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Google UCP vs OpenAI ACP 비교 : 에이전틱 커머스 시대, 쇼핑몰이 살아남는 법, 이커머스 생존 전략

안녕하세요! 갓대희 입니다.

최근 AI 에이전트가 쇼핑을 대신해주는 에이전틱 커머스(Agentic Commerce) 시대가 빠르게 다가오고 있다.

Google과 OpenAI가 각각 UCP와 ACP라는 새로운 쇼핑 표준 프로토콜을 발표했고, 이는 이커머스 생태계를 근본적으로 바꿀 것으로 예상된다. 개발자와 쇼핑몰 운영자 모두 알아둬야 할 핵심 내용을 정리해 보았다.

에이전틱 커머스: AI가 쇼핑의 전 과정을 대신 수행하는 새로운 패러다임
UCP (Universal Commerce Protocol): Google/Shopify 주도의 개방형 쇼핑 표준
ACP (Agentic Commerce Protocol): OpenAI/Stripe 주도의 결제 보안 표준
한국 시장: 네이버 AI 브리핑, 카카오 카나나, 와들 젠투 등 로컬 대응
대응 전략: AEO(답변 엔진 최적화), Schema Markup, 실시간 API 구축

UCP/ACP 표준은 빠르게 발전하고 있으므로, 적용 전 Google UCP 공식 문서 및 ACP 공식 사이트에서 최신 정보를 확인하세요.

에이전틱 커머스란? 왜 지금 주목받는가
UCP (Universal Commerce Protocol) - Google 주도
ACP (Agentic Commerce Protocol) - OpenAI 주도
UCP vs ACP 비교 분석
플랫폼 전쟁: Amazon vs Google
한국형 에이전틱 커머스 생태계
쇼핑몰·브랜드 대응 전략
실제 적용 가이드 (코드 예시)
FAQ
참고 자료

1. 에이전틱 커머스란? 왜 지금 주목받는가

에이전틱 커머스(Agentic Commerce)는 AI 에이전트(챗봇, 음성 비서 등)가 인간을 대신해 상품 검색 → 비교 → 의사결정 → 결제 → 사후지원까지 쇼핑의 전 과정을 수행하는 형태를 의미한다.

패러다임의 전환: '검색과 클릭'에서 '위임과 실행'으로

핵심 변화
지난 30년간의 이커머스가 인간의 인지 능력을 전제로 한 '검색-비교-클릭' 중심이었다면,
이제는 AI에게 '위임-실행'을 맡기는 구조로 전환되고 있다.

소비자: "내 발볼 사이즈와 예산, 선호하는 디자인을 고려해 최고의 등산화를 찾아서 결제해 줘"

데이터로 보는 성장세

지표	수치	출처
2025년 연말 AI 유입 트래픽 증가율	+693%	Adobe Digital Insights
2024년 12월 리테일 토큰 처리량	8.3조 개	Google
1년 후 예상 토큰 처리량	90조+ 개	Google 전망
2030년 미국 리테일 수익 전망	1조 달러	McKinsey
AI 에이전트 쇼핑 이용 예상 (미국)	50%	Morgan Stanley

제로 클릭(Zero-Click) 경제의 도래
구매 의도(Intent) 발생 시점과 실제 거래(Transaction) 시점 사이의 간극이 극도로 단축된다.
소비자는 더 이상 여러 사이트를 비교하지 않고, AI에게 "내 조건에 맞는 최적의 제품을 찾아 결제해 줘"라고 명령한다.

이후 내용에서 ucp, acp 각각에 대해 살펴보자.

2. UCP (Universal Commerce Protocol) - Google 주도

UCP는 Google이 2026년 1월 전미소매협회(NRF) 컨퍼런스에서 공식 발표한 개방형 표준이다. AI 에이전트가 제품 발견(Discovery) → 옵션 평가 → 결제(Checkout)까지 전체 쇼핑 여정을 수행할 수 있도록 지원한다.

핵심 파트너

공동 개발: Google, Shopify, Etsy, Wayfair, Target, Walmart
지지 파트너 (25개 이상): Adyen, American Express, Best Buy, Flipkart, Macy's, Mastercard, PayPal, Stripe, The Home Depot, Visa, Zalando 등

UCP 핵심 Capabilities (공식 사양)

UCP는 4가지 핵심 Capability를 정의한다. 각 Capability는 비즈니스가 선택적으로 구현할 수 있다.

