[AI 시대 마케팅 대전환] (3) 더 이상 키워드는 없다. 대화만이 존재할 뿐.

“키워드 최적화는 과거입니다. 이제는 AI와의 자연스러운 대화에서 당신의 브랜드가 언급되도록 해야 합니다.”

복잡한 용어들 뒤에 숨은 단순한 진실

마케팅 업계에 새로운 약어들이 매일 쏟아지고 있습니다. GEO, AEO, SAO, SAIO등 현란한 용어들이 등장하지만, 마케터들을 더욱 혼란스럽게 만들고 있습니다.

• GEO(Generative Engine Optimization): 생성형 AI 엔진에서 브랜드가 언급되도록 최적화
• AEO(Answer Engine Optimization): AI가 답변을 생성할 때 브랜드를 인용하도록 하는 최적화
• SAO(Search AI Optimization): AI 기반 검색 환경에서의 브랜드 노출 최적화
• SAIO(Search Artificial Intelligence Optimization): AI 기반 검색 환경에서의 브랜드 노출 최적화의 또 다른 표현

하지만 이 모든 용어들의 핵심은 하나입니다. AI가 답변을 생성할 때 우리 브랜드를 신뢰할 만한 옵션으로 언급하도록 만드는 것입니다. 용어에 휘둘리지 말고, 본질에 집중해야 합니다.

소비자는 이제 검색하지 않습니다. 질문합니다.

“CRM 추천”이라고 검색하던 시대는 끝났습니다. 이제 소비자들은 AI에게 이렇게 질문합니다.

“신시내티에 있는 10명 규모 다중 프랜차이즈 피자샵에서 문자 발송과 뉴스레터 기능이 있는 CRM을 찾고 있어요. 월 예산은 30만원 정도입니다.”

실제로 AI 오버뷰 출시 이후 8단어 이상의 자연어 쿼리가 7배 증가했습니다. 소비자들이 AI에게 마치 전문 컨설턴트와 상담하듯 구체적이고 상황적인 질문을 던지고 있는 것입니다.

이러한 변화는 2025 구글 I/O 기조연설 중 구글의 AI 모드 발표에서 언급된 “쿼리 팬아웃(Query Fan Out)” 현상으로 설명됩니다. 사용자가 “5월 포틀랜드 여행에 적합한 가방”이라고 질문하면, AI는 이를 수십 개의 연관 질문으로 분해합니다.

• 포틀랜드 5월 날씨는?
• 비오는 날씨에 적합한 가방 특징은?
• 장거리 여행용 가방 필수 요소는?
• 방수 가방 브랜드 추천은?

이처럼 AI는 하나의 질문을 다양한 하위 질문으로 분해하면서, 각 질문에 최적화된 콘텐츠를 선택해 사용자에게 제공합니다. 이 과정에서 단순한 제품 소개나 기능 나열은 경쟁력을 잃습니다. AI는 각 하위 질문에 대한 ‘정확한 해답’을 찾기 위해, 더 깊이 있고 맥락에 맞는 정보를 우선적으로 노출합니다. 결국, 소비자 질문이 구체적일수록 AI가 요구하는 콘텐츠의 기준 역시 정교해지는 셈입니다.

딥 콘텐츠가 AI의 선택을 받는다

AI는 표면적인 정보보다 깊이 있는 콘텐츠를 선호합니다. 단순히 “우리 제품이 좋다”는 메시지가 아니라, 왜 특정 상황에서 가장 적합한지에 대한 논리적 근거를 제시해야 합니다.

▪️얕은 콘텐츠 예시: “ABC 마케팅 툴은 중소기업에 최적화된 솔루션입니다. 쉽고 간편하게 사용할 수 있습니다.”

▪️딥 콘텐츠 예시: “10-50명 규모의 제조업체가 ABC 마케팅 툴을 선택하는 이유:

1. B2B 리드 스코링 기능으로 잠재고객 우선순위 자동 분류
2. 제조업 특화 이메일 템플릿 30종 기본 제공
3. CRM 연동 시 평균 영업 전환율 23% 향상 (자사 고객 100개사 데이터 기준)
4. 월 예산 50만원 이하에서도 전문가 수준 마케팅 자동화 구현 가능”

이처럼 AI는 과거 포털 검색과 같이 키워드 일치나 단순한 요약 문구에 반응하지 않습니다. 질문의 맥락, 산업별 특수성, 사용자 조건에 정교하게 부합하는 콘텐츠를 우선적으로 선별합니다. 즉, ‘어떤 상황에서 왜 적합한지’를 설득력 있게 설명하는 콘텐츠야말로 AI의 선택을 받을 확률이 높아집니다.

특히 AI는 사용자의 질문이 특정 조건(예: 업종, 규모, 예산 등)에 기반할수록, 그 조건에 최적으로 매핑되는 사례 중심의 정보를 신뢰하고 인용해 사용자에게 제시합니다. 단순한 강점 나열이 아니라, 고객 세그먼트별로 최적의 정보와 구체적 맥락이 뒷받침되어야 하는 이유입니다.

