AI를 활용한 온라인 매출은 2030년까지 9조 달러에 이를 것으로 예상됩니다.

ARK Investment Management LLC는 AI 에이전트가 10년 안에 소비재 및 서비스의 전 세계 온라인 판매에 최대 9조 달러에 영향을 미칠 것으로 예측합니다.

이 숫자는 오늘날 거의 무시할 수 있습니다.

최근 연구 " 제너레이티브 AI: 새로운 소비자 운영 체제 "에서 그들은 소비자 기술 분야에서 AI의 미래에 대한 귀중한 통찰력을 공유했습니다.

한 가지 주요 통찰력은 검색 엔진이 특정 운영 체제에서 AI 주도 트래픽을 금지할 가능성이 있으며, 마찬가지로 시장도 경쟁 문제로 인해 특정 검색 엔진의 트래픽을 금지할 수 있다는 것입니다.

"소비자가 수동 조사 대신 AI 엔진에 의존하게 되면 AI 에이전트가 거래 프로세스 중에 가장 가치 있는 광고 노출을 제어하므로 검색 엔진, 마켓플레이스 및 독립 웹사이트는 상당한 트래픽과 광고 노출을 잃게 됩니다."

그러나 블로그는 또한 장기적으로 "운영 체제 수준의 AI 에이전트는 소비자 유틸리티를 극대화하는 것을 목표로 하며 대부분의 시장이 이러한 에이전트를 통해 재고를 제공하도록 장려할 것"이라고 제안합니다.

예, 미래에 우리 소비 결정의 상당 부분이 AI 에이전트의 영향을 받게 될 것이라는 점은 비밀이 아닙니다.

하지만 이러한 대리인은 우리가 영향을 받고 구매 결정을 내리는 방식을 어떻게 형성할까요?

개인화는 더 이상 단순한 유행어가 아니며, 예측 사용자 분석을 기반으로 랜딩 페이지 색상을 변경하는 것에만 국한되지 않습니다.

이제 저자가 설명한 것처럼 광고에서 AI 에이전트의 메커니즘을 분석해 보겠습니다.

전통적인 온라인 쇼핑 경험:

인식 단계:

사용자는 일반적으로 검색 엔진에 입력되는 검색어를 사용하여 프로세스를 시작합니다.

발견 + 연구 단계:

사용자는 종종 마켓플레이스나 판매자 웹사이트에 대한 링크를 클릭하여 검색 결과를 탐색합니다.

이 단계에는 사용자가 검색 엔진과 다양한 판매자 사이트 사이를 오가며 여러 번의 반복이 포함될 수 있습니다.

광고 기회:

이 과정에서 사용자는 검색 엔진과 판매자 웹사이트 모두에서 수많은 광고를 접하게 되며, 이는 디지털 광고 노출에 대한 풍부한 기회를 제공합니다.

점검:

사용자가 원하는 제품을 찾으면 결제를 진행합니다.

AI 에이전트 기반 온라인 쇼핑 경험:

인식 단계:

사용자는 장치나 운영 체제에 통합된 맞춤형 AI 에이전트에 대한 문자 또는 음성 명령을 통해 프로세스를 시작합니다.

자율적 발견 + 연구 단계:

AI 에이전트가 책임을 맡아 여러 검색 엔진과 마켓플레이스에 동시에 쿼리합니다.

선별된 결과:

AI 에이전트는 정제된 결과를 수집하고 제시하므로 검색 및 연구에 대한 사용자의 적극적인 참여가 줄어듭니다.

점검:

사용자는 선별된 결과를 검토하고 기존 프로세스와 유사하게 결제를 진행합니다.

그렇다면 주요 차이점과 의미는 무엇입니까?

첫째, 효율성:

AI 에이전트 기반 프로세스는 사용자의 발견 및 연구 부담을 에이전트로 오프로드하여 효율성을 높이고 시간을 절약합니다.

기존 모델의 광고 기회:

사용자는 검색 엔진과 판매자 사이트를 거치는 동안 여러 광고에 노출됩니다.

AI 모델의 광고 기회:

AI 에이전트가 선별한 결과에 더욱 제한적이고 집중되어 광고 노출이 줄어듭니다.

기존 모델에서는 사용자가 각 단계에 적극적으로 참여하므로 더 많은 노력과 시간이 필요합니다.

AI 기반 모델은 사용자가 대부분의 작업을 AI 에이전트에 위임하는 간소화된 프로세스를 제공하여 잠재적으로 전반적인 사용자 경험을 향상시킵니다.