Capability	기능	설명
Checkout	결제 세션 관리	장바구니, 세금 계산, 결제 처리 (사람 개입 유무 모두 지원)
Identity Linking	사용자 권한 위임	OAuth 2.0 기반으로 에이전트가 사용자를 대신해 행동
Order	주문 생애주기 관리	웹훅 기반 배송, 반품, 환불 상태 알림
Payment Token Exchange	결제 토큰 교환	PSP와 Credential Provider 간 안전한 토큰 교환 프로토콜

(출처: UCP GitHub Repository)

핵심 기술

1. 동적 발견 (Dynamic Discovery)

쇼핑몰 서버의 /.well-known/ucp 경로에 JSON 매니페스트 파일 게시
AI 에이전트가 이 파일을 읽어 쇼핑몰의 기능(검색, 장바구니, 결제 등)을 즉시 파악
별도의 복잡한 연동 개발 없이 표준화된 방식으로 소통 가능

2. 네이티브 체크아웃 (Native Checkout)

사용자가 쇼핑몰로 이동하지 않고 Google 검색 결과(AI Mode)나 Gemini 앱 내에서 즉시 결제
결제는 Google Pay를 통해 처리 (추후 PayPal 등 확장 예정)
판매자 기록(Merchant of Record)은 여전히 쇼핑몰(판매자)로 유지 → 고객 데이터 소유권 보장

3. 프로토콜 상호운용성 및 트랜스포트

Agent2Agent(A2A), Agent Payments Protocol(AP2)과 호환
Anthropic의 Model Context Protocol(MCP)과도 호환 설계
다양한 AI 에이전트가 UCP라는 공통 언어로 소통 가능

지원 트랜스포트 방식:

HTTP/REST - 전통적인 API 방식
GraphQL - 유연한 쿼리 기반 API (Shopify 지원)
MCP (Model Context Protocol) - AI 모델 연동
A2A (Agent2Agent) - 에이전트 간 직접 통신
EP (Embedded Checkout) - iframe 기반 임베디드 결제
JSON-RPC - 경량 원격 프로시저 호출

Google Merchant Center(GMC) 필수 속성

UCP 생태계에 참여하려면 GMC 제품 피드에 다음 속성을 추가해야 한다:

속성	타입	설명
native_commerce	Boolean	TRUE로 설정해야 Google AI 지면에서 직접 구매 활성화
consumer_notice	Attribute Group	법적 규제/안전 경고 문구를 AI 인터페이스에 표시
merchant_item_id	String	결제 API와 제품 피드 간 ID 매핑용

현재 제한사항 (2026년 1월 기준)

기능 제한:

현재 단일 항목 구매(Single-item)만 지원
예정 기능: 다중 항목 카트, 충성도 프로그램 연동, 배송/반품 추적

지리적 제한: 현재 미국 내 배송 및 미국 은행 계좌 보유 판매자로 제한
(출처: Google UCP 공식 가이드)

개발자 리소스 - 지금 바로 테스트 가능

UCP는 이미 연동 테스트가 가능한 상태이다:

GitHub: UCP 스펙 및 샘플 코드 - Python SDK 기반 구현 예제 제공
curl 테스트: /.well-known/ucp 엔드포인트로 Capability Discovery 테스트
Shopify Checkout Kit: 몇 줄의 코드로 UCP 활성화, 별도 앱/커스텀 연동 불필요
대기 목록: Google UCP Integration Interest Form

(출처: Google Developers Blog)

UCP 신규 기능 (2026년 1월 발표)

1. Business Agent (비즈니스 에이전트)

브랜드 전용 AI 챗봇을 Google 검색 결과에 직접 노출
고객이 검색 결과에서 바로 브랜드와 대화하며 상품 문의 가능
브랜드 목소리(Voice)와 톤으로 커스터마이징 가능
향후 에이전틱 체크아웃까지 확장 예정
런칭 파트너: Lowe's, Michael's, Poshmark, Reebok

2. Direct Offers (다이렉트 오퍼)

Google Ads 파일럿: AI Mode에서 구매 의도가 확실한 사용자에게 맞춤 할인 제공
AI가 사용자의 의도를 분석하여 관련성 높은 오퍼만 노출
할인, 번들 딜, 무료 배송 등 다양한 형태 지원 예정
런칭 파트너: Petco, e.l.f. Cosmetics, Samsonite

(출처: Google Blog - Agentic Commerce Tools)

3. ACP (Agentic Commerce Protocol) - OpenAI 주도

ACP는 2025년 9월 OpenAI와 Stripe가 발표한 오픈 소스 표준이다. AI 에이전트와 가맹점 간의 '거래의 완결성'과 '결제 보안'에 집중한다.

