AI commerce 인프라는 빠르게 프로토콜화되고 있습니다. Google, Shopify, OpenAI, Stripe 등이 각자의 방식으로 agentic commerce 표준을 만들고 있습니다. 이 흐름은 중요합니다. AI가 상품을 찾고, 카트를 만들고, 결제를 보조하고, 구매를 진행하려면 공통 접점이 필요하기 때문입니다.
하지만 프로토콜이 정리되면 측정 문제가 자동으로 해결된다고 보면 안 됩니다. UCP, ACP, AP2는 각각 중요한 역할을 하지만 “AI가 무엇을 추천했는가”, “그 추천이 몇 명의 방문자를 만들었는가”, “방문자는 무엇을 했는가”, “주문은 어떤 증거로 AI에 귀속되는가”를 완전히 답하지는 않습니다.
각 프로토콜의 역할
UCP는 merchant discovery와 capability declaration에 가깝습니다. 상점이 어떤 기능을 제공하는지, 카트나 checkout에서 무엇을 지원하는지 AI가 발견할 수 있게 합니다.
ACP는 checkout 실행과 거래 데이터 표준화에 더 가깝습니다. AI 경험 안에서 구매가 진행될 때 어떤 정보가 merchant나 payment layer와 연결되는지가 핵심입니다.
AP2는 승인과 결제 신뢰의 층입니다. 사용자가 무엇을 허용했는지, agent가 어떤 범위에서 행동할 수 있는지 증명하는 구조입니다.
세 가지 모두 필요합니다. 그러나 어느 것도 AI 추천에서 매출까지의 전체 증거 체인을 단독으로 제공하지 않습니다.
증거 공백
상류에는 GEO가 있습니다. AI 답변에서 브랜드가 보이는지, 인용되는지, 정확히 설명되는지를 봅니다. 하류에는 기존 attribution이 있습니다. 광고, 검색, CRM, 앱 데이터로 매출을 설명합니다.
비어 있는 부분은 중간입니다. AI가 브랜드를 발견한 뒤 어떤 페이지를 읽었고, 어떤 사용자를 데려왔고, 그 사용자가 어떤 행동을 했으며, 어디까지 매출에 가까워졌는가. AI 플랫폼은 상점의 주문 데이터를 갖고 있지 않습니다. 커머스 플랫폼은 AI 답변의 문맥을 갖고 있지 않습니다. 결제 프로토콜은 발견 경로 전체를 알지 못합니다.
AIAA는 프로토콜의 대체재가 아니다
AIAA는 UCP, ACP, AP2와 경쟁하지 않습니다. 오히려 그 사이에 필요한 측정 언어입니다. Answer, Request, Visit, Commerce, Attribution을 나누고 AI 발견에서 매출까지를 증거 수준으로 연결합니다.
브랜드가 해야 할 일은 프로토콜 승자를 기다리는 것이 아닙니다. 프로토콜이 완전히 성숙하기 전에도 AI는 이미 상품을 읽고, 비교하고, 추천합니다. 지금 필요한 것은 웹사이트 증거 레이어, 로그, 광고, CRM, 주문 데이터를 AI commerce에 맞게 연결하는 것입니다.
Gravity의 관점에서 AI commerce 경쟁은 checkout UI만으로 결정되지 않습니다. AI가 읽는 사실을 누가 정리하고, AI 행동을 누가 측정하며, 매출까지의 증거를 누가 설명할 수 있는지가 중요합니다. 프로토콜은 길을 만듭니다. AIAA는 그 길에서 실제로 무슨 일이 일어났는지 기록합니다.
FAQ
Q1: UCP, ACP, AP2는 어떻게 다른가요?
A: UCP는 발견과 기능 선언, ACP는 checkout과 거래 데이터, AP2는 승인과 결제 신뢰에 가깝습니다.
Q2: 프로토콜이 있으면 측정은 필요 없나요?
A: 아닙니다. 프로토콜은 연결과 실행을 돕지만 추천에서 매출까지의 증거 체인은 별도로 필요합니다.
Q3: GEO 도구만으로 충분한가요?
A: 충분하지 않습니다. GEO는 상류 가시성을 보지만 상업 행동과 매출 귀속은 다른 데이터가 필요합니다.
Q4: 기업은 지금 무엇을 해야 하나요?
A: 사이트 증거, 로그, AI referrer, 주문, CRM을 분리해 기록하고 AIAA로 연결해야 합니다.
Q5: Gravity의 역할은 무엇인가요?
A: AI 검색, 사이트 증거, 로그, attribution을 연결해 AI commerce 증거 체인을 만드는 것입니다.