AI 시대의 허와 실: GEO, AI 쇼핑, 그리고 ‘AI로 돈 번다’는 말에 대하여

최근 GEO, 즉 Generative Engine Optimization이라는 말이 마케팅 업계에서 조금씩 수면 위로 올라오는 것을 보고 있습니다. 쉽게 말하면 Google 검색엔진이 아니라 ChatGPT, Perplexity, Gemini 같은 생성형 AI가 답변할 때 우리 브랜드나 상품이 언급되도록 최적화하자는 이야기입니다.

저도 사실 비슷한 방향의 아이디어를 예전에 검토한 적이 있습니다. 시작은 조금 이상했습니다. 처음에는 “AI 에이전트 허니팟”에 가까운 아이디어였습니다. 앞으로 AI 에이전트가 웹을 돌아다니며 정보를 찾는다면, 그 에이전트가 읽을 만한 상업 정보나 광고성 정보를 미리 깔아두는 방식이 가능하지 않을까 하는 생각이었습니다.

하지만 검토를 해보니 단순히 AI를 유인하거나 속이는 방식은 오래 가기 어렵다는 결론이 나왔습니다. 결국 방향은 GEO 쪽으로 바뀌었습니다. 다만 지금 마케팅 업계에서 말하는 식의 “AI가 우리 상품을 추천하게 만드는 비법” 같은 의미는 아니었습니다.

제가 도달한 결론은 이쪽에 가까웠습니다.

AI가 참고할 수밖에 없는 상품 정보, 가격 정보, 비교 정보, 리뷰 정보, 시세 정보를 구조화해서 쌓아두는 것.

즉 GEO는 꼼수가 아니라, AI가 읽을 수 있는 상품 지식 기반을 만드는 일에 가깝다고 봤습니다.

그런데 왜 저는 이 방향을 포기했나

이유는 단순합니다.

아직 일반인이 뛰어들 시장은 아니라고 봤기 때문입니다.

여기서 한 가지는 분명히 짚고 넘어가야 합니다. 2025년 한 해 동안 AI 쇼핑은 제가 처음 검토하던 시점보다 훨씬 빠르게 움직였습니다.

• OpenAI는 2025년 4월 ChatGPT 검색에 이미지·리뷰·구매 링크가 포함된 쇼핑 추천을 추가했고, 가격·상품 설명·리뷰 등 구조화 메타데이터를 사용하며 광고나 커미션은 받지 않는다고 밝혔습니다. (Reuters)
• 2025년 9월에는 Etsy·Shopify 머천트 대상 Instant Checkout이 도입됐고, 10월 Walmart, 11월 Target까지 ChatGPT 안에서 직접 결제하는 흐름이 붙었습니다. (Retail Dive)
• 2025년 11월 24일에는 GPT-5 mini 기반의 “shopping research” 기능이 무료·Go·Plus·Pro 사용자 모두에게 풀렸습니다. 다중 조건 상품 질의 정확도가 일반 ChatGPT Search 대비 37% → 52%로 올라갔다고 OpenAI는 밝혔습니다. (OpenAI)
• Perplexity는 미국 사용자를 대상으로 Instant Buy 기능을 운영 중입니다. Perplexity 공식 Help Center에 따르면 사용자는 Perplexity 안에서 상품을 검색·구매할 수 있고, 주문 이행과 사후 처리는 판매자가 담당합니다. (Perplexity Help Center) 이 기능은 2025년 11월 25일 PayPal과의 정식 파트너십으로 결제·신원확인·구매자 보호 인프라가 결합됐고, Abercrombie & Fitch, Ashley Furniture, Adorama, NewEgg 등이 초기 머천트로 합류했습니다. (PayPal Newsroom)
• Adobe Analytics에 따르면 2025년 홀리데이 시즌 미국 리테일 사이트의 AI 소스 트래픽은 전년 대비 693% 증가했고, AI 경유 쇼퍼는 이탈률이 33% 낮고 전환율이 31% 높았습니다. (Shopify)
• Google도 AI Overviews 안에 기존 Search·Shopping·Performance Max 캠페인의 텍스트 광고와 쇼핑 광고를 노출할 수 있도록 했습니다. (Google Ads Help)

즉, 기능이 있다는 차원을 넘어 돈이 흐르는 채널이 되기 시작한 것은 사실입니다. 다만 이 흐름과 “일반인이 GEO를 마케팅 채널로 삼아 돈을 벌 수 있는가”는 다른 이야기입니다. 후자는 여전히 매우 회의적입니다.

