요점만 먼저
2026년 5월 19일, 미국 마운틴뷰에서 열린 구글 I/O 무대. 구글 광고·커머스 부문 부사장 비드햐 스리니바산이 한 문장을 던졌다
"AI가 검색 안에서 직접 구매를 끝내는 기능을 더 넓힌다. 가장 먼저 추가되는 영역은 호텔 예약이다." (Google I/O 2026)
검색시장을 쥐고 있던 플레이어가, 이제 예약까지 가져가겠다는 선언이나 다름없었다.
같은 날 구글은 노트북을 닫고 잠든 사이에도 클라우드에서 24시간 일하는 AI를 공개했다. 손님이 자는 동안에도 AI가 그를 대신해 숙소를 찾고, 비교하고, 예약한다는 뜻이다.
AI Mode는 출시 1년 만에 월간 사용자 10억 명을 넘었다.
놀랄 일이지만, 사실은 예정된 미래에 도장이 찍힌 것에 가깝다. 같은 5월 한 달 사이, 빅테크 세 곳과 글로벌 OTA 네 곳, 그리고 영상 플랫폼 한 곳이 약속이나 한 듯 같은 이야기를 했다.
호텔 예약이 AI 안으로 들어간다는 것. 한 회사의 베팅이 아니라 산업 전체의 합의에 가깝다.
그렇다면 우리 숙소에는 무슨 일이 생길까. 그리고 무엇을 준비해야 할까. 이 글은 거기까지 가는 길이다. 먼저 손님이 달라지는 모습부터 보자.
이 변화가 우리에게 무슨 의미인지 가장 선명하게 보여주는 데이터가 있다. 호텔 마케팅 분석가 길 챈(Gil Chan)이 2026년 5월 내놓은 분석이다.
손님이 숙소 이름을 알고 챗GPT에 물으면("신라호텔 제주 어때?"), AI는 그 숙소를 답에 거의 다(97%) 넣어준다. 그런데 손님이 숙소를 모른 채 "제주에서 가족과 묵을 곳 추천해줘"라고 물으면, 특정 숙소가 답에 낄 확률은 10~15%로 뚝 떨어진다.
그 나머지 자리를 채우는 건 누구인가. 에어비앤비, 부킹닷컴, 익스피디아. 전부 OTA다.
여기서 핵심은 분명하다. 이미 우리를 아는 손님은 문제가 없다. 위태로운 건 우리를 아직 모르는 '새 손님'이다.
AI 시대에 새 손님을 만나는 입구가 좁아지고 있는 것이다.
게다가 손님은 빠르게 옮겨가고 있다.
9천만 건의 예약 데이터를 분석한 클라우드베드(Cloudbeds) 리포트에 따르면, 미국 여행자가 전통 검색으로 여행을 계획하는 비율은 1년 만에 51%에서 36%로 떨어졌다. 그 자리를 생성형 AI가 두 배 넘는 속도로 채웠다.
이 변화는 예전의 검색과는 결이 다르다. 검색은 키워드를 맞춰주는 일이었다면, AI는 손님의 맥락과 의도까지 읽고 대신 골라준다. 그래서 같은 변화가 어떤 숙소에는 위기로, 어떤 숙소에는 기회로 작동한다.
실제로 먼저 움직인 곳에서는 결과가 나오고 있다. 자기 정보를 AI가 읽기 좋게 정리해 노출하기 시작한 한 호텔 그룹은, 두 달 만에 직접 예약 매출이 2.1배로 늘었고 신규 예약의 17%가 AI 채널에서 들어왔다(Hospitality Net). 같은 변화가 누군가에게는 위기지만, 다른 누군가에게는 이미 손에 잡히는 매출이다.
아고다 조사에 따르면 한국 여행자의 36%가 이미 AI로 여행을 계획한다. AI의 본고장 미국(25%)보다도 11%포인트 높다. 챗GPT로 정보를 찾는 한국인 비율도 2025년 한 해 동안 약 40%에서 55%로 올랐다(오픈서베이). 일시적 유행이 아니라는 신호는 또 있다. 챗GPT 답이 마음에 안 들 때 "다시 챗GPT에 묻겠다"는 사람이 77%, "검색으로 돌아가겠다"는 사람은 32%에 그쳤다.
"그래도 우리는 네이버가 있지 않나" 하고 생각할 수 있다. 맞는 말이다. 네이버는 구글이 전 세계를 휩쓴 검색 시장에서 자국 점유율 60%대를 지켜낸, 세계에서 거의 유일한 회사다. 한국어와 한국 맥락을 가장 잘 안다는 강점으로 시장을 지켰다.