핵심 파트너

OpenAI, Stripe (공동 개발), Salesforce, BigCommerce
PayPal (2025년 10월 ACP 채택) - 수천만 PayPal 가맹점이 2026년부터 ChatGPT 커머스에 연결 예정
Instacart (2025년 12월) - ChatGPT 최초 식료품 파트너, 장보기부터 결제까지 대화 내 완결

주요 타임라인
• 2025년 9월 29일: ACP + Instant Checkout 공식 발표
• 2025년 10월 28일: PayPal ACP 채택 발표
• 2025년 12월 8일: Instacart ChatGPT 앱 출시
(출처: PayPal Press Release)

핵심 철학

소비자의 근원적 불안 해소
"AI가 내 카드로 결제해도 안전한가?"

UCP가 '쇼핑 여정 전체의 통합'을 지향한다면,
ACP는 '안전하고 즉각적인 결제 실행'에 초점을 맞춘다.

핵심 기술

1. 공유 결제 토큰 (Shared Payment Token, SPT)

사용자의 신용카드 정보(PAN)는 AI 에이전트에게 절대 노출되지 않음
Stripe가 발급한 범위 제한 토큰만 에이전트에게 전달
토큰은 프로그래밍적으로 제어, 권한 부여, 로깅됨

SPT 보안 요소	설명
판매자 범위 제한	특정 판매자(Merchant)에게만 사용 가능
시간 제한	일정 시간 경과 후 자동 만료
금액 제한	지정된 금액 한도 내에서만 결제 가능
사기 탐지 연동	Stripe Radar와 연동하여 차지백 가능성, 카드 테스팅 탐지

(출처: Stripe Agentic Commerce Suite)

2. 초고빈도 데이터 동기화

가격과 재고 정보를 최소 15분 단위로 갱신 필수
AI가 "재고 있음"이라고 답했으나 실제로는 품절인 '환각(Hallucination)' 현상 방지
기존의 일 단위 피드 갱신과는 차원이 다른 기술적 부하

(출처: OpenAI Agentic Commerce 개발자 문서 - "product feed updated as often as every 15 minutes")

3. Agentic Commerce Suite (Stripe 제공)

기술적 역량이 부족한 가맹점을 위한 호스팅 솔루션
기존 상품 카탈로그를 Stripe에 업로드하면 ACP 엔드포인트 자동 생성
개발 없이도 에이전틱 커머스 참여 가능

주요 노출 지면
ChatGPT Instant Checkout - ChatGPT 대화창 내에서 바로 결제 완료
(출처: Stripe 공식 블로그)

현재 제한사항 및 수수료 구조

기능 제한 (2026년 1월 기준):

현재 단일 상품 구매만 지원 (Single-item purchase)
멀티 아이템 장바구니(Multi-item carts)는 추후 지원 예정

Merchant 수수료:

발견(Discovery): 무료 - 상품이 ChatGPT에 노출되는 것은 비용 없음
구매 완료 시: 소액 수수료 부과 (반품 시 환불)
Shopify, Etsy 판매자는 별도 연동 없이 자동 참여 가능

(출처: TechCrunch)

4. UCP vs ACP 비교 분석

두 프로토콜은 경쟁하는 듯 보이지만, 실제로는 상호 보완적인 성격이 강하다.

