Google는 생성형 AI와 Gemini 모델 패밀리를 중심으로 쇼핑 경험을 재구성했습니다. 소비자에게는 대화형 제품 탐색, AI 생성 비교 요약, 그리고 조건이 충족될 경우 대신 구매를 수행하는 자동화된 “agentic” 체크아웃이 제공될 전망입니다. 판매자와 개발자에게는 두 가지 API 집합(쇼핑/머천트 API와 Google의 GenAI/Gemini API)을 결합한 새로운 인터페이스가 제공되며, 업데이트된 피드 운영, 프라이버시 제어, 기술 통합이 요구됩니다.
Google AI Shopping은 Gemini API 위에 구축되어 있으며 — 현재 가장 지능적인 AI 모델은 Gemini 3 Pro 와 Gemini 3 Flash — CometAPI 또한 이를 제공합니다.
“Google의 AI 쇼핑”은 정확히 무엇인가?
Google의 AI 쇼핑은 Search와 Gemini 앱 내부의 대화형·agentic 쇼핑, AI 보조 제품 탐색(Shopping Graph + LLMs), 그리고 사용자를 대신해 가격을 추적하고 구매를 완료할 수 있는 에이전트 주도 체크아웃 흐름을 포함합니다. 목표는 사용자가 원하는 바를 대화형으로 설명(텍스트, 이미지, 선호도)하면, 이에 맞는 제품을 제시하고 — 경우에 따라 — 가격, 사이즈 등 제약이 충족되면 AI가 “나 대신 구매”하도록 하는 것입니다. 판매자에게 이는 쇼핑객이 스토어프론트를 방문하지 않고도 발견이 이뤄질 수 있음을 의미하며; 이제 가시성은 Google이 귀하의 제품 데이터를 얼마나 잘 이해하는지, 그리고 시스템이 에이전트 주도 요청을 수용할 준비가 되어 있는지에 달려 있습니다.
왜 지금 중요한가: 이달 초 National Retail Federation(NRF) 컨퍼런스에서 Google은 Universal Commerce Protocol(UCP) 과 “Agentic Commerce” 도구군을 공개했으며, 이는 소비자가 제품을 발견하고 구매하는 방식을 근본적으로 전환합니다.
키워드 나열과 정적인 제품 피드의 시대는 끝났습니다. 우리는 AI Shopping Agent의 시대—사용자를 대신해 리서치, 협상, 구매 실행이 가능한 자율형 디지털 컨시어지—에 들어섰습니다. 판매자에게 이것은 단순한 기능 업데이트가 아니라, 상호작용의 규칙이 다시 쓰인다는 의미입니다.
Universal Commerce Protocol이란 무엇이며 왜 중요한가?
2026년 가장 주목받는 발표는 단연 Universal Commerce Protocol(UCP) 입니다. 그 의미를 이해하려면 현대 이커머스를 괴롭혀 온 마찰을 봐야 합니다. 역사적으로 AI 어시스턴트(Gemini 또는 ChatGPT 등)가 사용자에게 제품을 찾아줬더라도 “구매” 단계는 어색한 핸드오프였습니다. 링크를 클릭하면 사용자가 제품 페이지로 이동해 처음부터 체크아웃을 다시 시작해야 했습니다. 이 마찰로 장바구니 이탈률은 약 70%에 머물렀습니다.
쇼핑의 “HTTP”
UCP는 상거래를 위한 표준화된 언어를 정립함으로써 이를 해결합니다. HTTP가 어떤 브라우저도 어떤 웹사이트를 읽을 수 있게 하듯, UCP는 어떤 AI 에이전트도 어떤 머천트 시스템과 통신할 수 있게 합니다.