그렇다면 AI 시대에도 그 전략이 유효할까? 국내기업을 응원하는 입장이라 조심스럽지만 두가지 이유에서 희망회로가 빠르게 돌지 않는다.
첫째, 언어 장벽이 무너졌다.
글로벌 LLM은 이미 언어와 무관하게 전 세계 데이터를 학습하고 있다. 2026년 4월 7일, X(구 트위터)는 Grok 기반 자동 번역을 전 세계에 출시했다. 한국어로 쓰인 글이 전 세계 사용자에게 실시간으로 전송되고 있다. 한국어이기 때문에 한국 정보가 한국 플랫폼에 유리하던 시대는 끝나가고 있다.
둘째, 네이버의 자체 LLM은 한국 소비자 시장에서 "아직" 입증되지 못했다.
한국어 데이터를 챗GPT보다 6,500배 더 학습했다는 하이퍼클로바X. 그 일반 소비자 서비스 'CLOVA X'는 2026년 4월 9일 조용히 종료됐다. X 자동번역 출시 이틀 뒤다. 네이버는 사우디 등 비영어권 국가의 소버린 AI B2B로 방향을 틀었다.
Korea Herald 가 같은 시기에 이런 이야기를 했다.
"ChatGPT narrows Naver's grip on Korean search." (ChatGPT가 네이버의 한국 검색 장악을 좁히고 있다.)
네이버는 검색에서 글로벌 기업으로부터 본진을 지켜냈지만 AI 검색에서도 그럴 수 있을지는 미지수이다.
하지만 그 답이 무엇이든, 숙박업주가 네이버 하나에만 자기 노출을 맡겨두는 것은 위험하다.
우리의 잠재고객들은 이미 챗GPT와 제미나이에 답을 묻고 있다.
컴퓨터공학을 전공하고 개발자로 시작해 IT 업계에서만 평생을 보냈고, 2008년 해외 한인민박 예약 플랫폼을 만든 이후 2016년 온다를 창업해 지금까지 10년째 기술로 숙박산업을 돕겠다는 사명으로 숙박 기술을 다뤄왔다.
그동안 배운 것이 하나 있다면, 세상의 변화는 늘 예상보다 늦게 온다는 것이었다.
인터넷도 스마트폰도, 내가 먼저 체감하고 주변에 퍼지기까지 빨라도 1년, 늦으면 3년이 걸렸다.
그런데 지금은 달라졌다. 내가 변화를 느끼고 두어 달이면 주변이 바뀌는게 체감된다.
70 넘으신 어머니가 "AI한테 물어봤다"고 하시는 걸 듣고 나는 귀를 의심했다.
내가 느려진 게 아니라, 세상이 빨라졌다.
다소 의외이겠지만 호텔 예약의 판을 흔드는 건 빅테크 전부가 아니라 'AI를 만드는 회사' 셋이다.
구글, OpenAI, 그리고 Anthropic(클로드를 만든 회사).
재밌는 건, 셋이 노리는 자리가 모두 다르다는 점이다.
구글 — 검색에서 결제까지 한 번에. 원래 '검색'의 주인이던 구글이 이제 예약과 결제까지 가져가려 한다. 앞으로 손님이 구글 AI에 "이번 주말 강원도 가족 펜션"이라 묻고 "이걸로 예약해줘" 한마디 하면, 구글이 결제까지 끝낸다. 검색·예약·결제의 경계가 사라지는 것이다.
OpenAI — 호텔 안으로 직접 들어온다. 챗GPT를 만든 OpenAI는 도구를 파는 데 그치지 않는다. 자기 엔지니어를 호텔·항공사 안에 직접 들여보내, 일하는 방식 자체를 AI 중심으로 바꾸겠다고 한다. 한 번 깊이 들이면, 5년 뒤 그 숙소의 가격 정책도 고객 응대도 OpenAI 위에 얹히게 된다. 그래서 호텔 업계 매체 Hospitality Today는 이렇게 짚었다. AI 도입은 이제 소프트웨어 하나를 고르는 일이 아니라, 오래 함께 갈 인프라 파트너를 고르는 일이 되고 있다고.
Anthropic — 조용히 '표준'을 깐다. 클로드를 만든 Anthropic은 호텔을 직접 잡는 대신, AI와 호텔을 잇는 '연결 규칙'을 만든다. 이미 글로벌 체인 위덤(Wyndham)은 자기 호텔 데이터를 이 방식으로 한 번 연결해, 구글·챗GPT·클로드에 동시에 띄우고 있다. 한 곳에 종속되지 않는 길이다. Skift는 이 흐름을 'The Claude Effect'라 부르며, AI가 예약을 자동화할수록 중간에서 수수료를 받던 OTA의 몫은 깎이고 그 이득이 호텔 같은 공급자에게 흘러간다고 봤다. 규칙을 먼저 정한 쪽이 결국 판을 가져간다.
