AI 에이전트가 주도하는 새로운 SEO 마케팅의 혁명?

AI 에이전트의 등장과 제로 클릭 검색의 시대

여러분은 최근 제품이나 서비스를 찾기 위해 검색할 때, 웹사이트를 직접 방문하는 빈도가 줄었나요? 이는 우연이 아닙니다. ‘제로 클릭(Zero-click)’ 검색이라는 새로운 패턴이 확산되고 있기 때문입니다.

제로 클릭 검색이란 사용자가 특정 웹사이트를 방문하지 않고도 AI가 제공하는 응답만으로 정보를 얻거나 구매 결정을 내리는 현상을 말합니다. 이러한 변화는, Bain & Company의 조사에 따르면 이미 미국 소비자의 80%가 전체 검색의 40% 이상을 AI 기반 응답만으로 해결하고 있다는 놀라운 통계로 나타납니다.

실제로 전 세계 마케팅 담당자들이 체감하는 변화도 뚜렷합니다. HubSpot에 따르면 기업 웹사이트 방문자 수가 최대 30%까지 감소했으며, Adobe의 분석 결과 2025년 2월 기준으로 AI 경유 유입 트래픽이 2024년 7월 대비 무려 1200% 증가했습니다. 이는 사용자들이 웹사이트보다 AI에 더 의존하고 있음을 보여주는 명백한 증거입니다.

전통적 퍼널의 붕괴와 AI 기반 퍼널의 등장

과거의 고객 여정: 복잡하고 수동적인 탐색 과정

기존의 디지털 구매 여정은 어떠했을까요? 사용자가 검색을 시작하고, 여러 웹사이트를 클릭하며, 제품을 비교하고, 리뷰를 찾아보는 등 복잡하고 선형적인 과정이었습니다. 이 여정의 각 단계마다 사용자의 적극적인 노력이 필요했고, 이는 많은 경우 높은 이탈률로 이어졌습니다.

예를 들어, 스마트폰을 구매하려는 소비자 김민준 씨는 이전에는 여러 브랜드의 웹사이트를 방문하고, 리뷰 사이트를 검색하며, 가격 비교 사이트를 살펴보는 등 수십 분에서 몇 시간까지 소요되는 복잡한 과정을 거쳐야 했습니다. 이 과정에서 김 씨는 수많은 광고에 노출되고, 다양한 마케팅 메시지를 접하며 브랜드와 여러 접점을 형성했습니다.

새로운 고객 여정: AI가 대행하는 간소화된 프로세스

반면 AI 기반 검색 환경에서는 이 복잡한 과정이 크게 간소화됩니다. AI 에이전트가 사용자 대신 정보 수집, 요약, 비교, 추천, 개인화 응답을 모두 수행하기 때문입니다. 사용자는 단 한 번의 질문으로 맞춤형 답변을 얻을 수 있게 되었습니다.

이제 김민준 씨는 “내게 맞는 최신 스마트폰 추천해줘”라는 단 한 번의 질문으로, AI가 그의 과거 구매 이력, 사용 패턴, 선호도를 바탕으로 맞춤형 제품 추천을 받을 수 있습니다. 더 놀라운 점은 Scrunch AI의 분석에 따르면, 이런 AI 기반 구매 경로에서의 전환율이 Google 검색 대비 2배 이상 높다는 것입니다.

브랜드가 사라지는 구매 결정 과정

이러한 변화로 인해 가장 큰 타격을 입는 대상은 바로 브랜드입니다. 전통적인 마케팅 환경에서는 고객이 직접 브랜드 웹사이트를 방문하거나 광고를 통해 브랜드와 접점을 형성했습니다. 그러나 AI 기반 구매 퍼널에서는 탐색, 평가, 후보 선정이 모두 AI 내부에서 비가시적으로 진행됩니다.

만약 브랜드가 AI의 추천 알고리즘에서 상위에 랭크되지 못하거나, AI가 해당 브랜드를 언급하지 않는다면 고객의 선택지에 오르지 못할 가능성이 높습니다. 이는 마케팅 담당자들에게 전례 없는 위기인 동시에 기회이기도 합니다.

예외적으로 브랜드 충성도가 높은 고객이나 재구매 고객은 여전히 직접 브랜드 웹사이트를 방문할 가능성이 높습니다. 하지만 이는 전체 고객 중 일부에 불과합니다.

AI가 브랜드를 판단하는 새로운 기준

AI 에이전트, 특히 대규모 언어 모델(LLM)은 어떻게 브랜드를 평가하고 추천할까요? 놀랍게도 이들은 브랜드의 자사 주장만으로는 신뢰하지 않습니다. 대신, 제3자 출처, 언론 기사, 전문가 리뷰, 사용자 포럼 등의 외부 검증을 중시합니다.

Scrunch AI의 분석에 따르면, 브랜드명이 포함되지 않은 검색 질의에 대한 AI 응답 중 90% 이상이 외부 콘텐츠에 기반하고 있으며, 심지어 브랜드명이 언급된 응답조차도 60% 이상은 비브랜드 출처 콘텐츠를 인용합니다.

