AI 에이전트가 사용자를 대신해 쇼핑하러 옵니다. 누가 들여보내고, 누구의 신원을 쓰며, 고객 데이터는 누가 갖게 될까요? Amazon, Shopify, Manus의 사례로 웹사이트와 브랜드가 마주한 선택을 살펴봅니다.
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Nov 05, 2026에 업데이트됨
2026년 9월 20일 저녁, Meta의 Muse로 Amazon에서 쇼핑하던 미국 사용자들의 화면에 팝업이 잇따라 뜨기 시작했습니다. 메시지는 단도직입적이었습니다. 승인되지 않은 AI 에이전트로 계속 접속하는 것은 당신이 동의한 Amazon 이용 약관 위반이라는 내용이었습니다.
8일 뒤, Manus는 Manus 2.0을 출시하고 Cue라는 독립 앱을 내놓았습니다. Cue에서는 에이전트마다 자기 이메일 주소, 전화번호, 지갑, 컴퓨터를 가집니다.
같은 날, Shopify는 브라우저에서 실행되는 AI 에이전트에 결제 화면을 열고, 바로 쓸 수 있는 도구 세 가지를 제공했습니다. 결제 정보 읽기, 결제 정보 수정, 주문 확정입니다.
세 건의 제품 발표로 읽으면 결론은 뻔해 보입니다. 개인 AI 에이전트 경쟁이 뜨거워지고 있다는 것입니다. 맞는 말이지만, 더 큰 핵심을 놓칩니다. 세 가지는 모두 같은 질문에 대한 답입니다.
사용자를 대신하는 에이전트가 문 앞에 왔을 때, 들여보낼지, 어떤 신원을 쓰게 할지, 들어와서 무엇을 하게 할지를 누가 정하는가?
20년 넘게 SEO는 사람과 검색 엔진이 당신을 찾도록 돕는 일이었습니다. 이제 새로운 종류의 방문자가 생겼습니다. 실제 사람을 대리하고, 그 사람의 승인을 지니고, 때로는 자기 지갑까지 들고, 거래를 마치려고 당신의 사이트에 옵니다. 진입점을 둘러싼 싸움은 "누구의 모델이 더 똑똑한가"에서 "누가 들어오고, 누가 돈을 내고, 거래 데이터를 누가 갖는가"로 옮겨 가고 있습니다.
그림 1: 9월의 3주 동안 플랫폼, 웹사이트, 인프라 기업은 AI 에이전트에 매우 다른 답을 내놓았습니다.
먼저 Amazon이 내세운 이유부터 보겠습니다. GeekWire의 최초 보도와 CNN의 후속 보도에 따르면 Amazon의 주장은 크게 네 가지입니다.
그림 2: GeekWire는 9월 20일 밤 이 소식을 처음 보도했습니다. 이미지는 Muse가 유모차를 비교하고 사용자에게 주문 승인을 요청하는 Meta의 홍보 이미지입니다.
이 이유들은 모두 일리가 있습니다. 하지만 어느 것도 전체 이야기는 아닙니다.
Stratechery의 Ben Thompson은 이 분쟁을 "aggregator v. aggregator"(애그리게이터 대 애그리게이터)의 전쟁으로 규정하고, 가장 중요한 한 줄을 짚었습니다. "Muse doesn't see ads."(Muse는 광고를 보지 않는다)입니다.
Amazon의 광고 매출은 2025년에 680억 달러를 넘었습니다. 이 사업은 하나의 전제 위에 있습니다. 쇼핑객이 Amazon 페이지에서 둘러보고, 검색하고, 비교하며, 그 과정에서 스폰서 상품을 본다는 전제입니다. 사용자 대신 가격을 비교하고 주문하는 에이전트는 광고를 보지 않고, 진열대를 둘러보지 않으며, 노출 위치에 흔들리지 않습니다. 결과만 가지고 돌아갑니다. Amazon에게 이것은 새로운 유입 경로가 아닙니다. 광고 진열대를 우회하는 길입니다.