AI 쇼핑은 여전히 무겁고, 카테고리에 따라 갈린다

저는 UX가 가장 큰 변수라고 봤고, 이 판단은 1년이 지나도 크게 바뀌지 않았습니다.

쇼핑은 기본적으로 굉장히 빠른 행동입니다. 사용자는 검색창에 키워드를 넣고, 상품 카드가 주르륵 나오고, 가격을 보고, 리뷰를 보고, 배송비를 보고, 다시 필터를 바꾸고, 정렬을 바꿉니다. 마음에 안 들면 바로 뒤로 가고, 다른 상품을 새 탭으로 열고, 쿠폰이나 배송 조건을 확인합니다.

쇼핑몰의 핵심은 “정답”이 아니라 빠른 탐색입니다.

물건을 살 때는 “가장 논리적인 추천”보다 “빨리 훑고 감을 잡는 것”이 더 중요한 경우가 많습니다. 특히 생필품, 식품, 의류, 소형 생활용품 같은 카테고리는 더 그렇습니다.

OpenAI 본인도 이 점을 인정합니다. shopping research는 “시간이 좀 걸리는 깊이 있는 비교”에 적합하고, 단순한 가격 확인이나 기능 체크는 일반 ChatGPT 답변이 더 빠르다고 명시합니다. (OpenAI)

그래서 AI 쇼핑이 자리 잡는 영역은 결국 이쪽으로 좁아집니다.

반대로 생필품, 식품, 저가 반복 구매, 의류처럼 취향·배송·리뷰·쿠폰·핏이 중요한 시장에서는 아직 대화형 AI가 쇼핑몰을 대체하기 어렵다고 봅니다. Adobe Analytics의 트래픽 증가도 결국 가전·홈·뷰티처럼 비교가 중요한 카테고리 중심일 가능성이 높습니다.

oo.ai가 돌파하려 했던 지점

이 맥락에서 저는 oo.ai가 꽤 흥미로운 사례였다고 봅니다.

oo.ai는 단순히 “대화형 AI 검색”이라기보다, AI 검색의 무거움을 줄이려는 방향으로 보였습니다. 제가 당시 추정했던 핵심은 이것이었습니다.

사용자가 매번 LLM 답변을 기다리게 하는 것이 아니라, 미리 인덱싱하고 캐싱한 검색 결과 위에 AI 요약과 광고를 결합하는 모델.

즉 저는 oo.ai의 BM이 단순 구독료라기보다, 장기적으로는 AI 검색 인덱스 안에 광고나 상업 정보를 끼워 넣는 구조에 가까울 수 있다고 봤습니다. 기존 검색엔진이 검색 인덱스와 광고를 결합했던 것처럼, AI 검색도 결국 “질문 → 답변” 사이에 상업적 노출 지면을 만들 수 있기 때문입니다.

이 방향은 GEO와도 맞닿아 있습니다.

다만 이 모델은 기술적으로도, 사업적으로도 쉽지 않습니다.

AI 검색은 일반 검색보다 비용이 높고, 응답 속도가 느리며, 광고를 붙이면 신뢰 문제가 생깁니다. 사용자는 AI 답변을 “광고판”으로 느끼는 순간 신뢰를 잃을 수 있습니다. 반대로 광고를 붙이지 않으면 대규모 검색 인프라 비용을 감당하기 어렵습니다.

