검색 순위 경쟁에서 AI 답변 내부 점유로 전환
인공지능(AI) 기술이 소비자의 상품 탐색 방식을 바꾸면서 마케팅 최적화 전략도 변화를 겪고 있습니다. 더 푸드 인스티튜트(The Food Institute)가 전한 에어옵스(AirOps)의 ‘GEO 전략 플레이북’에 따르면, 기존 검색 엔진 최적화(SEO)가 검색 결과 페이지 내 순위 확보에 집중했다면, 생성형 엔진 최적화(GEO)는 대형 언어 모델(LLM)이 생성하는 답변 내부에 브랜드가 포함되도록 만드는 것을 목표로 합니다.
에어옵스의 크리스티 로치(Christy Roach) 마케팅 총괄(CMO)과 조시 스필커(Josh Spilker) 검색 마케팅 헤드는 웨비나를 통해 답변 엔진 최적화(AEO)와 GEO의 구분을 설명했습니다. AEO는 답변 엔진이 정보를 신속히 추출해 직접 답변에 사용하도록 콘텐츠를 구성하는 전술이며, GEO는 챗GPT(ChatGPT)나 클로드(Claude) 같은 대화형 모델 전반에서 브랜드가 인용되고 신뢰받을 확률을 넓히는 전략입니다.
조시 스필커 헤드는 “이제 질문이 새로운 키워드”라며, 사용자의 대화형 질의에 대응하기 위해 질문 형태의 소제목, 직접적인 답변, 8~10단어 수준의 간결한 문장, 목록과 표를 적극 활용할 것을 권장했습니다.
인용 페이지 80% 목록·표 활용, 브랜드 언급 85%는 외부 채널
에어옵스의 조사 결과에 따르면, 챗GPT에서 인용된 웹페이지의 약 80%가 리스트나 표를 포함하고 있는 것으로 나타났습니다. 특히 자주 묻는 질문(FAQ), 명확한 헤딩 구조, 데이터 표를 갖춘 페이지가 자주 인용 대상이 되었습니다.
그러나 웹사이트 내부 최적화만으로는 한계가 있다는 분석도 나왔습니다. 에어옵스는 AI 검색에서 발생하는 브랜드 언급의 85%가 자사 웹사이트가 아닌 리뷰, 언론 보도, 레딧(Reddit) 포럼 등 ‘도메인 외부(off-domain)’에서 발생한다고 밝혔습니다. 크리스티 로치 CMO는 다음과 같이 설명했습니다.
“AI 에이전트와 LLM은 신뢰를 기반으로 움직입니다. 모델은 기업이 스스로에 대해 말하는 내용보다 인터넷 전체가 그 기업에 대해 평가하는 내용을 더 신뢰하는 경향이 있습니다.”
AI 추천 활용과 자체 고객 데이터 보호의 줄다리기
AI 쇼핑 비서가 제품 추천부터 판매처 선택, 결제 유도까지 수행하면서 유통 및 전자상거래 업계에서는 고객 접점 상실에 대한 우려가 커지고 있습니다. 로이터 통신 보도에 따르면 결제 기업 아디옌(Adyen)은 AI 쇼핑 어시스턴트가 소비자와 판매자 간의 직접적인 접촉을 줄일 수 있다는 점을 지적했습니다.
이에 따라 월마트(Walmart) 등 주요 유통 기업들은 챗GPT와 제미나이(Gemini) 최적화를 진행하는 동시에, 탐색 및 구매 데이터를 직접 확보하기 위해 최종 거래는 자사 플랫폼에서 일어나도록 유도하고 있습니다. 얼타 뷰티(Ulta Beauty) 역시 구글 제미나이에 장바구니와 멤버십 프로그램을 연동하면서도 자사 웹사이트 결제를 장려하는 전략을 취하고 있습니다. 오픈AI(OpenAI) 또한 지난 3월 자체 즉시 결제(Instant Checkout) 방식 대신 판매자 및 마켓플레이스 결제로 이어지는 제품 탐색 방식으로 방향을 전환했습니다.
기업이 취해야 할 최적화 및 고객 관계 유지 전략
전문가들은 AI 에이전트가 이해하기 쉬운 구조로 데이터를 제공하면서도 독립적인 고객 관계를 지키는 다각적 대응이 필요하다고 조언합니다. 제시된 주요 실행 방안은 다음과 같습니다.
- 자체 고객 채널 확보: 지원 플랫폼 내 로열티 계정 연동, 구매 후 이메일 및 SMS 수신 동의 유도, 정기 구독 프로그램 운영, 제품 패키지 내 QR 코드 배치
- 콘텐츠 품질 및 구조 개선: 고가치 웹페이지 정기 갱신, 차별화된 신규 정보 추가, 추출하기 쉬운 가격 및 비교 데이터 구성
- 외부 평판 및 일관성 관리: 전 채널에 걸친 브랜드 포지셔닝 일관성 유지
- 새로운 지표 측정: AI 엔진 내 브랜드 언급률, 인용 횟수, 감성 분석, 프롬프트 단위 노출 가시성 추적
