구글 유니버설 커머스 프로토콜(UCP), 쇼핑을 통째로 바꾸다

“이 옷 어디서 사지?” 이제는 검색창이 아니라, 내 대신 알아보고 골라주고 결제까지 해주는 AI 에이전트에게 묻게 될지도 모릅니다.

구글이 ‘유니버설 커머스 프로토콜(UCP, Universal Commerce Protocol)’이라는 새로운 상거래 표준을 공개했습니다. 핵심은 간단합니다. “AI 에이전트가 처음 검색부터 결제, A/S까지 전부 대신 처리할 수 있게 만드는 공용 프로토콜”입니다.¹²

이 글에서는

UCP가 정확히 무엇이고, 왜 중요한지
구글 검색·Gemini·구글 페이 안에서 쇼핑이 어떻게 달라지는지
소매업자·브랜드·쇼핑몰 운영자가 지금부터 무엇을 준비해야 하는지

를 차근차근 풀어보겠습니다.

구글 유니버설 커머스 프로토콜(UCP), 쇼핑을 통째로 바꾸다 image 1

유니버설 커머스 프로토콜(UCP)이란 무엇인가?

지금까지의 온라인 쇼핑 여정은 대략 이렇게 흘렀습니다.

검색 → 여러 사이트 탐색 → 장바구니 → 회원가입/로그인 → 주소/카드 입력 → 결제 실패 → 포기…

각 단계가 서로 다른 시스템이라, 쇼핑할 때마다 늘 “처음부터 다시”를 반복해야 했죠.

구글이 NRF 2026에서 발표한 유니버설 커머스 프로토콜(UCP)은 이 단절된 과정을 하나의 언어로 묶는 개방형 표준입니다.²³

조금 쉽게 말하면,

“쇼핑 관련 모든 시스템이 AI 에이전트와 같은 말(프로토콜)을 쓰도록 만든 국제 공용어”입니다.

이 UCP의 특징을 정리하면 다음과 같습니다.

첫째, 쇼핑 전 과정 커버 단순 결제 API가 아니라, 상품 탐색(Discovery)부터 구매, 배송, 교환·반품 같은 구매 후 지원(Post-purchase)까지 에이전트가 개입할 수 있도록 설계됐습니다.²³

둘째, 대형 리테일러와 함께 만든 개방형 표준 구글 혼자 만든 규격이 아니라 Shopify, Etsy, Wayfair, Target, Walmart 등이 공동으로 설계했고²³, 결제·유통 쪽에선 Visa, Mastercard, Stripe, Adyen, American Express, The Home Depot 같은 기업들이 지지 의사를 밝혔습니다.³

셋째, 다른 에이전트 표준과도 호환 이미 존재하는 에이전트 프로토콜과도 연동됩니다.

AP2 (Agent Payments Protocol: 에이전트 간 결제 표준)
A2A (Agent2Agent: 에이전트끼리 상호작용하는 규격)
MCP (Model Context Protocol: 다양한 모델·도구 연결용 규격)²³⁴

즉 “새로운 것 하나 더”가 아니라, 여러 기존 표준을 우산처럼 덮는 상위 레이어에 가깝습니다.

넷째, 필요한 기능만 골라 쓰는 확장 구조 모든 비즈니스가 같은 워크플로를 쓰지 않기에, UCP는 확장 모듈 형태로 설계되었습니다. 리테일러·플랫폼·에이전트 개발자는 자기 서비스에 맞는 확장만 선택해서 적용할 수 있습니다.²³

결국 UCP의 목적은 하나입니다. “에이전트가 쇼핑의 처음부터 끝까지 끊김 없이 도울 수 있도록, 업계 전체가 쓸 수 있는 기술 언어를 만드는 것.”

Gemini·검색·구글 페이 안에서 쇼핑이 어떻게 바뀌나

UCP가 실제 사용자 경험에서 어떻게 드러날까요? 구글이 공개한 첫 번째 활용 무대는 Google 검색의 AI 모드와 Gemini 앱입니다.²³⁴

1. 검색 중에 바로 결제까지, ‘에이전트형 체크아웃’

앞으로는 이런 흐름이 가능해집니다.

