ChatGPT 상품 카드는 어디서 올까:
답변 41만 건으로 본
한국과 미국의 AI 쇼핑 리서치

AI 검색에 "추천 제품"을 물으면 답변 옆에 가격과 판매처가 붙은 상품 카드가 뜹니다. 이 카드는 한국어 질문에도 똑같이 붙을까요? 붙는다면 상품은 어디서 올까요? 애니모프(Anymorph)는 2026년 10월 19일부터 11월 1일까지 같은 측정 프로젝트의 질문을 ChatGPT, Google AI 개요(AI Overviews), 네이버 AI 탭에 매일 묻고 답변 410,088건과 상품 카드 544,067장을 분석했습니다. 한국어 질문을 중심으로 보고, 같은 방식으로 수집한 미국 영어 질문과 비교했습니다.

연구 결과 요약

연구 방법

측정 대상

모든 수치는 여러 측정 프로젝트를 합친 값이며 특정 회사의 결과는 싣지 않았습니다. 데이터는 애니모프가 수집한 AI 검색 답변입니다.

측정 방식

• 상품 카드: 답변에 상품 이름, 가격, 판매처와 함께 표시된 상품 하나를 한 장으로 셌습니다. 카드 묶음, 가로로 넘기는 상품 목록, 본문 안 상품을 모두 포함합니다.
• 상품 카드가 붙은 답변 비율: 상품 카드가 한 장 이상 붙은 답변을 전체 답변으로 나눈 값입니다.
• 같은 커머스 프로젝트 비교: 업종과 질문 주제의 차이를 줄이기 위해, 한국어와 영어 질문을 함께 측정하는 커머스 프로젝트 5개만 따로 집계했습니다. 두 언어의 질문은 같은 프로젝트의 제품군을 다룹니다.
• ChatGPT 상품 출처: ChatGPT가 상품을 찾은 카탈로그를 카드마다 기록했습니다. Google Shopping, 판매처가 ChatGPT에 보낸 상품 피드, Shopify 세 가지입니다. Google Shopping 상품은 ChatGPT가 쓴 검색어와 검색 국가도 기록했습니다.
• ChatGPT 모델 입력: 답변을 쓰는 모델에 넘어간 상품 정보(상품명, 설명, 평점, 리뷰 수, 상품 페이지)를 카드마다 기록했습니다.
• 판매처 유형: 엔진과 언어별로 카드가 많은 판매처 150곳을 직접 분류하고 나머지는 기타로 두었습니다. 판매처 이름은 싣지 않았습니다. 상위 판매처 비중은 같은 판매처의 다른 표기를 하나로 합쳐 계산했습니다.

한국어 답변에 상품 카드가 붙는 비율은 미국의 절반에 못 미쳤습니다

한국어와 영어를 함께 측정하는 커머스 프로젝트 5개의 결과입니다. 같은 제품군을 같은 방식으로 물었을 때 미국 영어 답변의 81.0%에 ChatGPT 상품 카드가 붙었고, 한국어 답변에는 28.6%에 붙었습니다. Google AI 개요의 차이는 더 커서 영어 답변의 72.6%, 한국어 답변의 6.5%에 상품 카드가 있었습니다. 카드가 붙은 답변에서도 한국어 답변의 카드 수가 더 적었습니다.

측정 범위를 넓혀도 같은 차이가 나타났습니다

커머스 프로젝트 전체와 소프트웨어, 서비스 업종을 포함한 전체 프로젝트에서도 미국 영어 답변에 상품 카드가 세 배 이상 자주 붙었습니다. 한국어 질문에서 상품 카드가 가장 자주 붙은 엔진은 네이버 AI 탭으로, 커머스 프로젝트 답변의 53.6%에 상품이 있었습니다.

네이버 AI 탭은 답변 하나에 상품을 21개씩 보여 줬습니다

네이버 AI 탭은 상품이 붙은 답변 하나에 평균 21.1개의 상품을 14.4곳의 판매처에서 골라 보여 줬습니다(중앙값 10개). 상품 142,316개는 모두 네이버 쇼핑 상품 페이지로 연결됐고, 판매처는 6,919곳이었습니다. 상위 5개 판매처의 비중은 8.4%로, 한 판매처가 자리를 독점하지 않았습니다. ChatGPT와 Google AI 개요는 답변 하나에 2~3개의 상품을 보여 줬습니다. ChatGPT 한국어 카드의 63.1%에 평점이 붙어 있었고, 평점이 있는 상품의 리뷰 수 중앙값은 1,500개였습니다.

