미국 리테일 미디어 2.0 시대
아마존부터 월마트까지, 이제 ‘검색’이 아니라 ‘질문’이 매출을 결정한다
미국 리테일 시장은 지금 거대한 변화의 중심에 있다.
광고비는 빠르게 리테일 미디어(Retail Media)로 이동하고 있고, 그 안에서 또 하나의 게임체인저가 등장했다. 바로 AI 리테일 서치(AI Retail Search)다.
이제 소비자는 “비타민 C 세럼” 같은 키워드를 입력하지 않는다.
대신 이렇게 자연스럽게 묻는다.
“민감성 피부인데 자극 없는 비타민 C 제품 있어?”
“모공·피부결 동시에 잡아주는 한국 스킨케어 뭐가 좋아?”
“여드름 올라왔을 때 빠르게 진정되는 토너 추천해줘.”
“20대 초반 학생이 쓰기 좋은 가벼운 데일리 수분크림은?”
그리고 이 질문에 가장 적절하게 답하는 브랜드가 AI 추천 리스트의 첫 번째 자리를 차지한다.
이제 리테일에서의 성공은 ‘검색 상단’이 아니라 ‘고객 질문에 누가 더 정확히 답할 수 있는가’에서 판가름 난다.
1. 왜 지금이 ‘리테일 미디어 2.0’인가?
— 성장은 폭발하는데, 룰은 완전히 바뀌었다
2025년 미국 리테일 미디어 광고비는 620억 달러 돌파가 예상된다.
이미 대부분의 뷰티 브랜드는 구글·메타 광고 만큼이나 리테일 미디어 예산을 확대하는 중이다.
그리고 그 중심에는 AI 기술의 도입이 있다.
단순 키워드 검색 → 자연어 기반 대화형 쇼핑
PDP(상품 상세) 이미지·리뷰 → AI 학습 데이터
온사이트 광고(Sponsored) → 오프사이트·CTV까지 확장
즉,
“검색 → 구매 → 재구매” 이 모든 과정에 AI가 개입하는 시대가 도래했다.
2. AI 리테일 서치란 무엇인가?
— 뷰티 제품을 찾는 게 아니라, ‘피부 고민’을 해결하는 검색
AI 리테일 서치는 고객의 상황·고민을 기반으로 최적의 제품을 추천하는 새로운 쇼핑 방식이다.
예를 들어 아래 질문들을 보자.
“I need a non-irritating vitamin C serum for sensitive skin.”
“Best Korean moisturizer for oily but dehydrated skin?”
“What’s a gentle cleanser that won’t strip my skin barrier?”
“Is there a K-beauty retinol beginner-friendly option?”
AI는 이 문장을 이해하고 성분, 피부 타입, 사용감, 리뷰 데이터를 종합해 가장 적합한 제품 리스트를 구성한다.
즉, “피부타입 + 고민 + 선호 텍스처”가 새로운 검색 키워드가 된 셈이다.
3. Amazon Rufus: 카테고리 구조 자체를 재정렬하는 AI 뷰티 컨설턴트
아마존은 2024년 AI 쇼핑 어시스턴트 ‘Rufus’를 출시하며 뷰티 카테고리 검색을 완전히 재편했다.
고객의 자연어 질문을 실시간 분석
아마존 전체 상품 데이터 + 웹 리뷰까지 통합
제품 비교, 성분 차이, 사용 방법까지 상세히 설명
Rufus 이용 고객의 구매율 60% 증가
이제 중요한 질문은 단 하나다.
“Rufus가 우리의 제품을 해당 피부 고민의 ‘정답’으로 추천하도록 설계되어 있는가?”
4. Walmart: 오프라인까지 확장되는 AI 기반 뷰티 쇼핑 경험
월마트는 온라인뿐 아니라 매장 체험 → 모바일 앱 → AI 리타겟팅까지 연결하는 입체적 쇼핑 구조를 구축 중이다.
예:
“건조한 피부인데 자극 없는 토너 필요해” → GenAI 검색 추천
매장에서 제품을 스캔 → 구매 행동 AI 분석
Scan & Go로 결제 → 개인화된 광고로 재구매 제안
뷰티 브랜드에 중요한 점은,
오프라인 테스트(텍스처·향·발림감 경험)를 디지털 리타겟팅과 실시간 연결할 수 있다는 것.
특히 스킨케어는 매장 체험 + 온라인 추천의 결합이 강력하게 작용한다.
5. Target Roundel: 외부 채널까지 확장된 AI 기반 ‘뷰티 고객 여정’
타깃의 리테일 미디어 ‘Roundel’은 매장 및 온라인 구매 데이터를 AI로 분석해 YouTube·CTV·디스플레이 광고까지 연동한다.
이 말은 즉,
타깃에서 토너를 구매한 고객
유튜브에서 뷰티 루틴 콘텐츠 시청
SNS에서 관련 성분 영상 소비
이 모든 흐름이 하나의 데이터 여정으로 연결된다는 의미다.
뷰티 브랜드라면 타깃 고객의 ‘스킨 루틴 구조’에 맞는 메시지 설계가 필수다.