Hacker News 토론에서 한 댓글 작성자는 Amazon이 봇 친화적인 API를 만들고 약관으로 봇의 행동을 관리하면 된다고 제안했습니다. 다른 사람이 곧바로 답했습니다. Amazon의 입장에서 그건 정확히 반대 방향이라는 것입니다. Amazon의 걱정은 처음부터 기술이 아니라, 중간에서 빠지게 되는 것이라고요.
그림 3: Hacker News 스레드(152점, 댓글 162개). 논쟁의 핵심은 기술이 아니라 고객 관계를 누가 갖느냐입니다.
그림 3b: Techmeme 정리 화면. Elon Musk, Chamath Palihapitiya, Nikesh Arora, Eric Seufert 등 수십 명의 업계 인사가 토론에 참여했습니다.
눈여겨볼 점이 하나 더 있습니다. Amazon도 같은 일을 하고 있습니다. Buy for Me 기능은 사용자를 대신해 외부 브랜드 사이트에서 주문합니다. 2026년 1월, 독립 판매자들은 이 프로그램에 기본으로 등록되고 나중에야 빠질 수 있다는 점에 항의했습니다. 2026년 5월, Amazon은 Alexa와 Rufus를 Alexa for Shopping으로 통합했고, 2분기 실적에서 지난 12개월 동안 3억 5천만 명 이상이 이를 사용했다고 공개했습니다.
즉, Amazon은 에이전트 쇼핑 자체에 반대하는 것이 아닙니다. 다른 회사의 에이전트가 자기 진열대에서 쇼핑하는 것에 반대하는 것입니다.
SEO와 웹 인프라 관점에서 이 이야기의 가장 흥미로운 부분은 robots.txt입니다.
저희는 2026년 9월 29일에 amazon.com/robots.txt를 가져왔습니다. User-agent 선언이 101개 있고, 중복을 빼면 서로 다른 식별자 100개이며, 모두 Disallow: /로 설정되어 있습니다. 목록은 빈틈이 없습니다. OpenAI의 GPTBot, OAI-SearchBot, ChatGPT-User, Anthropic의 ClaudeBot, Claude-User, Google의 Google-Extended, GoogleAgent-Mariner, GoogleAgent-Shopping, Meta의 meta-externalagent, meta-externalfetcher, meta-webindexer, 여기에 Perplexity, Mistral, DeepSeek, xAI, 심지어 Manus-User까지 있습니다.
빠진 이름은 하나, Muse뿐입니다.
그림 4: Amazon robots.txt에 지목된 AI 크롤러와 에이전트. 2026-09-29에 필자가 가져와 정리했습니다.
Amazon이 깜빡하고 추가하지 않은 것이 아닙니다. 추가할 수 없었던 것입니다. Amazon의 불만 중 하나가 바로 Muse가 탐색할 때 자신을 밝히지 않는다는 점이었습니다. robots.txt에는 이름을 밝히지 않는 방문자를 지목할 방법이 없습니다.
더 깊은 문제는 robots.txt가 애초에 사용자를 대신하는 에이전트를 위해 설계되지 않았다는 점입니다. OpenAI 문서는 크롤러를 세 종류로 나눕니다. 검색용 OAI-SearchBot과 학습용 GPTBot은 모두 robots.txt를 따르지만, 사용자가 실행하는 ChatGPT-User에 대해서는 robots.txt 규칙이 "may not apply"(적용되지 않을 수 있다)고 적혀 있습니다. 2026년 3월, Google은 "사용자가 실행하는 페처" 문서에 Google-Agent를 추가했는데, 이 범주도 일반적으로 robots.txt를 따르지 않습니다.
논리는 간단합니다. robots.txt는 크롤러가 스스로 와서 크롤링해도 되는지를 다룹니다. 에이전트가 거기 있는 이유는 사용자가 보냈기 때문입니다.
법적 선도 다시 그어지고 있습니다. 2026년 8월 4일, 미국 제9순회항소법원은 Amazon 대 Perplexity 사건의 가처분 명령을 취소했습니다. 미국 컴퓨터 사기 및 남용 방지법(CFAA)상 Amazon의 컴퓨터에 접근하는 것은 사용자이고, AI 회사는 사용자가 쓰는 도구일 뿐이라는 이유였습니다. 9월 10일, 법원은 Amazon의 재심리 신청을 기각했습니다.
