생성형 AI의 확산은 검색의 구조 자체를 바꾸고 있다. 사용자는 더 이상 여러 링크를 오가며 정보를 비교하지 않는다. 대신 하나의 질문을 던지고, AI가 정리해 제공하는 답변을 통해 판단과 결정을 내린다. 이 과정에서 클릭은 줄어들고, 브랜드 웹사이트 방문 이전에 AI가 생성한 답변 안에서 이미 브랜드의 인식이 형성된다.
이른바 ‘제로 클릭(Zero-click)’ 환경이다. 검색 결과 상단에 노출되는 것만으로는 충분하지 않다. 이제 브랜드는 AI가 답변을 생성할 때 어떤 출처를 참고하고, 어떤 브랜드를 먼저 언급하는지를 고민해야 하는 단계에 들어섰다. 검색 최적화의 중심이 SEO(Search Engine Optimization)에서 AEO(Answer Engine Optimization), 혹은 GEO(Generative Engine Optimization)로 확장되는 이유다.
이달 초 진행된 디지털 마케팅 인사이트 2026(DMI 2026)에서 ‘생성형 AI 시대, 당신의 브랜드는 지금 어디에 있나요?’를 주제로 무대에 오른 공인희 함샤우트글로벌 AI 기획본부 본부장은 이러한 변화 속에서 “지금 당장 마케터가 실행할 수 있는 전략”에 초점을 맞췄다. 다이슨, 혼다, 테슬라, 나이키 등 국내외 분야 대표 브랜드의 통합 마케팅 컨설팅을 담당해 온 공인희 본부장은 현재 함샤우트클로벌 AI 기획본부 본부장을 비롯해 AI 연구소 연구소장, AI 매터스 편집인을 겸하며 다양한 인사이트를 전달하고 있다.
“사람이 아니라 AI가 검색한다”… 생성형 검색 환경의 구조적 변화
“AI로 검색을 하는 사람들이 늘어나고 있고 정보를 소비하면서도 클릭을 하지 않는 이 ‘제로 클릭’ 상황에서 브랜드는 노출되는 기회를 상실하고 있습니다. 이러한 큰 흐름 속에서 저는 지금 당장 우리가 할 수 있는 것인 무엇인지에 초점을 맞춰보겠습니다.”
공인희 함샤우트글로벌 본부장은 발표 초반, 생성형 AI 기반 검색이 이미 정보 탐색의 주요 경로로 자리 잡고 있다는 점을 짚었다. 공 본부장은 뉴스·콘텐츠 영역에서 생성형 AI를 통한 유입이 증가하는 반면, 기존 검색 엔진을 통한 유입은 상대적으로 줄어드는 흐름이 관측되고 있는 점을 지적했다. 이는 사람들이 정보를 소비하는 방식 자체가 변화하고 있음을 보여주는 신호라는 것이 공 본부장의 설명이다.
“저희가 운영하고 있는 AI 전문 정보 플랫폼 ‘AI 매터스(AI Matters)’ 역시 올해 초만 해도 AI를 통한 유입이 거의 없었습니다. 하지만 요즘에는 전체적으로 챗GPT와 퍼플렉시티, 제미나이와 같은 도메인을 통해 유입되는 것을 확인할 수 있습니다. 만약 여러분들이 운영하는 자체 도메인이 있다면 이 부분을 살펴볼 필요가 있어요. AI를 통해 유입되는 트래픽 증가를 경험하지 못했다면 ‘왜 우리 회사의 비즈니스와 제품 관련 정보들이 AI에 노출되지 않는지’를 신경써야 하는 시점이라고 할 수 있습니다.”
공 본부장은 특히 생성형 AI에 대한 신뢰 인식의 변화에 주목했다. 이날 공 본부장의 발표에 따르면 소비자가 의사결정을 할 때 생성형 AI를 신뢰할 수 있는 정보 출처로 인식하는 비중이 빠르게 높아지고 있다. 그는 이를 두고 “생성형 AI가 단순 참고 수단을 넘어, 선택과 판단에 영향을 미치는 역할을 하고 있다”고 설명했다.
이러한 변화의 핵심은 검색의 주체가 달라졌다는 점이다. 과거에는 사람이 키워드를 입력하고 결과를 비교했다면, 이제는 AI가 질문의 의도를 해석해 답변을 생성하고, 그 과정에서 특정 브랜드와 콘텐츠를 선별적으로 인용한다. 공 본부장은 “사람이 알고 있는 브랜드와 AI가 이해하는 브랜드는 다를 수 있다”고 강조하며 말을 이어갔다.
“생성형 AI가 여러 의가 결정과 소비 활동에 많은 영향을 미치고 있다는 데이터는 다양하게 확인되고 있습니다. 사람들이 신뢰하는 정보 출처가 오프라인 매장 다음으로 생성형 AI의 답변이 되고 있죠. 이는 단순히 기술이 아니라 생성형 AI가 우리 일상에 굉장히 깊이 스며들고 있다는 근거라고 생각하면 될 듯합니다. 모바일 기준 챗GPT앱을 설치한 이용자가 2000만입니다. PC로 쓰는 경우까지 포함했을 때 우리나라는 절반 이상이 이미 챗GPT로 무언가 하고 있다고 생각하시면 됩니다.”