AI 시뮬레이션으로 고객 세그먼트 검증하기

복잡하고 세분화된 소비자들의 정보 탐색 의도에 대응하는 가장 실용적인 방법은 AI를 활용한 세그먼트 시뮬레이션입니다. 각 고객 세그먼트별로 실제 AI가 어떻게 반응하는지 직접 테스트해볼 수 있습니다.

실행 방법:

1. 타깃 고객 세그먼트 정의
   • 업종별: 레스토랑, 제조업, 의료업, 교육업
   • 규모별: 1-10명, 10-50명, 50-200명
   • 예산별: 월 30만원 이하, 30-100만원, 100만원 이상
     
2. 세그먼트별 질문 시나리오 작성
   • “서울 강남에서 15석 규모 일식당을 운영하는데, 예약 관리와 고객 관리를 위한 시스템을 월 20만원 예산으로 찾고 있습니다.”
   • “부산에서 직원 30명 규모의 패션 액세서리 제조업체인데, 해외 바이어 관리를 위한 CRM이 필요해요.”
     
3. AI 플랫폼별 테스트
   • ChatGPT, Claude, Perplexity에 동일한 질문 입력
   • 경쟁사 대비 언급 순위와 추천 맥락 분석
   • 언급되지 않는 세그먼트 파악
     
4. 결과 분석 및 콘텐츠 갭 파악
   • 높은 순위로 추천받는 세그먼트의 성공 요인 분석
   • 언급되지 않는 세그먼트를 위한 콘텐츠 보강 계획 수립
     

이 시뮬레이션의 핵심 목적은 ‘내 콘텐츠가 실제 고객 질문에 대해 AI에 의해 선택되고 있는가’를 확인하는 데 있습니다. 특정 세그먼트가 AI 응답에서 빠져 있다면, 그만큼 해당 세그먼트를 위한 콘텐츠가 부족하거나 맥락성이 떨어진다는 뜻입니다. 반대로 상위에 노출되는 경우, 어떤 표현과 구조, 데이터 포인트가 효과적이었는지를 역으로 추출할 수 있습니다. 즉, 이 테스트는 단순한 진단이 아니라, 앞으로 어떤 세그먼트에 어떤 메시지 구조와 정보를 강화해야 하는지를 정량적으로 설계할 수 있는 콘텐츠 전략 수립의 출발점입니다.

Return on Influence: 현실적인 브랜드 노출 분석

1편에서 언급한 “클릭에서 인용으로“, 2편에서 다룬 “Return on Influence” 개념이 이론에 그치지 않고 실무에서 바로 활용할 수 있습니다.

과거에는 광고비를 투입하고 클릭 수와 전환율을 측정하는 단순한 구조였지만, AI 시대에는 브랜드가 얼마나 자주, 어떤 맥락에서 AI에 의해 언급되는지가 새로운 성과 지표가 되었습니다. 이를 측정하고 개선하는 체계적인 방법을 온라인 쇼핑몰 창업을 예로 살펴보겠습니다.

1단계: AI 브랜드 노출 현황 파악 먼저 현재 AI들이 우리 브랜드를 어떻게 인식하고 설명하는지 체계적으로 분석해야 합니다:

• 노출 빈도: 업계 관련 질문 10가지에 대해 몇 번 언급되는가?
• 설명 방식: 브랜드가 어떤 특징과 장점으로 소개되는가?
• 경쟁 포지션: 경쟁사와 함께 언급될 때 어떤 차별점이 부각되는가?

2단계: 고객 세그먼트별 AI 반응 시뮬레이션 실제 고객이 던질 법한 구체적 질문들로 AI를 테스트합니다:

• 세그먼트 A: “20대 여성 타겟 패션 쇼핑몰 창업, 스마트스토어 vs 카페24 어떤 게 나을까요?”
• 세그먼트 B: “핸드메이드 액세서리 온라인 판매 시작하는데, 인스타그램 쇼핑 연동 방법 알려주세요”
• 세그먼트 C: “중년층 대상 건강식품 쇼핑몰 운영 중인데, 네이버 쇼핑 광고 vs 구글 광고 뭐가 효과적인가요?”

각 세그먼트별로 브랜드가 언급되는지, 어떤 맥락에서 추천되는지 확인합니다.

3단계: 콘텐츠 갭 분석 및 전략 수립 시뮬레이션 결과를 바탕으로 부족한 부분을 파악하고 콘텐츠 전략을 세웁니다:

• 강점 세그먼트: 이미 잘 추천받는 영역의 성공 요인 분석
• 기회 세그먼트: 언급되지 않지만 잠재력 있는 영역의 콘텐츠 보강
• 위험 세그먼트: 경쟁사에게 밀리는 영역의 차별화 전략 수립
  
  

실전 콘텐츠 전략 로드맵

고객 대화 패턴 분석 기존의 키워드 리서치를 넘어서 고객의 실제 질문 패턴을 파악해야 합니다. 이미 자체적으로 가지고 있는 고객 상담 데이터, 챗봇 로그, 소셜미디어 질문 등을 분석하여 다음을 정리할 수 있겠죠.