Shopify, Walmart, Target 등 리테일 대기업과 공동 개발된 UCP는 검색, 인증, 결제, 이행 전 과정을 프로토콜 레이어로 변환합니다. 이제 AI 에이전트는 다음을 수행할 수 있습니다:
- 스크래핑 없이 실시간 재고를 질의
- 사용자 로열티 상태에 기반한 가격 협상
- 저장된 결제 정보(Google Wallet 또는 Apple Pay)를 사용한 결제 실행
- 구매 후 지원(반품/추적)을 자율적으로 처리
판매자에게 시사점은 분명합니다: 귀하의 스토어가 UCP를 “말하지” 못한다면, 차세대 AI 쇼핑객에게는 사실상 보이지 않게 됩니다.
Google의 AI Mode는 고객 여정을 어떻게 바꾸는가?
소비자 측면의 혁신은 Google Shopping AI Mode 입니다. Search와 Gemini 앱에 직접 통합되어, 전통적인 파란 링크 목록을 동적인 대화형 워크스페이스로 대체합니다.
키워드의 종말
AI Mode에서는 더 이상 “men's running shoes size 10”처럼 검색하지 않습니다. 대신 이렇게 요청합니다: “편평족에 맞고 마라톤 훈련용이며 150달러 이하, 오늘 오스틴에서 픽업 가능한 신발이 필요해.”
Query Fan-Out과 심층 추론
Gemini는 Query Fan-Out이라는 기법을 사용합니다. 단일 복합 프롬프트를 수십 개의 하위 쿼리로 분해합니다:
- 오스틴 매장의 로컬 재고 확인
- “stability”(편평족) 신발 필터링
- 150달러 미만의 가격 교차 확인
- “마라톤” 내구성에 대한 리뷰 분석
그런 다음 이를 “Dynamic Product Panel”로 종합합니다 — 해당 사용자만을 위해 일시적으로 구축된 개인화 마이크로 스토어입니다.
Agentic Checkout
아마도 가장 파괴적인 기능은 Agentic Checkout 입니다. 사용자가 AI 패널에서 제품을 선택하면, 귀하의 사이트를 방문할 필요가 없습니다. 사용자는 단지 “Buy it.”이라고 말합니다. Google의 에이전트는 UCP를 활용해 결제 및 배송 데이터를 귀하의 백엔드로 안전하게 전송하고, 마치 사용자가 네이티브로 체크아웃한 것처럼 시스템에 주문을 생성합니다. 귀하는 판매자 기록으로 남지만, “경험”은 전적으로 오프사이트에서 일어납니다.
판매자가 Google의 AI 서피스에 제품을 노출하려면?
세 가지 진입 경로
- Merchant Center(피드 & API): 제품 데이터, 이미지, 가격, 가용성, 배송 및 반품 정보를 Merchant Center에 업로드합니다. Google은 쇼핑 서피스를 위해 이 정본 데이터 저장소를 활용합니다.
- 무료 노출 + 유료 광고: 제품은 무료 노출(유기적 서피스)과 광고(Performance Max, AI Max)에 등장할 수 있습니다. Google은 무료 노출이 AI Mode 검색으로 유입되는 방식을 확대하고 있으므로, 깨끗하고 완전한 제품 데이터는 AI 결과에 노출될 가능성을 높입니다.
- 사이트의 구조화 데이터 & API: 제품 페이지의 Schema/Product JSON-LD 및 프로그램적 API(Content API / Merchant API)는 Google이 제품 정보를 매칭·검증하도록 돕고 — 지원되는 경우 — agentic 체크아웃 상호작용을 가능하게 합니다. 최근 Google은 이러한 통합을 간소화하기 위해 더 최신의 Merchant API로의 전환을 시사했습니다.
판매자와 리테일러는 무엇을 준비해야 하나?
판매자 목표
- 제품 피드가 완전하고 정확하며 지속적으로 동기화되도록 보장(제목, 설명, GTIN, 재고, 가격, 이미지, 배송, 반품)
- 구조화 데이터와 Merchant API / Merchant Center 통합을 지원하여 Google의 Shopping Graph가 정본 제품 데이터를 수집
- 정책과 체크아웃/반품 워크플로우를 점검하여 agentic 구매를 안정적으로 이행
판매자가 Google의 AI 서피스에 제품을 노출하려면?