그런데 oo.ai는 다른 이유로 무너졌다

oo.ai를 운영한 오픈리서치는 카카오브레인 출신 김일두 대표가 2024년 7월 설립한 회사로, 두 달 만에 LB인베스트먼트, 미래에셋벤처투자, 본엔젤스벤처파트너스 등으로부터 100억원 규모의 시드 투자를 유치하며 주목받았습니다. 2025년 3월 출시된 oo.ai는 9주 만에 MAU 200만 명을 돌파했습니다. (조선일보)

그러나 2025년 11월 말부터 서비스가 일시 중단됐고, 디지털데일리 보도에서 김 대표는 “주 2~3억원씩 비용이 소요되는 상황”이라며 비용 효율화와 피보팅을 위한 결정이라고 해명했습니다. 이때 김 대표는 도박 의혹에 대해 “사실무근”이라고 일축했습니다. (디지털데일리)

그러나 그로부터 약 열흘 뒤, 김 대표는 본인 SNS에 사과문을 게재하며 입장을 바꿨습니다.

• 도박 사실은 시인. 2024년 4월 라스베이거스 출장 중 처음 카지노를 접했고, 우울증·공황장애 상황에서 판단력을 잃었다고 밝힘.
• 본인 주장에 따르면 도박 자금은 회사 투자금이 아니라 구주 매각으로 마련한 개인 자금이며, 회사 투자금은 사용하지 않았다는 입장.
• 다만 선급금 집행 과정에서의 절차 위반(주주 동의 누락) 은 인정.
• 투자사들과는 위약금(위약벌) 청구, 풋옵션 행사 등을 조율 중. (AI Times, Nate/디지털데일리)

즉 “회사 투자금 직접 횡령”은 본인 부인 + 법적 결론 미확정 단계이고, 명확하게 시인된 부분은 도박 사실, 일부 절차 위반, 그리고 처음 해명이 거짓이었다는 점입니다. 이 정도가 현재 시점에서 안전하게 말할 수 있는 사실 범위입니다.

서비스 자체의 후속 상황은 더 분명합니다. 2026년 1월 26일까지 검색 기능이 제한된 상태였고, 이후 정상 작동도 불안정했으며, 2026년 4월경부터는 oo.ai 도메인이 Afternic(GoDaddy)로 리다이렉트되어 사실상 서비스가 종료된 것으로 보입니다. 도메인 자체가 28만 달러에 매물로 올라온 상태입니다. (나무위키)

이 사례에서 중요한 점은 oo.ai의 아이디어 자체가 완전히 틀렸다는 것이 아닙니다.

오히려 제가 보기에는 oo.ai가 보려던 방향, 즉 AI 검색의 속도 문제, 캐싱 문제, 인덱싱 문제, 그리고 그 안에서의 광고 모델 가능성은 여전히 중요한 주제입니다.

결국 oo.ai는 기술이나 BM이 시장에서 충분히 검증되기도 전에, 대표 리스크와 자금 관련 논란으로 무너진 사례에 가깝습니다.

이 점이 더 아쉽습니다. AI 검색과 GEO의 허와 실을 실제 시장에서 검증할 수 있었던 몇 안 되는 국내 사례 중 하나였기 때문입니다.

GEO는 필요할 수 있지만, 지금 일반인이 돈 버는 시장은 아니다

GEO 자체가 틀렸다는 말은 아닙니다. 오히려 방향성은 맞을 수 있습니다.

Google Merchant Center도 상품 데이터를 정확하게 제공하는 것이 중요하다고 설명합니다. Google은 Merchant Center의 상품 데이터를 사용해 상품을 적절한 검색어와 매칭하며, 정확하고 올바르게 포맷된 상품 데이터가 광고와 무료 목록 노출에 중요하다고 명시합니다. (Google Merchant Center Help)

ChatGPT의 shopping research도 비슷합니다. OpenAI는 retailer가 allowlist에 등록되면 자사 상품 카탈로그가 ChatGPT의 8억 명 규모(2025년 12월 기준 주간 활성 사용자) 사용자에게 노출될 수 있다고 안내하며, 머천트가 직접 데이터를 정확하게 정비하는 것을 전제로 합니다. (TechCrunch)

결국 중요한 것은 여전히 상품 데이터입니다. 상품명, 모델명, 가격, 재고, 배송, 리뷰, 반품 조건, 비교 기준, 사용 목적, 장단점 같은 정보가 구조화되어 있어야 합니다. AI가 읽기 좋은 정보는 사람에게도 유용한 정보입니다.

