디지털마케팅트렌드 8).목적형 카지노 게임에서 발견형 카지노 게임으로
인공지능이 바꾸는 이커머스,검색 중심에서 탐색·발견 중심 쇼핑으로
온라인 쇼핑 방식이 검색 기반의 '목적형 쇼핑'에서 추천 콘텐츠 중심의 '발견형 쇼핑'으로 변화하고 있습니다. 네이버 플러스스토어, 쿠팡, 아마존 등 주요 플랫폼들이 AI 기반의 개인화 추천을 강화하며 수익 구조와 경쟁 구도를 재편하고 있습니다. 이번 포스팅에서는 목적형 쇼핑과 발견형 쇼핑의 차이, AI 추천 시스템의 비즈니스 모델 혁신 사례, 플랫폼과 브랜드의 대응 전략에 대해서 살펴보겠습니다.
'목적형 쇼핑에서 발견형 쇼핑으로' 관련 도서로 <디지털 마케팅 레볼루션, <성공하는 쇼핑몰 사업계획서, <라이프스타일 비즈니스모델, 취향과 경험을 판매합니다등을 추천드립니다.
chapter 1. 카지노 게임의 방식이 변하고 있다
최근에 무엇인가를 온라인에서 구매하신 적이 있으신가요?
혹시 네이버(플러스스토어 앱, 네이버 카지노 게임)나 쿠팡에서 상품을 검색해서 구매하셨나요? 아니면 인스타그램, 유튜브, 틱톡 같은 SNS에서 우연히 본 콘텐츠를 통해 ‘오, 이거 괜찮은데?’ 싶어서 구매하신 경험이 있으신가요?
검색해서 상품을 찾고 비교해서 구매하는 방식은 흔히 ‘목적형 카지노 게임’이라 부릅니다. 반면, SNS에서 노출된 콘텐츠를 통해 상품을 ‘발견’하고, 그 순간의 관심이나 감정에 따라 구매로 이어지는 경우는 ‘발견형 카지노 게임’이라고 할 수 있습니다.
최근 소비자 행동을 보면, 이런 발견형 카지노 게임의 비율이 점점 높아지고 있는 추세입니다. 물론 생필품이나 반복구매가 많은 소비재의 경우, 목적형 카지노 게임이 여전히 매우 큰 비중을 차지합니다. 하지만 주목해야 할 점은, 패션이나 뷰티, 홈데코, 취미 제품처럼 감성적 선택이 중요한 카테고리에서는 발견형 카지노 게임이 더 빠르게 확산되고 있다는 점입니다.
그렇다면 이 변화가 우리에게 어떤 의미일까요?
이제 온라인 카지노 게임은 더 이상 ‘검색창에 상품명을 입력하고 끝내는 것’만으로는 설명되지 않습니다. 사람들은 의도하지 않았던 순간에, 콘텐츠를 통해 상품을 만나고, 그 과정에서 새로운 관심과 구매욕구를 발견하고 있습니다. 이른바 카지노 게임이 ‘목표’가 아닌 ‘경험’이 되고 있는 거죠.
이를 가장 빠르게 반영한 곳이 네이버의 플러스스토어 앱입니다. 네이버는 카지노 게임을 별도 앱으로 출시했는데요(2025년 3월). 플러스 스토어에서는 검색보다는 개인화 피드, 즉 사용자의 관심사를 기반으로 한 추천 콘텐츠를 중심에 배치하고 있는 것이 특징입니다.마치 인스타그램을 스크롤하듯, 카지노 게임도 자연스럽게 탐색하는 구조로 발전할 것으로 보입니다. 실제로 사용자 반응도 뜨겁고, 다운로드 수와 체류 시간, 구매 전환율 모두 빠르게 성장 중입니다.
목적 카지노 게임에서 발견 카지노 게임으로의 변화는플랫폼뿐만 아니라 브랜드와 판매자 입장에서도 이 변화는 시사하는 바가 큽니다. 이제는 단순히 ‘찾아오게 만드는’ 상품이 아니라, ‘발견되기 쉬운 구조’를 설계해야 하는 시대입니다.즉, 검색에 잘 걸리는 제품뿐만 아니라, 보였을 때 클릭하고 싶어지는 콘텐츠를 만드는 것도 중요해졌다는 뜻입니다.
