정적 키워드 넘어선 AI 맥스, 세 가지 핵심 기능
검색 엔진들이 대화형·복합 쿼리 환경에 맞춰 검색 광고 집행 방식을 개편하고 있습니다. 서치엔진랜드(Search Engine Land)에 따르면 구글과 마이크로소프트(MS)가 검색 캠페인에 적용한 'AI 맥스(AI Max)'는 별도의 독립 캠페인이 아닌 검색 캠페인 내부의 기능 설정 체계로 작동합니다.
양대 플랫폼의 AI 맥스는 공통적으로 세 가지 자동화 요소를 포함합니다.
- 검색어 매칭(Search term matching): 기존 정적 키워드 목록을 넘어, 광고주의 키워드와 소재, 랜딩페이지, 문맥 신호를 종합해 복합 질의를 파악하고 경매에 참여합니다.
- 텍스트 맞춤화(Text customization): 웹사이트 콘텐츠와 기존 자산을 분석해 경매 시점에 가장 적합한 문구 조합을 실시간으로 생성합니다.
- 최종 URL 확장(Final URL expansion): 고정된 랜딩페이지 대신 이용자의 검색 의도에 가장 부합하는 웹사이트 내 세부 페이지로 트래픽을 자동 라우팅합니다.
전환 데이터 기준과 브랜드 제어 장치
서치엔진랜드에 따르면 AI 맥스의 검색어 매칭 기능은 전환 기반 입찰 방식을 필수로 요구합니다. 시스템이 효과적인 쿼리를 학습하려면 최근 30일 기준 최소 15~30건의 전환 데이터가 안정적으로 유입되어야 합니다. 전환 모수가 부족한 경우 단계별 마이크로 전환 가치를 설정하는 방식이 권장됩니다.
이는 앞서 살펴본 리드 생성 최적화, 폼 제출 넘어 심층 퍼널 신호 학습시켜야의 맥락과 맞닿아 있습니다. AI 시스템이 단순 클릭이나 트래픽이 아닌 실제 전환 가치를 기반으로 쿼리를 매칭하기 때문입니다.
브랜드 안전성을 유지하기 위한 제어 옵션도 제공됩니다. 서치엔진랜드 자료에 따르면 제외 검색어(캠페인당 25개)와 메시지 제약(캠페인당 40개)은 두 플랫폼 모두 동일하게 지원합니다. 다만 브랜드 목록 관리에서는 차이를 보입니다. 구글은 캠페인당 최대 5,000개 브랜드가 포함된 목록을 10개까지 설정할 수 있는 반면, 마이크로소프트는 캠페인당 목록 20개, 목록당 최대 100개 브랜드를 지원합니다.
설정 단위·검색어 투명성·데이터 생태계 차이
기본 구조는 같지만 운영 단위와 데이터 투명성에서는 뚜렷한 차이가 나타납니다. 마이크로소프트는 세 가지 기능을 캠페인 레벨에서 각각 개별 온·오프(Toggle) 방식으로 선택할 수 있도록 설계했습니다. 반면 구글은 캠페인 레벨에서 AI 맥스를 활성화하면 검색어 매칭이 기본 적용되며, 광고 그룹 레벨에서 세부 조정이나 비활성화를 지원합니다.
검색어 투명성에서도 정책이 갈립니다. 마이크로소프트는 클릭을 유발한 모든 검색어에 대해 전체 검색어 리포팅을 제공합니다. 반면 구글은 사용자 개인정보 보호 기준에 따라 일부 검색어를 리포트에서 가리는 정책을 유지하며, 대신 제외 키워드에 근접 변형 메커니즘을 적용합니다.
학습에 쓰이는 신호 생태계도 다릅니다. 구글은 유튜브 데이터, 이전 검색 행동, 인마켓 잠재고객 신호를 활용합니다. 마이크로소프트는 링크드인(LinkedIn) 데이터와 노출 기반 리마케팅, 인마켓 잠재고객 신호를 결합해 쿼리와 캠페인을 매칭합니다. 생성형 검색 환경에서 유료 광고와 오가닉 인용 간의 데이터 불일치를 측정하고 대응하기 위한 구조적 검토가 요구됩니다.
이 사이트가 보는 지점
AI 맥스는 검색 광고가 키워드 타깃팅에서 의도·문맥 기반 매칭으로 넘어가는 흐름을 보여줍니다. 광고 플랫폼이 웹페이지 콘텐츠와 실시간 질의를 분석해 문구와 랜딩페이지를 직접 조합하므로, 유료 광고 영역에서도 오가닉 검색 엔진 최적화와 동일하게 웹사이트 콘텐츠의 명확성이 품질 점수에 직접 개입하게 됩니다. 특히 마이크로소프트와 구글 간의 검색어 리포팅 투명성 차이는 생성형 검색 질의 데이터를 사후에 분석하고 측정할 수 있는 범위가 플랫폼마다 다름을 시사합니다.
