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2026년 9월 16일 데일리 마케팅 트렌드
작성일 2026-09-16 17:50:24
조회수 29
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 1. ‘온라인플랫폼 입점 중소, 거래비용 부담 커졌다’... 배달앱 부담 高 온라인플랫폼에 입점한 중소기업의 수수료·광고비 등 거래비용 부담과 플랫폼 의존도가 동시에 증가하고 있다. 조사 결과 총 거래비용은 월평균 매출의 **21.7%**였으며, 배달앱이 26.2%로 가장 높고 온라인쇼핑몰 20.6%, 숙박앱 18.3% 순이었다. 특히 배달앱 부담률은 전년보다 5.2%p 상승했고, 플랫폼별 평균은 쿠팡이츠 27.6%, 무신사 24.3%, 쿠팡 22.0% 등으로 나타났다. 온라인쇼핑몰 입점사의 53.7%는 주거래 플랫폼에서 매출 100%가 발생한다고 답해 플랫폼 의존도 역시 높은 수준이다. 입점업체들은 가장 필요한 개선사항으로 중개수수료·광고비·결제수수료 등 전반적인 거래비용 인하를 꼽았다. 플랫폼이 핵심 판매 채널로 자리 잡은 만큼 앞으로는 플랫폼 성장과 함께 입점업체의 비용 부담·정산조건·거래 협상력을 어떻게 조정할지가 주요 과제가 될 전망이다. 2. 미국발 '저단가·고빈도' 소비, 국내 유통가 덮치나 미국 유통시장에서는 소비자가 꼭 필요한 상품만 골라 구매하는 ‘선택적 소비’가 확산되고 있다. 방문 빈도는 유지되더라도 건당 지출이 줄면서 가격·배송·멤버십·PB 경쟁력을 갖춘 아마존·월마트 등 종합 플랫폼으로 소비가 이동하는 모습이다. 상품 판매만으로 수익성을 확보하기 어려워지면서 구매 데이터를 활용한 ‘리테일 미디어’가 새로운 수익원으로 부상하고 있다. 국내에서도 롯데·쿠팡·신세계·네이버 등이 온라인 광고뿐 아니라 매장·구매 데이터를 활용한 RMN 사업을 확대하고 있다. 결국 유통업계의 경쟁은 단순히 상품을 많이 판매하는 구조에서 상품 → 배송 → 멤버십 → 고객 데이터 → 광고를 연결하는 종합 플랫폼 경쟁으로 변화하고 있다. 소비 둔화 속에서도 고객 데이터를 얼마나 효과적으로 수익화하느냐가 새로운 경쟁력이 될 전망이다. 3. ‘두부 사면서 속옷 담는다… 컬리, 패션샛별배송관 오픈 컬리가 식품 중심의 샛별배송을 패션까지 확대하며 카테고리 확장에 속도를 내고 있다. 자정 전 주문하면 다음날 오전 7시까지 배송하는 ‘패션샛별배송관’을 열고, TPO·월간 큐레이션 등 식품에서 쌓은 추천 역량도 패션에 적용한다. 실제 패션 수요도 증가해 7월 홈웨어 거래액은 전년 대비 66% 증가했다. 컬리는 현재 전체 패션 상품의 30% 수준인 샛별배송 비중을 70~80%까지 확대하고, 연간 패션 거래액을 전년 대비 2.5배 이상 키우는 것을 목표로 하고 있다. 핵심은 단순한 패션 진출보다 기존 고객과 물류망을 활용해 객단가와 물류 효율을 동시에 높이는 전략이다. 식품 주문에 패션 상품까지 함께 담게 만들면 추가 물류센터 투자 없이 배송 물량을 늘려 고정비 부담을 낮추고, 향후 다른 카테고리로 확장할 기반도 만들 수 있다. 4. “너부터 문제” 네이버·토스 갈등 폭발 네이버와 토스의 갈등이 보상형 검색 광고에서 오프라인 매장 POS 데이터 연동 문제까지 확대되고 있다. 네이버는 토스의 ‘출석 체크 미션’이 보상을 대가로 특정 검색을 유도해 실제 이용자 수요와 무관한 트래픽을 만들고 검색·플레이스 노출 순위를 왜곡할 수 있다고 주장하며 수사를 의뢰했다. 토스는 검색 왜곡의 근거 데이터를 요구하며 서비스를 중단하지 않았고, 반대로 네이버가 자사 ‘토스포스’를 플레이스플러스 연동 대상에서 제외한 문제를 두고 공정위 제소까지 검토하고 있다. 결국 양사의 충돌은 단순 광고 방식의 문제가 아니라 검색 데이터의 신뢰성과 매장 주문·결제 데이터를 둘러싼 플랫폼 주도권 경쟁으로 번지는 모습이다. 검색 → 매장 정보 → 주문·결제까지 연결되는 로컬 시장에서 데이터와 플랫폼 연동 범위를 누가 통제하느냐가 핵심 쟁점으로 떠오르고 있다. 5. AI가 추천하는 브랜드는 어떻게 만들어지는가...56만 건 인용 데이터 기반 GEO 실전 세미나 10월 15일 개최 AI 검색이 확산되면서 브랜드 경쟁도 검색 결과 상위 노출에서 ‘AI 답변에 얼마나 인용·추천되는가’로 이동하고 있다. 이에 따라 AI가 어떤 정보를 검색하고 근거로 선택해 답변을 만드는지 이해하는 GEO(생성형 엔진 최적화)의 중요성이 커지고 있다. 이번 세미나는 8개월간 56만8531건의 AI 인용 데이터를 분석해 AI가 선택하는 콘텐츠의 공통점을 다룬다. 단순 키워드 최적화가 아니라 검색·색인 가능성, 질문과 콘텐츠의 정합성, AI가 추출하기 쉬운 근거, 외부 출처와 평판 등이 주요 요소로 제시된다. 결국 GEO는 콘텐츠를 많이 만드는 것보다 AI가 브랜드 정보를 정확하게 발견하고 신뢰할 만한 근거로 인용할 수 있도록 정보 구조와 외부 출처를 설계하는 것이 핵심이다. 브랜드 인지도가 높더라도 AI 답변에서 선택되는 것은 별개의 문제라는 점에서 새로운 마케팅 영역으로 부상하고 있다. |