이를 설명하기 위해 그는 인테리어 소재 브랜드 사례를 소개했다. 산업 용어 중심으로 구성된 콘텐츠는 SEO 관점에서는 문제가 없었지만, 소비자가 실제로 사용하는 언어로 질문했을 때 생성형 AI의 답변에서는 충분히 반영되지 않았다는 것이다. 이는 브랜드 메시지가 AI가 의미적으로 연결할 수 있는 구조로 설계되지 않았을 경우 노출이 제한될 수 있음을 보여주는 사례라고 설명했다.
“처음에는 집에서 사용하기 좋은 ‘바닥재’ 브랜드를 추천해달라고 했더니 예상했던 브랜드가 나오더군요. 그래서 SEO, 혹은 GEO를 잘 하고 있다고 생각했습니다. 그런데 문득 소비자들은 ‘바닥재’라는 단어를 잘 안 쓴다는 것을 깨달았어요. 네이버 키워드 검색량을 봐도 ‘바닥재’ 보다는 ‘마루’나 ‘장판’이라는 키워드 검색량이 훨씬 많았죠. 그래서 ‘마루’로 검색을 해보니 생성형 AI 특성상 이 키워드와 의미상 가장 연결이 잘 되는 브랜드를 먼저 보여주더군요. 당연히 ‘바닥재’로 검색했을 때 먼저 나온 브랜드가 하나도 나오지 않았어요.”
이를 통해 공 본부장은 SEO의 중요성이 사라지지 않았다는 점을 강조했다. 오히려 “SEO는 여전히 중요한 기본값이며, GEO 전략은 그 위에서 작동한다”는 것이 공 본부장의 판단이다. 즉 기존 검색 엔진 최적화가 기반이 되고, 그 위에 AI가 인용하기 쉬운 콘텐츠 구조와 메시지 설계가 더해져야 한다는 말이다.
키워드 조합에서 ‘대화’로 - 소비자 행동 모델도 DCA로 바뀐다
이어 공 본부장은 소비자 행동 모델의 변화도 함께 짚었다. AIDMA(Attention-Interest-Desire-Memory-Action)에 이어 인터넷과 SNS가 출현하며 AISAS(Attention-Interest-Search-Action-Share)로 변화했던 소비자 행동 모델이 생성형 AI 시대를 만나며 그 구조 자체가 재정의되고 있다는 것이다. 이에 함샤우트글로벌이 새로 제시한 소비자 행동 모델이 바로 ‘DCA(Desire, Chat, Action)이다.
“저희는 생성형 AI가 대중화되며 기존의 소비자 행동 모델은 의미가 없어진다고 판단했어요. 단어 몇 개를 바꾸는 수준이 아닌 완전히 달라진 DCA가 새로운 소비자 행동 모델이라고 정의했죠. ‘D’는 욕구예요. 무언가 하고 싶고 찾고 싶고 알고 싶은 욕구가 생겼을 때 사람들은 채팅, 즉 ‘C’를 합니다. 그런데 채팅을 하면 그 채팅 안에서 액션(A)이 끝나버리죠. 저희는 이 DCA라는 소비자 행동 모델의 변화에 맞춰 검색 AI 최적화 전략을 설명드리고 있죠.”
이와 관련 공 본부장은 자신이 직접 경험한 ‘손목이 편한 키보드·마우스 세트’ 검색 사례를 소개했다. 기존 방식대로라면 “손목이 편한 키보드 마우스 세트”라는 키워드를 네이버에 입력한 뒤 파워링크, 쇼핑, 블로그 등 여러 결과를 오가며 이른바 ‘호핑’을 해야 한다. 하지만 공 본부장은 생성형 AI에게 “타이핑할 때 손에 부담이 적고 일체형 세트로 10개만 추천해줘”라는 문장을 던졌고, AI가 제시한 제품 중 조건에 맞는 상품을 골라 바로 구매했다고 설명했다. 그러면서 앞으로 소비자들이 자신과 비슷한 방식으로 쇼핑하는 비중이 커질 것이라고 전망했다.
공 본부장은 이 사례의 핵심이 검색이 더 이상 키워드 조합이 아니라 개인의 상황, 의도, 기준을 녹여낸 ‘대화’라는 점에 있다고 짚었다. 브랜드가 생성형 AI의 답변에 노출되기 위해서는 이러한 대화형 문장 속에서 선택받을 가능성을 높이는 방향으로 전략을 재구성해야 한다는 것이다.
GEO 전략의 출발점은 ‘데이터 측정과 축적’
공인희 본부장이 제시한 또 다른 축은 실행 전략이다. 공 본부장은 GEO를 “거창한 기술 담론이 아니라, 지금 당장 점검할 수 있는 실무 과제”라고 정의했다. 그 출발점은 우리 브랜드가 생성형 AI에서 실제로 어떻게 언급되고 있는지를 직접 확인하는 것이다.
