커머스 인사이트 Vol.136
2026년 11월 1째 주
AI 쇼핑, 어디까지 왔을까?
2026년 10월 29일, 무신사가 사진 한 장으로 상품을 찾는 AI 이미지 검색 무신사 렌즈를 내놨어요. 네이버는 최근 지난 2월부터 선보인 쇼핑 AI 에이전트의 성과를 공개했고요.
이번 글에서는 AI 쇼핑이 현재 국내외에서 어디까지 진행되고 있는 지 알아보려고 해요.
국내 쇼핑 플랫폼들이 찾기, 고르기, 결제 중 어느 단계에 AI를 붙이고 있는지, 카테고리마다 왜 다른 방식을 택하는지 살펴볼게요.
아마존과 월마트를 비롯한 해외 AI 쇼핑 사례까지 함께 볼게요.
■ 이 글에서 다루는 것
· 무신사 렌즈와 패션 플랫폼의 사진 검색
· 카테고리별 다르게 적용하는 AI 쇼핑
· 쿠팡 AI 상품 비교와 네이버 쇼핑 AI 에이전트 성과
· 올리브영 모바일 피부진단
· 챗GPT 대화창 결제 축소
· 아마존, 월마트의 AI 쇼핑 에이전트 최신 현황
■ 상품을 찾는 단계, 패션은 왜 사진 검색부터 붙였을까?
✔️ 무신사 렌즈, 사진 한 장에서 상품 최대 8개 인식
사용 방법은 간단해요. 무신사 앱 검색창의 렌즈 아이콘을 누르고 사진을 올리면, AI가 사진 속 상품을 알아보고 무신사 스토어에서 살 수 있는 같은 상품과 비슷한 상품을 보여줘요.
사진 한 장에 상품이 여러 개 있으면 최대 8개까지 하나씩 인식해요. 지금은 아우터와 신발을 중심으로 지원하고, 로그인한 회원만 쓸 수 있어요.
무신사는 사진에서 상품을 찾아내는 모델과 상품끼리 얼마나 비슷한지 판단하는 모델을 자체 기술 조직이 직접 학습시켰다고 밝혔어요. 원본 사진과 검색 결과를 링크 하나로 공유하는 기능도 넣었고요. 4분기 안에 검색 결과 필터와 정렬 기능을 더하고, 29CM에도 이미지 검색을 들일 계획이에요.
무신사가 AI 탐색 기능을 낸 건 이번이 처음은 아니에요. 6월에는 AI가 유행하는 상품을 먼저 골라 보여주는 트렌드 큐레이션을 선보였는데, 이번엔 고객이 가진 사진에서 탐색이 시작되는 방식이죠.
무신사가 내세운 이유는 이커머스에서 검색어로 설명하기 어려운 정보들이 존재하기 때문이에요. 핏, 분위기, 색감처럼 말로 옮기기 어려운 특징을 사진으로 검색할 수 있고, SNS나 오프라인에서 본 옷을 이름을 몰라도 찾기 시작할 수 있다는 거예요.
✔️ 지그재그는 2023년, 에이블리는 2024년에 먼저 도입
패션 플랫폼 가운데 사진 검색을 처음 내놓은 곳이 무신사는 아니에요. 여성 패션 앱들이 먼저 시작했어요.
· 지그재그 직잭렌즈: 2023년 5월 시범 운영, 2023년 9월 정식 출시. 2024년 8월 이용자 수 전년 같은 달 대비 140% 증가, 상품 클릭률 72% 상승
· 에이블리 AI 사진 검색: 2024년 5월 정식 운영. 패션, 뷰티, 라이프 전 카테고리 지원. 정식 운영 첫 주 이용자가 베타 기간 같은 주 대비 135% 증가
(두 회사 수치 모두 2024년 회사 발표예요.)
지그재그는 20~23세 이용자의 상품 클릭률이 88% 올라 전 연령 가운데 가장 많이 늘었다고 밝혔어요. 에이블리는 코디 사진으로 비슷한 옷을 찾거나, 립 발색 사진으로 비슷한 색감의 립스틱을 찾는 식으로 쓰임새를 넓혔고요.
✔️ 취향으로 고르는 상품은 AI가 가장 다루기 어려운 영역
패션에서 대화형 AI보다 사진 검색이 먼저 자리 잡은 건, 해외 분석에서 말하는 카테고리 특성과도 맞닿아 있어요.
미국 투자사 액티번트 캐피털(Activant Capital)은 2026년 6월 25일 낸 에이전틱 커머스 보고서에서 상품 카테고리를 두 가지 기준으로 나눴어요. 구매 결정이 사양표로 정해지는지 취향으로 정해지는지, 그리고 다른 브랜드로 바꾸기 쉬운지예요.
※에이전틱 커머스란, AI 에이전트가 소비자 대신 상품을 찾고 비교하고 구매까지 진행하는 쇼핑 방식을 뜻해요.
이 기준으로 나눈 네 가지 유형은 이래요.
· 범용재: USB 케이블, 배터리, 프린터 용지처럼 사양으로 고르고 브랜드를 바꾸기 쉬운 상품. AI 에이전트가 구매를 대신하는 정도가 가장 높은 영역
· 생태계 고착형: 노트북, 스마트폰, 스마트홈 기기처럼 사양으로 고르지만 쓰던 브랜드를 바꾸기 어려운 상품
· 취향형: 패스트패션, 홈 데코, 식음료처럼 취향으로 고르는 상품. 기술적으로 가장 어려운 영역
· 경험형: 명품 패션, 파인 주얼리, 고급 시계처럼 브랜드 경험이 중요한 상품. AI는 보조 역할에 머무는 영역
(액티번트 캐피털 보고서의 에이전틱 커머스 영향 매트릭스. 가로축은 구매 결정이 사양으로 정해지는 정도, 세로축은 브랜드를 바꾸기 쉬운 정도예요. 취향형: 사양표로 취향을 담을 수 없고, 선호 데이터를 먼저 쌓는 쪽이 유리하다. 범용재: 구조화된 상품 데이터가 곧 진열 위치다. 경험형: 결제 경험도 상품의 일부이고, 소비자는 조사와 알림은 맡겨도 결정은 맡기지 않는다. 생태계 고착형: 쓰던 브랜드에 묶이는 효과가 사양보다 오래가서, 추천하려면 이미 쓰는 기기를 알아야 한다.)
https://activantcapital.com/research/agentic-commerce-part-1/
보고서는 에이전틱 커머스가 모든 카테고리를 한꺼번에 바꾸지는 않을 거라고 봐요. AI가 구매자의 불편을 실제로 덜어줄 수 있는지에 따라 카테고리마다 결과가 달라진다는 거예요.
패션 플랫폼들이 대화형 추천보다 사진 검색을 먼저 들인 것도 이 구분과 같은 방향이에요. 취향은 말로 설명하기 어렵지만, 사진으로 보여주는 건 쉬우니까요.
사진 검색이 붙은 플랫폼에서는 상품 사진이 검색어 역할도 해요. 패션 판매자라면 착용 컷과 색감이 실물과 가까운지 다시 한번 살펴보는 게 좋아요. AI가 사진끼리 비교해 상품을 골라내기 때문에, 사진이 실물과 다르면 비슷한 상품을 찾는 고객에게 노출될 기회도 줄어들 수 있어요.
■ 고르는 단계, AI는 왜 가전과 디지털에서 먼저 시작했을까?
쇼핑 과정에서, 상품을 고른 다음엔 여러 후보 가운데 하나를 골라야 하죠.