“키워드 최적화는 과거입니다. 이제는 AI와의 자연스러운 대화에서 당신의 브랜드가 언급되도록 해야 합니다.”

복잡한 용어들 뒤에 숨은 단순한 진실 

마케팅 업계에 새로운 약어들이 매일 쏟아지고 있습니다. GEO, AEO, SAO, SAIO등 현란한 용어들이 등장하지만, 마케터들을 더욱 혼란스럽게 만들고 있습니다.

• GEO(Generative Engine Optimization): 생성형 AI 엔진에서 브랜드가 언급되도록 최적화
• AEO(Answer Engine Optimization): AI가 답변을 생성할 때 브랜드를 인용하도록 하는 최적화
• SAO(Search AI Optimization): AI 기반 검색 환경에서의 브랜드 노출 최적화
• SAIO(Search Artificial Intelligence Optimization): AI 기반 검색 환경에서의 브랜드 노출 최적화의 또 다른 표현

하지만 이 모든 용어들의 핵심은 하나입니다. AI가 답변을 생성할 때 우리 브랜드를 신뢰할 만한 옵션으로 언급하도록 만드는 것입니다. 용어에 휘둘리지 말고, 본질에 집중해야 합니다.

소비자는 이제 검색하지 않습니다. 질문합니다. 

 

 

이러한 변화는 2025 구글 I/O 기조연설 중 구글의 AI 모드 발표에서 언급된 “쿼리 팬아웃(Query Fan Out)” 현상으로 설명됩니다. 사용자가 “5월 포틀랜드 여행에 적합한 가방”이라고 질문하면, AI는 이를 수십 개의 연관 질문으로 분해합니다.

• 포틀랜드 5월 날씨는?
• 비오는 날씨에 적합한 가방 특징은?
• 장거리 여행용 가방 필수 요소는?
• 방수 가방 브랜드 추천은?

이처럼 AI는 하나의 질문을 다양한 하위 질문으로 분해하면서, 각 질문에 최적화된 콘텐츠를 선택해 사용자에게 제공합니다. 이 과정에서 단순한 제품 소개나 기능 나열은 경쟁력을 잃습니다. AI는 각 하위 질문에 대한 ‘정확한 해답’을 찾기 위해, 더 깊이 있고 맥락에 맞는 정보를 우선적으로 노출합니다. 결국, 소비자 질문이 구체적일수록 AI가 요구하는 콘텐츠의 기준 역시 정교해지는 셈입니다.

딥 콘텐츠가 AI의 선택을 받는다 

▪️딥 콘텐츠 예시: “10-50명 규모의 제조업체가 ABC 마케팅 툴을 선택하는 이유:

1. B2B 리드 스코링 기능으로 잠재고객 우선순위 자동 분류
2. 제조업 특화 이메일 템플릿 30종 기본 제공
3. CRM 연동 시 평균 영업 전환율 23% 향상 (자사 고객 100개사 데이터 기준)
4. 월 예산 50만원 이하에서도 전문가 수준 마케팅 자동화 구현 가능”

AI 시뮬레이션으로 고객 세그먼트 검증하기 

 

 

1. 타깃 고객 세그먼트 정의
   • 업종별: 레스토랑, 제조업, 의료업, 교육업
   • 규모별: 1-10명, 10-50명, 50-200명
   • 예산별: 월 30만원 이하, 30-100만원, 100만원 이상
     
     
2. 세그먼트별 질문 시나리오 작성
   • “서울 강남에서 15석 규모 일식당을 운영하는데, 예약 관리와 고객 관리를 위한 시스템을 월 20만원 예산으로 찾고 있습니다.”
   • “부산에서 직원 30명 규모의 패션 액세서리 제조업체인데, 해외 바이어 관리를 위한 CRM이 필요해요.”
     