사용자가 AI 모드에서 질문합니다. “손님 많이 오는 집인데, 물 잘 안 흡수되는 모던한 러그 추천해줘.”
AI가 여러 리테일러(Shopify, Walmart, Target, Wayfair 등)에서 적합한 상품을 찾아 비교해 줍니다.²⁵
마음에 드는 상품을 선택하면, 바로 그 자리에서 결제까지 진행합니다. 다른 사이트로 이동할 필요 없이, 검색·대화 화면 안에서 끝납니다.²³

결제는 구글 페이 기반으로 이뤄지고, 사용자가 Google Wallet에 저장해 둔 배송 주소와 카드 정보를 그대로 사용할 수 있습니다.²³⁴ 곧 PayPal도 결제 옵션으로 추가될 예정입니다.²³

중요한 포인트는, 겉으로 보기에는 “구글 안에서 다 되는 것처럼” 보이지만, 실제 판매자는 여전히 리테일러(쇼핑몰)입니다.

구글은 결제·에이전트·검색 경험을 제공할 뿐, 셀러 오브 레코드(seller of record)는 리테일러로 유지됩니다.³

2. Gemini를 ‘개인 쇼핑 어시스턴트’로 쓰는 시대

Gemini 앱 안에서도 비슷한 일이 벌어집니다.

예를 들어, 스키 여행을 앞두고 Gemini에 이렇게 물어볼 수 있습니다.

“이번 겨울에 3박 4일 스키 여행 가는데, 챙겨야 할 옷이랑 장비 추천해줘.”

이때 Gemini는 단순히 쇼핑 목록을 적어주는 것이 아니라, Walmart, Shopify 등의 제휴 리테일러 재고를 검색해 실제 상품을 제안하고, 바로 그 대화창에서 결제까지 연결합니다.⁵

Walmart의 경우, Gemini 계정과 월마트 계정을 연동하면 사용자의 과거 구매 데이터까지 반영해 더 정교한 추천을 할 수 있습니다.⁵ 예를 들어 기존에 구매한 스키 장갑 사이즈나 자주 사는 브랜드를 고려해서 상품을 제안하는 식입니다.

3. “AI 모드에서 발견 → 바로 구매”라는 새로운 구매 패턴

이 모든 변화의 핵심은 검색과 쇼핑의 경계가 사라진다는 점입니다.

예전에는

검색 → 정보 탐색 → 링크 클릭 → 쇼핑몰 이동 → 장바구니

로 단계를 거쳤다면, 이제는

대화형 검색(AI 모드) → AI가 상품 후보 압축 → 그 자리에서 결제

로 크게 압축됩니다.

이 흐름은 사용자 입장에서는 편리하지만, 리테일러 입장에서는 “우리 사이트로 유입되기 전에 이미 구매가 끝날 수 있다”는 의미이기도 합니다.⁴

앞으로는 에이전트와 AI 검색 결과 안에서 얼마나 잘 노출되느냐가 매출에 직접적인 영향을 주게 됩니다.

브랜드와 리테일러를 위한 새로운 도구들

구글은 UCP와 함께 리테일러·브랜드가 이 에이전트 쇼핑 시대에 적응하도록 돕는 여러 도구도 함께 공개했습니다.³⁴

1. Business Agent: 검색 안에 들어간 ‘브랜드 전용 AI 직원’

Business Agent는 구글 검색 안에서 작동하는 브랜드 전용 AI 상담원입니다.²³⁶

사용자 입장에서는 이런 느낌입니다.

특정 브랜드를 검색하거나
해당 브랜드 상품을 AI 모드에서 보다가

“이 제품 재질은 뭐야?” “반려동물이 있는 집에 써도 괜찮아?” “비슷하지만 조금 더 저렴한 제품 있어?”

와 같은 질문을 하면, 그 브랜드의 Business Agent가 브랜드의 목소리와 정책에 맞춰 답변해주는 구조입니다.

현재 Lowe’s, Michael’s, Poshmark, Reebok 같은 리테일러가 이미 사용 중이며,²³⁶ 머천트 센터(Merchant Center)에서 브랜드가 직접 활성화하고 커스터마이징할 수 있습니다.³

앞으로는

자사 데이터(FAQ, 제품 설명, 재고 정보 등) 기반 학습
대화 중 관련 상품 추천
그 자리에서 결제(에이전트 체크아웃)까지 연동

이 단계까지 확장될 예정입니다.³

즉, 검색 결과 페이지 안에 “우리만의 AI 판매사원”을 배치하는 시대가 열리는 것입니다.

