네이버·카카오의 국내 에이전트 대응 현황

네이버는 검색과 쇼핑을 어떻게 묶고 있나

네이버는 2026년 1분기(2월 말 목표)에 AI 쇼핑 에이전트 베타를 공개했고, 2분기부터는 네이버 검색 결과 안에 AI 탭을 추가할 계획을 갖고 있습니다. 이 에이전트는 사용자가 자연스러운 문장으로 질문하면 여러 이커머스 플랫폼을 동시에 검색하고, 결제까지 이어지는 흐름을 지원하도록 설계됐습니다.

주목할 부분은 네이버 쇼핑 앱 안의 AI 에이전트가 단순히 상품을 찾아주는 수준에서 시작해, 불과 3개월 만에 사용자에게 먼저 상품을 제안하는 프로액티브 방식으로 단계가 올라갔다는 점입니다. 기능이 고정돼 있지 않고 빠르게 업그레이드되고 있다는 뜻이라, 이 강의의 내용도 시점에 따라 달라질 수 있습니다. 네이버 판매자 센터나 공식 공지에서 최신 상태를 주기적으로 확인하는 습관이 필요합니다.

판매자·광고주 입장에서 더 직접적으로 관련 있는 소식은 'Agent N for Business'입니다. 자동 입찰 최적화와 추천을 지원하는 기업용 도구로 별도 출시될 예정인데, 정확한 런칭 시점은 아직 공식적으로 확정되지 않았습니다. 네이버가 이 영역에 2026년 GPU·AI 인프라 투자로 1조 원 이상을 배정한 걸 보면, 이 투자를 단기 실험이 아니라 장기 전략으로 밀어붙이고 있다고 보는 게 맞습니다.

1조 원이라는 숫자를 판매자 입장에서 해석하면 두 가지 함의가 남습니다. 하나는 이 기능이 조용히 접힐 가능성이 낮다는 것이고, 다른 하나는 그만한 투자를 회수해야 하는 구조이니 검색·쇼핑 화면의 노출 규칙이 앞으로도 계속 손질될 가능성이 크다는 것입니다. 광고 상품이든 오가닉 노출이든 규칙이 바뀔 때마다 성과가 흔들릴 수 있으므로, 특정 화면 하나에 매출을 몰아두기보다 채널을 나눠두는 쪽이 안전합니다.

카카오는 검색이 아니라 대화에서 승부한다

카카오의 접근은 네이버와 결이 다릅니다. 독립된 쇼핑 검색 도구를 만드는 대신, 카카오톡이라는 메시징 앱 안에 AI 에이전트 'Kanana'를 그대로 내장했습니다. Kanana는 대화의 맥락을 학습해서 사용자가 따로 검색하지 않아도 먼저 추천을 제안하는 방식으로 작동합니다. 예를 들어 그룹 채팅에서 친구 생일 얘기가 나오면 그 맥락을 읽고 선물 추천을 자동으로 띄우는 식입니다.

Kanana는 2025년에 iOS 베타로 먼저 운영됐고, 2026년 1분기에 iOS·안드로이드 양쪽에서 동시에 정식 런칭할 예정이라고 카카오 CEO가 직접 확인했습니다. 순수한 쇼핑 검색 경쟁력보다는, 이미 카카오톡을 매일 쓰는 사용자의 대화 맥락을 파고드는 초맥락 추천에 강점을 두는 전략입니다.

두 플랫폼의 진입점이 다르다는 게 왜 중요한가

네이버는 '검색어가 입력되는 순간'을, 카카오는 '대화가 오가는 순간'을 진입점으로 잡고 있습니다. 이 차이는 어떤 상품이 유리한지까지 갈라놓습니다. 네이버 쪽은 사용자가 사려는 대상을 어느 정도 정한 뒤 조건을 비교하는 국면이라, 가격·재고·배송 조건처럼 비교 가능한 정보가 정확히 정리돼 있는지가 관건입니다. 카카오 쪽은 아직 구매 의사가 명확하지 않은 상태에서 맥락으로 제안이 뜨는 국면이라, 선물·기념일처럼 상황이 트리거가 되는 상품군이 상대적으로 유리하게 작동할 여지가 있습니다.

그렇다고 둘 중 하나를 버릴 필요는 없습니다. 두 경로 모두 결국 우리 상품 정보를 읽어간다는 점은 같기 때문에, 공통 기반인 상품정보 품질을 올리는 작업이 양쪽에 동시에 기여합니다. 어느 쪽에 광고비나 개발 리소스를 더 실을지는 우리 상품이 '검색으로 비교되는 상품'인지 '상황이 만들어주는 상품'인지를 기준으로 판단하면 정리가 빠릅니다.

국내 판매자가 알아둘 실무 포인트

네이버·카카오 둘 다 ACP나 UCP 같은 국제 표준 프로토콜을 채택하지 않고, 각자 자사 생태계만 관리하는 방식을 쓰고 있습니다. 그래서 국내 판매자라면 별도의 국제 프로토콜을 학습할 필요 없이, 네이버 쇼핑 API와 카카오톡 관련 API에 직접 연동하는 것으로 충분합니다. 다만 이 API들이 아직 초기 단계이고 스펙이 계속 바뀌는 중이라, 실제 연동 작업 전에는 각 사의 개발자 문서에서 최신 스펙을 다시 확인해야 합니다.

연동 이전에 먼저 손볼 것은 이미 등록해둔 상품정보 자체입니다. 옵션명이 실제 판매 단위와 어긋나 있거나, 품절된 옵션이 그대로 남아 있거나, 배송비·반품 조건이 상세페이지 이미지 안에만 텍스트로 박혀 있는 경우가 흔한데 이런 항목은 AI가 읽어가기 어렵습니다. 5강에서 다룰 구조화 데이터의 원칙과 같은 이야기로, 사람 눈에만 보이는 정보는 에이전트 입장에서 없는 정보와 다르지 않습니다. API 연동은 개발 일정이 필요한 작업이지만 상품정보 정리는 오늘 시작할 수 있는 작업이라, 순서를 이렇게 잡는 편이 현실적입니다.