쇼핑몰 업체들은 생성형 엔진 최적화(Generative Engine Optimization, GEO) 시대에 맞춰 기존의 검색엔진 최적화(SEO) 전략을 뛰어넘는 새로운 대응이 필요하다. 이제 소비자들은 단순히 검색창에 키워드를 입력하는 대신 ChatGPT와 같은 생성형 AI에게 직접 질문을 던지고, AI는 그 대화의 맥락과 방대한 학습 데이터를 바탕으로 제품을 추천하며 심지어 구매까지 이어주는 역할을 한다. 따라서 쇼핑몰의 성공 여부는 자사의 상품과 서비스가 생성형 엔진의 추천 결과에 얼마나 자주, 그리고 긍정적으로 노출되는지에 달려 있다고 해도 과언이 아니다. 

이를 위해 먼저 쇼핑몰 업체는 상품 데이터 자체를 AI 친화적으로 재정비해야 한다. AI는 상품의 이름, 속성, 설명, 리뷰 등 구조화된 데이터를 바탕으로 관련성을 판단하기 때문에, 상품 정보가 모호하거나 불완전할 경우 추천 과정에서 배제될 가능성이 높다. 예를 들어 단순히 “운동화”라고 적는 대신, “남성용 경량 러닝화, 100달러 이하, 통기성 메쉬 소재”와 같이 세부 속성과 특징을 명확히 기재해야 한다. 또한 Schema.org와 같은 표준화된 구조화 데이터를 활용해 상품 정보를 제공하면 생성형 엔진이 해당 상품을 더 쉽게 인식하고 정확히 매칭할 수 있다.
 

둘째, GEO 전략에서는 단순한 가격 경쟁력뿐 아니라 AI가 평가하는 상품 신뢰성과 고객 만족도가 중요한 지표가 된다. ChatGPT는 동일한 상품을 여러 판매자가 공급할 경우 가격뿐 아니라 재고 정확성, 품질 평가, 반품률, 고객 리뷰 등을 종합적으로 고려해 노출 순위를 결정한다. 따라서 쇼핑몰은 실시간 재고 관리 시스템을 강화하고, 리뷰 관리와 고객 만족도를 개선하며, 반품과 불만을 최소화하는 운영 체계를 갖추어야 한다.

셋째, 쇼핑몰은 AI가 학습하거나 참조할 수 있는 고품질의 비상업적 콘텐츠를 적극적으로 제작해야 한다. 예컨대 특정 상품군에 대한 블로그 글, 사용법 가이드, 비교 리뷰, FAQ 문서 등이 이에 해당한다. 이러한 콘텐츠는 단순한 광고가 아니라 객관적이고 유용한 정보로 인식되어 생성형 엔진의 추천 과정에서 활용될 가능성이 크다. “100달러 이하 러닝화 추천”이라는 질문에 ChatGPT가 답변할 때, 이미 온라인에 유용한 비교 콘텐츠와 사용자 후기가 풍부하게 구축되어 있다면 해당 쇼핑몰의 상품이 자연스럽게 반영될 가능성이 높아진다.

넷째, 브랜드 신뢰성은 GEO 전략에서 빼놓을 수 없는 요소다. 생성형 엔진은 단순히 데이터만이 아니라 소비자 경험 전반을 평가 기준으로 삼는다. 따라서 쇼핑몰은 투명한 반품 정책과 빠른 고객 응답 시스템을 운영하고, 소비자와의 긍정적인 상호작용을 강화해야 한다. 이는 엔진이 해당 쇼핑몰을 신뢰할 수 있는 판매처로 인식하도록 돕는다.

마지막으로, 쇼핑몰은 특정 AI 엔진에만 의존하지 않고 멀티 플랫폼 최적화 전략을 세워야 한다. ChatGPT뿐 아니라 구글의 AI모드, 네이버의 AI브리핑, 메타의 생성형 AI 쇼핑 기능 등 다양한 생성형 엔진이 상거래에 본격 진입하고 있다. 따라서 쇼핑몰은 여러 플랫폼에 호환 가능한 표준화된 상품 피드를 준비하고, 다양한 엔진에서 긍정적으로 노출될 수 있는 범용 데이터를 관리해야 한다.

요약하자면, 쇼핑몰 업체들은 생성형 엔진 최적화(GEO)를 단순한 기술적 대응이 아니라 AI 중심 상거래 생태계에서의 생존 전략으로 인식해야 한다. 상품 데이터의 정교화, ACP 기반 상거래 통합, 리뷰와 신뢰도 관리, 고품질 콘텐츠 제작, 멀티 엔진 대응 전략까지 유기적으로 결합할 때, 비로소 쇼핑몰은 생성형 엔진의 추천과 구매 여정 속에서 주도적인 위치를 확보할 수 있다. GEO 전략에 선제적으로 대응하는 기업만이 앞으로 다가올 AI 상거래 시대의 초기 과실을 거두고, 새로운 고객 유입 채널을 확실히 장악할 수 있을 것이다.

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