6. 리테일 미디어 2.0의 핵심 변화 — 뷰티 브랜드 관점에서
① 성분·기능 키워드 → 피부 고민 중심의 자연어 질문으로 이동
과거 검색
“Niacinamide serum”
“Retinol cream”
AI 검색
“Dark spots but sensitive skin, what should I use?”
“Retinol for first-time users without irritation”
브랜드는 “고객 질문 리스트”부터 재설계해야 한다.
② PDP·리뷰·UGC가 바로 ‘AI 학습 데이터’가 됨
뷰티 카테고리는 특히 AI가 잘 읽는다.
AI가 보는 정보:
피부 타입 언급 리뷰
Before/After 사진
“자극 없음”, “가벼움”, “끈적임 없음” 같은 감성 키워드
크리에이터의 성분 해석 UGC
텍스처·사용법 설명 영상
이제 PDP는 SEO가 아니라 AI가 이해하기 쉬운 구조화된 언어로 작성해야 한다.
③ 온사이트 검색만이 아니라 CTV·YouTube까지 연결된 ‘AI 풀 퍼널’
뷰티 고객 여정은 다음과 같이 바뀌고 있다.
TikTok에서 ‘민감성 루틴’ 콘텐츠 보기
아마존 AI 추천으로 제품 비교
YouTube CTV에서 성분 광고 시청
타깃 Roundel에서 리마케팅
월마트 매장에서 테스트 후 구매
이 전체 흐름이 AI 기반 추천 → 리타겟팅 → 재구매로 자동 연결된다.
7. 뷰티 브랜드를 위한 AI 리테일 서치 실전 전략 4단계
1단계: 제품이 아니라 “고객 질문”부터 다시 써라
예시(뷰티):
“피지 많지만 수분 부족한 복합성 피부 크림?”
“끈적임 없는 데일리 선크림?”
“민감러도 쓸 수 있는 레티놀 대체제?”
“악건성 피부용 세라마이드 고보습 크림?”
각 질문마다 어떤 SKU가 ‘정답’으로 추천되어야 하는지 매핑해야 한다.
2단계: PDP·리뷰·Q&A를 ‘AI 엔진 최적화 언어’로 업그레이드
뷰티 PDP 체크리스트:
성분 + 효능 + 피부 타입을 구조화된 문장으로 배치
피부 고민 중심 Bullet Point (예: “For redness-prone skin”, “For acne-prone but dry skin”)
사용법 How-to 이미지/영상 포함
감성 리뷰 확보 (“stings-free”, “no sticky finish”, “helped calm breakout”)
성분·텍스처 설명 UGC를 PDP 상단에 삽입
3단계: 리테일 미디어 플랜을 ‘AI 기반 여정’으로 재설계
뷰티 카테고리 추천 구조:
탐색(Explore)
Sponsored Brand Video로 피부 고민별 메시지 (“Brightening for sensitive skin”)
고려(Consider)
성분·텍스처 비교형 UGC 리퍼포징
Before/After·사용법 콘텐츠
전환(Convert)
뷰티 카테고리 1P 데이터 기반 오프사이트 광고
YouTube·CTV에서 피부 고민별 크리에이티브 운영
리텐션(Retain)
루틴 제안 기반 크로스셀 (토너 → 세럼 → 크림 순으로 추천)
4단계: 측정 기준을 ‘클릭’에서 ‘피부 고민 해결력’으로 확장
필수 지표:
Brand Lift (특히 Skincare에서 중요)
구매 의향 증가(Consideration Lift)
리뷰 톤 변화(감성 키워드 비중)
PDP 체류 시간
루틴 기반 교차 구매율
AI 추천 노출 빈도
뷰티 카테고리는 특히 ‘신뢰 기반 반복 구매’가 핵심이므로 AI 분석 지표가 매우 중요하다.
8. AI 리테일 서치 시대, 뷰티 브랜드가 반드시 체크해야 할 것들
✓ Amazon
피부 고민 중심 타이틀·설명 업그레이드
PDP에 성분·텍스처 UGC 통합
리뷰·Q&A에 피부 타입 언급 리뷰 확보
탐색 단계 Sponsored Brands Video 강화
✓ Walmart
매장 테스트 → 모바일 행동 데이터 → 리타겟팅 설계
“가성비 뷰티”, “패밀리 사이즈”, “데일리 루틴” 중심 언어 사용
스킨케어는 특히 “자극 없음·순한 성분” 메시지 필수
✓ Target (Roundel)
라이프스타일별 뷰티 페르소나 정의 (Young Professionals, College Students, Wellness Moms 등)
성분 중심의 UGC·How-to 영상 확보
YouTube·CTV와 매장 진열 메시지를 통합
뷰티 브랜드의 경쟁 상대는 더 이상 브랜드가 아니다.
‘AI가 이해하는 고객의 피부 고민’이다.
AI 리테일 서치는 ‘스킨케어 제품을 찾는 검색’에서 ‘문제를 해결해줄 제품을 찾는 대화형 쇼핑’으로 진화하고 있다.
뷰티 브랜드가 살아남는 기준은 단순하다.
“우리 제품은 어떤 피부 고민의 답이 될 수 있는가?” 그리고 그 답을 AI가 이해할 수 있도록 충분히 구조화했는가?
이 질문에 가장 먼저 준비된 브랜드만이 미국 리테일 미디어 2.0 시대의 성장을 가져갈 것이다.