- Merchant Center(피드 & API): 제품 데이터, 이미지, 가격, 가용성, 배송 및 반품 정보를 Merchant Center에 업로드합니다. Google은 쇼핑 서피스를 위해 이 정본 데이터 저장소를 활용합니다.
- 무료 노출 + 유료 광고: 제품은 무료 노출(유기적 서피스)과 광고(Performance Max, AI Max)에 등장할 수 있습니다. Google은 무료 노출이 AI Mode 검색으로 유입되는 방식을 확대하고 있으므로, 깨끗하고 완전한 제품 데이터는 AI 결과에 노출될 가능성을 높입니다.
- 사이트의 구조화 데이터 & API: 제품 페이지의 Schema/Product JSON-LD 및 프로그램적 API(Content API / Merchant API)는 Google이 제품 정보를 매칭·검증하도록 돕고 — 지원되는 경우 — agentic 체크아웃 상호작용을 가능하게 합니다. 최근 Google은 이러한 통합을 간소화하기 위해 더 최신의 Merchant API로의 전환을 시사했습니다.
기술 체크리스트(실무)
- API 사용 마이그레이션 또는 확인: Google은 Content API for Shopping의 후속인 Merchant API를 발표했습니다. 판매자는 마이그레이션 경로와 제품 삽입/재고 업데이트를 위한 API 샘플을 확인해야 합니다. Content API는 중단될 예정이므로(일정 확인 필요) Merchant API로 전환하십시오.
- 구조화 메타데이터 개선: Google은 제품 데이터에서 제품 설명, 이미지 변형, 광고 크리에이티브를 생성하는 생성형 마케팅 기능을 제공합니다 — 카탈로그가 큰 판매자에게 생산성 배가 효과가 있습니다. 할루시네이션이나 부정확한 제품 주장 방지를 위해 A/B 테스트와 휴먼 리뷰를 병행하세요. 제품 속성(사이즈, 색상, GTIN/ISBN, 소재, 치수)은 Google의 Product Data Specification을 준수하십시오. 정확한 메타데이터는 AI의 오분류를 줄입니다.
- 실시간 재고 신호 지원: agentic 체크아웃 선정이 목표라면, 낮은 지연의 재고 및 정확한 가용성은 필수입니다. Merchant API 또는 지원되는 로컬 재고 API를 사용하십시오.
- 3D/AR 자산과 가상 착용 지원 추가: 의류, 아이웨어, 주얼리, 화장품을 판매한다면 3D 모델과 AR 지원 자산에 투자하십시오. Google은 이를 가상 착용 경험에서 노출하며, AI 추천에 surfaced될 때 전환 개선에 실질 기여할 수 있습니다. 포맷과 게시 단계는 Merchant 도움말 문서를 참고하세요.
스키마: 에이전트가 읽을 수 있는 구조화 데이터 구현
기본 Schema.org 마크업을 넘어야 합니다. AI 에이전트는 사용 시나리오와 지속가능성 같은 “소프트” 제약을 이해하기 위한 특정 속성을 필요로 합니다.
아래는 Gemini 랭킹 알고리즘에서 가중치가 높은 returnPolicy, hasEnergyConsumptionDetails, material을 포함한 고급 JSON-LD 마크업 예시입니다.
