[AI 매터스 뉴스레터 #12] 검색 아닌 질문의 시대

안녕하세요, AI Matters 입니다.
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AI Matters는 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 Matters와 함께 최신 AI 트렌드를 빠르게 파악해보세요.

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생성형 AI가 본격적으로 대중화되면서 이제는 “검색해볼까?”라는 말 보다 “챗GPT한테 물어봐”라고 대화하는 경우가 늘어나고 있는 것 같습니다. 이런 경험이 단순한 트렌드가 아닌, 마케팅 환경의 근본적인 변화를 예고하고 있다는 사실, 알고 계셨나요?

AI 검색의 등장으로 소비자들의 정보 탐색 방식이 크게 바뀌고 있습니다. 특히 미래의 핵심 소비층인 Z세대는 이미 AI를 주요 정보 탐색 도구로 활용하고 있죠. 이러한 변화는 우리의 마케팅 전략에도 큰 영향을 미치고 있습니다.

지금까지 총 6편에 걸쳐 AI로 인해 촉발되는 새로운 마케팅 환경 변화에 대해 알아보고, 검색 시장의 변화부터 주요 AI 검색 서비스, 소비자 행동의 변화, 그리고 이에 대응하기 위한 새로운 마케팅 전략까지 종합적으로 살펴보았는데요. 이를 통해 기업들이 AI 시대의 검색 환경 변화에 적응하고, 효과적인 디지털 마케팅 전략을 수립하는 데 도움이 되는 인사이트를 얻을 수 있었을 것으로 기대합니다. 이번편에서는 앞서 다루었던 내용을 빠르게 파악할 수 있도록 AI로 인한 마케팅 시장의 전반적인 변화에 대해 종합적으로 정리해봤습니다.

AI 기술의 급속한 발전으로 검색 시장과 소비자들의 정보 탐색 방식이 크게 변화하고 있습니다. 2024년 기준, 글로벌 검색 시장에서 구글은 91.62%의 압도적인 점유율을 보이고 있으며, 마이크로소프트의 빙이 3.31%, 러시아의 얀덱스가 1.84%를 차지하고 있습니다. 한국의 경우, 네이버가 56%, 구글이 35.6%, 빙이 3.66%, 다음이 3.44%의 점유율을 보이고 있습니다.

그런데 ChatGPT와 같은 생성형 AI의 등장으로 정보 탐색의 창구가 다변화되고 있습니다. 특히 Z세대의 경우, 기성 검색 엔진과 소셜 미디어 플랫폼 다음으로 AI 플랫폼을 통해 정보를 탐색하는 것으로 나타났습니다. 이는 2029년까지 가장 큰 구매력을 가진 세대로 자리 잡을 미래의 핵심 소비층의 행동 변화를 보여주는 중요한 지표입니다.

AI 기반 검색 결과의 제공 방식도 변화하고 있습니다. 예를 들어, “19세기 유럽의 산업화가 현대 환경 문제에 미친 영향은?”과 같은 복합적인 질문에 대해 체계적인 답변을 제공하거나, “파리 3일 여행 계획”과 같은 쿼리에 대해 일정표와 추천 장소를 포함한 상세한 여행 계획을 제시할 수 있게 되었습니다.

구글의 AI 개요(Overview)는 기존의 SGE(Search Generative Experience)를 한 단계 발전시킨 서비스입니다. 예를 들어, “가을에 유행하는 립스틱 컬러와 브랜드”라는 검색에 대해 AI가 생성한 정보를 출처 링크와 함께 제공합니다. 영어로 검색할 경우, 제품 이미지를 직접 보여주며 출처는 대부분 매거진의 웹 기사인 것이 특징입니다.

OpenAI가 개발한 SearchGPT는 빠르고 관련성 있는 답변을 제공하면서도 모든 정보에 대해 명확한 출처와 링크를 함께 제시합니다. 예를 들어, “인공지능의 윤리적 문제”에 대해 질문한 후, 이어서 “그렇다면 이를 해결하기 위한 국제적 노력은?”과 같은 후속 질문을 할 수 있어, 대화 맥락을 유지하며 심층적인 정보를 제공합니다.

Perplexity는 실시간 정보 제공과 소스 투명성을 중요하게 여깁니다. “오늘의 주요 뉴스”나 “현재 비트코인 시세” 같은 시간에 민감한 쿼리에 대해 최신의 정보를 기반으로 한 답변을 제공합니다. 특히, 실시간 정보 업데이트와 다중 소스 통합을 통해 사용자 질문에 대한 포괄적이고 정확한 답변을 제공합니다. 모든 정보의 출처를 명확히 표시하여 신뢰성을 높이고, 텍스트뿐만 아니라 관련 동영상과 이미지도 함께 제공하여 사용자의 이해를 돕습니다.

네이버의 AI 검색 서비스인 큐(cue:)는 한국 시장에 특화된 기능을 제공합니다. “추석 연휴에 여행가기 좋은 곳은”이라는 검색에 다양한 해외 여행지 옵션을 간단하게 제공하며, 관광공사 사이트, 여행 블로그, 기사 링크를 함께 제공하는 것이 특징입니다.

