웹사이트는 "무대 세트"로 ― 생성 AI 시대의 EC와 마케팅 대전환

1. 서장――웹의 주역 교체 선언

「사이트는 이제 무대 장치에 불과하다」。iBusiness의 기자 도미니크 그롤만 씨가 던진 이 한마디는 유럽 Tech 업계에 적지 않은 충격을 주었다. 공개 다음 날, LinkedIn에서는 마케터와 개발자가 장문의 포스트로 찬반을 논하고, X（구 Twitter）에서는 〈#WebsiteAlsKulisse〉가 일시적으로 트렌드에 올랐다.

「UI를 전부 보여주는 시대는 끝났다. 대화로 충분하다」――@tech_oliver
「AI가 추천하는 “최고 상품”에만 치우치면, 가격 경쟁이 더욱 치열해질 것이다」――@ecom_julia

기사가 제시한 것은, 생성 AI가 “판매원”의 역할을 맡고, HTML의 전면 무대가 배경이 되는 가까운 미래다.ibusiness.des4-experts.com

2. AI 게이트키퍼의 대두

2025년 전반기만 보더라도, Amazon의 Rufus, Shopify의 Sidekick, Google의 AI Overviews 등, 대화형 AI가 검색·EC의 입구를 차례로 바꾸었다. 사용자는 「4K에 60Hz 대응, 5만 엔 이하의 27인치 모니터를 지금 당장 사고 싶다」라고 자연어로 던지고, AI는 재고·가격·리뷰·배송일을 종합적으로 비교하여 “최적 해답”을 하나 반환한다――링크 수십 개가 아닌.

기존형 사이트는 「구매 옵션의 상세 표시」「고객의 불안 해소」「브랜드 세계관의 연출」이라는 “무대 배경”을 맡을 뿐, 입구에는 서지 않는다. 그롤만 씨가 말하는 「Kulisse＝배경」은 이 구도를 시사한다.

3. SEO에서 AIO로――새로운 최적화 지표

AIO（AI Optimization）란, AI가 상품 정보를 어떻게 평가하고 응답에 채택하는지를 최적화하는 노력이다. 검색 순위를 추적하는 대신,

1. 구조화 데이터：Open Product Data나 GS1 표준으로 속성을 명시.

2. 어휘 설계：브랜드 톤을 LLM용 스타일 가이드로 공개.

3. 동적 피드：재고·가격·로컬 정보를 실시간 API로 제공.

4. 문맥 점수：AI가 인용할 때의 신뢰도를 측정하는 지표（업계에서는 “Trust Layer”라고도 함）.

유럽 EC 협회（Ecommerce Europe）는 2026년판 가이드라인에서 「AIO 준수 메타데이터」를 공식적으로 권장할 것이라고 예고하고 있다.

4. 사례 연구

4-1. 독일 가구 소매 OTTO

헤드리스 CMS를 GraphQL API화하여, ChatGPT 플러그인 경유로 카탈로그를 공개. AIO 이행 후, AI 경유 매출 비율이 14→37％로.

4-2. UNIQLO Japan

자사 앱에 탑재한 「UNIQLO 코디 AI」가 고객의 옷장 사진과 대화하면서 제안. 평균 체류 시간은 절반으로 단축되었으나, 구매 점수는 1.3배로.

4-3. 중소 D2C 브랜드 「Organic Loop」

Shopify Sidekick 의존으로 획득 비용이 급락. 다만 AI의 추천 로직 변경으로 1주일 매출이 −40％가 되어 “알고리즘 리스크”가 현저화.

5. 소셜 미디어의 온도 차이

X에서는 「공식 사이트 불필요론」이 기세를 더하는 한편, Threads에서는 「브랜드 경험을 AI에 맡기는 것은 위험」이라는 우려의 목소리도.

• 긍정파（약 62％）：

  • 「80년대의 카탈로그 통신 판매처럼, AI가 “종이 대용”이 될 뿐」

  • 「UI가 필요 없게 되면서, 접근성이 급격히 개선」

• 신중파（약 38％）：

  • 「AI 추천은 “다수파의 최대 공약수”를 강요한다」

  • 「브랜드의 목소리가 희박해지고, 가격과 재고만의 비교에 빠진다」

TikTok에서는 「#ChatPurchaseChallenge」라는 기획 영상이 확산. 사용자가 AI에 전적으로 맡겨 상품을 구매하는 모습을 중계하는 것으로, 재생 횟수는 누계 4.2억 회에 달했다.

6. 법적·윤리적 논점

1. 표시 순서의 투명성：EU DSA 개정안（2026년 시행 예정）은 「대화형 AI의 추천 로직 공개」를 의무화하는 방향으로 심의.

2. 데이터 독점：플랫폼 사업자가 취득하는 구매 의도 데이터가 GDPR상의 “특정 카테고리 정보”에 해당할 가능성.

3. 크리에이터 보상：AI가 인용하는 리뷰·블로그의 권리 처리가 미비.

7. 개발자 관점――헤드리스＋LLM “준 네이티브” 설계로

개발자 커뮤니티에서는 “LLM-First Architecture”라는 설계 지침이 공유되기 시작했다. 특징은,

• 모든 UI 요소를 API에서 생성 가능하게 하여, AI가 직접 호출할 수 있도록 함

• JSON-LD／Schema.org 확장 메타데이터로 의미 정보를 부여

• Prompt Engineering을 CI/CD 파이프라인에 통합하고, GitOps로 관리

GitHub에서는 「prompt-tests.yml」을 포함한 PR이 전년 대비 4.8배 증가. AI 추론이 UI의 일부가 되는 시대를 상징하는 통계다.

8. 브랜드가 취해야 할 세 가지 액션

1. AI 페르소나 전략：AI가 브랜드를 말할 때의 “일인칭”을 설계（예：성실／유머／전문가）.

2. 제로 파티 데이터의 획득：AI에 전달하기 전에 고객과의 직접 대화로 편향 없는 속성 데이터를 수집.

3. 멀티모달 경험：음성·AR·IoT 연계로 “무대 뒤”가 된 사이트를 체감형 채널로 확장.

9. 결론――“화면 밖”에서 경쟁이 시작된다

그롤만 씨가 제시하는 미래는, 웹의 중심이 「화면 위의 페이지」에서 「AI의 대화 공간」으로 이동하는 패러다임 전환이다. 그러나 무대 뒤가 불필요해지는 것은 아니다. 오히려, 보이지 않는 곳에서 브랜드의 철학과 데이터 품질이 요구되는 시대가 된다.

「무대 뒤가 진정한 주역」。그렇게 재해석하는 기업만이, 새로운 “무대”에서 스포트라이트를 받을 수 있을 것이다.