HDV Insights

검색은 AI Chat으로 하면 좋습니다.

AI 쇼핑에서는 소비자가 머무는 채널과 구매 채널에 더해 LLM이 제품 정보를 얻는 출처가 브랜드 가시성의 세 번째 기준이 됩니다. 모델마다 선호하는 웹사이트·소매업체·출판사가 다르고 기존 광고·매출 상위 플랫폼과의 중복도 제한적이므로, 브랜드는 웹사이트 정보를 구조화하고 모델별 핵심 정보원을 발굴하는 한편 월별 변동과 장기 영향력을 함께 추적해야 합니다.

공정거래위원회가 전자상거래법 개정에 따라 온라인 쇼핑몰의 리뷰 운영 투명성을 강화하는 정보공개 제도를 시행합니다. 모든 사업자는 리뷰의 수집과 게시 기준, AI 활용 방식, 삭제 절차 등을 의무적으로 공개해야 하며, 이를 위반할 경우 과태료 및 영업정지 등의 제재를 받을 수 있습니다. 따라서 기업들은 리뷰 정책 전면 재검토를 통해 신뢰도를 높이고 법적 리스크를 해소해야 합니다.

일본인 방한객은 평균 3.5일의 짧은 체류에도 재방문율이 71%에 이르고, 20~30대 여성을 중심으로 의료·웰니스 소비와 심야·새벽 체험 수요가 커지고 있습니다. 서울시는 야간·이른 아침 관광 동선과 통합 상품을 확대할 계획이며, 업계는 거점 이동·예약 편의와 숙박, 뷰티·미식 연계를 통해 제한된 시간의 소비를 높여야 합니다.

2026년 7월 서울을 방문한 외국인 관광객이 161만 명으로 역대 최대치를 기록하고 카드 소비액 역시 4개월 연속 1조 원을 돌파하며 가파른 성장세를 보였습니다. 서울시는 이러한 양적 성장을 고부가가치 산업으로 연결하기 위해 의료와 뷰티 및 미식 등 콘텐츠를 강화하고 야간 관광 활성화를 통한 체류 기간 연장 전략을 추진할 계획입니다.

AI 쇼핑 환경에서는 검색·추천·영상 채널을 따로 최적화하기보다, 정확한 상품 피드와 자사 데이터를 공통 기반으로 연결해야 한다. 연말 성수기 전에는 AI 캠페인 도입보다 데이터 정합성·재고 최신성·성과 측정 체계부터 점검하는 것이 실행 우선순위다.

AI 에이전트가 호텔 요금을 먼저 읽고 비교하며 고객에게 선택지를 제시하는 시대로 접어들고 있습니다. 이에 따라 호텔은 사람의 심리를 활용한 가격 전략 대신, AI가 이해하고 신뢰할 수 있는 데이터 기반의 요금 구조와 직접 예약 채널 경쟁력을 확보해야 합니다.

여행 시장이 AI 에이전트 중심으로 재편되면서 전통적인 심리 가격 전략은 무용지물이 되었으며 가격 결정권은 점차 알고리즘과 기계 간 협상의 영역으로 넘어가고 있습니다. 호텔업계는 이러한 변화에 대응하기 위해 AI가 선호하는 데이터 구조를 확보하는 에이전트 검색 최적화 전략을 수립하고 가격이 소비되는 과정을 체계적으로 관리하여 데이터 기반의 경쟁력을 강화해야 합니다.

2026년 5월 외국인 관광객의 국내 카드 소비액이 전년 대비 67.1% 급증한 2조 1222억 원을 기록하며 역대 최고치를 달성했습니다. 소비 패턴이 단순 쇼핑에서 뷰티·의료 연계 체험 및 럭셔리 고관여 품목으로 다변화됨에 따라 업계는 지역별 특화 상권과 연계한 맞춤형 프리미엄 서비스 전략을 수립해야 합니다.

네이버가 7월부터 숙박과 음식점 등 12개 업종에 평균 별점 서비스를 도입하며 사용자에게 직관적인 평가 지표를 제공합니다. 사업주에게는 별점 노출 여부를 선택할 권한을 부여하고 리뷰 수정 기간 제한과 작성자 이력 공개로 데이터 신뢰도를 높였으며, 향후 업계는 정량적 평가 관리가 매출과 직결되는 만큼 서비스 품질 향상과 체계적인 온라인 평판 모니터링 전략 수립이 필수적입니다.

아시아 태평양 지역 여행객의 높은 로열티 프로그램 참여율을 바탕으로 여행자의 관심사와 열정을 반영한 개인화된 보상 전략이 중요해지고 있습니다. 단순히 포인트를 적립하는 방식을 넘어 일상 소비와의 연계 및 차별화된 경험형 혜택을 제공하는 파트너십 생태계를 구축함으로써 고객 충성도를 강화하고 시장 내 경쟁력을 확보해야 합니다.

구글은 호텔 예약을 유니버설 커머스 프로토콜의 핵심 분야로 선정하고 AI 에이전트가 직접 결제까지 수행할 수 있는 인프라를 구축하고 있습니다. 이에 따라 호텔업계는 검색 엔진 최적화를 넘어 AI 에이전트 최적화와 실시간 데이터 연동을 포함한 기술적 대응 전략을 조속히 마련하여 직접 예약 점유율을 방어해야 합니다.

비즈니스 여행 시장은 AI와 같은 기술 혁신을 추진하고 있으나 데이터 파편화와 기술 도입의 한계로 인해 효율적인 통합 관리에 어려움을 겪고 있습니다. 여행 관리자들은 기술을 활용한 운영 효율화와 더불어 속성 기반의 투명한 예약 모델 도입을 통해 비용 통제력을 높이고, 인간 중심의 전문적인 서비스를 강화하여 여행자의 실질적인 만족도를 개선해야 하는 과제에 직면해 있습니다.