AI 에이전트가 물건을 팔 때 생기는 기여도 추적 문제

AI 에이전트가 상품을 추천하고 사용자가 구매하는 흐름은 겉보기보다 복잡하다. 사용자는 구매 전에 여러 질문을 할 수 있고, 에이전트는 여러 상품을 비교한 뒤 추천할 수 있다. 추천은 도구 호출 뒤에 나올 수도 있고, 사용자는 나중에 클릭하거나 다른 기기와 다른 방문에서 구매할 수도 있다.

그래서 실제 구매에 누가 얼마나 영향을 줬는지 판단하기 어렵다. 어떤 상품이 추천됐는지, 추천이 광고성인지 자연스러운 답변인지, 충분한 표시가 있었는지, 어느 판매자가 비용을 내야 하는지도 따져야 한다. 낮은 품질의 방문이나 부정행위도 걸러야 한다.

이런 신뢰 장치가 없으면 판매자는 AI 에이전트를 통한 거래를 믿고 돈을 내기 어렵다. 기존 제휴 링크를 그대로 쓰기보다, 에이전트 거래에 맞는 새 기반 시스템이 필요하다는 주장이다.