소개

AI 쇼핑 추천에서 작은 브랜드가 빠지는 이유를 찾았어요

ChatGPT, Gemini, Perplexity는 이미 제품을 추천하고 스펙을 비교해요. 그런데 대부분의 D2C 브랜드는 그 추천에서 빠지고 있다는 사실조차 몰라요.

시작

2026년 초, AI 플랫폼별 D2C 브랜드 성과를 분석하다가 일관된 패턴을 발견했습니다. 기계가 읽을 수 있게 구조화된 제품 데이터를 갖춘 브랜드가, 실제 제품 품질이나 브랜드 규모와 상관없이 AI 추천을 훨씬 많이 받았습니다.

가장 눈에 띈 발견은 이것입니다. 나이키와 호카 같은 큰 브랜드도 AI 에이전트가 제품을 거를 때 쓰는 핵심 스펙(예: 토 박스 너비 mm)을 공개하지 않았습니다. 브랜드 인지도로 메울 수 없는 소규모 D2C 브랜드는 비교 단계에서 자동으로 걸러지고 있었습니다.

데이터 형식 5가지, 질문 유형 3가지, AI 플랫폼 3개에 걸쳐 45번 통제 실험을 했습니다. 결과는 일관됐습니다. 형식이 중요합니다. 구체적인 숫자 스펙이 중요합니다. 이기는 브랜드는 AI가 알아듣는 말로 쓰는 브랜드입니다.

첫답은 기울어진 판을 고르게 하려고 있습니다. D2C 브랜드가 AI 에이전트에게 왜 외면받는지 알 수 있게 하고, 그것을 고칠 도구를 드립니다.

우리는 투명함을 믿습니다. AI 에이전트가 제품 페이지를 읽을 때 실제로 무엇을 보는지, 어떤 속성을 기대하는지, 어떤 빈칸 때문에 추천을 놓치는지 그대로 보여 드립니다.

첫

산업공학 · AI 커머스 연구

산업공학을 공부하다 AI 커머스 연구자가 됐습니다. AI 에이전트의 필터링 문제를 전담해 푸는 해결책이 시장에 없다는 것을 알고 이 서비스를 만들었습니다. 실제 AI 플랫폼 실험에서 얻은 연구 데이터를 바탕으로, 모든 제품 개발을 AI 보조 코딩으로 합니다.

궁금한 점, 제휴, AI 커머스 이야기 모두 환영합니다. contact@cheotdap.com