한국에서 잘 만든 쇼핑몰이 북미 시장에서 성과를 내지 못하는 경우가 많습니다. 사이트가 나빠서가 아닙니다. 지극히 한국적인 취향으로 개발되었기 때문입니다. 한국 소비자에게 익숙한 화면 구성과 정보 밀도, 결제와 배송의 흐름이 북미 소비자에게는 낯설게 읽힙니다. 그 낯섦이 그대로 이탈이 됩니다. 오픈마케팅랩은 2008년부터 뉴욕 현지에서 북미 시장을 보아 왔습니다. 300개가 넘는 프로젝트에서 무엇이 팔리고 무엇이 걸리는지 쌓았습니다. 그리고 개발도 마케팅도 감으로 하지 않습니다. 결과 예측이 가능한 방법론과 엔지니어 마인드로 만들고, 만든 다음에는 끝까지 함께 키웁니다.

대행사를 바꾸는 것으로는 풀리지 않습니다. 대행사의 문제도 아닙니다. 대부분의 대행은 자기들이 가진 표준 운영 틀에 브랜드를 끼워 맞춥니다. 브랜드마다 다른 상품과 고객, 마진 구조는 그 틀 안에서 사라집니다. 게다가 대행이 끝나면 회사 안에는 아무것도 남지 않습니다. 다시 다른 대행사를 찾게 되는 이유입니다. 오픈마케팅랩은 브랜드에 맞춘 운영 시스템을 만들어 드립니다. AI 기반 운영으로 노출과 광고, 리스팅과 리뷰를 개선하되 그 시스템의 주인은 클라이언트입니다. 직접 애정을 갖고 운영하시게 되고, 역량은 회사 안에 남습니다. 아마존만이 아니라 월마트와 TikTok Shop까지 같은 방식입니다.

퍼블릭 클라우드 AI에 사내 자료를 넣는 순간, 그 데이터가 어떻게 처리되고 학습에 쓰이는지 우리가 통제할 수 없게 됩니다. 한 번 나간 데이터는 되돌릴 수 없게 됩니다. 많은 기업이 AI 전사 도입을 망설이는 진짜 이유가 이 지점에 있습니다. 오픈마케팅랩은 온프레미스 프라이빗 LLM을 클라이언트 인프라에 직접 구축합니다. 최신 오픈 모델을 쓰되 데이터는 회사를 떠나지 않게 됩니다. RAG로 사내 지식을 연결해도 원문은 안에 머뭅니다. 보안 때문에 AI를 더 이상 미루실 이유가 없습니다.

검색이 사라진 것이 아니라 발견되는 방식이 바뀌었습니다. 고객은 이제 구글에서 열 개의 링크를 훑어 보는 대신 ChatGPT와 AI Overview에게 묻고, 거기서 언급된 몇 개의 브랜드와 링크만 살펴 봅니다. 더 이상 링크를 클릭하지 않아도 브랜드는 이미 선택되거나 제외됩니다. 그래서 우리는 SEO에 GEO와 AEO를 더합니다. 사람이 찾는 검색 결과에 더해, AI가 답을 만들 때 인용하는 자리를 잡아 드립니다. 여기에 구글과 메타, 틱톡 광고와 로컬 SEO 등 채널별 고객 의도에 맞춰 붙입니다.

이런 상황에서 대부분의 개발사는 처음부터 다시 만들자고 합니다. 파악하는 것보다 새로 만드는 편이 몇배 더 쉽기 때문입니다. 비용과 기간은 다시 처음으로 돌아가고, 클라이언트는 무엇이 왜 잘못됐는지 끝내 듣지 못합니다. 우리는 고칩니다. 그리고 무엇을 왜 고쳤는지 하나하나 설명합니다. 이전 개발사가 남긴 기술 부채를 탓하지 않습니다. 어려운 기술 이슈를 어렵게 설명하지도 않습니다. 클라이언트가 이해할 수 있는 언어로 옮기는 것까지가 우리 일입니다. 한국에서 전문가를 찾기 어려운 마젠토 코어부터 ERP 연동, 커스텀 개발과 사이트 속도 문제까지 모두 해결해 왔습니다.

AI와 자동화의 목적을 사람을 비우는 것으로 잡으면 대개 실패합니다. 줄어든 일만 남고, 늘어날 일은 생기지 않기 때문입니다. 법률 법인과 부동산 클라이언트는 AI 에이전트로 업무의 55%~73%를 줄였습니다. 그런데 그 클라이언트들은 사람을 줄이지 않았습니다. 대신 예전이라면 엄두도 내지 못했던 신규 영업을 시작했습니다. 반복이 사람 손을 떠나면 사람은 판단이 필요한 자리로 옮겨 갑니다. 우리가 자동화를 설계할 때 기준으로 삼는 것이 바로 그 지점입니다. 같은 수의 직원으로 더 많은 일을 할 수 있다는 건 곧 더 많은 매출을 만들 수 있음을 의미합니다.