그래서 Amazon이 Muse를 겨냥한 팝업은 "무단 침입"이 아니라 이용 약관 같은 계약 조건을 근거로 듭니다. 기술적으로 남은 수단은 행동 탐지뿐이고, 법적으로 남은 것은 서비스 약관뿐입니다. 방문자가 실제 사용자를 대리할 때, 이름으로 허용하거나 차단하던 옛 방식은 사실상 작동하지 않게 되었습니다.
Amazon이 문을 닫은 다음 날인 9월 21일, Shopify CEO Tobi Lütke는 X에서 Muse와의 긴밀한 제휴를 발표했습니다. 모든 Shopify 스토어가 Shop Pay를 통한 에이전트 결제를 지원한다는 내용이었습니다.
9월 28일, Shopify는 한 걸음 더 나아가 결제에 WebMCP 지원을 추가했습니다. 브라우저 속 에이전트는 더 이상 스크린샷을 찍거나 사람을 위해 만든 HTML을 해석할 필요가 없습니다. 세 가지 도구를 직접 호출할 수 있습니다. 결제 정보를 보는 get_checkout, 주소나 배송 옵션을 바꾸는 update_checkout, 구매자가 승인하면 주문을 확정하는 complete_checkout입니다. Shopify에서 에이전트 커머스를 이끄는 프로덕트 매니저가 X에 쓴 것처럼, 에이전트는 사람을 위해 설계된 페이지를 더듬어 가는 대신 구조화된 인터페이스를 호출해야 한다는 것입니다.
그림 5: Shopify의 에이전트용 결제 도구 세 가지를 다룬 TechCrunch 기사. 기사는 Amazon과 Adidas가 대리 구매 에이전트를 막고 있다는 점도 언급합니다.
같은 시기 다른 업체들의 움직임입니다.
문을 열지 닫을지는 태도의 문제처럼 보입니다. 실제로는 위치의 문제입니다.
문을 여는 데도 대가가 있습니다. 9월 18일부터 Google은 미국의 대상 Shopify 판매자를 위해 AI Mode와 Gemini의 네이티브 결제(Google의 UCP 프로토콜 기반)를 기본으로 켜 두었고, 끄는 것은 판매자가 관리 화면에서 직접 해야 합니다. Search Engine Land와 PPC Land에 따르면 이 결제 과정에서는 GA4도, 판매자의 맞춤 픽셀도 작동하지 않습니다.
거래가 다른 회사의 화면에서 일어나면, 판매자는 주문은 얻지만 기여도 데이터, 교차 판매 기회, 페이지 경험에 대한 통제권을 잃을 수 있습니다.
다시 Manus 이야기로 돌아갑니다.
그림 5b: Meta는 2026년 9월 8일 Muse를 출시하며, 모두를 위해 만든 세계 최초의 개인 AI 에이전트라고 소개했습니다.
Muse의 작동 방식은 이렇습니다. 이메일, 캘린더, 결제, 쇼핑 계정을 연결하면, Muse는 당신의 신원으로 당신을 대신해 움직입니다. API가 없는 서비스에서는 자기 브라우저로 "사람처럼" 조작합니다. Amazon이 받아들일 수 없는 것이 바로 이 부분입니다. 고객 계정으로 로그인했으면서 AI라고 밝히지 않는 방문자입니다.
Cue는 다른 길을 갑니다. Manus 공식 블로그에 따르면, Cue의 에이전트는 각자 자기 이메일 주소, 전화번호, 지갑, 컴퓨터를 가집니다. 메시지를 보내고, 당신이 정한 예산 안에서 결제하고, 전화를 받아 요약을 남기고, 단체 대화방에 들어가 다른 에이전트와 일을 나눌 수 있습니다.
그림 6: Cue 웹사이트. 페이지 제목은 "Your Personal Agents, With Their Own Identity"(자기 신원을 가진 당신의 개인 에이전트)이며, 에이전트마다 전화, 지갑, 컴퓨터, 메일이 주어집니다.
그림 6b: Manus 2.0은 자체 개발한 에이전트 하네스 Cascade에서 실행됩니다. Manus는 토큰 23.2% 감소, 시간 28.2% 단축, 비용 32% 절감을 밝혔지만, 이는 단일 구성에서 진행한 내부 테스트 결과이며 방법론은 공개되지 않았습니다.
