"검색 순위 높아도 AI 검색서 밀린다"… 마케터 56%는 차이 구분 못 해

전통 검색 순위가 가리는 AI 검색 누락

기존 검색 엔진에서 상위권을 유지하더라도 챗GPT, 제미나이, 퍼플렉시티 등 AI 서비스 답변에서는 경쟁사보다 가시성이 뒤처지는 현상이 나타나고 있습니다. 디지털 경험 소프트웨어 기업 사이트코어(Sitecore)의 에릭 스타인 CEO와 AI 검색 추적 솔루션 기업 스런치(Scrunch)의 크리스 앤드루 CEO는 뉴스위크(Newsweek)와의 인터뷰에서 "건강한 검색 순위가 AI 검색 문제를 가릴 수 있다"고 밝혔습니다.

구매 결정 과정 상당 부분이 기업 공식 웹사이트에 접속하기 전 AI 답변 안에서 이뤄지고 있지만, 많은 조직이 여전히 기존 지표에 의존하고 있다는 지적입니다. 스런치와 전문 서비스 마케팅 대행사 스크라이브와이즈(Scribewise)가 미국 내 마케팅 및 PR 전문가 602명을 대상으로 진행한 설문조사에 따르면, 사내 마케터의 62%는 마케팅 외부 경영진이 여전히 전통적인 SEO 지표나 웹 트래픽으로 팀의 성과를 평가한다고 답했습니다.

응답자 56% "AI 최적화와 기존 SEO 구별 못 해"

조사 결과 응답자의 84%는 자신이 AI 답변 형성에 영향을 미칠 수 있다고 확신했습니다. 그러나 51%는 현재 전략이 올바른지 확신하지 못했으며, 56%는 AI 검색 최적화(GEO)와 기존 검색 엔진 최적화(SEO)를 구별하지 못한다고 응답했습니다.

스타인과 앤드루 CEO는 단일 프롬프트에 대한 AI의 일회성 답변을 가시성의 기준으로 삼는 것은 부정확하다고 설명했습니다. 사용자 질문 방식이나 맥락, 플랫폼에 따라 답변이 달라지기 때문입니다. 이들은 "단일 프롬프트는 하나의 기상 관측값에 불과하며 변동성이 크다"면서 "일관된 프롬프트 세트를 시간 경과에 따라 추적하는 것이 마치 기상 관측소 네트워크처럼 작동한다"고 비유했습니다.

이에 따라 단순 노출 여부뿐 아니라 ▲답변 내 노출 위치의 두드러짐 ▲호의적 서술 여부 ▲경쟁사 대비 노출 빈도 ▲인용된 출처 등을 포괄적으로 살펴야 한다는 조언이 나옵니다. 특히 인용 출처는 공식 웹사이트 외에도 애널리스트 보고서, 고객 리뷰, 언론 보도, 소셜 미디어 등 통제 밖의 영역까지 포함하므로, AI가 어떤 1차 자료를 참조하는지 파악하는 것이 중요합니다.

25년간 스팸 취급받던 봇 트래픽, '검색 의도' 신호로 전환

AI 검색 환경에서는 웹 로그에 기록되는 봇 트래픽의 성격도 재정의되고 있습니다. 스타인과 앤드루 CEO는 "지난 25년 동안 마케터들은 봇 트래픽을 스팸으로 취급했지만, 이제 그러한 직관은 걸림돌이 될 수 있다"고 지적했습니다.

이들은 웹 문서를 긁어가 학습하거나 색인하는 크롤러와 달리, 사용자의 실시간 질문에 답하기 위해 정보를 수집하는 '검색(Retrieval) 에이전트'의 방문에 주목해야 한다고 강조했습니다. 검색 에이전트가 특정 페이지를 탐색하는 것은 잠재 고객이 AI를 통해 해당 제품이나 분야를 적극적으로 조사하고 있다는 신호가 될 수 있기 때문입니다.

하지만 설문 응답자 중 AI 봇 트래픽을 별도로 분석한다고 답한 비율은 약 3분의 1(약 33%)에 그쳤습니다. 웹사이트 유입 트래픽이나 전환율이 꺾이기 전에 이미 AI 답변 인용에서 경쟁사에 밀려나는 현상이 발생할 수 있는 만큼, 인용 출처 모니터링과 에이전트 유입 신호 분석이 새로운 측정 영역으로 요구되고 있습니다.

이 사이트가 보는 지점

전통적인 검색 트래픽과 순위는 안정적인 상태에서도 AI 답변 생태계 내 인용 배제는 조용히 진행될 수 있음을 보여줍니다. 과거 AI 가시성 점수의 착시… 인용·언급 분리 없는 측정의 맹점에서 지적했듯, 일회성 답변 확인을 넘어선 지속적인 인용 출처 추적과 실시간 검색(Retrieval) 에이전트 트래픽 분리 측정이 선행 지표로서 중요해지고 있습니다. 유입 감소라는 사후 지표가 나타나기 전에 AI가 신뢰하는 1차 출처 데이터셋에 포함되어 있는지를 검증하는 프레임워크 전환이 요구됩니다.