길은 셋 다 다르지만, 보는 곳은 하나다. 호텔 예약이 AI 안으로 들어온다는 것.
반면 OTA들은 한 방향으로 움직이지 않는것으로 보인다.
이 부분이 한국 숙박업주에게는 가장 직접적인 관심사일 수밖에 없다. 우리 매출의 적지 않은 부분이 그곳에서 나오기 때문이다.
부킹닷컴 — 손님 접점을 직접 쥔다. 부킹닷컴은
결제를 자기가 직접 받고 환불·고객지원까지 책임지는 구조의 비중을, 몇 해 만에 22%에서 70%까지 끌어올렸다.
더 이상 단순 중개자가 아니라 손님 접점을 직접 쥔 회사로 변신한 것이다. AI가 부킹닷컴을 거쳐 예약을 마치면, 손님과 데이터는 자연히 부킹 쪽에 남는다.
Skift는 "부킹은 자기 전략보다 앞서가고 있다"고 평했다.
익스피디아 — 'AI 손님'을 위한 부서를 만들다.
익스피디아는 파트너의 AI가 자기 객실 정보에 직접 접근하도록 문을 열었고, 더 나아가 사람 손님이 아니라 AI 에이전트를 향한 마케팅 부서까지 만들었다.
이들의 한마디가 변화의 본질을 찌른다. "사람은 브랜드 친숙도나 충성도로 빠르게 결정하지만, AI는 그런 지름길이 필요 없다. 모든 선택지를 하나하나 따져본다."
경쟁의 축이 '이름값'에서 '이 숙소가 무엇이 다른가'로 옮겨간다는 뜻이다.
브랜드를 누구보다 중시해온 호텔업계가 흘려들을 말이 아니다.
아시아의 OTA(트립닷컴·Klook·트래블로카) — 신중하지만 빠르게.
이들은 예약 자체를 AI에 넘기는 데는 아직 신중하다. 신뢰의 문제가 남아서다.
대신 운영·고객응대·번역·추천 같은 영역에서 AI를 빠르게 받아들이고 있다.
국내 OTA도 크게 다르지 않을 것이다.
에어비앤비 — 홀로 다른 길.
에어비앤비는 정반대를 택했다. CEO 브라이언 체스키는 "AI 챗봇은 새로운 구글이 아니다"라며, 자기 데이터를 빅테크에 내주고 트래픽을 받기보다 자기 앱 안으로 손님을 직접 모으겠다고 분명히 했다.
AI를 자기 안으로 끌어들이되, 자기를 AI 바깥에 풀어놓지는 않겠다는 자세다.
그 네 갈래 길 옆에 새로 자라나는 흐름이 하나 더 있다.
AltexSoft가 5월에 분석한 'Intermediaries 3.0' 에 따르면 DirectBooker 같은 AI-네이티브 어그리게이터들이 등장해 호텔의 직접 예약 인벤토리를 한 번에 모은다.
기존 OTA와 결정적으로 다른 점은 호텔이 'merchant of record'(예약과 결제의 주체)를 그대로 가져간다는 것이다.
손님은 호텔의 손님으로 남고, 데이터도 호텔에 남는다. OTA를 거치지 않고 AI에 직접 닿는 새로운 길이 만들어지고 있다는 신호다.
아직은 현재 여행자의 2~8%만이 AI 에이전트에게 자율 구매 권한을 준다고 한다.
AI 에이젼트에게 구매 권한을 줄 만큼 신뢰가 쌓이지는 않은 것이다.
하지만 그 숫자가 점점 늘어날 것이라는 것은 명확하고 그 시기가 오기전에 예약 단계가 아니라 발견 단계, 즉 AI가 우리 숙소를 답에 올려놓을 수 있도록 정보를 정돈하는 일이 시급해 보인다.
우리에게 중요한 질문이 남는다. 어떻게 하면 이 변화에서 살아남고 기회를 잡을 수 있을까?
컨셉이 명확한 숙소. AI는 모호한 숙소를 답으로 내놓지 않는다. "조용한 오션뷰 펜션", "반려견 동반 가능한 한옥", "와인 셀러를 갖춘 부티크 호텔", "모든 방에서 일출이 보이는 게스트하우스". 이렇게 한 줄로 자기 정체성을 말할 수 있는 숙소가 AI 답변에 등장한다. "다 좋아요"라는 말은 AI 입장에서 "특별한 게 없다"와 다르지 않다.