다만 문제는 이것입니다.

GEO가 필요해질 가능성과, 지금 일반인이 GEO로 돈을 벌 수 있다는 말은 전혀 다릅니다.

지금 일부 마케팅 문구는 이 둘을 섞어 말합니다.

현실은 이렇게 갈립니다.

• ChatGPT, Perplexity, Google AI Mode의 쇼핑 노출 자리는 대부분 이미 머천트 카탈로그·결제 인프라(Shopify, PayPal, Stripe) 와 결합된 자리입니다. 즉 “AI 쇼핑에 잘 노출되는 법”은 실질적으로 머천트 데이터 위생, 결제 연동, 카탈로그 동기화 문제이지, 외부 GEO 컨설턴트가 SEO처럼 끼어들 자리가 명확하지 않습니다.
• 매출 귀속 측정도 모호합니다. ChatGPT에서 추천된 상품이 실제 구매로 이어졌는지를 판매자 외부에서 측정할 수 있는 표준 지표가 아직 없습니다.

제 결론은 이쪽입니다. GEO는 지금 당장 일반인이 돈을 버는 마케팅 채널이라기보다, 머천트와 플랫폼이 서로 데이터를 정렬하는 인프라 정비에 가깝습니다.

AI 시대에 실제로 돈을 버는 사람은 누구인가

이 부분도 조금 냉정하게 봐야 합니다.

AI 시대라고 하지만, 일반인이 AI로 안정적인 수익을 내는 사례는 아직 제한적입니다. 공개적으로 크게 보이는 수익 구조는 대체로 다음과 같습니다.

LLM 운영사도 매출은 크지만, 막대한 인프라 비용과 R&D 비용이 들어갑니다.

• The Information 보도에 따르면 OpenAI는 2025년 상반기 약 43억 달러 매출을 올렸고, 같은 기간 R&D에 67억 달러, 현금 소모는 25억 달러였습니다. Reuters는 이 수치를 직접 검증하지는 못했다고 명시했습니다. (Reuters / Investing.com)
• 이후 OpenAI CFO Sarah Friar는 2026년 1월 2025년 전체 매출 약 200억 달러를 확인했고, 주간 활성 사용자도 9억 1천만 명까지 증가한 것으로 보고됐습니다. 다만 같은 자료에서 inference 비용이 2025년 84억 달러, 2026년 141억 달러로 추정된다는 점도 함께 언급됩니다. (Sacra)

즉 매출 자체가 빠르게 커지고 있는 것은 사실입니다. 하지만 운영사 입장에서는 매출이 늘수록 inference 비용도 함께 폭증하는 구조이기 때문에, “AI 서비스 = 자동 수익 머신”이라는 인식과는 거리가 있습니다.

오히려 지금은 “AI로 돈 버는 법”을 파는 사람이 먼저 돈을 버는 국면에 가깝습니다. 강의, 유튜브, 컨설팅, 자동화 대행, 프롬프트 템플릿, 부업 콘텐츠가 대표적입니다. 이것이 모두 나쁘다는 뜻은 아닙니다. 실제로 도움이 되는 교육도 있고, 업무 생산성을 높이는 도구도 있습니다. 하지만 “AI만 쓰면 자동 수익이 난다”는 식의 말은 조심해서 봐야 합니다.

제가 GEO 쪽을 접은 이유

제가 관심을 가졌던 방향은 단순 블로그나 마케팅 글이 아니었습니다. 중고 시세, 상품 비교, 가격 추적, 상품 DB, 리뷰 요약, 구매 판단 보조 같은 쪽이었습니다. 그런데 검토하다 보니 명확한 문제가 있었습니다.