목적형 카지노 게임과 발견형 카지노 게임의 차이점은?
목적형 카지노 게임은 말 그대로 ‘필요한 것을 정확히 알고 있는 상태’에서 시작됩니다. 소비자는 상품명을 검색하고, 가격과 리뷰를 비교하며 가장 좋은 조건을 찾아 구매를 완료합니다. 이런 방식은 여전히 생필품, 반복구매 상품, 기술 제품처럼 기능적 판단이 중요한 경우에 강력한 효율성을 가집니다. 쿠팡이 초기 시장을 장악한 방식도 바로 여기에 있습니다. ‘로켓배송’이라는 강력한 배송 편의성과, 검색 중심의 간결한 구조는 ‘찾아서 빠르게 사야 하는’ 목적형 카지노 게임에 최적화된 모델이었죠.
반면, 발견형 카지노 게임은 사용자가 플랫폼을 돌아다니다가 자신도 몰랐던 관심사를 발견하면서 시작됩니다. 이때 플랫폼은 사용자의 행동 데이터를 기반으로 개인화된 추천 콘텐츠를 제공합니다. 카지노 게임은 이제 기능이 아니라 경험의 문제로 옮겨가고 있는 것이죠. 네이버의 플러스스토어는 ‘발견’ 탭을 통해 사용자의 성별, 연령, 관심 카테고리에 맞는 상품과 콘텐츠를 카드형 피드로 구성해주고 있습니다. 상품 중심이 아닌, 이야기 중심의 콘텐츠로 사용자의 시선을 사로잡고, 감정적 연결을 만들어내려는 것입니다.
콘텐츠 구성에서도 큰 차이가 나타납니다. 목적형 카지노 게임은 할인 배너나 베스트셀러 리스트처럼 즉각적인 선택을 유도하는 콘텐츠가 중심이 됩니다. 반면 발견형 카지노 게임은 브랜드의 철학, 감성적 가치, 사용자 경험 후기, 숏폼 영상 등으로 구성되어 상품을 ‘소비하는 장면’을 상상하게 만드는 콘텐츠가 더 중요해집니다.
결국 이 두 방식은 소비자와 브랜드의 관계를 맺는 방식도 다르게 만듭니다. 검색을 통해 들어온 고객은 상품만 보고 떠나는 일회성 방문자가 되기 쉽지만, 콘텐츠를 통해 ‘발견한’ 고객은 브랜드와의 감정적 연결을 형성하고 반복 구매와 구독 고객으로 전환될 가능성이 더 큽니다.
이러한 변화에 주목하지 않으면, 우리는 여전히 ‘검색에서 잘 노출되는 상품’에 집중하다가, ‘보였을 때 끌리는 콘텐츠’에서 뒤처질 수 있습니다. 목적형 카지노 게임은 여전히 중요하지만, 발견형 카지노 게임이 얼마나 자연스럽게 설계되어 있느냐가 앞으로의 경쟁력을 가를 중요한 요소가 되고 있습니다.지금 이 순간에도 소비자들은 SNS와 카지노 게임 앱 사이를 오가며, ‘나도 몰랐던 내 취향’을 발견하고 있습니다.그렇다면, 우리 브랜드는 그들의 ‘발견’ 안에 들어갈 준비가 되어 있을까요?
chapter 2.수익 구조와 경쟁 구도의 변화
온라인 카지노 게임의 방식이 변하면, 플랫폼의 수익 모델과 기업 간 경쟁 구도 역시 근본적으로 달라질 것입니다. 단순히 ‘추천 시스템이 더 정교해졌다’는 기술적 이야기를 넘어서, 이제는 카지노 게임 플랫폼의 돈 버는 방식 자체가 바뀌고 있는 것입니다.
객단가 상승과 광고 수익모델의 재편
과거의 추천 시스템은 단지 고객의 쇼핑을 도와주는 부가 기능 정도로 인식되었습니다. 예를 들어 “이 상품을 본 사람이 함께 본 상품”처럼, 단순히 상품 간의 연관성을 기반으로 한 정적인 추천이 대부분이었죠. 그러나 최근 생성형 AI 기반 추천 시스템이 본격적으로 도입되면서, 이 시스템은 단순한 편의 기능을 넘어 플랫폼의 수익을 견인하는 핵심 도구로 변모하고 있습니다.