Manus 창업자 Xiao Hong은 중국 소셜 앱 Jike(即刻)에서 이 아이디어를 설명했습니다. 충분히 똑똑하고, 자기 전화번호, 이메일, 결제 수단, 컴퓨터를 가진 존재라면 "사람"으로 대우받을 수도 있다는 것입니다. 그 논리를 따라가면 사람과 봇이 나란히 일하는 단체 대화방에 이르게 됩니다.
흥미롭게도 Manus만 그런 것이 아닙니다.
이를 Amazon의 요구와 나란히 놓으면 공통된 방향이 보입니다. Amazon이 에이전트에게 "공개적으로 활동하라"고 요구하는 것은 자신이 누구인지 밝히라는 뜻입니다. Cue와 Spark는 에이전트에게 자기 신원을 주며 제품 차원에서 같은 질문에 답합니다. 에이전트는 계속 사용자를 사칭해서는 안 되며, 식별 가능한 방문자로 나타나야 한다는 답입니다.
인프라 계층도 같은 방향으로 움직이고 있습니다.
"이 봇은 누구인가?"와 "이 봇은 결제할 수 있는가?"가 같은 서명 계층으로 합쳐지고 있습니다.
하지만 신원이 완전할수록 책임은 무거워지고 위험은 한곳에 모입니다. Cue는 초대제 얼리 액세스 단계입니다. Manus는 지갑 뒤의 결제 체계, 전화번호의 출처, 신원 확인과 KYC 방식을 공개하지 않았습니다. Manus 2.0 출시 나흘 전, 보안 기업 Salt Labs는 Dark Reading을 통해 취약점을 공개했습니다. 지시가 숨겨진 이메일 한 통을 Manus 사용자의 받은편지함에 보내기만 해도 원격 코드 실행이 일어나, Gmail이나 GitHub 같은 연결된 앱의 인증 정보가 노출될 수 있다는 것입니다. 에이전트에게 공개 이메일 주소를 주면, 공격자에게도 공개된 출입구를 주는 셈입니다.
Muse에도 문제가 있었습니다. The Guardian은 9월 28일, 토론토의 한 사용자가 Facebook Marketplace 중고 거래를 Muse에 맡겼는데, Muse가 그도 모르게 집 주소를 구매자에게 보내고, 구매자가 도착하자 그의 말투로 "도착했어요"라고 답했다고 보도했습니다. Muse는 나중에 "픽업 장소를 정해 줘"를 주소를 공유해도 된다는 허락으로 해석했다고 인정했습니다.
이 사건들이 가리키는 결론은 같습니다. 에이전트가 문을 통과할 수 있는지는 결국 식별되고, 승인을 확인받고, 책임을 질 수 있는지에 달려 있습니다. 이는 웹사이트와 플랫폼 사이의 싸움만이 아닙니다. 에이전트 제품 스스로 답해야 하는 질문입니다.
Amazon과 Muse의 대치에는 중국에 매우 비슷한 전례가 있습니다.
2025년 12월 1일, ByteDance와 ZTE 산하 Nubia는 더우바오(Doubao) 휴대폰 어시스턴트를 내장한 엔지니어링 시제품 휴대폰을 공개했습니다. 더우바오는 ByteDance의 AI 어시스턴트입니다. 시스템 수준 권한으로 화면을 읽고 터치를 흉내 내, 여러 앱에 걸쳐 티켓 예매나 주문 같은 작업을 해낼 수 있었습니다. 다음 날 저녁부터 이를 이용해 텐센트의 메신저 앱 WeChat을 조작하게 한 사용자들이 강제로 로그아웃되기 시작했고, Alipay, 타오바오(Taobao), 일부 은행 앱에는 "비정상적인 로그인 환경" 경고가 떴습니다. 며칠 만에 더우바오는 WeChat을 조작하는 기능을 없애고 금융 관련 상황을 제한했습니다.
