파파고가 상품을 추천하는 시대, 이제는 ‘에이전틱 마케팅’이다

검색 결과와 SNS 피드에서 우리 브랜드가 어떻게 보이는지 살피던 마케터라면, 이제 파파고에도 눈길이 갈 만합니다. 네이버가 10월 19일 파파고에 한국의 인기 상품과 장소를 소개하는 ‘트렌드’를 선보였기 때문이죠.

브랜드를 알릴 화면이 넓어지고 있습니다. 고객은 AI에게 제품의 비교 후보를 묻고, 일부 서비스에서는 구매에 필요한 작업까지 맡기면서 ‘에이전틱’의 세계가 열리고 있습니다. 고객이 우리를 만나기 전에 어떤 소개와 추천을 접하는지도 마케터가 확인해야 하죠.

번역 앱 ‘파파고’에서 장소와 상품을 발견하는 시대

파파고 트렌드는 한국을 방문한 외국인이 관심을 보인 상품과 장소를 소개합니다. 외국인 유저의 이미지 번역 데이터를 바탕으로 인기 목록을 만들고, 최근 관심이 높아진 항목도 보여줍니다.

상품을 누르면 기기 언어로 AI 브리핑을 읽고 블로그와 네이버 쇼핑에서 후기와 상세 정보를 확인할 수 있습니다. 장소를 고르면 영업시간과 메뉴, 리뷰를 살펴본 뒤 길찾기와 예약으로 이동합니다. 네이버의 공식 보도자료에서 자세히 보실 수 있습니다.

외국인 관광객에게 화장품을 알리거나 매장 방문을 유도하는 기업이나 브랜드라면 이 소식이 아주 피부로 와닿을 겁니다. 고객이 브랜드명을 미리 알고 검색해야만 우리를 만나는 것은 아니니까요. 외국인들이 여행 와서 쓰던 앱에서 처음 보는 상품과 매장을 발견할 경로가 생긴 셈입니다.

번역 앱을 통해 소비자가 무엇을 보고 어디로 이동하는지까지, 마케터가 살펴볼 범위가 넓어졌습니다.

해외에서 먼저 관측된 ‘AI 에이전트 구매 여정’

글로벌 시장에서는 AI에게 비교 후보를 받는 행동과 구매 실행 기능을 갖춘 서비스가 함께 나타나고 있습니다.

B2B 소프트웨어 리뷰 플랫폼 G2가 2026년 6월 구매 의사결정자 1,038명을 조사한 결과, 82%가 지난 2년간 AI 챗봇으로 소프트웨어 추천을 받은 적이 있다고 답했습니다. 북미와 유럽, 중동, 아프리카 및 아시아 태평양 지역의 구매자가 대상이었는데요. 이미 해외에서는 기업에서 쓸 제품을 찾을 때도 AI에게 후보를 묻고 있다는 뜻이죠. (출처: G2 구매자 행동 보고서)

Dots, Grok bot과 같은 에이전트의 영향권도 넓어지고 있습니다. 온라인 쇼핑몰 구축 플랫폼 ‘Shopify’도 에이전트가 구매를 실행할 수 있도록 기능을 강화했는데요. 10월 13일 공개한 Shop MCP를 연결하면 AI 에이전트가 상품을 검색하고 장바구니에 물건을 담을 수 있습니다. 고객이 Shop에 로그인하고 총액과 결제 수단을 확인하면 저장된 Shop Pay 정보로 결제도 진행합니다. (출처: Shopify 공식 발표)

사용자가 맡긴 목표에 따라 도구를 쓰고 여러 작업을 이어서 처리하는 AI를 에이전틱 AI, Agentic AI라고 부릅니다. Shopify 사례에서는 상품을 찾은 뒤 구매에 필요한 단계까지 AI 에이전트가 연결합니다.

해외에서 먼저 나타난 이런 구매 여정이 국내에서도 확산될 가능성을 열어두어야 합니다. 파파고처럼 이미 쓰던 앱에 탐색 기능이 들어오면 고객은 익숙한 화면에서 새로운 상품과 브랜드를 만나게 될 텐데요. 이로 인해 마케터도 고객이 AI를 통해 우리 제품을 찾고 비교하는지 살펴보면서, 이 구매 여정을 추적하는 노력이 필요해지고 있습니다.

고객이 랜딩하기 전에 느끼는 첫인상 설계의 필요성

브랜드의 첫인상이 AI의 설명을 통해 만들어질 수 있습니다. 고객이 우리 홈페이지에 들어와 제품 소개를 읽기 전부터 비교가 시작되는 거죠.