가장 눈에 띄는 변화는 고객의 평균 구매 금액(객단가)과 구매 빈도의 상승입니다. 소비자가 명확한 구매 의도가 없더라도, AI가 제안하는 피드와 추천 콘텐츠를 통해 예상치 못한 상품을 발견하고, 그 과정에서 충동구매로 이어지는 경우가 늘고 있기 때문입니다. 대표적인 사례로 아마존은 기존의 검색 중심 쇼핑 구조에서 벗어나 AI 기반 추천 피드와 대화형 챗봇 Rufus를 도입했습니다. 이후 고객의 체류 시간과 문의량이 눈에 띄게 증가했는데, 이는 곧 더 많은 구매 기회가 플랫폼 내에서 발생하고 있다는 뜻입니다. 고객이 외부에서 추가 정보를 찾을 필요 없이, 필요한 정보를 AI가 실시간으로 제공해 주기 때문에 쇼핑 여정이 플랫폼 안에서 완결되며, 자연스럽게 매출로 이어지는 구조가 강화되고 있습니다.
이러한 변화는 수익 모델에도 중대한 영향을 미치고 있습니다. 과거에는 ‘검색’이 카지노 게임의 시작이었기 때문에, 플랫폼은 검색 결과에 노출되는 광고, 즉 키워드 광고나 카지노 게임 광고를 주된 수익원으로 삼았습니다. 하지만 발견형 카지노 게임이 강화되면서, 고객은 검색창에 상품명을 입력하는 대신 추천 피드나 콘텐츠 기반 상품을 클릭하는 경향이 강해졌습니다. 이에 플랫폼은 이러한 변화를 수익으로 전환할 방법을 빠르게 고민했고, 대표적인 사례가 바로 네이버의 수수료 정책 개편입니다.
2025년 6월부터 네이버는 기존의 ‘유입 수수료’ 제도를 전면 폐지하고, 거래 발생 시점에 관계없이 모든 판매에 ‘판매 수수료’를 일괄 적용하는 방식으로 체계를 바꾸었습니다. 스마트스토어에는 2.73%, 브랜드스토어에는 3.64%의 수수료율이 적용되며, 이는 기존 유입 수수료보다 평균 약 0.8% 포인트 인상된 수준입니다. 이 개편은 검색 유입 여부와 무관하게, 모든 거래에 동일한 수익구조를 적용하겠다는 의미로, 특히 추천 피드나 콘텐츠 기반 노출을 통한 거래에도 정당하게 수수료를 부과함으로써, AI 추천 중심의 쇼핑 흐름을 확실하게 수익화하겠다는 전략이라 할 수 있습니다.
흥미로운 점은, 네이버가 내부 광고와 공식 마케팅 링크를 통해 유입된 거래에 대해서는 오히려 수수료를 대폭 인하해 주고 있다는 점입니다. 스마트스토어의 경우 수수료는 0.91%, 브랜드스토어는 1.82%로 낮아지며, 이는 판매자가 자발적으로 네이버 광고 상품을 활용해 고객을 유입시키도록 유도하는 방식입니다. 이처럼 수수료 정책을 통한 유인 구조를 설계함으로써, 네이버는 수수료 수익과 광고 수익이라는 두 마리 토끼를 동시에 잡고자 하는 전략을 실행하고 있는 셈입니다.
실제로 증권가에서는 이번 수수료 체계 개편을 통해 네이버가 연간 약 3,000억 원 규모의 추가 매출을 기대할 수 있을 것으로 분석하고 있습니다. 이는 단순히 요금 체계를 바꾸는 수준을 넘어, 추천 중심의 카지노 게임 흐름을 본격적으로 수익화하고, 동시에 내부 광고 시장을 더욱 활성화하려는 방향으로 나아가고 있다는 것을 보여줍니다.
결국, 생성형 AI 기반 추천 시스템은 단순히 사용자에게 편리함을 제공하는 기술을 넘어, 객단가와 구매 빈도를 높이고, 고객의 체류 시간을 연장하며, 기존 검색 광고 중심의 수익 모델에서 추천 기반 수익 모델로의 전환을 이끄는 비즈니스 모델 혁신의 축으로 자리매김하고 있습니다. 그리고 이 모든 변화는, 광고와 수수료 수익이라는 플랫폼의 핵심 수익원에 새로운 질서를 만들어가고 있습니다.
