Generative Commerce
생성형 이커머스
검색창에 키워드를 치던 쇼핑이, AI 에이전트에게 부탁하는 쇼핑으로 바뀌고 있습니다. 상품 데이터가 준비된 브랜드만 추천 목록에 오릅니다.
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검색에서 에이전트로
지금까지는 소비자가 검색하고 비교했습니다. 앞으로는 소비자가 조건을 말하면 AI 에이전트가 상품을 골라 옵니다. 에이전트는 사진의 분위기보다 상품 데이터의 정확성과 구조를 봅니다.
AEO: 에이전트 최적화
검색엔진 최적화(SEO) 다음 단계는 답변·에이전트 최적화(AEO)입니다. 에이전트가 상품을 이해하고 비교하고 추천할 수 있도록 정보를 정리하는 일입니다.
핵심이미지 안에 갇힌 정보는 에이전트가 읽기 어렵습니다. 성분, 규격, 인증, 사용법을 텍스트와 구조화 데이터로 꺼내야 합니다.
에이전트가 읽는 상품 데이터
다이부스트는 아래 항목을 국가별 언어로 구조화합니다.
| 항목 | 예시 |
|---|---|
| 기본 정보 | 상품명, 브랜드, 용량, 가격, 원산지 |
| 구성·성분 | 전성분, 주요 성분 함량 |
| 인증 | 국가별 신고·등록 번호, 할랄 여부 |
| 사용 정보 | 사용법, 대상, 주의사항 |
| 비교 속성 | 피부 타입, 제형, 향, 경쟁 제품 대비 특징 |
생성형 콘텐츠 생산
같은 원본에서 국가별 상세페이지, 숏폼 변형, 광고 소재를 생성형 AI로 빠르게 만들고, 원어민 검수로 품질을 맞춥니다. 사람은 기획과 검수에 집중합니다.
다이부스트가 하는 일
- 상품 데이터 진단과 구조화
- 국가별 언어 데이터 작성
- 마켓플레이스 속성값·자사몰 구조화 데이터 적용
- 생성형 콘텐츠 제작과 검수
- 브랜드 팀 운영 이전
우리 상품, 동남아에서 팔릴까요?
상품과 목표 국가만 보내주세요. 판매 가능성과 진행 순서를 정리해 회신합니다.