마케팅 세계에 새로운 ‘중개자’가 등장했습니다. 바로 생성형 AI 기반 검색 도구와 에이전트입니다. 소비자들은 점점 더 Google과 Bing 같은 전통적인 검색 엔진의 AI 요약 결과나 ChatGPT와 같은 대형 언어 모델(LLM)을 직접 사용해 제품 추천과 구매 조언을 얻고 있습니다. 이러한 변화는 브랜드와 마케터에게 어떤 영향을 미칠까요?
출처: Bain & Company
마케팅 퍼널의 혁명적 변화
베인앤컴퍼니의 최근 조사에 따르면, 미국 소비자의 80%가 검색의 최소 40% 이상을 ‘제로 클릭’ 결과에 의존하고 있습니다. 제로 클릭이란 사용자가 검색 결과 페이지에서 다른 웹사이트로 이동하지 않고도 필요한 정보를 얻는 것을 의미합니다. 이런 변화로 인해 많은 기업 웹사이트의 트래픽이 최대 30%까지 감소했다는 보고도 있습니다.
전통적인 디지털 구매 여정은 소비자가 정보 검색, 클릭, 여러 사이트 비교, 리뷰 읽기 등 선형적이고 노동집약적인 과정을 거쳐왔습니다. 하지만 AI 검색은 소비자가 이러한 마찰이 많은 중간 단계를 건너뛸 수 있게 해줍니다. AI 에이전트는 리뷰를 요약하고, 제품을 추천하고, 옵션을 순위화하며, 점점 더 과거 행동 기반으로 선호도를 예측하면서 소비자를 대신해 일합니다.
출처: Bain–Dynata Generative AI Consumer Survey, December 2024
마케터가 직면한 새로운 도전
AI 에이전트의 부상은 마케팅과 영업팀에 중대한 영향을 미칩니다. AI 중개 방식에 최적화되지 않은 기업들은 이미 잠재 고객을 잃고 있습니다. 더 심각한 문제는 이러한 손실을 알아차리지 못할 수도 있다는 점입니다. 이제 발견, 평가, 후보 선정이 모두 AI 도구 내에서 이루어지므로, 기업의 브랜드가 그 순간에 떠오르지 않으면 목록에 오르지 못할 수 있습니다.
앞으로 소비자들은 세 가지 경로로 브랜드와 접촉할 것으로 예상됩니다:
- 브랜드 웹사이트로 직접 이동
- AI를 통한 중개 경로(간단한 쇼핑 도움부터 AI 에이전트의 구매 완료까지)
- 생성형 AI를 채택하지 않는 사람들을 위한 전통적인 채널
LLM이 중시하는 콘텐츠 특성
AI 중개 트래픽에서 성공하려면 새로운 마케팅 전략이 필요합니다. LLM 내에서는 전문가 의견, 언론 보도, 고객이나 포럼 댓글이 브랜드 자체 사이트의 주장을 검증하는 데 더 큰 가중치를 둡니다. LLM이 가치를 두는 콘텐츠 특성은 다음과 같습니다:
- 언어: 웨비나나 이미지보다 블로그와 설명서 같은 풍부하고 대화형 텍스트 선호
- 에이전트 친화적 구조: 순서가 있는 목록, 정의, 가이드 등 LLM이 쉽게 처리하고 요약할 수 있는 정보
- 깨끗하고 스크랩 가능한 사이트: 키워드 남용이나 오래된 페이지보다 정확하고 완전히 색인된 사이트
- 외부 획득 권위: 외부 미디어와 전문가 논평에서 두드러지게 인용되는 출판물
- 외부 심층 고객 대화: 외부 리뷰와 포럼에서의 존재감
AI 시대의 마케팅 적응 전략
선도적인 기업들은 이미 AI 추천 전환이 비즈니스에 미치는 영향을 이해하고 LLM 마케팅에서 결과를 개선하기 위한 역량에 투자하고 있습니다. 다음 세 단계 접근법을 통해 성과를 향상시킬 수 있습니다:
- 새로운 지표 식별: 트래픽 변화를 이해하기 위한 올바른 지표
- 개선 레버 식별을 위한 인텔리전스 구축: LLM이 고객 퍼널에 미치는 영향 평가
- 테스트 가능한 가설 수립과 빠른 실험: 잠재적 집중 영역을 식별한 후 우선순위 지정
LLM이 구매자가 찾고 있다는 것을 브랜드가 알기도 전에 퍼널에서 브랜드를 제외하고 있는 상황에서, 대부분의 현재 검색 엔진 최적화 전략은 부족합니다. LLM을 포함하도록 전략을 조정하면 강화 사이클이 생성됩니다: 강력한 내부, 획득, 소셜 콘텐츠는 더 많은 AI 참조, 더 큰 신뢰와 참여, 그리고 LLM 출력에서의 추가 우선순위로 이어집니다.
LLM 시대에 성공하려면 마케터는 인간뿐만 아니라 AI 에이전트에 최적화해야 합니다.
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