브랜드와 판매자 간의 경쟁방식 변화
예전에는 어떤 키워드로 검색했을 때 상위에 노출되는지가 관건이었습니다. 그래서 SEO(Search Engine Optimization)에 모든 마케팅 역량을 집중했죠. 하지만 지금은 검색창을 거치지 않고 추천 피드에서 바로 노출되는 상품이 많아졌고, 소비자는 AI가 던져주는 상품 큐레이션 안에서 선택을 시작합니다.
이제는 ‘검색 최적화’가 아니라 “추천 최적화(Recommendation Engine Optimization, REO)”의 시대입니다. 예를 들어, 아마존의 AI 쇼핑 도우미 루퍼스(Rufus)는 사용자 질문에 대해 제품을 추천해 주는 역할을 합니다. 그렇다면 판매자 입장에서는 루퍼스가 내 제품을 답변에 포함시키게 하려면 어떻게 해야 하지?’라는 고민을 해야 하죠. 실제로는 제품 상세정보를 더 명확하게 구조화하고, 리뷰 데이터를 정성적으로 관리하고, 키워드 역시 AI가 이해할 수 있는 방식으로 정제하는 것이 중요합니다.
이런 변화는 국내에서도 유사하게 나타나고 있습니다. 네이버 스마트스토어 판매자들도 이제는 AI 추천에 잘 걸리도록 하기 위해 상품 태그, 요약 콘텐츠, 브랜드 소개 영상, 후기 정리 콘텐츠 등 다양한 형태의 데이터에 더 많은 신경을 쓰고 있습니다.
이런 변화는 단지 노출 방식만이 아니라, 브랜드 간 경쟁 구도 자체를 바꿔 놓을 것입니다. 과거에는 동일한 키워드 내에서 누가 더 싸게 파느냐가 관건이었다면, 이제는 누가 더 감성적이고 매력적인 콘텐츠로 고객의 관심을 끌 수 있느냐가 중요해질 것입니다.
예를 들어, 어떤 패션 브랜드가 AI로 생성한 코디 영상을 만들어 플랫폼에 업로드하거나, 고객 리뷰를 자동 요약한 스토리 콘텐츠를 제공하면, 단순히 저렴한 상품보다 더 높은 클릭률을 가져갈 수 있습니다. 실제독일 함부르크대학교와 에모리대학교 연구진이 발표한 연구에 따르면, 생성형 AI를 활용해 제작한 광고가 기존의 전통적인 방식으로 제작된 광고보다 더 높은 효과를 보이는 것으로 나타났습니다.소비자 입장에서 '누가 더 나와 어울릴 것 같은 느낌을 주는가'가 중요해졌기 때문입니다.
이처럼 ‘감성 콘텐츠’와 ‘AI 최적화 데이터’가 결합된 콘텐츠 전략은 소비자와 브랜드 간의 신뢰를 높이고, 궁극적으로는 반복 구매와 구독형 수익모델로 이어지게 됩니다. 플랫폼 입장에서도 AI 추천이 고객의 취향을 더 정확히 이해하게 되면, 추천의 정확도가 올라가고, 플랫폼에 대한 충성도도 높아집니다. 즉, 판매자-플랫폼-소비자 간의 데이터 기반 신뢰 네트워크가 형성되는 셈입니다.
취향과 경험, 라이프스타일을 판매하는 것
아마존은 최근 인터레스트 AI(Interests AI) 기능을 통해, 사용자가 등록한 관심사에 따라 관련된 신규 상품이나 할인 정보를 자동으로 탐색하고, 능동적으로 제안하는 서비스를 도입했습니다. 예를 들어, 누군가가 “프리미엄 커피 취미용품”이라는 관심사를 설정해 두면, 아마존의 AI는 자체 카탈로그를 24시간 모니터링하며 관련 신상품이 입고되거나 특가 이벤트가 있을 때 실시간으로 알려주는 것입니다.