이는 마케팅 담당자들에게 큰 시사점을 던집니다. 자사 웹사이트의 콘텐츠 최적화만으로는 더 이상 충분하지 않다는 것입니다.

LLM이 선호하는 콘텐츠 특성 5가지

AI 에이전트가 브랜드를 평가하고 추천하는 데 있어 선호하는 콘텐츠 특성은 무엇일까요? 분석 결과, 다음 5가지 특성이 중요한 것으로 나타났습니다:

1. 대화체 중심의 언어 스타일

AI는 웨비나나 이미지 중심 콘텐츠보다, 블로그나 설명형 글처럼 대화체의 풍부한 문장을 선호합니다. 이는 AI가 텍스트 기반으로 학습되고 처리되기 때문입니다.

예를 들어, 단순한 제품 사양 나열보다는 제품의 특징과 장점을 자연스러운 문장으로 풀어낸 콘텐츠가 AI에게 더 가치 있게 평가됩니다.

2. 에이전트 친화적 구조

AI는 정리된 리스트, 명확한 정의, 가이드형 포맷 등 정보를 쉽게 추출하고 요약할 수 있는 구조화된 콘텐츠를 선호합니다. FAQ 형식이나 ‘어떻게(How-to)’ 가이드는 AI가 특히 높게 평가하는 콘텐츠 형식입니다.

3. 스크래핑 가능한 클린 사이트

과거 SEO를 위해 과도하게 키워드를 삽입한 오래된 페이지는 AI에게 혼란을 줄 수 있습니다. 반면, 정확한 인덱싱과 잘 구조화된 최신 페이지는 AI가 정보를 정확히 추출하는 데 도움이 됩니다. 기술적으로 최적화된 웹사이트는 AI 크롤링에도 유리합니다.

4. 외부 권위 기반 검증

앞서 언급했듯이, AI는 외부 검증을 중시합니다. 언론 기사, 전문가 리뷰, 공신력 있는 외부 매체에서의 인용은 브랜드 신뢰성을 크게 높입니다. 이는 브랜드가 PR과 미디어 관계에 더 많은 투자가 필요함을 시사합니다.

5. 깊이 있는 사용자 대화

포럼, 리뷰 사이트, 커뮤니티 등에서의 활발한 언급은 AI에게 중요한 신호가 됩니다. 예를 들어, 레딧이나 쿼라 같은 플랫폼에서 브랜드나 제품에 대한 긍정적인 논의가 많을수록, AI는 해당 브랜드를 더 높게 평가하고 추천할 가능성이 높아집니다.

AI 시대의 마케팅 대응 전략: 3단계 접근법

이러한 변화에 효과적으로 대응하기 위해, 마케팅 담당자들은 다음 3단계 전략을 고려해야 합니다:

1. 새로운 핵심 지표 정의하기

기존의 웹 트래픽, 클릭률, 전환율 외에도 AI 추천 트래픽의 가치를 측정할 수 있는 새로운 성과 지표가 필요합니다. 예를 들어, AI 응답에서 브랜드 언급 빈도, AI 추천을 통한 매출 비율, AI 검색 시장 점유율 등의 지표를 개발하고 추적해야 합니다.

2. 퍼널 분석 인텔리전스 구축하기

LLM이 현재 고객 퍼널에 미치는 영향과 향후 변화 가능성을 지속적으로 분석해야 합니다. AI 기반 퍼널 구조와 브랜드 노출 상태를 시각화하고, 업데이트 가능한 점수판(scorecard) 형태로 관리하는 것이 중요합니다.

3. 실험 가능한 가설 세우고 빠르게 테스트하기

개선 포인트를 파악했다면, 우선순위를 정하고 빠른 실험을 실행해야 합니다. 이를 위해서는 신속한 반복 테스트와 영향력 기반 자원 배분 시스템이 필요합니다. 마케팅팀은 영향 실험(influence experiments)을 통해 어떤 콘텐츠가 AI에 더 잘 노출되는지 실험하고 확장해야 합니다.

결론: AI 시대의 새로운 마케팅 패러다임

AI 에이전트가 마케팅의 새로운 게이트키퍼로 등장한 지금, 마케팅 담당자들은 기존 SEO 전략에서 벗어나 AI를 고려한 콘텐츠 최적화 전략을 도입해야 합니다. 성공적인 AI 시대의 마케팅은 단지 사람을 설득하는 것이 아니라, AI가 브랜드를 신뢰하고 추천하게 만드는 것에 초점을 맞춰야 합니다.

내부 콘텐츠의 품질 향상, 외부 신뢰 구축, 사용자 대화 기반 콘텐츠 확보는 AI가 브랜드를 더 많이, 더 긍정적으로 언급하게 만드는 핵심 요소입니다. 즉, 인간뿐 아니라 AI 에이전트를 위한 콘텐츠 설계가 마케팅의 새로운 핵심 과제가 된 것입니다.

여러분의 브랜드는 이 새로운 AI 중심 마케팅 생태계에서 어떻게 자리매김하고 있나요? 지금이야말로 기존 전략을 재평가하고, AI 에이전트가 선호하는 방향으로 마케팅 접근법을 조정할 때입니다.