소비자 이용률 급증 속 기업 노출 공백
AI 검색 이용이 일상화되는 반면 대다수 기업은 AI 응답 내 노출 준비를 마치지 못한 것으로 나타났습니다. PC 테크 매거진이 인용한 민텔(Mintel)의 2026년 연구 보고서에 따르면 영국 이용자의 56%가 매일 AI 검색을 사용하고 있으며, 영국 성인의 약 47%가 AI 기반 검색 엔진을 활용하고 있습니다.
반면 브랜드의 대응 속도는 이에 미치지 못하고 있습니다. 질로이(Gilroy) 등의 통계를 집계한 신규 조사에 따르면 영국 기업의 87%가 AI 검색 결과에서 전혀 노출되지 않는 상태로 확인되었습니다. 특히 영국 중소기업(SME) 중 AI 검색 최적화를 실행한 곳은 5% 미만에 불과했습니다.
실행 지연과 제로클릭 검색의 증가
마케팅 현장에서는 필요성 인지와 실행 사이에 뚜렷한 격차가 나타나고 있습니다. 조사에 따르면 마케터의 92%가 AI 검색 최적화를 계획하고 있다고 밝혔으나, 이를 실제로 실행하고 있는 비율은 40%에 그쳤습니다.
동시에 웹사이트 방문 없이 검색 화면 내에서 정보를 소비하는 비중도 늘었습니다. 해당 자료에 따르면 제로클릭(Zero-click) 검색 비율은 1년 만에 56%에서 69%로 상승했습니다. 과거 AI 기업 50곳 중 41곳, AI 응답서 자사 웹사이트 인용 '0건' 기사에서 짚었듯, 디지털 채널을 활발히 운영하는 기술 기업조차 AI 엔진 내 노출 빈도가 극히 낮았던 현상과 맞닿아 있습니다.
'파란 링크' 중심 측정 지표의 한계
보고서는 기업들이 AI 검색 환경에 적응하지 못하는 주된 이유로 기존 검색 엔진 최적화(SEO) 방식의 답습을 지목했습니다. 전통적인 키워드 순위나 단순 트래픽 측정 방식으로는 AI 모델의 답변 생성 방식을 추적하기 어렵다는 설명입니다.
AI 검색 대응을 위해서는 기존의 페이지 단위 순위 대신 AI 인용 점유율(AI citation share), 개요 노출률(Overview visibility rate), 응답 내 브랜드 언급 빈도 등을 측정 지표로 삼아야 한다고 강조했습니다. 아울러 AI 모델이 신뢰할 수 있는 출처를 선별하는 과정에서 서드파티 리뷰와 언론 보도 등 외부 평판 자산의 중요성이 커지고 있다고 덧붙였습니다. 이는 링크 빌딩의 변화, '수량 경쟁'서 '언드 미디어·AI 인용 자산'으로 전환되고 있는 흐름과 일치합니다.
기술적 기초와 구조화된 답변의 필요성
자료는 AI 검색 최적화를 위해 복잡한 기술 이전에 콘텐츠와 웹사이트의 기초 구조 정비가 선행되어야 한다고 전했습니다. 주요 실행 방안으로는 다음 항목들이 제시되었습니다.
- 직관적인 문답 구조: 질문에 대한 명확한 답변을 페이지 상단에 배치하고 명확한 헤딩을 구성하는 방식
- 인용 가능한 데이터: AI 모델이 추출하기 쉬운 통계, 수치, 인용문 중심의 구성
- 외부 검증 신호: 권위 있는 웹사이트의 언급, 고객 리뷰, 언론 보도 등 신뢰성 자산 확보
- 기술적 기반: 빠른 페이지 로딩 속도, 구조화 데이터 적용, 내부 링크 체계 유지
이 사이트가 보는 지점
소비자 검색 행태가 기존 웹 링크 클릭에서 AI 요약 소비로 넘어가며 제로클릭 비율이 69%까지 늘어났지만, 기업의 측정 방식은 여전히 페이지 순위에 머물러 있습니다. 이 격차는 GEO의 본질, '페이지 순위'에서 '문단 단위 인용'으로의 전환에서 다룬 것처럼 평가 단위가 'URL 순위'에서 '인용 점유율'로 완전히 바뀌었음을 보여줍니다. 결국 AI 검색 대응 여부는 트래픽 유입량의 문제가 아니라, AI 모델이 답변을 작성할 때 참조하는 지식 기반에 포함되는지 여부를 측정하고 관리하는 체계로 전환되었는가에 달려 있습니다.
