생성형 AI의 등장으로 주요 기업들이 AI 기반 검색 서비스를 제공하고 있는데요. ‘AI 검색과 마케팅 트랜스포메이션’ 시리즈 두 번째 편에서는 주요 AI 검색 서비스들을 살펴봤습니다. 
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이번편에서는 생성형 AI와 AI 검색 서비스로 인해 변화하는 소비자들의 정보 탐색 행태의 변화를 살펴보고, 기업들은 어떤 측면에서 앞으로의 커뮤니케이션 전략을 세워야 할 지에 대해 알아보겠습니다. 

AI의 등장은 소비자들의 정보 탐색 방식에 근본적인 변화를 가져왔습니다. 이러한 변화를 이해하기 위해서는 먼저 디지털 시대의 전통적인 소비자 행동 모델인 AISAS와 함께 함샤우트 글로벌이 새롭게 제시하는 DCA 모델을 살펴볼 필요가 있습니다. 

AISAS 모델은 Attention(주목), Interest(관심), Search(검색), Action(행동), Share(공유)의 약자로, 일본의 광고회사 덴츠가 2004년에 제안한 소비자 행동 모델입니다. 이 모델은 디지털 시대의 소비자 행동을 설명하는 데 널리 사용되었습니다.

1. Attention(주목): 소비자가 광고나 마케팅 메시지를 통해 제품이나 서비스에 주목하게 됩니다.
2. Interest(관심): 주목한 제품이나 서비스에 대해 관심을 갖게 됩니다.
3. Search(검색): 관심 있는 제품이나 서비스에 대해 더 자세한 정보를 찾기 위해 검색을 합니다.
4. Action(행동): 검색을 통해 얻은 정보를 바탕으로 구매 등의 행동을 취합니다.
5. Share(공유): 제품이나 서비스 경험을 다른 사람들과 공유합니다.

AISAS 모델은 인터넷과 소셜 미디어의 발달로 인해 소비자들이 능동적으로 정보를 탐색하고 공유하는 행동을 잘 설명해왔습니다. 그러나 AI의 등장으로 이 모델은 새로운 변화를 맞이하게 되었습니다.

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AISAS 모델이 디지털 시대의 소비자 행동을 설명하는 데 유용했지만, 스마트폰의 보편화로 인해 소비자의 정보 탐색 과정은 더욱 복잡해졌습니다. 이러한 변화를 반영하여 구글은 2015년 ‘마이크로 모먼츠(Micro-moments)’ 개념을 제시했습니다. 마이크로 모먼츠는 소비자들이 모바일 기기를 통해 즉각적으로 정보를 찾고 의사결정을 내리는 순간들을 의미합니다.

구글은 이러한 순간들을 네 가지 유형으로 분류했습니다.

1. I-want-to-know moments (알고 싶은 순간)
2. I-want-to-go moments (가고 싶은 순간)
3. I-want-to-do moments (하고 싶은 순간)
4. I-want-to-buy moments (사고 싶은 순간)

마이크로 모먼츠 개념은 AISAS 모델의 ‘Search’ 단계를 더욱 세분화하고, 소비자의 즉각적인 니즈에 초점을 맞추었습니다. 이는 기업들이 소비자의 다양한 순간들에 맞춘 콘텐츠와 서비스를 제공해야 한다는 점을 강조했습니다.

그러나 AI 기술의 급속한 발전, 특히 생성형 AI의 등장으로 소비자의 정보 탐색 행동은 또 다른 변화를 맞이하게 되었습니다. 이제 소비자들은 마이크로 모먼츠에서 경험하던 즉각적인 정보 검색을 넘어, AI와의 직접적인 대화를 통해 더욱 개인화되고 심층적인 정보를 얻을 수 있게 되었습니다. 이러한 변화는 기존의 AISAS 모델이나 마이크로 모먼츠 개념을 넘어서는 새로운 패러다임의 필요성을 불러일으켰습니다.

DCA 모델은 Desire(욕구), Chat(대화), Action(행동)의 약자로, AI 시대의 새로운 소비자 행동 패턴을 설명합니다. 이 모델은 전통적인 소비자 의사결정 과정 모델들(예: AIDA, EKB 모델)을 AI 시대에 맞게 재해석하고 있습니다. 특히, 생성형 AI의 등장으로 인해 소비자의 정보 탐색 과정이 더욱 직관적이고 대화형으로 변화하고 있음을 반영합니다.

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1. Desire(욕구): 소비자가 특정 제품이나 서비스에 대한 욕구를 인식합니다.
2. Chat(대화): 생성형 AI와의 채팅을 통해 필요한 정보를 탐색합니다. 이 과정에서 소비자는 자연어로 질문을 하고, AI는 맞춤형 답변을 제공합니다.
3. Action(행동): AI가 제공한 정보를 바탕으로 바로 구매 등의 행동을 결정합니다.

DCA 모델의 특징 중 하나는 정보 탐색 과정의 간소화입니다. 소비자는 생성형 AI와의 채팅을 통해 필요한 정보를 즉각적으로 얻을 수 있습니다. 이는 전통적인 방식에서 여러 웹사이트나 플랫폼을 탐색해야 했던 번거로움을 크게 줄여줍니다. 결과적으로 소비자의 정보 탐색 시간이 단축되고, 의사결정 과정이 더욱 효율적으로 변화합니다.

또 다른 중요한 특징은 정보 제공의 개인화입니다. AI는 소비자의 질문을 정확히 이해하고, 개인의 선호도와 이전에 주어진 행동 데이터를 바탕으로 맞춤형 답변을 제공합니다. 이러한 개인화된 정보는 소비자의 니즈를 더 정확하게 충족시킵니다. 또한 AI는 관련된 다양한 정보를 종합하여 제공함으로써, 소비자가 보다 포괄적인 관점에서 제품이나 서비스를 평가할 수 있도록 돕습니다.