이는 기존처럼 사용자가 검색을 통해 쇼핑을 시작하던 방식에서 벗어나, 이제는 AI가 먼저 소비자에게 제안하는 쇼핑으로 전환하고 있다는 의미입니다. 마치 쇼핑의 시작 페이지가 검색창이 아닌 ‘관심사 기반 추천 리스트’가 되는 셈이죠.
이러한 방식은 고객의 생애가치(Lifetime Value, LTV)를 극대화하기 위한 전략입니다. 고객이 구매를 끝내고 나가더라도, 아마존은 그 고객의 관심사를 기억하고, 지속적으로 다시 찾아올 이유를 만들어 주는 것입니다.
국내에서는 네이버가 유사한 흐름을 따라가고 있습니다. ‘AI 쇼핑 가이드’라는 챗봇 기반 도우미는 사용자의 질문을 이해하고, 알맞은 상품을 찾아주는 기능을 수행합니다.예를 들어, 사용자가 “요즘 유행하는 미백 앰플 뭐가 좋아요?”라고 묻는다면, AI는 사용자의 검색/구매 히스토리와 대중적인 평가 데이터를 결합해 맞춤형 상품을 추천해주고 있습니다. 이 과정에서 연관 상품, 구매 후기, 할인 정보까지 함께 제시되며 1회성 구매가 아닌, 장기적 고객 유지를 유도하는 방향으로 설계되어 있습니다.
이러한 기능은 점점 발전하며, 앞으로는 고객이 필요를 자각하기도 전에 AI가 구매 타이밍을 포착하고 제안하는 ‘선제적 쇼핑 추천’으로 나아갈 것으로 예상됩니다. 예컨대, “곧 여름이 다가오네요, 작년 이맘때쯤 구매했던 선크림이 떨어졌을 것 같아요. 새로 나온 제품을 추천해 드릴게요.”와 같은 제안이 현실화되는 것이죠.
카지노 게임은 목적구매에서하나의 무의식적 행동으로 진화하고 있습니다.예전에는 필요를 느끼고 검색하고 비교하고 구매하던 복잡한 절차가 있었다면, 이제는 AI가 이 모든 과정을 선제적으로 수행하며, 고객은 단지 ‘수락’하거나 ‘거절’하는 행동만 남는 시대가 오고 있다는 것입니다.이런 흐름은 카지노 게임의 기술적 진화만이 아니라, 비즈니스모델의 변화로 이어지고 있습니다.
내용을 정리하면...
온라인 쇼핑의 방식이 목적형(검색 중심)에서 발견형(추천 중심)으로 빠르게 변화하고 있습니다. 소비자는 상품을 직접 검색하기보다는, SNS와 플랫폼의 추천 콘텐츠를 통해 의도치 않게 상품을 발견하며 충동적이고 감성적인 구매를 늘려가고 있습니다. 이런 흐름은 네이버 플러스스토어와 아마존 같은 대형 플랫폼에서 개인화된 추천 피드와 AI 기반 콘텐츠로 명확히 나타나고 있습니다.
이 변화는 이커머스 시장의 수익 구조와 경쟁 구도까지 근본적으로 바꾸고 있습니다. 플랫폼은 추천 시스템을 단순한 편의 기능이 아닌 핵심 수익 도구로 활용하며, 검색 광고에서 추천 콘텐츠 기반 광고와 수수료 중심의 비즈니스 모델로 전환하고 있습니다. 대표적으로 네이버는 모든 거래에 일괄적으로 판매 수수료를 부과하는 정책 개편을 통해 연간 수천억 원의 추가 수익을 기대하고 있습니다.
브랜드와 판매자 역시 기존의 검색엔진 최적화(SEO)가 아니라 AI 추천 엔진 최적화(REO)로 마케팅 전략을 전환하고 있습니다. 이제는 가격 경쟁을 넘어 AI로 제작된 감성적이고 개인화된 콘텐츠를 통해 소비자의 관심과 클릭을 유도하는 경쟁이 더욱 중요해졌습니다.
결국, 카지노 게임은 목적형 구매에서 경험과 감정을 기반으로 하는 무의식적 행동으로 진화하고 있으며, 이를 가장 잘 이해하고 활용하는 기업이 향후 이커머스 경쟁의 주도권을 쥘 것으로 전망됩니다.