비교 항목	UCP (Google)	ACP (OpenAI)
주도 기업	Google, Shopify, Etsy, Wayfair, Target, Walmart + Visa, Mastercard 등 25개 이상	OpenAI, Stripe, PayPal, Salesforce + Instacart, BigCommerce 등
발표 시점	2026년 1월 (NRF)	2025년 9월
핵심 가치	"쇼핑 여정의 통합" (Seamless Journey)	"안전한 결제 실행" (Secure Execution)
기술적 기반	Google Merchant Center JSON Manifest, REST/MCP	Stripe API LLM Function Calling, Shared Tokens
결제 수단	Google Pay (추후 PayPal 확장)	Stripe Link Shared Payment Tokens
노출 지면	Google Search AI Mode Gemini App	ChatGPT Instant Checkout
데이터 요구사항	native_commerce 등 GMC 속성 중심	15분 단위 재고/가격 갱신 필수
지리적 제한	미국 내 배송/은행 계좌 제한	글로벌 지원 가능 (Stripe 지원 국가)
판매자 기록	판매자 유지 ✓	판매자 유지 ✓

공통점: 판매자 기록(Merchant of Record) 보장
두 프로토콜 모두 판매자의 고객 데이터 소유권을 보장한다.
Amazon 마켓플레이스처럼 플랫폼이 고객 데이터를 독점하는 것과 대조되는 전략이다.

5. 플랫폼 전쟁: Amazon vs Google

에이전틱 커머스의 확산은 기존 이커머스 지배자(Amazon)와 새로운 도전자(Google, OpenAI) 간의 치열한 분쟁을 야기하고 있다.

Amazon의 '차단(Blocking)' 전략

Amazon vs Perplexity 소송
Amazon은 Perplexity의 AI 쇼핑 에이전트 'Comet'이 자사 사이트에 무단 접근하여 데이터를 수집하고 구매를 대행하는 것에 대해 소송을 제기했다.

Amazon의 논리: 제3자 AI 에이전트는 '로봇'이며, 이용 약관(ToS)을 위반하고 서버에 과부하를 준다.
실제 의도: AI가 광고를 패싱하고 최저가 상품만 바로 구매하면, Amazon의 리테일 미디어(광고) 수익이 줄어든다.

Google의 '포섭(Co-opt)' 전략

개방형 연합군 형성
Google은 UCP를 통해 외부 쇼핑몰을 자신의 AI 생태계 안으로 '포섭'한다.

외부 쇼핑몰의 상품 데이터를 자신의 AI 지면(Search, Gemini)으로 끌어들임
결제까지 내부에서 처리 → 사용자의 이탈(Outlink) 방지
검색 엔진이 트래픽 연결자에서 트랜잭션 플랫폼으로 진화

전략	Amazon	Google
AI 에이전트 대응	차단 (Blocking)	포섭 (Co-opt)
생태계	폐쇄형 (Walled Garden)	개방형 (Open Agent)
수익 모델	리테일 미디어(광고) 보호	새로운 AI 광고 모델(Direct Offers)

6. 한국형 에이전틱 커머스 생태계

한국은 네이버와 카카오라는 강력한 로컬 플랫폼이 존재하는 독특한 시장이다. UCP/ACP의 직접적인 영향권에서 벗어난 듯 보이지만, 내부적으로는 유사한 형태의 '에이전틱 커머스' 전환이 가속화되고 있다.

네이버: AI 브리핑에서 '에이전트N'으로 진화

네이버는 생성형 AI 검색 서비스 '큐:(CUE:)'를 발전시킨 'AI 브리핑'을 2025년 3월 정식 출시했다. 큐(CUE:) 서비스는 종료되고, AI 브리핑으로 통합되어 현재 전체 검색의 약 20%를 차지하고 있다.

AI 브리핑 유형

공식형/멀티출처형: 정보성 쿼리에 대해 신뢰할 수 있는 출처 요약
숏텐츠형: 인기 있는 숏폼 리뷰나 영상 요약 및 추천
플레이스형: 지역 기반 상점/여행지 정보 요약
AI 쇼핑 가이드: 사용자 이력 분석 기반 개인화 상품 추천 (Naver Plus Store 앱)

에이전트N: 네이버의 통합 AI 전략
네이버는 자율형 AI 전략 '에이전트N'을 발표하고, 검색→쇼핑→지도→예약→결제를 하나의 AI 경험으로 연결한다.

2026년 로드맵:

1분기: 쇼핑 AI 에이전트 출시 (네이버플러스 스토어)
2분기: AI 탭 공개 (통합검색 AI 에이전트)
B2B: 비즈니스 에이전트 (광고주·셀러용 AI 도구)

(출처: 디일렉)

전략적 시사점
네이버 AI 브리핑은 검색 결과 상단(Zero Position)을 차지하며, 기존의 SEO 문법을 무력화시키고 있다.
판매자는 이제 키워드 반복이 아닌, AI가 인용하기 좋은 구조화된 정보와 숏폼 콘텐츠 생산에 집중해야 한다.