한국 ChatGPT의 상품 카드는 Google Shopping에서 왔습니다

한국어 답변의 ChatGPT 상품 카드는 두 장을 빼면 모두 Google Shopping 상품이었습니다. 검색 국가가 기록된 상품의 99.9%는 한국 Google Shopping에서 찾은 상품이었습니다. 미국 영어 답변에서는 판매처가 ChatGPT에 직접 보낸 상품 피드가 카드의 93.2%를 차지했고, Shopify 상품이 4.3%, Google Shopping 상품은 2.4%였습니다. 같은 ChatGPT라도 한국어 답변의 상품 카드는 Google Shopping에 있는 상품 가운데서 나왔습니다.

한국 상품은 설명 없이 ChatGPT에 전달됐습니다

ChatGPT는 상품 카드와 함께 답변을 쓰는 모델에 상품 정보를 넘깁니다. 미국 판매처 피드 상품은 99.9% 이상이 판매처가 쓴 설명과 함께 전달됐고, 97.0%는 평점과 리뷰 수도 함께 전달됐습니다. 한국 Google Shopping 상품은 설명이 함께 전달된 경우가 0.1%에 못 미쳤고, 평점과 리뷰 수는 63.1%에 전달됐습니다. 한국어 답변에서 ChatGPT가 상품의 특징을 설명할 때는 카탈로그의 설명보다 답변이 참고한 웹 페이지에 더 기대는 것으로 보입니다.

ChatGPT는 한국어 질문의 상품을 영어로도 검색했습니다

한국어 답변의 Google Shopping 상품 30,285장에 대해 ChatGPT가 쓴 검색어 13,414개를 분류했습니다. 세 장 중 한 장은 한글이 하나도 없는 영어 검색어로 찾은 상품이었습니다. 표본을 읽어 보면 영어 검색어는 상품 종류, 성분, 피부 고민, 용도를 나열한 형태가 많았습니다. 영어 검색어로 찾은 상품의 24.9%는 검색어에 "korea"나 "korean"이 들어 있었습니다. 검색어 길이는 평균 6.2단어였습니다. 한국어로 물은 질문이라도 ChatGPT는 상품을 영어로 찾는 경우가 많았습니다.

미국 ChatGPT 카드는 상위 5개 판매처가 88%, 한국은 43%였습니다

미국 ChatGPT 카드는 소수의 대형 판매처에 몰렸습니다. 가장 큰 판매처 한 곳이 카드의 44.7%를, 상위 5개 판매처가 88.4%를 차지했고, 카테고리 전문몰의 비중이 70.4%였습니다. 한국 ChatGPT 카드는 상위 5개 판매처의 비중이 43.2%였고, 대형 종합몰과 전문몰, 브랜드 공식몰, 해외 직구몰로 나뉘었습니다. 브랜드 공식몰의 비중은 한국 17.6%, 미국 6.2%였습니다.

같은 커머스 프로젝트 5개만 봐도 결과는 같았습니다. ChatGPT 카드의 상위 5개 판매처 비중은 한국 46.4%, 미국 89.3%였고, 브랜드 공식몰 비중은 17.3%와 6.9%였습니다. Google AI 개요는 두 나라 모두 브랜드 공식몰이 카드의 약 20%를 차지해, 미국에서도 판매처가 ChatGPT보다 넓게 나뉘었습니다.

실행 방법

한국 ChatGPT 쇼핑은 Google Shopping 상품 정보부터 갖춥니다

한국어 답변의 ChatGPT 상품 카드는 30,943장 중 30,941장이 Google Shopping 상품이었습니다. 한국 ChatGPT 카드를 노린다면 먼저 상품이 Google Shopping에 있어야 합니다.

• 자사몰 상품을 Google 판매자 센터(Merchant Center)에 등록하고 가격, 재고, 이미지를 최신으로 유지합니다.
• 상품 페이지에 상품 구조화 데이터(상품명, 가격, 재고, 평점)를 넣어 검색 엔진이 상품 정보를 정확히 읽게 합니다.

상품명과 상품 정보에 영어 표기를 함께 씁니다

ChatGPT가 한국어 질문의 상품을 찾을 때 쓴 검색어의 33.8%는 영어였고, 대개 상품 종류와 성분, 용도를 나열했습니다.

• 상품명과 상품 정보에 핵심 성분, 기능, 용도를 한국어와 영어로 함께 적습니다.
• 제품군을 부르는 영어 일반 명칭(예: sunscreen, cleansing oil)을 상품 정보에 넣습니다.

상품 설명은 웹 페이지에 글로 씁니다

한국 Google Shopping 상품은 설명 없이 ChatGPT 모델에 전달됐습니다. 상품의 특징과 차이를 답변에 담으려면 엔진이 읽을 수 있는 웹 페이지가 필요합니다.