그래서 결론은 이랬습니다.

개념은 맞지만, 일반 개인이 GEO로 돈을 벌 사업 타이밍은 아직 빠르다.

언젠가는 AI가 상품 정보를 더 많이 읽고, 비교하고, 추천하고, 구매까지 연결할 수 있습니다. 일부 카테고리에서는 이미 그렇게 되고 있습니다. 하지만 그 위에서 외부 GEO 사업자가 안정적으로 수익을 만들 자리는 아직 충분히 열리지 않았다고 봅니다.

그럼 일반인은 AI를 어떻게 봐야 하나

저는 AI를 부정적으로 보지 않습니다. 오히려 매우 유용한 도구라고 봅니다.

문서 요약, 코드 작성, 기획 정리, 자료 조사, 번역, 아이디어 검토, 반복 업무 자동화에는 이미 실질적인 가치가 있습니다. 저 역시 AI를 사용하면서 많은 작업 방식을 바꿨습니다.

다만 유용함과 수익성은 다릅니다.

AI는 도구로는 이미 현실입니다. 하지만 AI로 돈 버는 시장은 여전히 “큰 매출이 흐르는 곳”과 “일반인이 진입할 수 있는 곳” 사이의 격차가 큽니다.

결론

제가 보기에 지금 필요한 태도는 과열도 아니고 냉소도 아닙니다.

AI는 분명히 큰 변화입니다. 시장도 매출도 빠르게 커지고 있습니다. 하지만 그 변화가 곧바로 “일반인의 자동 수익”이나 “새로운 마케팅 금맥”으로 이어지는 것은 아닙니다.

GEO도 마찬가지입니다. AI 검색에 브랜드나 상품이 언급되는 현상은 실제로 있고, ChatGPT는 결제까지 처리하는 단계에 들어갔으며, Perplexity는 PayPal과 함께 미국에서 실제 거래를 굴리고 있습니다. 하지만 그 자리는 대부분 머천트와 결제·카탈로그 인프라 사이에 짜여 있고, 외부 GEO 사업자가 SEO처럼 끼어들 표준화된 자리는 아직 만들어지지 않았습니다.

특히 쇼핑은 대화보다 빠른 탐색, 가격 비교, 배송 조건, 리뷰, 쿠폰, 결제 편의성이 중요한 시장입니다. 비교가 무거운 카테고리에서는 AI 쇼핑이 자리를 잡고 있지만, 전 카테고리에서 챗봇이 쇼핑몰을 즉시 대체하기는 어렵습니다.

oo.ai 사례도 이 지점을 돌파하려 했던 것으로 보입니다. 빠른 AI 검색, 캐싱, 인덱싱, 광고 결합 모델의 가능성은 있었습니다. 하지만 서비스가 시장에서 충분히 검증되기도 전에 대표 리스크와 자금 논란으로 무너졌고, 결국 2026년 4월경 도메인 매각 단계까지 왔습니다. 이 사례는 “AI 검색이 돈이 된다”는 증거라기보다, AI 검색 사업이 얼마나 무겁고 거버넌스 리스크에 취약한 구조인지 보여주는 사례에 가깝다고 봅니다.

그래서 저는 이렇게 정리하고 싶습니다.

AI 시대에 일반인이 돈을 버는 가장 확실한 방법은 아직 “AI가 자동으로 돈을 벌어주는 구조”가 아니라, AI를 도구로 삼아 기존의 문제를 더 잘 해결하는 것입니다.

GEO도 마찬가지입니다.

“AI에게 잘 보이는 꼼수”가 아니라, 사람과 AI가 모두 읽을 수 있는 좋은 상품 정보, 정확한 가격 정보, 신뢰할 만한 비교 정보, 검증 가능한 리뷰 데이터를 쌓는 일이 본질입니다.

다만 그것이 지금 당장 누구나 돈을 벌 수 있는 시장인지는 별개의 문제입니다. 저는 아직 아니라고 봅니다.