특히 쇼핑 AI 에이전트가 출시되면, 사용자가 예산과 조건을 입력하면 AI가 재료 목록 작성부터 가격 비교까지 한 번에 수행하게 된다.

카카오: 관계 기반 AI 에이전트 '카나나(Kanana)'

카나나(Kanana)는 '가장 나다운 AI'라는 의미로, 그룹 AI 메이트 '카나'와 개인 AI 메이트 '나나'로 구성된 카카오의 AI 서비스이다.

핵심 특징

메신저 플랫폼의 강점을 살린 '관계 지향적' AI 에이전트
친구와의 대화 맥락 속에서 선물 추천, 예약 대행
웹 버전 출시 (2025년 11월): mate.kanana.ai
웹 검색 모드 지원: 대화 중 '+' 버튼으로 실시간 검색 결과 반영
AI 스튜디오: 9가지 컨셉(로맨스 판타지, Y2K 등)의 AI 이미지 생성

카나나-2 모델 공개 (2025년 12월)
카카오는 차세대 언어모델 '카나나-2(Kanana-2)'를 허깅페이스에 오픈소스로 공개했다.

3종 구성: 베이스, 인스트럭트, 추론 특화 모델
핵심 강점: 도구 호출(Tool Calling) 기능과 지시 이행 능력 대폭 강화
에이전틱 AI 최적화: AI가 스스로 판단하고 외부 서비스를 호출할 수 있는 구조

(출처: AI타임스)

협력 사례

SK스피드메이트 MOU (2025년 10월): AI 기반 차량 관리 서비스 공동 개발
카카오톡 내부 커머스 기능을 외부 서비스와 연결하는 에이전틱 생태계 확장

쿠팡: 국내 1위 이커머스의 AI 전략

국내 이커머스 시장 점유율 1위인 쿠팡은 15년간 축적된 소비자 데이터를 기반으로 AI 전환을 가속화하고 있다.

주요 AI 서비스

AI 상품 검색: 생성형 AI를 상품 검색에 도입하기 위한 막바지 작업 진행 중
AI 추천 검색어: 일부 판매자 대상 테스트 진행
AI 리뷰 요약: 가전디지털 카테고리 상품의 리뷰를 자동 요약하여 핵심 장단점 제공
실시간 개인화 추천: 사용자 탐색 순간 과거 데이터와 실시간 재고를 매칭하여 최적 상품 조합 제시

생성형 AI 기반 광고 플랫폼
쿠팡은 AWS Bedrock을 기반으로 LLM 활용 광고 에이전트 구조를 설계했다.

자동 입찰 최적화: 광고주가 목표 ROAS만 설정하면 시스템이 자동으로 입찰가 조정
자동 상품 추천: 광고 성과 예측 기반으로 성과 가능성 높은 상품 자동 노출

(출처: 전자신문)

11번가: 발견형 쇼핑과 상황형 검색

현재 운영 중인 AI 서비스

AI홈: 각 고객에 최적화된 관심 상품을 예측해 제안하는 초개인화 AI 추천 서비스
Ai 피드: 8개 카테고리별 AI 상품기획자(MD)가 SNS '피드' 형태로 상품 추천하고 실시간 응대
#오오티디: AI 기반 트렌드 패션 버티컬 서비스
AI셀링코치: 판매자용 AI 기반 판매 분석 솔루션

상황형 검색 서비스 (개발 중)
2025년 AI 해커톤 '십일스테이(11stAI)'에서 대상을 받은 '그냥 말해' 팀의 아이디어.

키워드 대신 상황을 입력하면 AI가 맞춤형 상품 추천
예: "방이 너무 추워" → 난방용품 추천
예: "냉장고가 텅 비었어" → 장보기 상품 추천
고객의 구매 이력, 취향 등을 종합적으로 반영

(출처: 11번가 PR)

결제 플랫폼: 카카오페이 결제 MCP

카카오페이가 AI 시대의 새로운 결제 경험을 위한 핵심 기술 '결제 MCP(Model Context Protocol)'와 '에이전트 툴킷(Agent Toolkit)'을 공개했다.