<!-- 예시: Agentic Discovery를 위한 고급 JSON-LD -->
<script type="application/ld+json">
{
"@context": "https://schema.org/",
"@type": "Product",
"name": "Ultra-Grip Trail Runner 5000",
"image": [
"https://example.com/photos/1x1/photo.jpg",
"https://example.com/photos/4x3/photo.jpg"
],
"description": "젖은 지형과 편평족을 위해 설계된 프로페셔널 급 트레일 러닝화.",
"sku": "0446310786",
"mpn": "925872",
"brand": {
"@type": "Brand",
"name": "ApexRun"
},
"review": {
"@type": "Review",
"reviewRating": {
"@type": "Rating",
"ratingValue": "4.5",
"bestRating": "5"
},
"author": {
"@type": "Person",
"name": "Jane Doe"
}
},
"aggregateRating": {
"@type": "AggregateRating",
"ratingValue": "4.4",
"reviewCount": "89"
},
"offers": {
"@type": "Offer",
"url": "https://example.com/anvil",
"priceCurrency": "USD",
"price": "149.99",
"priceValidUntil": "2026-11-20",
"itemCondition": "https://schema.org/NewCondition",
"availability": "https://schema.org/InStock",
"merchant": {
"@type": "Organization",
"name": "ApexRun Official Store"
},
"hasMerchantReturnPolicy": {
"@type": "MerchantReturnPolicy",
"applicableCountry": "US",
"returnPolicyCategory": "https://schema.org/MerchantReturnFiniteReturnWindow",
"merchantReturnDays": 30,
"returnMethod": "https://schema.org/ReturnByMail",
"returnFees": "https://schema.org/FreeReturn"
}
},
"material": "재활용 폴리머",
"audience": {
"@type": "Audience",
"audienceType": "Marathon Runners"
}
}
</script>
Merchant/Content API 통합(예시)
AI Mode에 안정적으로 노출되려면 정적 파일 업로드 대신 Google의 API를 통해 라이브 제품 데이터를 제공해야 합니다. 현재 Google은 권장 최신 인터페이스로 Merchant API를 제공합니다(예제와 클라이언트 라이브러리 제공). 아래는 Content API / Merchant API 클라이언트 라이브러리를 사용해 제품을 삽입/업데이트하는 간단한(Node.js) 예시입니다.
samples and the canonical docs; follow the official samples and auth flows in production.
// Node.js 예시: googleapis를 사용해 Merchant Center에 제품 삽입
// 참고: 이 예시는 OAuth2 또는 서비스 계정을 설정하고 merchantId를 보유했다고 가정합니다.
// 전체 인증 흐름은 Google Merchant API 문서를 참조하세요.
import {google} from 'googleapis';
async function insertProduct(merchantId) {
const auth = new google.auth.GoogleAuth({
scopes: ['https://www.googleapis.com/auth/content']
});
const authClient = await auth.getClient();
const content = google.content({version: 'v2.1', auth: authClient}); // 또는 Merchant API 버전
const product = {
offerId: 'SKU-12345',
title: 'Waterproof Hiking Jacket — Pacific Series',
description: '가벼우면서 보온성이 좋고 투습 방수막을 갖춘 방수 하이킹 재킷.',
link: 'https://example.com/product/SKU-12345',
imageLink: 'https://example.com/images/SKU-12345-main.jpg',
contentLanguage: 'en',
targetCountry: 'US',
channel: 'online',
brand: 'TrailCo',
availability: 'in stock',
condition: 'new',
price: {value: '199.00', currency: 'USD'}
// 필요에 따라 GTIN, 배송, 세금 등 필수 필드를 추가
};
try {
const res = await content.products.insert({
merchantId: merchantId,
resource: product // 참고: 파라미터는 'resource'
});
console.log('제품이 삽입되었습니다:', res.data);
} catch (err) {
console.error('제품 삽입 중 오류:', err);
}
}
// 사용법
insertProduct('YOUR_MERCHANT_ID_HERE');
왜 중요한가: 프로그래매틱 피드는 AI 서피스가 최신 가격, 재고, 버전 정보를 보도록 하며 — 자동화와 고급 사용 사례에 대해 Google은 API 사용을 명시적으로 권장합니다.