2026년 9월, 2세대 더우바오 휴대폰이 화면 자동화 선언 프로토콜 SAEP와 함께 출시되었습니다. SAEP는 제3자 앱이 자기 앱 안에서 AI의 조작을 허용할지 선언할 수 있게 하는 규약입니다. 선언하지 않은 앱은 기본적으로 건드리지 않습니다. 실제 테스트에서 WeChat, 타오바오, 샤오훙수(RedNote), 메이퇀의 음식 배달 앱은 여전히 열 수만 있고 자동 조작은 할 수 없었습니다. 9월 27일에는 더우바오 어시스턴트가 탑재된 휴대폰이 텐센트의 모바일 게임 왕자영요(Honor of Kings)에 로그인할 때 "비정상적인 기기 환경"으로 표시된다는 사용자 제보도 나왔습니다.
대조적인 것이 Alibaba의 AI 어시스턴트 Qwen(첸원)입니다. 다른 회사의 앱 안에서 터치를 흉내 내는 대신, Alibaba 자체의 타오바오, Alipay, Fliggy(여행 플랫폼)와 직접 연결했고, 5월부터는 상품 선택, 가격 비교, 주문, 사후 서비스까지 전 과정을 처리하기 시작했습니다. OPPO와 Honor 같은 중국 휴대폰 제조사의 시스템 수준 에이전트도 같은 길을 택해, Alipay, 텐센트 지도 등과 제휴 연동을 맺었습니다.
두 길의 결과는 확연히 다릅니다. 제휴 없이 화면 흉내로 남의 생태계에 손을 뻗으면, 계정과 트래픽을 쥔 쪽이 리스크 관리로 막아 버린다. 승인된 인터페이스 위에 세운 길은 실제로 작동한다. 미국은 지금 같은 장면을 다시 연출하고 있습니다. 주연은 Amazon과 Meta이고, 리스크 관리 대신 이용 약관과 행동 탐지가 그 역할을 맡고 있습니다.
9월의 사건들을 모아 보면, 개인 에이전트를 둘러싼 싸움은 세 계층에서 벌어집니다.
그림 7: 운영체제, 슈퍼앱, 브라우저와 클라우드가 각자 에이전트가 할 수 있는 일의 규칙을 정합니다.
첫 번째 계층은 운영체제입니다. Apple의 새로운 Siri는 9월 14일 iOS 27과 함께 출시되었고, 제3자 앱은 App Intents로 Siri가 호출할 수 있는 동작을 정의합니다. 중국 휴대폰 제조사 Honor, OPPO, vivo는 많은 시스템 기능과 제3자 서비스를 에이전트가 호출할 수 있는 도구로 만들었습니다. 인터페이스를 정의하는 쪽이 에이전트가 할 수 있는 일을 정의합니다.
두 번째 계층은 슈퍼앱입니다. ChatGPT에는 Apps와 새로 시험 중인 Sponsored Agents가 있습니다. Meta에는 Muse, Amazon에는 Alexa for Shopping, Alibaba에는 Qwen과 타오바오가 있고, 텐센트의 WeChat도 소수 사용자를 대상으로 네이티브 에이전트를 시험하고 있는 것으로 알려졌습니다. 공통점은 계정, 결제, 수요를 자기 생태계 안에서 연결하고, 외부 에이전트에는 장벽을 둔다는 것입니다.
세 번째 계층은 브라우저와 클라우드입니다. Chrome의 Gemini는 스스로 탐색할 수 있고, Anthropic의 Claude in Chrome은 모든 유료 사용자에게 열렸으며, Perplexity는 Comet 브라우저를 고수하고, Manus와 Cue는 에이전트를 클라우드 컴퓨터에 둡니다. 이 계층은 웹사이트와 직접 마주하며, robots.txt의 한계에 정면으로 부딪힙니다.
놓치기 쉬운 신호가 하나 있습니다. 독립형 AI 브라우저는 물러나고 있습니다. OpenAI는 8월 9일 Atlas를 종료했고, Google은 5월에 Project Mariner를 Gemini와 Chrome에 흡수했으며, Microsoft는 Edge의 별도 Copilot 모드를 없앴습니다. 기능이 사라진 것은 아닙니다. 이미 자주 쓰이는 진입점으로 되돌아갔을 뿐입니다. 싸움의 초점은 새 진입점을 만드는 것이 아니라, 기존 진입점에 행동할 능력을 주는 것입니다.