마지막으로, DCA 모델은 소비자와 AI 간의 지속적인 대화를 통한 문제 해결 능력을 강조합니다. 소비자는 추가 정보가 필요한 경우 AI와의 대화를 계속 이어갈 수 있습니다. 이 과정에서 AI는 소비자의 요구사항을 더 깊이 이해하고, 더욱 정교한 답변을 제공할 수 있습니다. 이는 소비자의 만족도를 높이고, 궁극적으로 더 나은 구매 결정으로 이어질 수 있습니다.

AI를 기반으로 하는 정보 탐색 과정의 변화는 최근의 조사 결과를 통해 확인할 수 있습니다. Search Engine Land의 보고서에 따르면, 37%의 응답자가 AI 기반 검색 엔진을 사용해보고 결과에 더 만족했다고 답했으며, 응답자의 55%가 AI 기반 검색 엔진이 제품과 서비스를 더 쉽게 찾을 수 있게 해줄 것이라고 답했습니다. 이는 소비자들이 AI의 정보 탐색 능력을 높게 평가하고 있으며, AI가 제공하는 정보의 질이 대체로 만족스럽다는 것을 의미합니다.​​​​​​​

무엇보다 가장 큰 변화는 56%의 응답자가 동일한 검색어에 대해 전통적인 검색 결과보다 AI 생성 결과를 선호했다는 것입니다. 특히, 응답자의 41%가 AI 검색을 사용하는 가장 큰 이유를 ‘온라인 쇼핑’이라고 답했습니다. 이는 AI가 제공하는 맞춤형, 종합적 정보가 소비자들의 니즈를 더 잘 충족시키고 있음을 보여줍니다.
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질문: 다음 중 어떤 경우에 AI 생성 결과를 포함한 검색 엔진을 사용할 의향이 있나요?
*출처: Search Engine Land​​​​​​​

이러한 변화는 소비자들이 정보를 찾고 구매 결정을 내리는 방식에 큰 영향을 미치고 있습니다. 기존의 키워드 중심 검색에서 자연어를 활용한 대화형 검색으로의 전환은 기업들에게 새로운 도전과 기회를 제시하고 있습니다.

이러한 변화 속에서 기업들은 SEO(Search Engine Optimization)에서 SAO(Search AI Optimization)로의 전환을 고민해야 합니다. SEO가 전통적인 검색 엔진 알고리즘에 최적화된 전략이라면, SAO는 AI 검색 환경에 최적화된 새로운 접근 방식입니다. 물론 구글을 중심으로 SEO의 기본적인 알고리즘에서 크게 벗어나지는 않지만, SAO는 단순히 검색 엔진의 결과에서 최상단에 노출되는 것 만을 뜻하지는 않습니다.

SAO 전략의 핵심은 키워드 중심에서 벗어나 콘텐츠의 전반적인 의미와 가치에 초점을 맞추는 것입니다. 또한, 다양한 형태의 콘텐츠를 통합적으로 제공하고, 사용자와의 상호작용을 고려한 정보 구조화가 중요해집니다.

또한, 소비자가 AI를 통해 정보를 검색할 때 생성형 AI가 만들어내는 정보에 브랜드의 제품이나 서비스가 노출되는 방식에 대해 분석하고 장기적인 관점으로 기존의 SEO와는 차별화되는 메시지와 콘텐츠 전략에 대한 고민이 필요합니다.

이러한 변화는 기업들에게 도전이자 기회가 될 것입니다. AI 시대에 맞는 새로운 마케팅 커뮤니케이션 방식을 개발하고, 소비자의 변화하는 정보 탐색 행동에 맞춰 전략을 조정해 나가는 것이 중요합니다.

다음 편에서는 SEO와 SAO이 차이를 알아보고, 앞으로 마케팅 전략에 있어 어떤 부분을 고려해야 할지 알아봅니다.
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PR & 마케팅 전문가 위한 생성형 AI 지형도 2.0

종합 커뮤니케이션 기업 ㈜함샤우트 글로벌과 AI 전문 정보 플랫폼 AI Matters가 공동으로 조사한 ‘PR & 마케팅 생성형 AI 지형도 2.0’을 발표했습니다. 이번 업데이트는 지난 3월에 공개된 1.0 버전에서 약 3배 규모로 확대된 약 200여 개의 툴 정보를 포함하고 있는데요.

‘PR & 마케팅 생성형 AI 지형도 2.0’은 챗GPT, 제미나이, 코파일럿 등 범용적으로 활용되는 생성형 AI 뿐만 아니라 PR과 마케팅 분야에서 업무 생산성을 높이고 독창적인 아이디어를 구현할 수 있는 생성형 AI 솔루션 정보를 종합적으로 포함하고 있습니다.

특히, 한국어를 지원하는 툴이 별도로 표시되어 있어 좀 더 쉽게 업무에 활용할만한 툴을 탐색할 수 있는데요. AI Matters에서는 AI Tool DB를 별도 카테고리로 제공하고 있어 이번 지형도에서 소개 된 툴에 대한 자세한 정보도 확인할 수 있습니다.

🔹[뉴스레터 #1] 주요 기업들의 AI 발표 모아보기

🔹[뉴스레터 #2] GPT 활용 기업사례 분석 #1 – 헬스케어 편

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🔹[뉴스레터 #5] 한글 암호를 풀어내는 AI 모델이 나왔습니다!

🔹[뉴스레터 #6]AI 검색과 마케팅 트랜스포메이션

🔹[뉴스레터 #7] 각양 각색의 검색 AI 서비스 파헤치기

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