정확한 메서드명, 리소스 경로, 클라이언트 라이브러리 패키지는 Google API 변화에 따라 달라집니다 — Merchant API 샘플과 GitHub 예제를 따르세요. 또한 Google은 Content API를 Merchant API로 대체한다고 발표했으며(마이그레이션 기간 적용)
“agentic 체크아웃”은 어떻게 작동하며 안전한가?
작동 방식
Agentic 체크아웃은 사용자가 Google의 에이전트(Gemini)에게 제한된 쇼핑 작업을 명시적으로 위임하는 고신뢰 흐름입니다. 일반적 메커니즘: (1) 사용자가 결제 및 배송 정보를 제공 또는 확인(Google Pay), (2) 트리거/제약(가격, 판매자 평판, 반품 정책)을 정의, (3) 조건이 충족되면 Google이 모니터링하고 구매를 실행; 거래는 참여 머천트를 통해 라우팅되며 사용자에게 확인됩니다. Agentic 체크아웃은 타깃 롤아웃으로 진행 중(많은 기능이 초기에는 미국 한정).
안전, 프라이버시, 업계의 대응
Agentic 커머스는 결제, 신원, 책임에 관한 문제를 제기합니다. 결제 네트워크 및 업계 이해관계자(예: Mastercard)는 인증, 민감 데이터 비노출 패턴, 분쟁/해결 경로에 초점을 맞춘 “agentic commerce” 표준을 논의 중입니다 — 에이전트가 자율적으로 행동하면 환불, 사기 탐지, 머천트 승인 방식이 달라지기 때문입니다. 이는 규제 및 표준의 진행형 논의입니다. 소비자 관점에서: 계정 보호(2FA, 결제 토큰)를 신뢰하는 경우에만 옵트인하고, 위임 권한 범위를 확인하십시오.
AI 에이전트가 대신 구매를 제안할 때 무엇을 확인해야 하나?
Agentic Checkout 또는 “Buy with Google / Gemini buy”가 나타나면 권한을 주의 깊게 읽으십시오 — Google은 자동 구매 및 저장된 결제수단(Google Pay)에 대해 명시적 옵트인을 요구합니다. 어시스턴트가 가격/재고를 모니터링하고 자동으로 행동하길 원한다면, 정확한 트리거를 정의하세요(예: “가격이 120달러 미만이고 무료 배송일 때 구매”).
- 동의 & 범위: 에이전트가 무엇을 할지 확인(일회성 구매 vs. 지속 구매)
- 결제 & 신원: 어떤 결제 제공자가 사용되는지(AP2/결제 파트너), 재인증 필요 여부
- 반품 정책 & 영수증: 상호작용에서 머천트의 반품 및 세금 책임이 명확한지 확인
사이트를 Google Shopping 및 AI 서피스에 인덱싱하려면?
검색 엔진과 Google의 Shopping Graph는 여전히 표준 신호에 의존합니다. 다음 단계를 따르십시오:
검색 가능성 확보를 위한 필수 체크리스트
- Merchant Center & 검증: Merchant Center 계정을 만들고, 사이트를 검증하며, 웹사이트 소유권을 클레임합니다.
- 정확한 제품 마크업: 각 제품 페이지에 구조화 데이터(schema.org/Product 및 Offer)를 추가하여 Google이 핵심 속성을 파싱할 수 있도록 합니다. 다음은 JSON-LD 템플릿입니다:
<script type="application/ld+json">
{
"@context": "https://schema.org/",
"@type": "Product",
"name": "Waterproof Hiking Jacket — Pacific Series",
"image": ["https://example.com/images/SKU-12345-main.jpg"],
"description": "가벼우면서 보온성이 좋고 투습 방수막을 갖춘 방수 하이킹 재킷.",
"sku": "SKU-12345",
"brand": {"@type": "Brand", "name": "TrailCo"},
"offers": {
"@type": "Offer",
"url": "https://example.com/product/SKU-12345",
"priceCurrency": "USD",
"price": "199.00",
"availability": "https://schema.org/InStock"
}
}
</script>
구조화 데이터가 AI Mode 노출을 보장하진 않지만, Google이 Shopping Graph 및 생성형 서피스에 신뢰할 수 있는 제품 속성을 추출할 가능성을 높입니다.