10명 규모의 영업팀에서 쓸 CRM을 찾는 상황으로 예를 들어보겠습니다. 담당자가 AI에게 “초기 설정이 간단한 국내 CRM을 추천해줘”라고 물으면, 당연히 답변에 노출된 브랜드부터 알아보게 될 겁니다.

그래서 마케터 입장에서는 AI 답변에서 우리 제품이 후보에 포함됐는지와 어떤 설명이 붙었는지를 함께 추적해야 합니다. 제품에 대한 설명이 잘못되거나 불분명하게 언급된다면, 잠재 고객이 우리 브랜드를 검토할 이유가 없어지겠죠.

따라서 브랜드가 AI에게 제공하는 정보는 구체적이어야 합니다.

홈페이지에 잘 정리해둔 정보가 AI의 답변에도 정확히 담기는지 확인할 필요가 있습니다. 유입 수와 사이트 안에서의 행동을 보는 데 더해, 고객이 방문 전에 어떤 설명을 접하는지도 살펴봐야 ‘고객의 첫인상을 설계할 수 있는 마케터’로 거듭날 수 있습니다.

AI 에이전트로 인해 달라지는 브랜드 선택

고객이 최종 결정을 직접 내려도 조사와 추천 단계에서는 AI의 도움을 받습니다.

같은 G2 조사에서 47%는 AI 에이전트에게 조사와 추천까지 맡기되 결정은 사람이 하겠다고 답했고, 22%는 조사만 맡기겠다고 답했습니다. 구매를 준비한 뒤 사람의 승인을 받도록 하겠다는 응답은 21%였습니다.

앞선 예시에서, CRM을 찾던 담당자가 AI의 추천 목록을 팀에 공유했다면 ‘실제 계약은 사람끼리 논의하더라도 처음 검토할 제품을 추리는 데에는 AI가 관여한 셈’이라고 볼 수 있는데요. 이제 마케터는 이런 단계에서 우리 제품이 어떻게 소개되는지 확인하고, 설계해야 합니다.

고객이 구매 전 과정을 AI에게 맡기는 시점을 기다리면서 지금 당장의 변화를 등한시할 필요는 없습니다. 지금부터 고객이 제품을 찾고 비교하는 질문에서, 우리 브랜드가 어떤 후보와 함께 등장하는지 살펴봄으로써 현재를 개선할 수 있습니다. 그렇게 되면 자연스레 곧 다가올 에이전틱 시대를 더 단단히 대응할 수 있겠죠.

GEO와 AEO로 살펴볼 브랜드의 현재 모습

GEO와 AEO는 AI가 브랜드와 콘텐츠를 찾아 설명하는 과정에 주목합니다. 고객이 AI의 도움을 받아 제품을 고를수록 마케터가 이 측면을 더 중요하게 생각하게 되는 것은, 어떻게 보면 자연스러운 흐름이기도 합니다.

지금 당장 시작해보세요. 우리 브랜드가 언급될 법한 프롬프트를 입력했을 때 브랜드 이름이 나오는지 확인함으로써 시작해봅시다. 그 후에는 답변을 조금 더 읽어보세요. 제품이 어떤 상황에서 추천되는지, 설명에 틀린 내용은 없는지, 고객 입장에서 더 알아볼 근거와 출처가 제시되는지까지 봐야 합니다.

10명 규모의 영업팀에 맞는 제품인데도 고객이 입력하는 프롬프트에서 빠진다면, 어떤 정보가 부족하거나 다르게 전달되는지 그 틈을 확인할 수 있을 겁니다. 고객이 비교할 목록에 들어가지 못하면 제품의 장점을 설명할 기회도 줄어드니, 빠르게 개선할 포인트가 됩니다.

고객이 제품을 찾는 프롬프트부터 떠올려보세요. 그 프롬프트에서 우리 브랜드가 어떻게 소개되는지 확인하면 무엇을 보완할지도 구체적으로 정할 수 있습니다.

고객이 할 법한 질문 하나를 정해 확인해보세요

영업이나 상담에서 자주 받는 질문 하나를 골라 AI에게 물어보세요. 브랜드명을 먼저 넣기보다 고객이 처한 상황과 원하는 조건을 적으면, 어떤 제품이 후보로 나오는지 확인하기 좋습니다.

질문을 고르기 어렵다면, 고객 질문에서 시작하는 AEO·GEO 실무 가이드에서 예시를 참고해보세요 🙂