2. Merchant Center의 새 데이터 속성: GEO·AI 서피스용 구조화 데이터

구글은 AI 모드, Gemini, Business Agent와 같은 대화형·에이전트형 쇼핑 환경에서 상품이 더 잘 보이도록 Merchant Center에 새로운 데이터 속성들을 대거 추가합니다.²³

기존에는 제목, 설명, 가격, 이미지 등 비교적 단순한 데이터 위주였다면, 앞으로는 다음과 같은 정보까지 구조화해서 넣을 수 있습니다.

자주 묻는 질문의 답변
호환 가능한 액세서리
대체 가능/유사 상품 정보
사용 상황(예: “고양이 있는 집에 적합”, “야외용”)

이런 데이터는 키워드 기반의 기존 검색보다 대화형 검색·에이전트 추천에서 특히 중요해집니다.

사용자가 “반려견 있는 집에 어울리는 러그 추천해줘”라고 말할 때, 이 속성들이 제대로 채워져 있다면 AI는 해당 상품을 자신 있게 답변 안에 포함시킬 수 있습니다.³⁴

다시 말해, 앞으로의 “SEO”는 텍스트 페이지뿐만 아니라 에이전트가 이해하고 활용할 수 있는 상품 데이터 구조화까지 포함하게 됩니다.

3. Direct Offers: AI 모드에서만 뜨는 ‘즉시 할인 제안’

구글은 AI 모드 안에서 작동하는 새로운 광고 포맷 Direct Offers를 테스트 중입니다.²³⁴

상황을 상상해보면 이렇습니다.

사용자가 AI 모드에서 러그를 찾으면서 여러 조건을 제시합니다. “모던한 스타일, 식탁 밑에 깔 거라 얼룩 잘 안 보이고, 물청소 잘 되는 제품 원해.”
AI가 관련 상품을 골라 보여줍니다.
어느 정도 구매 의사가 있다고 판단되면, 특정 리테일러의 “20% 할인” 같은 특별 제안이 함께 노출됩니다.²³

이 Direct Offers는

구글 광고 캠페인 안에서 리테일러가 미리 설정해 둔 할인 조건을
AI가 “지금이 보여줄 타이밍”이라고 판단했을 때
AI 모드 대화 화면에 “스폰서드 딜” 형태로 노출하는 방식입니다.²³⁴

처음에는 할인 위주로 시작하지만, 앞으로는

묶음 상품(번들)
무료 배송
포인트 적립 등

다양한 가치 제안을 지원할 계획입니다.³⁴

이미 Petco, e.l.f. Cosmetics, Samsonite, Rugs USA, Shopify 머천트들이 이 파일럿에 참여하고 있습니다.³

이 포맷의 의미는 명확합니다. “사람이 진짜로 ‘살까 말까’ 고민하는 그 순간, 대화 안에서 바로 딜을 제시하라.”

브랜드 입장에서는 AI 모드에서의 전환율을 끌어올리는 강력한 도구가 될 수 있습니다.

Gemini Enterprise for CX와 ‘에이전트형 쇼핑’의 비즈니스 임팩트

UCP와 소비자향 기능 외에도, 구글은 리테일·외식 기업을 위해 Gemini Enterprise for Customer Experience(CX) 라는 제품군을 새로 내놨습니다.¹⁷⁶

이건 쉽게 말해, “쇼핑과 고객 응대를 통합해서 처리하는 기업 전용 AI 에이전트 스택”입니다.

1. 한 명의 ‘슈퍼 에이전트’가 고객 여정을 통째로

Gemini Enterprise for CX는 다음과 같은 역할을 합니다.⁷

상품 탐색 도우미 (쇼핑 에이전트)
주문·배송 문의 응대
반품/교환 처리
상담원 보조(답변 추천, 품질 모니터링)

이걸 각각 다른 시스템으로 나누지 않고, 하나의 통합 에이전트 플랫폼 위에서 운영합니다.

구글에 따르면 이 에이전트는 단순 챗봇이 아니라,

스스로 계획을 세우고
여러 시스템(API, 재고, 주문, CRM)을 호출하고
사용자의 동의를 받은 범위 안에서 행동을 수행하는

보다 자율적인 에이전트(Agentic AI) 에 가깝습니다.⁷

이미 Kroger, Lowe’s, Papa John’s, Woolworths 등의 기업이 이 CX 제품군을 활용하고 있습니다.⁷

2. 실제 리테일 사례: 홈디포, 리복 등

몇 가지 사례를 간단히 보면 흐름이 보입니다.