AI의 등장으로 소비자들의 정보 탐색 방식이 AISAS(Attention, Interest, Search, Action, Share) 모델에서 DCA(Desire, Chat, Action) 모델로 변화하고 있습니다. DCA는 함샤우트 글로벌이 새롭게 고안한 소비자 행동 모델로 생성형 AI 등장으로 변화하는 소비자들의 의사결정 행태를 정의한 것입니다.

DCA 모델의 특징은 다음과 같습니다.

1. Desire(욕구): 소비자가 특정 제품이나 서비스에 대한 욕구를 인식합니다.
2. Chat(대화): 생성형 AI와의 채팅을 통해 필요한 정보를 탐색합니다.
3. Action(행동): AI가 제공한 정보를 바탕으로 바로 구매 등의 행동을 결정합니다.

이러한 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. 특히, 56%의 응답자가 동일한 검색어에 대해 전통적인 검색 결과보다 AI 생성 결과를 선호했다는 점이 주목할 만합니다.

AI 시대의 검색 최적화는 기존의 SEO(Search Engine Optimization)에서 SAO(Search AI Optimization)로 전환되고 있습니다.

분류	전통적 SEO	SAO (검색 AI 최적화)
중점	키워드 밀도와 백링크	사용자 의도 및 경험
콘텐츠 전략	검색 엔진 알고리즘 최적화를 위주로 함	사용자 및 AI 이해를 위해 최적화
키워드 접근	특정 키워드와 구문을 대상으로 순위 결정	맥락과 의미론적 관련 용어가 더 중요
사용자 상호작용	직접적인 상호작용이 적고, 주로 클릭을 통함	AI 인터페이스를 사용하는 직접적이고 상호적인 상호작용
기술	검색 엔진 알고리즘 업데이트에 의존	실시간 조정을 위한 머신 러닝 같은 AI 기술 통합

이러한 변화는 마케터들에게 새로운 도전을 제시합니다. 경제학자 리차드 볼드윈의 말처럼, “AI가 일자리를 대체하는 것이 아니라, AI를 활용하는 누군가가 당신의 자리를 차지하게 될 것”입니다.

AI가 생성하는 검색 결과를 분석하는 것에서부터 새로운 마케팅 전략이 시작됩니다. 예를 들어, 매트리스 구매와 관련된 세 가지 시나리오(임신한 아내를 위한 매트리스 선물, 허리 디스크를 염려하는 환자를 위한 매트리스, 신혼부부의 혼수 장만)에서 ‘시몬스 뷰티레스트’가 모두 언급되는 현상을 볼 수 있습니다.

시몬스의 성공 사례를 분석해보면, 자사 채널부터 광고, 바이럴 마케팅, 언론 홍보에 이르기까지 일관된 제품 및 브랜드 핵심 메시지를 전달하는 데 주력했습니다. 이는 AI가 정보를 수집하고 처리하는 과정에서 시몬스 브랜드를 더욱 두드러지게 만들었습니다.

이러한 분석 결과는 AI 시대의 브랜드 전략에 중요한 시사점을 제공합니다. AI 생성 결과에서 긍정적으로 언급되기 위해서는 단순히 검색량을 높이는 것보다 일관된 브랜드 메시지와 품질 높은 콘텐츠를 지속적으로 생산하는 것이 더욱 중요해졌습니다. 또한, 다양한 채널에서의 일관된 브랜드 경험 제공, 사용자 리뷰 및 평가 관리, 그리고 AI가 이해하기 쉬운 구조화된 데이터 제공 등이 AI 시대의 핵심 전략이 될 것입니다. 앞으로 기업들은 AI의 정보 수집 및 분석 방식을 깊이 이해하고, 이에 맞춰 브랜드 커뮤니케이션 전략을 수립해야 할 것입니다. 이는 단기적인 노출 증대를 넘어, 장기적으로 AI 생태계 내에서 브랜드의 신뢰성과 영향력을 구축하는 데 필수적인 접근 방식이 될 것입니다.

AI 시대의 콘텐츠 전략은 단순한 키워드 최적화를 넘어, AI의 이해와 선호도를 고려한 총체적 접근이 필요합니다. AI는 맥락을 이해하고 의미를 해석할 수 있는 정교한 알고리즘을 사용하기 때문에, 포괄적이고 깊이 있는 콘텐츠를 선호합니다. 이에 따라, AI가 선호하는 콘텐츠를 만들기 위한 최적화 기술은 단순히 검색 결과 상위 노출을 목표로 하는 것이 아니라, 사용자에게 실질적인 가치를 제공하는 동시에 AI의 이해도를 높이는 방향으로 진화하고 있습니다.

AI가 선호하는 콘텐츠를 만들기 위해 다음과 같은 전략을 고려하는 것이 좋습니다.