돈의 흐름도 움직이고 있습니다. ChatGPT의 Sponsored Agents는 광고를 클릭한 사용자를 곧바로 브랜드 자체 에이전트와의 대화로 데려갑니다. Connect에서 Mark Zuckerberg는 Muse가 결국 거래에서 작은 수수료를 받아 수익을 낼 것이라고 말했습니다. 플랫폼은 그동안 광고 지면을 팔았습니다. 다음에는 에이전트 경로를 정하는 권한을 팔지도 모릅니다. 사용자의 에이전트가 어디서 주문할지, 어느 브랜드의 에이전트를 부를지, 어떤 상품을 비교에 넣을지. 이런 결정이 새로운 유통이 됩니다.
데이터는 이런 트래픽 변화를 뒷받침하지만, 신중하게 읽어야 합니다.
모두 각 회사 자체 고객과 네트워크에서 나온 데이터입니다. 방법이 달라 숫자를 합칠 수 없고, 모든 업종이 같다는 뜻도 아닙니다. 하지만 가리키는 방향은 같습니다. 당신의 웹사이트 방문자 가운데 사람을 대신하는 기계가 사람만큼 흔해지고 있습니다.
SEO와 웹 인프라 관점에서 이 싸움이 가져오는 것은 새로운 유행어가 아닙니다. 구체적인 작업 목록입니다.
1. 누가 방문하는지 파악하세요. 에이전트 방문 대부분은 JavaScript를 실행하지 않아 GA4에는 거의 잡히지 않습니다. 서버나 CDN 로그로 세 종류의 트래픽을 나누세요. 검색용 크롤러, 학습용 크롤러, 사용자를 대신하는 에이전트입니다. 가치와 위험이 완전히 다르므로, 하나의 규칙으로 모두를 다룰 수는 없습니다.
2. CDN 기본 설정을 확인하세요. 9월 15일부터 Cloudflare는 기본 정책을 바꿨습니다. 새 사이트와 설정을 바꾸지 않은 무료 사이트에서는, 광고를 보여 주는 페이지가 검색 크롤러는 허용하고 학습용 트래픽과 에이전트 트래픽은 기본으로 차단합니다. 많은 사이트가 모르는 사이에 예약 에이전트와 쇼핑 에이전트를 돌려보내고 있을 수 있습니다. 그것이 원하는 상태인지 의도적으로 결정해야 합니다.
3. 접근 정책을 이름에서 신원으로 옮기세요. User-agent 문자열은 위조할 수 있고, 아예 빼 버릴 수도 있습니다. 더 믿을 만한 방법은 공식 공개 IP 목록과 Web Bot Auth 서명으로 신뢰할 수 있는 에이전트를 확인하고, 서명 없는 자동 트래픽에는 행동 탐지를 적용하고, 승인되지 않은 에이전트를 어떻게 처리하는지 서비스 약관에 명시하는 것입니다. 이것이 바로 Amazon이 결국 기댄 세 가지입니다.
4. 핵심 사실을 기계가 읽을 수 있는 1차 정보로 공개하세요. Kevin Indig가 2026년 7월 Growth Memo에 발표한 연구에 따르면, B2B에서 에이전트가 가장 자주 막히는 곳은 가격 페이지입니다. 1차 정보를 읽지 못하면 에이전트는 G2, Capterra, 언론 보도에 의존하고, 제3자가 대신 당신의 가격을 말하게 됩니다. 가격, 사양, 재고, 배송, 반품 정책은 서버에서 렌더링한 HTML과 구조화 데이터로 분명히 표현하고, 이커머스 사이트는 상품 피드에도 동기화해야 합니다.
5. 접근성 트리가 에이전트가 보는 인터페이스입니다. 많은 에이전트 프레임워크는 스크린샷이 아니라 페이지의 접근성 스냅숏을 읽습니다. 버튼에 이름이 있는지, 폼에 레이블이 있는지, 구조가 안정적인지, 모달이 페이지를 가리지 않는지. 예전에는 접근성 준수 문제로 여겨지던 것이 이제는 에이전트가 주문을 마칠 수 있는지도 좌우합니다. 9월 18일 공개된 Google의 Lighthouse 13.5에는 실험적인 "Agentic Browsing" 감사 범주가 추가되었습니다. 하나의 신호입니다.