에이전트 툴킷 제공 기능 (7가지 API)

결제 테스트, 결제 준비, 승인, 취소, 상태 조회 등
자연어 명령으로 결제 처리 가능
예: "5000원짜리 커피 결제 링크 생성해 줘"

국내 간편결제 현황

네이버페이·카카오페이·토스 MAU 각 2,400만명 돌파
간편결제가 전 국민 금융생활 인프라로 자리매김
카카오페이 '페이아이' → 금융 에이전트로 확장 계획

(출처: 인사이트코리아)

솔루션 기업: 와들(Waddle) 젠투(Gentoo)

OpenAI GPT-5 해커톤 세계 1위
2025년 샌프란시스코에서 열린 OpenAI GPT-5 해커톤에서 93개 팀 중 1위를 차지하며 글로벌 경쟁력을 입증했다. 포브스 아시아 '30세 미만 리더 30인'에도 선정되었다. (출처: 카카오벤처스)

젠투(Gentoo) - 중소 쇼핑몰의 에이전틱 커머스 솔루션

Waddle이 개발한 대화형 AI 구매 에이전트
다중 에이전트(Multi-agent) 아키텍처 기반
고객의 이탈 원인 분석 → 상황에 맞는 상품 추천
멀티 턴(Multi-turn) 대화: 이전 대화 기록 기억
누적 답변 200만 건 돌파

글로벌 진출 현황

쇼피파이(Shopify) 앱스토어 진출 (2025년 9월): 전 세계 460만 셀러 대상
Cafe24 앱스토어: 월 $49 ~ $799
NHN커머스 앱스토어 공식 출시

주요 성과

이바나헬싱키: 젠투 도입 후 매출 7배 증가
평균 구매 전환율: 13%
고객 문의 자동 응답으로 CS 비용 절감

(출처: 벤처스퀘어)

7. 쇼핑몰·브랜드 대응 전략

핵심 경고
AI가 읽을 수 없는 상점은 '보이지 않는 상점'이 되어 소멸할 위험이 크다.
AI는 예쁜 배너 이미지를 보지 않는다. 그 배너 뒤에 있는 코드와 데이터를 본다.

전략 1: 기계 가독성(Machine Readability) 극대화

AEO(Answer Engine Optimization) 실행

검색 엔진 최적화(SEO)를 넘어, 답변 엔진 최적화(AEO)와 생성형 엔진 최적화(GEO)로 전환해야 한다.

구조화된 데이터(Schema Markup) 고도화: Product, MerchantReturnPolicy, ShippingDetails, Offer 스키마를 JSON-LD 형식으로 완벽 구현
시맨틱 리뷰 데이터 구축: 별점 5점이 아닌, "발볼이 넓어서 편하다", "마감 처리가 견고하다" 같은 구체적 속성 중심 텍스트
데이터 일관성 유지: 자사몰, 스마트스토어, 인스타그램 샵 등 모든 채널에서 가격/옵션/재고 정보 일치

전략 2: 실시간 API 인프라 구축

15분 단위 데이터 갱신
UCP와 ACP 모두 15분 단위 또는 실시간 수준의 재고/가격 데이터 갱신을 요구한다.
정적(Static) HTML 페이지 크롤링에 의존하는 방식은 한계가 있다.

외부 에이전트가 호출할 수 있는 경량 API(Lightweight API)를 제공해야 한다.

전략 3-1: 국내외 투트랙 접근

구분	국내 (Domestic)	해외 (Global)
플랫폼	네이버 AI 브리핑, 카카오	Google UCP, OpenAI ACP
콘텐츠 전략	Q&A 형식 상세페이지, 숏폼 영상	Schema Markup, JSON-LD
솔루션	젠투(Gentoo) 등 AI 에이전트 도입	Shopify UCP 활성화, Stripe ACP 연동
결제	네이버페이, 카카오페이	Google Pay, Stripe Link

전략 3-2: 선별적 봇(Bot) 허용 정책

'화이트리스트' 전략
Amazon처럼 모든 봇을 차단하는 것은 중소형 쇼핑몰에게 자충수가 될 수 있다.