공 본부장은 하루 30분 정도의 시간을 투자해도 가능한 점검 방법을 소개했다. 핵심 타깃 소비자를 구체적으로 정의한 뒤, 이들이 실제로 입력할 법한 질문을 설정하고 생성형 AI에 입력해보는 방식이다. 챗GPT, 퍼플렉시티, 제미나이 등 여러 플랫폼에서 동일한 질문을 던지고, 답변과 인용 출처를 기록해 축적하라는 설명이다.
이 과정에서 확인해야 할 핵심 지표는 세 가지다. 첫째, 우리 브랜드가 얼마나 자주 언급되는지, 둘째, 어떤 키워드와 맥락으로 설명되는지, 셋째, AI가 어떤 채널을 출처로 인용하는지다. 공 본부장은 특히 출처 분석의 중요성을 강조했다. 자사 홈페이지나 공식 채널이 인용되는지는 브랜드가 생성형 AI에게 신뢰 가능한 정보원으로 인식되고 있는지를 가늠할 수 있는 지표라는 것이 공 본부장의 설명이다.
“타겟 세그먼트를 세분화해 그들이 입력할 것 같은 프롬프트를 내는 것이 핵심이에요. 그리고 답변은 꼭 멀티 플랫폼을 이용하시는 것이 좋아요. 특화된 모델들마다 조금씩 편향이 있기 때문에 꼭 서로 다른 플랫폼에서 결과치를 비교하시는 것이 굉장히 중요합니다. 저희의 경우 무료로 쓸 수 있는 챗GPT 모델, 퍼플렉시티, 제미나이의 모델을 서서 분석하고 있어요. 최소 일주일에 한 번정도는 10개 프롬프트의 답을 저장해 들여다보겠다는 정도의 목표를 가지고 실행해 보면 좋을 거예요.”
공 본부장은 가전 브랜드 사례를 통해 타겟 소비자 세그먼트 설정의 중요성도 짚었다. 연령, 가구 형태, 라이프스타일에 따라 질문을 다르게 구성했을 때 생성형 AI의 답변 결과와 언급되는 브랜드가 달라졌다는 것이다. 이는 “추상적인 타깃이 아니라, 구체적인 소비자 정의가 GEO 전략의 출발점이라는 점을 보여준다"는 것이 공 본부장의 설명이다.
이어 공 본부장은 데이터 축적의 중요성을 강조했다. 생성형 검색 환경에서는 즉각적인 트래픽 변화가 눈에 띄지 않을 수 있기 때문에, 장기적인 관점에서의 모니터링과 비교가 필요하다는 설명이다.
“단편적으로 ‘우리 소비자들은 이런 걸 찾을 것 같아’ 식의 추상적인 접근보다는 조금 더 구체적으로 우리 소비자들을 정의를 하고 이 소비자들이 부를 법한 우리 제품과 관련되어 있는 질문, 하지만 비브랜드 질문, 브랜드가 언급되지 않은 일반 정보를 찾는 그런 프로덕트로 데이터들을 모으고 분석을 하셔야 됩니다. 이런 큰 틀에서 데이터를 쌓고 조금씩 분석해 나가다 보면 두 가지의 큰 전략을 세울 수 있죠.”
공 본부장이 이야기하는 두 가지 전략은 ‘메시지’와 ‘미디어 전략’이다. 메시지 전략은 우리 브랜드와 함께 가장 많이 언급되는 키워드와 경쟁사와 함께 언급되는 키워드·콘셉트를 비교해 우리가 무엇을 강조해야 하는지, 어떤 영역이 취약한지를 도출한다. 이를 통해 브랜드 포지셔닝과 커뮤니케이션 방향을 보다 정교하게 설정할 수 있다.
이어 미디어 전략이다. 생성형 AI가 자주 인용하는 출처가 홈페이지, 블로그, 유튜브, 해외 사이트 등 어디인지를 파악한 뒤, 우리 브랜드의 콘텐츠가 이러한 ‘인용이 잘 되는 채널’에 충분히 쌓여 있는지 확인한다. 이후 유튜브 채널 설명과 자막, 홈페이지 구조, 메타데이터 등을 AI 친화적으로 손질해, AI가 정보를 수집하고 구조화하기 쉬운 환경을 구축하는 작업이 뒤따른다.
그러면서 공 본부장은 “수많은 솔루션을 만드는 업체들을 만나봤지만 이들을 판단할 수 있는 것은 데이터의 양이었다”며 “지금 당장 여력이 없어도, 오늘부터라도 핵심 타겟 소비자를 정의하고 이 소비자들이 어떤 질문을 할지를 바탕으로 꾸준히 데이터를 측정하고 축적을 시작할 것”을 권했다.
이날 발표를 마무리하며 공 본부장은 “생성형 AI 시대의 마케팅 전략은 일회성 최적화가 아니라, 측정·파악·개선이 반복되는 새로운 루틴”이라고 강조했다.