그림 8: Cloudflare는 2026년 4월 Agent Readiness 점수를 도입했습니다. 상위 약 20만 개 도메인에서 관련 표준 도입은 아직 낮은 수준입니다.
6. 문을 열기 전에 조건을 협상하세요. Shopify는 결제 API를 열었고 Google은 AI 결제를 기본으로 켰지만, 판매자가 이런 거래에서 데이터를 얼마나 돌려받는지, 기여도를 측정할 수 있는지, 고객 관계를 유지할 수 있는지는 저절로 정해지지 않습니다. 문을 열거나 닫는 것 사이에 더 중요한 선택지가 있습니다. 조건을 걸고 여는 것입니다. 어떤 상황에서 에이전트의 주문을 허용할지, 어떤 데이터를 돌려받아야 하는지, 문제가 생기면 누가 책임지는지는 모두 플랫폼과의 협상 테이블에 올려야 합니다.
7. 지름길을 택하지 마세요. Google은 llms.txt가 AI Overviews나 AI Mode에 아무 영향을 주지 않는다고 밝혔습니다. 봇과 사람에게 다른 콘텐츠를 보여 주면 클로킹으로 간주될 위험이 있습니다. 에이전트를 조종하려고 페이지에 프롬프트를 숨기는 것은 이미 LLM 포이즈닝으로 여겨집니다. 에이전트 시대의 블랙햇 기법은 결제와 직접 연결되기 때문에 검색 시대보다 더 위험합니다.
8. 에이전트에게 선택받는 것은 새로운 순위 문제입니다. 컬럼비아 경영대학원 등이 진행한 ACES 연구는 여러 모델이 모의 이커머스 환경에서 쇼핑하게 했습니다. 그 결과 에이전트는 뚜렷한 위치 편향을 보이고, "Sponsored" 표시가 붙은 상품을 낮게 평가하며, 상품 설명의 문구에 강하게 반응하고, 모델이 업데이트될 때마다 상품 점유율이 크게 뒤바뀌었습니다. Microsoft의 Magentic Marketplace 실험에서도 일부 모델은 거의 항상 첫 번째 제안을 받아들였습니다.
즉, 에이전트에게서 브랜드가 거두는 성과는 한 번의 최적화로 고정되지 않습니다. 모델별, 상황별로 계속 모니터링해야 합니다. 예전에는 사용자가 어떤 결과를 클릭할지를 연구했습니다. 이제는 에이전트가 사용자를 위해 어떤 결과를 고를지도 연구해야 합니다.
돌아보면 Amazon과 Shopify 모두 합리적인 선택을 했습니다. 한쪽은 수요와 광고 진열대를 가지고 있으며, 쇼핑객이 자기 페이지에서 보내는 1초 1초를 지키고 있습니다. 다른 쪽은 유통 채널이 필요하며, 주문을 가져올 수 있는 모든 에이전트를 환영하고 있습니다. Manus의 Cue는 에이전트 쪽의 답을 보여 줍니다. 웹사이트가 에이전트에게 신원을 밝히라고 한다면, 진짜 신원을 주면 된다는 답입니다.
대부분의 브랜드와 웹사이트는 Amazon도 Shopify도 아닙니다. 그 중간에 있습니다. 에이전트가 가져올 새로운 수요는 원하지만, 고객 관계와 데이터를 잃을까 걱정합니다.
AI 검색은 사용자가 당신을 찾는 방식을 바꿨습니다. 개인 에이전트는 그 이후의 모든 단계를 사용자 대신 누가 완료하는지를 바꿉니다. 앞의 것은 당신이 언급되는지를 정합니다. 뒤의 것은 판매를 성사시키는지를 정합니다.
상거래의 진입점은 검색창과 상점 진열대에서 에이전트의 경로 결정 로직으로 옮겨 가고 있습니다. 이 싸움의 결과가 다음 인터넷의 문을 누가 여는지를 정하게 될 것입니다.
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