실제로 디지털 광고 생태계는 AI 보조자의 역할 증가로 인해 상당한 혼란을 겪을 준비가 되어 있습니다.

이로 인해 검색 결과, 마켓플레이스 플랫폼 및 독립 웹사이트에서 광고 기회가 줄어들게 됩니다.

사용자 신뢰를 유지하기 위해 AI 에이전트는 자연스럽고 눈에 띄지 않으며 사용자 개인정보 보호를 존중하는 광고 콘텐츠를 선별해야 합니다.

AI 에이전트 광고의 예상되는 두 가지 형태는 다음과 같습니다.

• 검색 기반 광고: 오늘날의 검색 광고와 유사하게 유기적 큐레이션과 함께 표시되는 타겟 광고입니다.
• 활성 의도 생성 광고: 다양한 소스에서 사용자가 승인한 데이터를 기반으로 한 개인화된 추천입니다.

이러한 발전으로 인해 소비자 지출에서 AI 에이전트의 영향력이 커질 것이며, AI를 활용한 광고 지출은 2030년까지 전 세계적으로 놀라운 9조 달러에 이를 것으로 예상됩니다.

AI 에이전트는 이러한 막대한 광고비를 통해 중개 수익으로 8000억 달러 이상의 수익을 창출할 것으로 추정됩니다.

이제 블로그의 또 다른 귀중한 통찰력인 음성 및 자연 사용자 인터페이스(NUI)에 주목해 보겠습니다.

AI 웨어러블의 실시간 데이터와 결합된 음성 중심 NUI는 개인화를 한 단계 더 발전시켜 하드웨어를 예측 보조자로 전환할 것입니다.

음성은 분명히 새로운 매체가 되고 있습니다.

그러나 개인 정보 보호 문제와 시청각 엔터테인먼트에 대한 필요성으로 인해 화면에 대한 수요가 유지될 가능성이 높기 때문에 음성 및 AI 웨어러블은 스마트폰을 대체하기보다는 강화될 것으로 예상됩니다 .

마지막으로 ARK 연구자들이 제시한 잠재적인 카테고리 승자와 플랫폼 전략을 고려해 보겠습니다.

PC와 모바일 운영 체제 간의 시장 점유율 변화는 소비자 하드웨어 플랫폼에서 승리하는 것이 다양한 전략을 채택할 것임을 시사합니다.

수직적 통합은 시장 점유율과 생태계 이익 측면에서 Apple, Google, Microsoft가 우위를 점하고 있다는 사실에서 알 수 있듯이 라이선스 모델보다 더 성공적인 것으로 입증되었습니다.'

Apple, Google, Microsoft, Meta와 같은 기존 기술 대기업은 방대한 생태계, 데이터 및 AI 기능, 광범위한 유통 네트워크를 포함하여 상당한 이점을 보유하고 있습니다.

"이 회사들은 AI를 전략적으로 통합함으로써 해자를 더욱 강화할 수 있습니다. Apple은 보다 개인화되고 직관적인 상호 작용을 통해 사용자 경험을 향상할 수 있습니다. Google은 데이터와 AI 전문 지식을 활용하여 서비스를 더욱 필수 불가결하게 만들 수 있습니다. Microsoft는 소비자와 소비자 모두에서 리더십을 확고히 할 수 있습니다. AI를 통해 생산성과 기업 솔루션을 향상함으로써 Meta는 AI 기반 콘텐츠, 광고 및 몰입형 상호 작용을 통해 소셜 플랫폼과 VR 환경 전반에 걸쳐 사용자 참여와 경험에 혁명을 일으킬 수 있습니다."

그러나 이 논문은 또한 Humane Ai Pin 및 Rabbit R1과 같은 신규 진입자가 현재 리더의 생태계를 넘어 확장되는 소비자 중심 혁신에 초점을 맞추고 사용자 친화적인 디자인을 제공함으로써 시장을 뒤흔들 수 있는 잠재력을 강조합니다. 충족되지 않은 요구.

구매 결정에서 AI 에이전트의 역할과 이것이 가까운 미래에 어떻게 발전할 것인지 고려하는 것은 매우 흥미로운 일입니다.

AI 에이전트는 시간을 절약하고 맞춤형 추천을 제공하며 더 나은 거래를 협상할 수도 있습니다.

그래서 당신은 어떻게 생각하십니까?

AI 에이전트 기반 지출 아이디어에 열려 있습니까, 아니면 구매에 대한 통제권을 유지하는 것을 선호합니까?

지금까지 AI 지원 쇼핑에 대해 긍정적이거나 부정적인 경험이 있었나요?