디지털 정보가 정형화된 숙소. 정확한 위치, 어메니티 목록, 가격 정책, 객실 타입, 영문 설명. 이런 정보가 한 곳에 일관되게 모여 있어야 한다.
AI는 인용할 수 있는 정보만 인용한다. 흩어져 있는 정보는 결국 인용되지 않는다.
Gil Chan은 5월 24일 분석에서 이렇게 정리했다.
"Getting visibility requires the same fundamentals that have always driven search visibility: authoritative content, structured data, external citations." (가시성을 얻으려면 검색 시대를 만들었던 그 기본기가 그대로 필요하다. 권위 있는 콘텐츠, 구조화된 데이터, 외부 인용.)
디테일한 리뷰가 많은 숙소. AI는 "조식이 맛있었다"보다 "전복죽이 인상적이었고, 사장님이 직접 잡은 해산물이라고 들었다" 같은 구체적인 표현을 더 잘 인용한다.
AI가 답할 때 근거로 삼는 게 바로 이런 디테일이다. 손님이 무엇을 좋게 봤는지를 손님 자신의 단어로 남기게 만드는 숙소가 유리해진다.
그리고 이 모든 정보가 AI가 쉽게 접근 가능한 온라인상에 노출되어 있는 숙소. 로비 방명록에 깨알같이 적힌 리뷰나 아무 곳에도 연결되어 있지 않은 웹사이트에 적힌 정보는 쓸모가 없다는 뜻이다.
정보가 흩어져 있고 정형화되지 않은 숙소.
네이버 블로그에는 단편적인 후기만, 인스타그램에는 사진만 있고, 자체 홈페이지는 없으며, OTA 채널마다 서로 다른 정보가 들어가 있는 숙소.
AI는 무엇을 믿어야 할지 알 수 없다. 또 그 정보가 제각기 다르다.
그럴 때 AI는 신뢰하지 않는 정보라고 판단하고 인용하지 않는다.
브랜드 인지도에만 기대온 중간 규모 체인.
앞서 Skift가 분명히 했다. "AI agents don't need shortcuts." (AI 에이전트에게는 브랜드 친숙도라는 단축이 필요 없다.)
이름값으로 손님을 끌어왔던 중간 규모 브랜드가 가장 흔들린다.
최상위 럭셔리는 자기 컨셉이 워낙 강해서 살아남을 것이고, 작은 독립 숙소도 명확한 컨셉으로 무장하면 오히려 기회가 온다. 가장 위태로운 자리는 어중간한 위치에 있는 브랜드일 것이다.
한두 개 OTA 의존도가 높은 숙소.
앞에서 나열했지만 글로벌 AI 회사들과 OTA들이 각자 다른 전략으로 숙박시장을 뒤흔드는 가운데 아직 누가 승기를 잡을지 확언할 수가 없다.
한두 개 채널에 너무 높은 의존도를 갖는 것은 전 재산을 하나의 주식에 모두 베팅하는 것과 다를 바가 없다.
채널을 다각화하는 것은 기본이고 특히 우리가 정보를 자유롭게 전달할 수 있는 숙소 공식 웹사이트를 잘 운영하는게 그 어느 때보다도 중요하다.
온라인상에 내 숙소 정보가 관리되지 않는 숙소.
LLM이 온라인의 정보를 학습할때 정보의 신뢰도를 판단하는 방법 중에 하나가 "정확성" 이다.
하지만 내 숙소의 정보가 OTA나 채널마다 상이하게 제공되고 있다면? 당연히 그 정보를 부정확한 정보로 간주하고 인용하지 않는다.
가급적 하나의 데이터 소스로부터 멀티채널에 정보가 동기화되는(OSMU, One Source Multi Use) 채널 매니저 같은것을 활용하자.
답은 의외로 단순하니 빠르게 실행할 방법만 찾으면 된다.
1. 우리 숙소의 정체성을 한 줄로 정리한다.
AI가 인용할 한 줄은 우리가 먼저 만들어야 한다. "한적한 오션뷰 펜션, 반려견 동반 가능, 조식 포함" 같은 식이다. 모호하면 보이지 않는다.
사장님 머릿속에 흩어져 있는 우리 숙소의 강점을 종이에 적어본 다음, 가장 차별적인 한 가지를 골라 모든 채널에 같은 문장으로 새겨 넣자.
2. 정보를 한 곳에 구조화한다.
자체 홈페이지나 단일한 PMS, 혹은 숙소 정보(콘텐츠)까지 동기화되는 채널 매니저에 정확한 정보가 정리되어 있어야 한다.