The Home Depot “Magic Apron”이라는 에이전트를 도입해, 고객에게
- 프로젝트 플래닝
- 매장 내 진열 위치 안내(어느 통로 몇 번 선반인지)
- 필요한 자재 리스트 생성 등을 지원합니다. 매장 직원들도 Gemini 기반 도구를 활용해 고객 응대를 효율화하고 있습니다.⁷
Authentic Brands Group (리복·Juicy Couture 등 보유) 내부에 15개 이상의 특화 AI 에이전트를 운영해
- 캠페인 이미지·영상 제작(Imagen 3, Veo 3.1 활용)
- 소셜 콘텐츠 제작 을 자동화했고, Reebok 광고 크리에이티브는 AI 활용 이후 ROAS가 최대 60% 증가했다는 결과도 나왔습니다.⁷

이런 사례는 “에이전트형 쇼핑”이 단순히 프론트엔드(검색·결제 화면)에만 영향을 미치는 것이 아니라, 마케팅, 콘텐츠 제작, 매장 운영, 상담센터까지 전방위로 구조를 바꾸고 있다는 걸 보여줍니다.

3. AI가 유도하는 트래픽, 이미 693.4% 폭증

Adobe의 리포트에 따르면, 2025년 홀리데이 시즌 기준으로 생성형 AI가 유도한 판매자 사이트 트래픽이 전년 대비 693.4% 증가했습니다.²⁶

아직 이 트래픽이 얼마나 구매로 이어졌는지는 명확하지 않지만, “AI가 소비자와 상품을 연결하는 메인 통로가 되고 있다”는 사실은 숫자로 증명된 셈입니다.

이 트렌드와 UCP·Gemini·Business Agent·Direct Offers까지 연결해서 보면, 앞으로의 커머스 경쟁은 “누가 AI와 에이전트 환경에서 더 잘 보이고, 더 잘 전환시키느냐”로 옮겨가고 있습니다.

시사점: 에이전트 쇼핑 시대, 무엇을 준비해야 할까?

이제 “구글이 또 뭔가 냈구나” 수준으로 넘기기에는 변화의 방향이 너무 뚜렷합니다. 소비자, 소상공인, 브랜드/리테일러 입장에서 각각의 시사점을 정리해 보겠습니다.

1. 소비자: 가격·편의성·‘우연한 발견’이 모두 강화된다

Shopify CEO 토비 뤼트케는 에이전트 쇼핑에 대해 “원래는 검색조차 안 했을 제품을, 에이전트가 나에게 딱 맞는 상품으로 찾아준다”고 표현했습니다.²⁶

사용자 입장에서는 다음과 같은 변화가 옵니다.

“무엇을 사야 할지 모를 때” AI에게 상황과 취향을 설명하면, 스스로 후보를 좁혀서 추천해 준다.
복잡한 비교/검색/필터링 과정을 AI 에이전트가 대신해 준다.
할인·번들 같은 ‘딜’도 대화 속에서 바로 제안받는다.

문제는, 이 과정에서 우리가 접하는 상품과 브랜드의 스펙트럼이 AI가 선택한 범위로 좁혀질 수 있다는 점입니다. 편의성의 대가로, 추천 알고리즘·에이전트 로직에 더 크게 의존하게 되는 것이죠.

따라서 소비자로서도

에이전트 추천이 어떤 기준으로 만들어지는지
광고·스폰서 딜과 자연 추천이 어떻게 구분되는지

를 조금 더 비판적으로 바라볼 필요가 있습니다.

2. 중소 셀러·D2C 브랜드: “AI 검색 최적화”를 시작해야 한다

이제 SEO는 “검색엔진 최적화”를 넘어 “에이전트 최적화(Agent Optimization)”로 확장됩니다.

실무적으로는 다음을 고려해야 합니다.

