[AI 매터스 뉴스레터 #84] 더 이상 키워드는 없다. 대화만이 존재할 뿐.

안녕하세요, AI 매터스 입니다.
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AI 매터스는 생성형 AI 분야에서 수없이 쏟아져 나오는 소식 중에서 꼭 참고해야 할 내용을 엄선해 매일 기사를 발행하고 있습니다. 그 가운데 놓치지 말아야 할 중요한 이슈들을 정리하여 뉴스레터로 제공해드립니다.

AI 매터스와 함께 최신 AI 트렌드를 빠르게 파악해보세요.

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“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.

테스트 실행 방법 및 현실적인 브랜드 노출 분석이 궁금하다면? 기사 전문을 확인하세요.