AI가 지능적으로 바가지를 씌운다면? 호갱님이 되지 않기 위한 네가지 접근 

최근 미국의 소비자 경제 감시 단체 '그라운드워크 콜라보레이티브'는 구글의 '유니버설 커머스 프로토콜(UCP)'이 소비자의 채팅 기록과 쇼핑 패턴을 분석해 각각 개인에게 업셀링을 시도할 수 있다고 비판했습니다. 이는 AI가 사용자의 지불 의사를 파악하여 은근슬쩍 더 비싼 제품을 추천하거나 가격을 올려 받을 수 있다는 주장입니다.

이에 구글은 당연히 조작은 절대 없다는 입장을 보이며 실제 사이트보다 더 높은 가격을 구글 쇼핑에 표시하는 것을 금지하고 있다고 반박했습니다. ​지적된 '업셀링'은 가격 인상이 아니라 사용자가 선호할 만한 더 나은 옵션을 제안하는 것뿐이며, 동의 화면 간소화도 사용자 편의를 위한 것이라고 해명했지만 글쎄요..구글이 광고 수익 기반의 기업이라는 점에서 여전히 소비자의 데이터가 수익 창출 도구로 쓰일 가능성은 높아보이네요.

그럼 이제 쇼핑할 때 AI의 호갱님이 되지 않으려면 우린 어떻게 사용해야 할까요?

1. [비판적 이해] 알고리즘의 ‘숨은 의도’ 읽기

동적 가격(Dynamic pricing) 및 혜택 차등 인식하기:

검색을 반복할수록 AI는 나의 클릭 패턴, 체류 시간 등을 바탕으로 구매 가능성을 추정하게 됩니다. 이 과정에서 상품의 표시 가격 자체가 달라지기보다는, 평소 노출되던 추가 할인 쿠폰, 혜택이 개인별로 다르게 적용되거나 노출되지 않을 수 있습니다.

AI의 추천 의도를 생각해보기:

AI가 상품이나 서비스를 추천하는 이유가 나의 편의를 위한 것인지, 아니면 판매자의 평균 결제 금액(AOV)을 높이기 위한 업셀링(더 비싼 상품 권유)이나 크로스셀링(연관 상품 추가 제안)인지 비판적으로 판단해 볼 필요가 있습니다.

2. [비교 분석] 실시간 검색형 AI를 통한 교차 검증하기

하나의 플랫폼 알고리즘에 갇히지 않는 ‘멀티 에이전트’ 전략사용하기:

다양한 검색형 AI를 활용해 보는 것도 방법입니다. 구글 쇼핑 외에도 퍼플렉시티(Perplexity)나 챗GPT·클로드 등 다양한 검색형AI를 활용해 가격 정보를 교차 확인해보세요. 다만 검색형 AI의 경우, 정보가 업데이트가 안된 경우가 있으니 최종 결제 가격과 재고·배송 조건은 각 사이트에서 재확인해야 합니다.

디지털 투명성 체크하기:

‘로그인 상태’와 ‘시크릿 모드(비로그인)’에서 노출되는 가격, 쿠폰, 혜택을 비교해 보면 나에게만 적용되는 혜택 또는 추천 구조가 있는지 비교적 쉽게 확인할 수 있습니다.

3. [기술적 방어] 디지털 발자국(Digital Footprint) 관리하기

AI는 나의 쿠키, 검색 기록, 위치 정보 등 데이터를 기반으로 작동합니다. 이 데이터를 전략적으로 관리하면 AI에게 이용당할 확률이 낮아집니다.

데이터 리셋:

리셋을 통해 나의 방문기록을 살짝 숨겨보면 도움이 될 수 있습니다. 쇼핑 전 브라우저의 쿠키와 캐시를 삭제하면, AI가 나를 구매 확률이 높은 재방문 사용자로 인식하는 정도를 낮출 수 있습니다.

위치 정보 제어:

위치 기반 프로모션 차이가 의심될 경우, 브라우저의 위치 추적을 거부하거나 VPN을 활용해 지역별 혜택·노출 차이를 비교해볼 수 있습니다. 다만 VPN은 가격을 항상 낮춰주는 도구라기보다는, 조건 차이를 확인하는 수단으로 이해해야 합니다.

장바구니 방치 기법(Cart Abandonment):

결제 직전 단계에서 이탈하면, 일부 플랫폼에서는 이를 이탈 신호로 감지해 일정 시간이 지난 후 할인 쿠폰이나 리마인드 알림을 보내는 경우도 있습니다. 다만 이는 케이스마다 다르며 쿠폰이 아닌 리마인드 알림으로 귀찮아 질 수 있으니 주의하셔야 합니다.

4. [방어용 서비스 활용] 소비자용 ‘대항 AI(Counter-AI)’ 사용하기

기업의 판매용 AI에 대응해 방어용 플랫폼 서비스를 이용해서 비교해보는 방법이 있습니다.

가격 추적 엔진 활용:

가격 히스토리 추적봇인 ‘Keepa’나 가격 비교 사이트의 가격 알림 기능을 활용해 볼 수 있어요. 과거 가격 히스토리를 확인하면, 현재 가격이 합리적인 수준인지 판단할 수 있습니다.

독립형 에이전트 이용:

거대 기업의 이해관계에서 벗어난 독립적인 쇼핑 AI 스타트업(예: 듀프, 베니 등)을 활용하면, 특정 브랜드나 플랫폼에 편향되지 않은 정보 수집과 비교 분석에 도움이 됩니다.

위의 데이터 리셋이나 교차검증은 저도 주로 쓰고 있었던 방법이에요. 혹시 자신만의 쇼핑검색 팁이나 다른 신박한 방법이 있으면 댓글로 알려주세요!

앞으로 AI 쇼핑의 편리함을 이용하는 대가로 어쩌면 우리는 기대보다 더 많은 금액을 지불할 수도 있겠다는 생각이 듭니다. 현재 빅테크들은 AI agent 도입을 통해 검색에서 결제까지 대신 수행하는 기능을 실행 준비 중이라는 소식이 들립니다. 나를 위해 대신 검색해주고 결제까지 해주는 비서가 현실화 될 날이 머지않아 올 것 같습니다. 하지만 항상 결과에 책임을 져야하는 건 결국 내 몫이 라는걸 잊지말고 현명한 소비를 하는 우리가 되길 바래봅니다!