• 고객이 가장 자주 묻는 구체적 상황별 질문
• 경쟁사와 비교할 때 나오는 세부적 기준들
• 업종, 규모, 지역별 특수한 요구사항들

다면적 콘텐츠 생태계 구축 하나의 주제에 대해 다양한 각도에서 접근하는 콘텐츠를 체계적으로 개발합니다. 예를 들어, 메인 주제가 “중소기업 마케팅 자동화”라면 세부 콘텐츠는 다음과 같이 구분해볼 수 있습니다.

• 업종별 가이드: “레스토랑을 위한 마케팅 자동화”
• 예산별 솔루션: “월 30만원으로 시작하는 마케팅 자동화”
• 기능별 상세 정보: “SMS와 이메일 마케팅 통합 활용법”
• 지역별 특화 정보: “한국 이커머스 마케팅 자동화 베스트 프랙티스”

AI 친화적 정보 구조화 AI가 쉽게 이해하고 인용할 수 있도록 정보를 구조화합니다. 타깃이 찾는 정보를 충분히 반영하면서, AI가 이해하기 쉬운 구조로 콘텐츠를 구성해 인용 확률을 높이는 것이죠.

• 명확한 제목과 소제목 구조
• 핵심 정보의 불릿 포인트 정리
• 구체적 데이터와 수치 제시
• FAQ 형태의 질문-답변 구성

지속적 모니터링과 최적화 대중적으로 많이 사용하는 AI 플랫폼에서 브랜드 언급 현황을 점검하고, 자체 데이터로 파악한 새로운 고객 질문 패턴을 반영하여 콘텐츠 전략을 보완하고 지속적으로 업데이트합니다.

대화 중심 마케팅의 새로운 현실

키워드는 죽었습니다. 이제는 고객이 AI와 나누는 자연스러운 대화에서 당신의 브랜드가 가장 신뢰할 만한 답변의 일부가 되어야 합니다.

이를 위해서는 단편적인 정보가 아니라, 고객의 구체적 상황과 의도에 맞는 깊이 있는 솔루션을 제공하는 콘텐츠 생태계를 구축해야 합니다. 그리고 그 결과를 Return on Influence 관점에서 측정하고 개선해 나가야 합니다.

복잡해 보이는 AI 최적화 용어들에 현혹되지 마세요. 핵심은 간단합니다. 고객의 모든 질문에 가장 적합한 답변을 제공할 준비를 하는 것입니다.

당신의 브랜드는 고객의 어떤 대화에도 참여할 준비가 되어 있습니까?

[참고 기사]

FAQ

Q1. 이제 키워드 전략이 무의미하다면, 어떤 방식으로 콘텐츠를 구성해야 하나요?
A. 키워드 중심 전략은 효과가 급감하고 있으며, 대신 고객이 AI에게 던질 법한 실제 질문을 기반으로 콘텐츠를 설계해야 합니다. 예를 들어 단순히 ‘CRM 추천’이 아니라, ‘월 30만 원 예산으로 문자 발송 가능한 CRM’처럼 구체적 시나리오에 맞춘 정보를 제공해야 합니다. 콘텐츠는 질문의 맥락에 맞게 구조화되어야 하며, 구체적인 수치·데이터·사용 사례를 포함한 딥 콘텐츠로 구성해야 합니다.

Q2. AI가 우리 브랜드를 인용하게 만들려면 어떤 방식으로 테스트할 수 있나요?
A. 고객 세그먼트별 질문 시나리오를 설정하고 ChatGPT, Claude, Perplexity 같은 AI에 질문을 던져보는 방식의 ‘AI 시뮬레이션’이 효과적입니다. 브랜드가 언급되는지, 어떤 맥락에서 등장하는지, 경쟁사와의 비교에서 어떤 포지션을 차지하는지 분석할 수 있습니다. 이 결과를 바탕으로 언급되지 않는 영역의 콘텐츠를 보강하거나, 차별화를 위한 전략을 세울 수 있습니다.

Q3. AI에 자주 언급되는 브랜드는 어떤 콘텐츠 전략을 쓰고 있나요?
A. 공통적으로 ‘다층적 콘텐츠 생태계’를 구축하고 있습니다. 하나의 주제를 업종별, 예산별, 기능별, 지역별 등 다양한 각도로 나누어 심층 콘텐츠를 제공합니다. 또한 AI가 이해하기 쉽도록 제목·소제목·불릿포인트·수치 기반 설명을 활용해 정보를 구조화합니다. 콘텐츠는 고객의 실제 질문을 반영해야 하며, FAQ 형태의 구성도 효과적입니다.