 위한 개방형 표준도 확산하고 있다.

구글이 2025년 공개한 ‘에이전트 투 에이전트(A2A)’ 프로토콜은 현재 리눅스재단이 관리하는 오픈 표준으로 자리 잡았다. 리눅스재단에 따르면 올해 4월 16일 기준 A2A를 지원하는 조직은 150곳을 넘어섰다. AWS와 구글, 마이크로소프트, IBM, 세일즈포스, SAP, 서비스나우 등이 참여하고 있다.

A2A는 서로 다른 AI 에이전트끼리 정보를 교환하고 업무를 조정하는 공통 규칙을 제공한다. 앤스로픽이 시작한 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)은 AI 모델과 에이전트가 외부 데이터·도구에 연결되는 방식을 표준화한다. MCP는 지난해 12월 리눅스재단이 출범시킨 ‘에이전틱 AI 파운데이션(AAIF)’의 창립 프로젝트로 편입됐다.

두 규격은 역할이 다르지만 상호보완적이다. A2A가 에이전트 사이의 통신을 맡는다면 MCP는 에이전트와 외부 도구·데이터 사이를 잇는다. 개방형 표준이 확산하면서 기업이 서로 다른 AI 에이전트와 기존 업무 시스템을 연결할 수 있는 기술적 선택지도 넓어지고 있다.

가트너 “올해 말 기업용 앱 40%에 작업 특화 AI 에이전트”
기업용 소프트웨어 시장에서는 이용자의 질문에 답하는 AI 비서를 넘어 실제 업무를 수행하는 ‘작업 특화 AI 에이전트’가 확산할 것이라는 전망이 나왔다.

가트너는 지난해 8월 발표한 전망에서 작업 특화 AI 에이전트를 탑재한 기업용 애플리케이션 비중이 2025년 5% 미만에서 올해 말 최대 40%까지 높아질 것으로 예상했다. 단순 AI 어시스턴트가 이용자의 업무를 보조하는 데 그쳤다면 작업 특화 에이전트는 특정 업무를 자율적으로 수행하는 방향으로 발전한다는 설명이다.

동시에 실제 사업성을 입증하지 못한 프로젝트의 구조조정도 예상된다. 가트너는 별도 전망에서 에이전틱 AI 프로젝트의 40% 이상이 2027년 말까지 취소될 것으로 내다봤다. 비용 증가와 불명확한 사업 가치, 미흡한 위험 통제가 주요 이유다. 기존 AI 기능을 에이전트라고 포장하는 ‘에이전트 워싱(agentwashing)’에 대한 경고도 내놨다.

기업의 평가 기준도 AI 에이전트를 몇 개 도입했는지가 아니라 실제 업무 성과를 얼마나 개선했는지로 이동할 가능성이 크다. AI 에이전트 경쟁은 기능을 소개하는 단계를 넘어 검색 노출과 결제 전환, 콘텐츠 품질, 업무 성과를 실제 수치로 입증하는 단계로 옮겨가고 있다.