- 고품질 이미지와 3D 자산: 가능하다면 가상 착용을 위한 3D 모델과 AR 파일(glTF, USDZ)을 제공하세요. Google의 머천트 문서에서 포맷과 호스팅 옵션을 설명합니다.
- 빠르고 모바일 친화적인 페이지: AI 서피스와 비주얼 기능은 빠르고 반응성이 높은 페이지를 선호합니다; 성능 저하는 가시성을 약화시킵니다.
2026년에 리테일러가 전략적으로 전환해야 할 것은?
기술 구현은 전투의 절반에 불과합니다. agentic 커머스로의 전환은 마케팅 전략의 근본적 재고를 요구합니다.
1. SEO에서 AIO(Artificial Intelligence Optimization)로
전통적 SEO는 키워드와 백링크 중심이었습니다. AIO는 Entity Authority에 관한 것입니다. 브랜드가 Google의 Knowledge Graph에서 하나의 엔터티가 되도록 보장해야 합니다.
- 실행: “About Us”와 “Policy” 페이지를 점검하세요. AI 에이전트는 신뢰성을 검증하기 위해 이를 읽습니다. 반품 정책이 모호하면, 에이전트는 귀하의 스토어를 “고위험”으로 인식하고 사용자 대신 구매하지 않을 수 있습니다.
2. “Zero-Click” 현실
머천트는 실제 웹사이트로의 트래픽 감소를 수용해야 합니다. 이는 불안하게 들리지만, 오프사이트 채널(Agentic Checkout)을 통한 높은 전환율로 상쇄됩니다.
- 실행: KPI를 전환하세요. “세션”과 “페이지뷰” 집착을 멈추고, 추천 점유율(Share of Recommendation) 과 에이전트 기원 매출(Agent-Originated Revenue) 을 측정하기 시작하세요.
3. 데이터 무결성이 왕
과거에는 이미지가 하나 없거나 설명이 다소 부정확해도 넘어갈 수 있었습니다. 2026년에는 속성 비교를 수행하는 AI 에이전트가 데이터가 불완전한 제품을 가차 없이 필터링합니다.
실행: Merchant Center Next의 Click Potential 점수를 사용해 데이터 격차가 있는 제품을 식별하세요. color, material, pattern, size_system, age_group 등 모든 속성이 채워져 있는지 확인하십시오.
결론
Universal Commerce Protocol과 Google의 AI 쇼핑 기능 출시는 “검색” 시대의 종말이자 “에이전트” 시대의 시작을 알립니다. 소비자에게는 쇼핑이 대화만큼 쉬워지는 미래를 약속합니다. 판매자에게는 이분법적 선택을 제시합니다: 에이전트의 언어를 말하도록 데이터 인프라를 적응시키거나, 잊혀지거나.
Google Shopping의 AI에 대해 더 알고 싶다면 CometAPI에서 Gemini API를 확인하고 AI에 의해 “cheat” 당하지 않도록 하세요. 개발자는 Gemini 3 Pro 와 Gemini 3 Flash 를 CometAPI 를 통해 액세스할 수 있으며, 최신 모델은 기사 게시 시점을 기준으로 합니다. 시작하려면 Playground에서 모델의 기능을 탐색하고 자세한 지침은 API guide 를 참고하세요. 액세스에 앞서 CometAPI에 로그인하고 API 키를 발급받았는지 확인하십시오. CometAPI 는 통합을 돕기 위해 공식 가격보다 훨씬 낮은 가격을 제공합니다.
CometAPI로 chatgpt 모델에 액세스하고, 쇼핑을 시작하세요!
Ready to Go?→ Sign up for gemini API today !