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[AI 매터스 뉴스레터 #79] 클릭은 죽었다. AI의 인용이 곧 트래픽이다.

[AI 시대 마케팅 대전환] 클릭은 죽었다. AI의 인용이 곧 트래픽이다.
이미지 출처: 이디오그램 생성

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제로 클릭 시대의 브랜드 생존법

애플의 에디 큐(Eddy Cue) 수석 부사장이 지난 12월 7일 구글 독점 소송 법정에서 충격적인 증언을 했습니다. “지난달 사파리 검색량이 처음으로 감소했습니다. 22년 만에 처음 있는 일”이라며, 이 문제로 “잠을 많이 설쳤다”고 말했습니다. 30년 넘게 기술계에 몸담은 베테랑이 느끼는 위기감이 그대로 드러난 순간이었습니다.

그의 진단은 명확했습니다. “AI가 등장하기 이전에는 구글 외 다른 어떤 것도 대안이 될 수 없다고 생각했습니다. 현재는 새로운 진입자들이 다른 방식으로 문제를 해결하고 있기 때문에 훨씬 더 큰 잠재력이 있습니다.”

검색의 죽음을 알리는 세 가지 신호

첫 번째 신호: 구글 AI 모드의 추적 불가능한 트래픽


구글이 새롭게 출시한 AI 모드는 마케터들에게 충격적인 현실을 안겨주고 있습니다. AI 모드에서 발생하는 클릭은 구글 서치 콘솔에 나타나지 않으며, 애널리틱스 도구에서는 ‘Direct’ 또는 ‘Unknown’으로 분류됩니다. Search Engine Land의 보고에 따르면, AI 모드에서 생성되는 링크들은 ‘noreferrer’ 속성이 적용되어 있어 레퍼럴 정보가 완전히 차단됩니다.

[AI 시대 마케팅 대전환] 클릭은 죽었다. AI의 인용이 곧 트래픽이다.
이미지 출처: 구글 검색


이는 단순한 기술적 오류가 아닙니다. Amsive의 SEO 전략 연구 부사장 릴리 레이(Lily Ray)는 이를 “Not Provided 2.0″이라고 명명하며, “구글은 AI 모드나 AI 개요가 실제로 외부 웹사이트로 얼마나 적은 트래픽을 보내는지 드러나는 것을 원하지 않는다”고 분석했습니다.

두 번째 신호: 30% 트래픽 감소와 AI 인용의 부상


브라이트엣지(BrightEdge) 데이터에 따르면 AI 개요 출시 이후 전체 클릭률(CTR)은 30% 감소했지만, 구글 노출수는 49% 증가했습니다. 사용자들이 클릭 없이 AI 생성 결과에서 정보를 얻고 있다는 의미입니다.

[AI 시대 마케팅 대전환] 클릭은 죽었다. AI의 인용이 곧 트래픽이다.
이미지 출처: BRIGHTEDGE


더욱 주목할 점은 AI가 답변을 생성할 때 다양한 웹사이트의 정보를 종합하여 인용한다는 것입니다. 과거에는 1위 페이지로 들어가야 트래픽을 얻을 수 있었지만, 이제는 100위 밖의 콘텐츠도 AI 답변에 인용될 수 있습니다. 검색 순위보다는 AI가 신뢰할 수 있는 정보를 제공하는지가 더 중요해진 것입니다.

세 번째 신호: 크롤러를 거부하던 기업들의 전략 변화


가장 극적인 변화는 기업들의 태도 전환입니다. 월스트리트 저널 보도에 따르면, 인튜이트 메일침프의 엘렌 마메도프 이사는 “AI 챗봇 사용량 증가로 웹사이트 직접 방문이 줄어들고 있다”며, 대응책으로 “크롤러가 정보를 더 잘 수집하도록 웹사이트 구조를 바꾸고 있다”고 밝혔습니다.

불과 1년 전만 해도 robots.txt로 AI 크롤러 접근을 차단하던 기업들이 이제는 오히려 크롤러가 더 쉽게 정보를 가져갈 수 있도록 사이트를 개편하고 있는 것입니다.

SAO 시대의 도래: Search AI Optimization이 새로운 SEO입니다

기존의 SEO(Search Engine Optimization)는 이제 SAO(Search AI Optimization) 또는 AEO(Answer Engine Optimization)로 진화하고 있습니다. 검색 엔진에 최적화하는 것이 아니라, AI가 답변을 생성할 때 우리 브랜드를 인용하고 추천하도록 최적화해야 하는 시대가 온 것입니다.

이는 단순한 용어 변경이 아닙니다. 근본적으로 다른 접근 방식을 요구합니다. 검색 엔진은 사용자가 입력한 키워드와 매칭되는 페이지를 찾아 순위를 매겼지만, AI는 질문의 맥락을 이해하고 가장 적절한 답변을 생성하기 위해 다양한 소스를 종합합니다.

AI는 단순히 키워드 밀도나 백링크 수를 보는 것이 아니라, 콘텐츠의 전문성, 권위성, 신뢰성을 종합적으로 판단합니다. 그리고 사용자의 질문에 가장 적합한 답변을 제공할 수 있는 정보를 선별해서 인용합니다.

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