     
3. AI 플랫폼별 테스트
   • ChatGPT, Claude, Perplexity에 동일한 질문 입력
   • 경쟁사 대비 언급 순위와 추천 맥락 분석
   • 언급되지 않는 세그먼트 파악
     
     
4. 결과 분석 및 콘텐츠 갭 파악
   • 높은 순위로 추천받는 세그먼트의 성공 요인 분석
   • 언급되지 않는 세그먼트를 위한 콘텐츠 보강 계획 수립
     

이 시뮬레이션의 핵심 목적은 ‘내 콘텐츠가 실제 고객 질문에 대해 AI에 의해 선택되고 있는가’를 확인하는 데 있습니다. 특정 세그먼트가 AI 응답에서 빠져 있다면, 그만큼 해당 세그먼트를 위한 콘텐츠가 부족하거나 맥락성이 떨어진다는 뜻입니다. 반대로 상위에 노출되는 경우, 어떤 표현과 구조, 데이터 포인트가 효과적이었는지를 역으로 추출할 수 있습니다. 즉, 이 테스트는 단순한 진단이 아니라, 앞으로 어떤 세그먼트에 어떤 메시지 구조와 정보를 강화해야 하는지를 정량적으로 설계할 수 있는 콘텐츠 전략 수립의 출발점입니다.

Return on Influence: 현실적인 브랜드 노출 분석 

 

 

1단계: AI 브랜드 노출 현황 파악 먼저 현재 AI들이 우리 브랜드를 어떻게 인식하고 설명하는지 체계적으로 분석해야 합니다:

• 노출 빈도: 업계 관련 질문 10가지에 대해 몇 번 언급되는가?
• 설명 방식: 브랜드가 어떤 특징과 장점으로 소개되는가?
• 경쟁 포지션: 경쟁사와 함께 언급될 때 어떤 차별점이 부각되는가?

2단계: 고객 세그먼트별 AI 반응 시뮬레이션 실제 고객이 던질 법한 구체적 질문들로 AI를 테스트합니다:

• 세그먼트 A: “20대 여성 타겟 패션 쇼핑몰 창업, 스마트스토어 vs 카페24 어떤 게 나을까요?”
• 세그먼트 B: “핸드메이드 액세서리 온라인 판매 시작하는데, 인스타그램 쇼핑 연동 방법 알려주세요”
• 세그먼트 C: “중년층 대상 건강식품 쇼핑몰 운영 중인데, 네이버 쇼핑 광고 vs 구글 광고 뭐가 효과적인가요?”

• 강점 세그먼트: 이미 잘 추천받는 영역의 성공 요인 분석
• 기회 세그먼트: 언급되지 않지만 잠재력 있는 영역의 콘텐츠 보강
• 위험 세그먼트: 경쟁사에게 밀리는 영역의 차별화 전략 수립
  
  

실전 콘텐츠 전략 로드맵 

고객 대화 패턴 분석 기존의 키워드 리서치를 넘어서 고객의 실제 질문 패턴을 파악해야 합니다. 이미 자체적으로 가지고 있는 고객 상담 데이터, 챗봇 로그, 소셜미디어 질문 등을 분석하여 다음을 정리할 수 있겠죠.

• 고객이 가장 자주 묻는 구체적 상황별 질문
• 경쟁사와 비교할 때 나오는 세부적 기준들
• 업종, 규모, 지역별 특수한 요구사항들

다면적 콘텐츠 생태계 구축 하나의 주제에 대해 다양한 각도에서 접근하는 콘텐츠를 체계적으로 개발합니다. 예를 들어, 메인 주제가 “중소기업 마케팅 자동화”라면 세부 콘텐츠는 다음과 같이 구분해볼 수 있습니다.

• 업종별 가이드: “레스토랑을 위한 마케팅 자동화”
• 예산별 솔루션: “월 30만원으로 시작하는 마케팅 자동화”
• 기능별 상세 정보: “SMS와 이메일 마케팅 통합 활용법”
• 지역별 특화 정보: “한국 이커머스 마케팅 자동화 베스트 프랙티스”

AI 친화적 정보 구조화 AI가 쉽게 이해하고 인용할 수 있도록 정보를 구조화합니다. 타깃이 찾는 정보를 충분히 반영하면서, AI가 이해하기 쉬운 구조로 콘텐츠를 구성해 인용 확률을 높이는 것이죠.

• 명확한 제목과 소제목 구조
• 핵심 정보의 불릿 포인트 정리
• 구체적 데이터와 수치 제시
• FAQ 형태의 질문-답변 구성

대화 중심 마케팅의 새로운 현실 

<시리즈 기사 이어서 보기>

[AI 시대 마케팅 대전환] (1) 클릭은 죽었다. AI의 인용이 곧 트래픽이다.