• 상품 상세 페이지의 핵심 설명을 이미지가 아닌 글로 씁니다.
• 제품 비교, 고르는 법, 사용법처럼 질문에 바로 답하는 페이지를 자사 사이트에 둡니다.

공식몰과 판매 채널의 상품 정보를 맞춥니다

한국 ChatGPT 카드는 판매처가 넓게 나뉘었고, 브랜드 공식몰의 비중이 17.6%로 미국의 약 세 배였습니다.

• 공식몰을 판매 채널 중 하나로 두고 Google Shopping에 함께 등록합니다.
• 공식몰과 오픈마켓, 전문몰에서 같은 상품의 이름, 용량, 가격 표기를 맞춥니다.

평점과 리뷰를 상품 정보에 연결합니다

한국 ChatGPT 카드의 63.1%, 네이버 AI 탭 상품의 79.0%가 평점을 달고 있었습니다. 평점과 리뷰 수는 카드에 함께 표시되고 ChatGPT 모델에도 전달됩니다.

• 자사몰 리뷰를 상품 정보와 구조화 데이터에 연결합니다.
• 네이버 AI 탭을 노린다면 네이버 쇼핑의 상품 정보와 리뷰를 관리합니다. 네이버 AI 탭의 상품은 모두 네이버 쇼핑 상품 페이지로 연결됐습니다.

미국에 판매한다면 판매처 상품 피드를 확인합니다

미국 영어 답변의 ChatGPT 카드는 93.2%가 판매처 상품 피드에서 왔고, 상위 5개 판매처가 88.4%를 차지했습니다.

• 미국 주요 판매처에 입점한 상품의 이름, 설명, 평점 정보를 점검합니다. 판매처 피드 상품은 설명과 평점이 ChatGPT 모델에 함께 전달됩니다.
• 자사몰은 ChatGPT에 상품 피드를 보내는 절차와 Shopify 연동 여부를 확인합니다.

한계

• 2026년 10월 19일~11월 1일, 14일의 관찰입니다. 엔진이 상품을 보여 주는 방식이 바뀌면 결과가 달라질 수 있습니다.
• 질문은 애니모프가 측정 프로젝트를 위해 묻는 일반 질문이며 커머스 업종이 중심입니다. 시장 전체의 질문 분포를 그대로 대표하지는 않습니다. 업종 구성의 차이는 같은 커머스 프로젝트 5개의 비교로 줄였습니다.
• 수치는 애니모프의 측정 조건(웹 검색 사용)에서 수집한 답변입니다. 사용자 계정의 기록과 설정에 따라 상품 카드는 다르게 나타날 수 있습니다.
• 네이버 AI 탭은 측정 프로젝트 10개, 질문 1,087개로 다른 엔진보다 표본이 작습니다.
• 판매처 유형은 엔진과 언어별 상위 150곳을 직접 분류했고, 나머지는 기타로 두었습니다. 네이버 AI 탭은 소규모 판매처가 많아 유형 분류 대신 판매처 수와 상위 판매처 비중만 보았습니다.
• 상품 카드는 답변에 표시됐다는 뜻입니다. 클릭이나 구매로 이어졌는지는 이번 조사에서 확인하지 않았습니다.
• 평점, 판매처 유형과 카드 노출의 관계는 관찰된 분포이며, 원인을 실험으로 확인한 결과는 아닙니다.

결론

1. 한국어 질문에는 상품 카드가 적게 붙습니다. 같은 커머스 프로젝트에서 ChatGPT는 한국어 답변의 28.6%, 영어 답변의 81.0%에 상품 카드를 붙였고, Google AI 개요는 6.5%와 72.6%였습니다. 한국어 질문에서 상품을 가장 많이 보여 준 엔진은 네이버 AI 탭이었습니다.
2. 한국 ChatGPT의 상품은 Google Shopping에서 옵니다. 미국은 판매처 상품 피드가 카드의 93.2%였지만, 한국은 카드 거의 전부가 Google Shopping 상품이었고 상품 설명 없이 모델에 전달됐습니다.
3. 한국은 판매처가 분산돼 있습니다. 상위 5개 판매처의 비중이 미국의 절반 수준이었고, 브랜드 공식몰도 카드의 17.6%를 차지했습니다.

한국에서 AI 검색의 상품 카드를 얻으려면 Google Shopping과 네이버 쇼핑에 상품 정보를 정확히 등록하고, 상품의 특징은 엔진이 읽을 수 있는 웹 페이지에 글로 써야 합니다. 같은 브랜드라도 한국과 미국에서 상품이 카드에 오르는 경로가 다르므로, 나라별로 따로 측정하고 준비해야 합니다.

부록: 연구 데이터