1. 토픽 클러스터링: 예를 들어, ‘디지털 마케팅’이라는 주제로 ‘소셜 미디어 마케팅’, ‘이메일 마케팅’, ‘콘텐츠 마케팅’ 등의 관련 키워드를 포함시켜 포괄적인 정보를 제공합니다.

2. 음성 검색과 자연어 대응: “가장 좋은 디지털 카메라는 무엇인가요?”라는 질문에 대해, “최고의 디지털 카메라를 선택하는 기준은 사용 목적에 따라 다릅니다. 여행용이라면 경량화된 미러리스 카메라가, 전문 사진작가라면 고성능 DSLR이 적합할 수 있습니다.”와 같이 맥락을 고려한 답변을 제공합니다.

3. 의미론적 SEO: ‘스마트폰 배터리 수명’이라는 주제에 대해 배터리 기술의 발전, 에너지 효율성, 사용자 습관에 따른 영향 등을 종합적으로 다룹니다.

함샤우트 글로벌은 콘텐츠 최적화를 위한 클러스터링 챗봇과 검색 의도 파악 챗봇을 개발하여 SAO 전략 수립에 활용하고 있습니다. 예를 들어, ‘친환경 패션’이라는 주제를 입력하면, 챗봇은 ‘지속가능한 패션’, ‘윤리적 패션’, ‘비건 패션’, ‘업사이클링 패션’ 등의 관련 키워드와 함께, 이들을 포함한 콘텐츠 시리즈 구조를 제안합니다.

AI 시대의 마케팅은 더욱 정교해지고 있지만, 그 핵심에는 여전히 인간의 창의성과 전략적 사고가 필요합니다. 브랜드들은 AI 검색 환경에 맞는 새로운 전략을 수립하고, 소비자의 변화하는 정보 탐색 행동에 맞춰 전략을 조정해 나가는 것이 중요합니다.

AI 검색과 마케팅 트랜스포메이션은 디지털 마케팅 환경에 근본적인 변화를 가져오고 있습니다. 검색 시장의 지형도 변화에서부터 주요 AI 검색 서비스의 등장, 소비자 행동의 변화, SEO에서 SAO로의 전환, 그리고 새로운 브랜드 전략과 콘텐츠 최적화 방안에 이르기까지, 우리는 전례 없는 변화의 시대를 맞이하고 있습니다.

이러한 변화는 마케터들에게 새로운 도전과 함께 무한한 기회를 제공합니다. AI를 효과적으로 활용하여 소비자의 니즈를 더 정확히 파악하고, 개인화된 콘텐츠를 제공하며, 브랜드의 메시지를 더욱 효과적으로 전달할 수 있게 되었습니다. 시몬스의 사례에서 볼 수 있듯이, AI 시대에 적합한 일관된 브랜드 전략은 검색 결과에서 눈에 띄는 가시성을 확보할 수 있습니다.

그러나 이 새로운 환경에서 성공하기 위해서는 지속적인 학습과 적응이 필수적입니다. AI 기술은 계속해서 진화하고 있으며, 소비자의 행동 패턴도 함께 변화하고 있습니다. 따라서 마케터들은 최신 트렌드를 주시하고, AI 도구를 효과적으로 활용하며, 창의적이고 전략적인 사고를 바탕으로 새로운 기회를 발굴해 나가야 합니다.

AI 시대의 마케팅은 기술과 인간의 창의성이 조화를 이루는 분야가 될 것입니다. AI가 데이터 분석과 콘텐츠 생성을 지원하는 동안, 인간은 전략 수립, 창의적 기획, 윤리적 판단 등에서 핵심적인 역할을 담당하게 될 것입니다. 이러한 시너지를 통해 우리는 더욱 효과적이고 개인화된 마케팅을 실현할 수 있을 것입니다.

결국, AI 시대의 마케팅 성공은 기술을 얼마나 잘 이해하고 활용하느냐에 달려 있습니다. 그러나 동시에 인간만이 가질 수 있는 통찰력, 창의성, 공감 능력이 여전히 중요한 역할을 할 것입니다. 이 두 가지 요소를 균형 있게 조화시키는 마케터와 브랜드가 AI 시대의 진정한 승자가 될 것입니다.

우리는 지금 마케팅의 새로운 챕터를 열어가고 있습니다. AI와 함께하는 이 여정이 도전적이면서도 흥미진진한 기회로 가득할 것이라 기대합니다. 변화를 두려워하지 말고, 이를 기회로 삼아 더 나은 마케팅의 미래를 함께 만들어 나가길 희망합니다.

1. AI가 바꾸는 검색 시장의 지형도 
2. 주요 검색 AI 서비스 알아보기 
3. AI로 인한 소비자 정보 탐색 여정의 대변혁- AISAS에서 DCA로
4. SEO와 SAO – AI 시대의 검색 최적화 패러다임 변화
5. SAO 대응 전략 – AI 생성 결과에서의 브랜드 분석
6. SAO 대응 전략 – AI에게 선택받기 위한 콘텐츠 최적화 방안

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