차단: 트래픽만 유발하고 데이터만 긁어가는 악성 스크래퍼 (robots.txt, WAF 활용)
허용: 구매 의도가 확실한 에이전트 봇 (Google-Extended, OAI-SearchBot, ChatGPT-User)

전략 4: 브랜드 로열티 강화

AI가 구매를 대행하더라도 브랜드 팬덤은 만들어야 한다

UCP/ACP 환경에서도 판매자는 고객 데이터를 소유한다
배송 패키징, 감사 카드, 멤버십 혜택 등으로 브랜드 고유 경험 전달
첫 구매는 AI가 했더라도, 재구매는 고객이 직접 우리 앱을 켜고 들어오게 만들어야 한다

8. 적용 예시 (코드 예시)

Google UCP: native_commerce 피드 예시 (XML)

GMC에 업로드할 제품 피드에 UCP 관련 속성을 적용하는 예시이다.

<item>
  <g:id>KR_12345</g:id>
  <g:title>프리미엄 한국형 수분 크림 50ml</g:title>
  <g:description>건조한 피부에 즉각적인 수분을 공급하는 고보습 크림입니다.</g:description>
  <g:native_commerce>TRUE</g:native_commerce>
  <g:consumer_notice>
    <g:consumer_notice_type>safety_warning</g:consumer_notice_type>
    <g:consumer_notice_message>사용 시 주의사항: 피부에 이상이 있을 경우 사용을 중단하세요.</g:consumer_notice_message>
  </g:consumer_notice>
  <g:availability>in_stock</g:availability>
  <g:price>35000 KRW</g:price>
  <g:merchant_item_id>SKU_MOIST_50</g:merchant_item_id>
</item>

AEO를 위한 Schema.org JSON-LD 예시

검색 엔진과 AI 에이전트가 제품 정보를 정확히 이해할 수 있도록 돕는 구조화된 데이터 마크업 예시이다.

// Schema.org JSON-LD - 제품 상세 정보

<script type="application/ld+json">
{
  "@context": "https://schema.org/",
  "@type": "Product",
  "name": "초경량 등산화",
  "description": "한국 지형에 최적화된 접지력을 제공하는 전문가용 등산화입니다. 발볼이 넓게 디자인되었습니다.",
  "sku": "K-MNT-001",
  "brand": {
    "@type": "Brand",
    "name": "K-Mountain"
  },
  "offers": {
    "@type": "Offer",
    "url": "https://www.example.co.kr/product/123",
    "priceCurrency": "KRW",
    "price": "120000",
    "availability": "https://schema.org/InStock",
    "shippingDetails": {
      "@type": "OfferShippingDetails",
      "shippingRate": {
        "@type": "MonetaryAmount",
        "value": "0",
        "currency": "KRW"
      },
      "deliveryTime": {
        "@type": "ShippingDeliveryTime",
        "handlingTime": { "@type": "QuantitativeValue", "minValue": 0, "maxValue": 1, "unitCode": "DAY" },
        "transitTime": { "@type": "QuantitativeValue", "minValue": 1, "maxValue": 2, "unitCode": "DAY" }
      }
    }
  },
  "review": {
    "@type": "Review",
    "reviewRating": { "@type": "Rating", "ratingValue": "4.5", "bestRating": "5" },
    "author": { "@type": "Person", "name": "김철수" },
    "reviewBody": "발볼이 넓어서 편하고, 바위산에서도 미끄러지지 않습니다."
  }
}
</script>

반품 정책 Schema 예시

// MerchantReturnPolicy Schema

{
  "@context": "https://schema.org/",
  "@type": "MerchantReturnPolicy",
  "applicableCountry": "KR",
  "returnPolicyCategory": "https://schema.org/MerchantReturnFiniteReturnWindow",
  "merchantReturnDays": 14,
  "returnMethod": "https://schema.org/ReturnByMail",
  "returnFees": "https://schema.org/FreeReturn"
}

9. FAQ

Q1. 한국에서 UCP/ACP를 지금 당장 적용해야 할까?

A: 국내 시장만 타깃이라면 당장 필수는 아니다. 하지만 미국 등 해외 진출(역직구)을 계획 중이라면 UCP/ACP 대응은 생존의 문제다. 또한 국내에서도 네이버 AI 브리핑 등 유사한 변화가 진행 중이므로, Schema Markup과 AEO는 지금 바로 시작하는 것이 좋다.

Q2. UCP와 ACP 중 어느 것에 먼저 대응해야 할까?