상품 데이터를 더 풍부하게, 구조화해서 제공하기
- 재질, 사용 상황, 호환성, 자주 묻는 질문 등
- Merchant Center의 새 속성을 적극 활용해, AI 모드·Gemini·Business Agent에서 이해하기 쉬운 데이터로 만들어야 합니다.³⁴
브랜드 전용 Business Agent 검토
- 자주 검색되는 카테고리에서 경쟁 브랜드가 Business Agent를 쓰기 시작하면, 소비자의 질문이 그쪽으로 빨려 들어갈 수 있습니다.
- 브랜드 규모와 리소스에 따라, “우리도 검색 결과 안에 AI 판매사원을 둘 것인지”를 전략적으로 결정해야 합니다.
Direct Offers 전략 세우기
- AI 모드에서 “이제 살까 말까” 고민하는 타이밍에 노출될 수 있는 딜(할인, 번들, 무료 배송 등)을 브랜드 가치에 맞는 범위 안에서 설계해야 합니다.³⁴

결국 “에이전트에게 친절한 데이터와 오퍼를 주는 브랜드”가 우선 추천받게 되는 구조가 만들어지고 있습니다.

3. 대형 리테일러·플랫폼: 표준을 선점하는 쪽이 이긴다

Shopify, Walmart, Target, Etsy 등이 UCP 설계 단계에서부터 함께한 이유는 단순합니다. 표준이 곧 힘이기 때문입니다.

에이전트 시대에는 “트래픽을 우리 사이트로 끌어오는 능력”보다 “에이전트가 우리 재고·가격·로열티 정보를 얼마나 잘 이해하고 활용하도록 만들 수 있는지”가 더 중요해집니다.

UCP 같은 공용 표준에서 먼저 자리 잡은 리테일러는

에이전트와의 통합 비용이 줄고
검색/대화형 챗봇에서의 노출 기회를 더 빨리 확보하며
고객 여정 데이터까지 더 잘 쌓게 됩니다.

지금은 미국 기반 리테일러 중심으로 시작하지만, 구글은 “향후 글로벌 확대”를 예고했습니다.³⁵ 국내외 커머스 기업들도 “언제, 어떤 방식으로 이 표준을 받아들일 것인지” 전략을 세워야 할 시점입니다.

마무리: 에이전트가 쇼핑의 ‘기본값’이 되는 날

에이전트 쇼핑은 더 이상 컨퍼런스에서만 떠도는 개념이 아닙니다.

구글 검색 AI 모드
Gemini 챗봇
UCP 기반의 에이전트형 체크아웃
Business Agent
Direct Offers
Gemini Enterprise for CX

이 퍼즐 조각들이 이미 하나둘씩 현실 서비스로 깔리고 있습니다.¹²⁷³⁶

개인적으로 이 변화를 이렇게 정리하고 싶습니다.

“앞으로 사람은 ‘무엇을 원하는지’에만 집중하고, ‘어떻게 찾고, 어디서 사고, 어떻게 처리할지’는 에이전트에게 맡기는 시대가 온다.”

그때 중요한 것은 에이전트가 보는 세계에 우리가 어떻게 등장하느냐입니다.

소비자는 에이전트의 추천 기준을 이해하고, 필요할 땐 스스로 탐색하는 습관을 유지해야 하고
셀러와 브랜드는 상품 데이터, AI 검색·에이전트 최적화, 비즈니스 에이전트 전략을 지금부터 준비해야 합니다.

검색이 모바일로 이동할 때, 준비된 브랜드와 그렇지 않은 브랜드의 격차가 크게 벌어졌던 것처럼, “에이전트로 이동하는 쇼핑”에서도 비슷한 격차가 벌어질 가능성이 큽니다.

지금부터 할 일은 거창하지 않습니다.

내 상품·브랜드가 AI 모드·Gemini·Business Agent 같은 새로운 쇼핑 표면(surface)에서 어떻게 보이는지 체크하고,
Merchant Center 데이터부터 하나씩 다듬는 것.

에이전트 쇼핑 시대의 SEO는 이미 시작되었습니다. 준비된 브랜드가, 에이전트의 첫 번째 추천 자리를 차지하게 될 것입니다.

참고

¹The AI platform shift and the opportunity ahead for retail

²Google announces a new protocol to facilitate commerce using AI agents | TechCrunch

³Google launches Universal Commerce Protocol for agent-led shopping | Search Engine Land

⁶Google partners with Walmart, Shopify, others to enable in-chat shopping on Gemini AI chatbot | LiveMint

⁷New tech and tools for retailers to succeed in an agentic shopping era