OTA마다 다른 정보가 들어가 있으면 AI가 어느 쪽을 신뢰할지 알 수 없다. 위치, 객실 수, 어메니티, 가격 정책, 체크인·아웃 시간, 반려견·금연·주차 정책 등 어디서 봐도 같은 정보가 나와야 AI가 그 정보를 신뢰한다.
3. 손님의 구체적인 표현이 남는 경험을 디자인한다.
"맛있었다"가 아니라 "전복죽이 좋았다"가 나오도록. 그 표현이 리뷰로, SNS로, 외부 콘텐츠로 흘러가게 두자. 성의 없는 리뷰는 역효과가 날 수도 있다.
손님이 가장 기억할 한 가지 경험을 의도적으로 만들어두고, 그 경험이 디지털 세상에 새겨지도록 한다.
4. 외부에서 언급되도록 한다.
AI가 이미 신뢰하고 있을만한 회사의 웹사이트, 지역 매체, 여행 블로거, 뉴스 등. AI는 외부 인용을 신뢰의 신호로 읽는다.
내가 내 숙소가 좋다고 말하는 것보다, 다른 매체가 우리 숙소를 언급하는 것이 100배 강하다. 평소 관심없던 블로거나 유튜버, 매체 인터뷰에도 조금은 관심을 가져보자.
작은 노력이 차곡차곡 쌓여 그들의 언급이 우리 숙소를 AI에게 가이드해줄 수도 있다.
5. 자체 채널(옴니 채널)을 키운다.
OTA 매출은 매출대로 가져가되, 직판 경로와 자체 콘텐츠 채널을 함께 키워야 한다.
AI는 우리가 수년간 꾸준히 쌓아온 콘텐츠와 웹사이트에 신뢰점수를 부여할 것이다.
아직 없으면 지금도 늦지 않았다. 이제는 사람 눈에 보기 좋은 웹사이트보다 AI가 보기 좋은 웹사이트가 중요한 세상이다.
AI가 좋아하는 웹사이트 만들기는 이미 있는 좋은 솔루션을 활용하자. 우리만의 디지털 자산이 필요하다.
이 다섯 가지는 결국 하나로 모인다.
사람이 아닌 AI에게 우리 숙소를 잘 보여주기
거창하게 들리지만 사실 좋은 호텔 사장님이 늘 해온 일과 본질이 다르지 않다.
차별점을 만들고, 정보를 정확히 정리하고, 손님 경험을 디자인하고, 외부의 좋은 평가를 얻는 것. 다만 그 대상이 사람에서 AI로 옮겨가는 만큼 새로운 문법을 익히면 된다.
이 과정에서 채널 매니저와 AI 가시성 도구, 부킹엔진 같은 기술 인프라의 역할은 점점 커질 수밖에 없다.
필자가 창업한 온다도 그 변화의 한가운데에서 숙박업주의 디지털 노출과 채널 통합을 돕고 있다.
18년간 한결같이 봐온 방향이기도 하다.
5월의 한 달은 단순히 뉴스가 많이 쏟아진 달을 넘어서 18년 동안 봐온 산업 전환 중 가장 빠른 속도의 변화를 느낀 시기였다.
놀랍게도 같은시기에 빅테크 세 곳, OTA 네 곳, 영상 플랫폼 하나가 같은 이야기를 한 달이었다.
이런 시기에 가장 안일한 판단은 "좀 더 지켜보고 결정하자" 라고 말하고 싶다.
인터넷이 처음 등장했을때도 스마트폰과 모바일이 시대가 왔을때도 글로벌 OTA가 들어올 때도 누군가는 그 시기에 게임에 룰을 바꿔 승자가 되었다.
그리고 그 승리의 영광은 오래도록 지속되었다.
심지어 이번에는 그 속도 마저 훨씬 빠르다.
두어 달 뒤면 또 세상이, 우리 숙소를 그 기회로부터 저 멀리 밀어낸 뒤일수도 있다.
밀려나지 않고 기회를 잡기 위해서는 결국 두 가지로 모인다.
빅테크와 OTA가 만든 새 길 위에 우리 숙소를 잘 노출되게 만들거나, 그들과 별도로 우리 자신의 손님과 직접 만나는 통로를 키우거나.
어렵지 않으니 이번엔 두마리 토끼를 다 잡아보자.
손님은 이미 챗GPT 에게 묻고 있다. 챗GPT 가 우리 숙소를 답으로 제시하는가. 들어가 있지 않다면 왜 그런가. 그 질문에서부터 시작해야 한다.
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