A: 두 프로토콜은 상호 보완적이다. Shopify를 사용 중이라면 UCP가 자연스럽게 활성화될 것이고, Stripe를 결제 수단으로 사용 중이라면 ACP 연동이 더 쉬울 것이다. 둘 다 준비하는 것이 이상적이지만, 리소스가 제한적이라면 자사의 기술 스택에 맞는 것부터 시작하라.

Q3. 15분 단위 데이터 갱신이 정말 필요한가?

A: ACP 표준에서는 최소 15분 단위 갱신을 요구한다. 이는 AI가 "재고 있음"이라고 답했는데 실제로는 품절인 상황(환각)을 방지하기 위함이다. 기존 일 단위 피드 갱신보다 기술적 부하가 크지만, 고객 경험과 신뢰도 측면에서 필수적인 투자다.

Q4. Cafe24/메이크샵 사용자도 대응할 수 있나?

A: 가능하다. 젠투(Gentoo) 같은 AI 에이전트 솔루션이 Cafe24 앱스토어에서 제공되고 있다. 또한 향후 Cafe24 등 국내 플랫폼도 글로벌 연동 플러그인을 제공할 것으로 예상된다. Schema Markup은 자체적으로 구현 가능하므로 지금 바로 시작할 수 있다.

10. 참고 자료

공식 문서

한국 시장

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Contents

Google UCP vs OpenAI ACP 비교 : 에이전틱 커머스 시대, 쇼핑몰이 살아남는 법, 이커머스 생존 전략

목차

1. 에이전틱 커머스란? 왜 지금 주목받는가

패러다임의 전환: '검색과 클릭'에서 '위임과 실행'으로

데이터로 보는 성장세

2. UCP (Universal Commerce Protocol) - Google 주도

핵심 파트너

UCP 핵심 Capabilities (공식 사양)

핵심 기술

1. 동적 발견 (Dynamic Discovery)

2. 네이티브 체크아웃 (Native Checkout)

3. 프로토콜 상호운용성 및 트랜스포트

Google Merchant Center(GMC) 필수 속성

UCP 신규 기능 (2026년 1월 발표)

1. Business Agent (비즈니스 에이전트)

2. Direct Offers (다이렉트 오퍼)

3. ACP (Agentic Commerce Protocol) - OpenAI 주도

핵심 파트너

핵심 철학

핵심 기술

1. 공유 결제 토큰 (Shared Payment Token, SPT)

2. 초고빈도 데이터 동기화

3. Agentic Commerce Suite (Stripe 제공)

4. UCP vs ACP 비교 분석

5. 플랫폼 전쟁: Amazon vs Google

Amazon의 '차단(Blocking)' 전략

Google의 '포섭(Co-opt)' 전략

6. 한국형 에이전틱 커머스 생태계

네이버: AI 브리핑에서 '에이전트N'으로 진화

AI 브리핑 유형

카카오: 관계 기반 AI 에이전트 '카나나(Kanana)'

핵심 특징

쿠팡: 국내 1위 이커머스의 AI 전략

주요 AI 서비스

11번가: 발견형 쇼핑과 상황형 검색

현재 운영 중인 AI 서비스

결제 플랫폼: 카카오페이 결제 MCP

에이전트 툴킷 제공 기능 (7가지 API)

솔루션 기업: 와들(Waddle) 젠투(Gentoo)

7. 쇼핑몰·브랜드 대응 전략

전략 1: 기계 가독성(Machine Readability) 극대화

AEO(Answer Engine Optimization) 실행

전략 2: 실시간 API 인프라 구축

전략 3-1: 국내외 투트랙 접근

전략 3-2: 선별적 봇(Bot) 허용 정책

전략 4: 브랜드 로열티 강화

8. 적용 예시 (코드 예시)

Google UCP: native_commerce 피드 예시 (XML)

AEO를 위한 Schema.org JSON-LD 예시

반품 정책 Schema 예시

9. FAQ

Q1. 한국에서 UCP/ACP를 지금 당장 적용해야 할까?

Q2. UCP와 ACP 중 어느 것에 먼저 대응해야 할까?

Q3. 15분 단위 데이터 갱신이 정말 필요한가?

Q4. Cafe24/메이크샵 사용자도 대응할 수 있나?

10. 참고 자료

공식 문서

관련 기사 및 분석

한국 시장

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