마케팅에서 맹목적으로 행동하는 것: Gemini(AI 개요/AI 모드), ChatGPT, Copilot, Perplexity 등을 사용하면 SEO 도구가 실패하는 이유

나침반에서 안개까지: 예측 가능한 검색 엔진 최적화 시대가 끝나가는 이유

수십 년 동안 디지털 마케팅에는 불문율이 지배적이었습니다. 바로 '상위권에 있는 사람이 이긴다'는 것입니다. 순위가 화폐였고, 클릭은 증거였으며, 트래픽은 보상이었습니다. 하지만 ChatGPT, Perplexity, Google의 AI Overviews와 같은 생성적 AI 검색 엔진의 급격한 성장으로 이러한 측정 가능성의 기반은 전례 없는 속도로 무너지고 있습니다. 우리는 전통적인 검색 엔진 최적화(SEO)에서 벗어나 모호한 "생성적 엔진 최적화(GEO)"라는 분야로의 지각 변동의 한가운데에 서 있습니다.

마케팅 의사 결정권자와 SEO 전문가에게 이러한 변화는 방향 감각 상실과 같습니다. 한때 명확한 인과 관계가 지배적이었던 곳에서 오늘날에는 프롬프트의 가변성과 알고리즘의 환각이 지배적인 위치를 차지하고 있습니다. 업계의 기존 도구들은 이러한 새로운 현실 앞에서 종종 무력하며, 인공지능의 역동적인 반응을 신뢰할 수 있는 핵심 성과 지표로 변환하지 못합니다.

이 글은 현재 분석 도구의 구조적 결함을 냉철하게 분석하고, 가시성은 존재하지만 전통적인 측정으로는 달성할 수 없는 시대의 역설을 조명합니다. 전통적인 순위가 여전히 기반이지만 더 이상 확실한 보장을 제공하지 못하는 이유를 분석하고, "제로클릭"이 보편화되는 세상에서 기업이 ROI를 어떻게 계산해야 하는지 분석합니다. 고정된 좌표가 아닌 확률을 활용하여 방향을 찾는 법을 배워야 하는 산업에 대한 평가입니다.

적합:

• B2B를 위한 SEO 및 GEO: 제품 카테고리 페이지, 산업 솔루션 및 애플리케이션 영역 페이지

서두르는 분들을 위해: AI 인용을 위한 발판으로 SEO를 활용하는 방법

간단히 말해서, 좋은 SEO 순위는 여전히 AI 검색 성공의 중요한 지표입니다. 하지만 이는 비교나 확률을 나타내는 강력한 지표일 뿐, 확실한 보장은 아닙니다. SEO에서 상위에 랭크된 사람들은 AI 검색 결과와 지리적 인용에 노출될 가능성이 훨씬 높지만, 맹목적으로 의존할 수는 없습니다.

주의할 점:

• Google AI 개요에 대한 연구에 따르면, 인용된 출처의 상당수가 상위 10개 자연 검색 결과에서 나온 것으로 나타났습니다(예: 인용의 약 40~50%가 1페이지 순위에서 나온 것이며, 상위 10개 URL 중 하나 이상이 인용될 확률은 80% 이상입니다).
• 유기적 순위가 높을수록 인용 가능성이 높아집니다. 1위에 오른 페이지는 AI 개요에 나타날 확률이 약 3분의 1이며, 평균적으로 순위가 낮은 페이지보다 눈에 띄게 배치됩니다.
• 동시에, 상관관계가 완벽하지는 않지만 중간 수준이라는 점에 유의해야 합니다. 1위 순위라 하더라도 해당 페이지가 AI Overviews에서 인용된 출처 상위 3위 안에 드는 경우는 약 절반에 불과합니다. 따라서 순위가 ​​확률을 높여주지만, 지역 최적화를 대체하지는 않습니다.
• 롱테일과 다양한 플랫폼(Google AI Overviews, ChatGPT, Perplexity 등)을 통해 LLM은 상위 10위권 밖의 소스, 심지어 상위 100위권 밖의 소스도 확보합니다. 따라서 순수한 "SEO 우승자"가 자동으로 GEO 우승자는 아닙니다.

실제로 이는 "경험 법칙"을 의미합니다.

• "SEO에서 높은 순위를 차지한 사람들은 AI 응답에서 소스로 나타날 때 확실한 이점이 있습니다." 이 주장은 데이터로 뒷받침될 수 있습니다.
• 하지만 SEO 순위는 이제 필수적인 기반이자 매우 유용한 비교/대리 지표로 자리 잡았지만, 더 이상 성공을 가늠하는 충분한 지표는 아닙니다. GEO의 경우, AI에 특화된 최적화(구조, 스키마, 응답 깊이, EAT, 프롬프트 관점 등)가 필요합니다. 그렇지 않으면 잠재력의 일부가 제대로 활용되지 못할 것입니다.

가시성이 더 이상 측정 가능하지 않을 때: 생성적 검색 엔진 시대의 통제력 상실

인공지능을 통한 검색 행동의 근본적인 변화는 기업과 마케팅 전문가들에게 역설적인 상황을 제시합니다. 전통적인 검색 엔진 마케팅에서는 순위가 성공의 확실한 나침반 역할을 했지만, 생성 엔진 최적화(GEOT)에 참여하는 사람들은 불확실성, 가변성, 그리고 투명성 부족이라는 안개 속을 헤쳐 나가야 합니다. 겉보기에 단순해 보이는 성공의 문제는 실존적 도전으로 변합니다. 알고리즘이 링크 목록을 제시하는 대신 답을 종합하는 세상에서 과거의 지표는 실패하기 때문입니다.

기존 검색 엔진 최적화(SEO)의 확립된 측정 가능성과 AI 기반 검색의 불투명성 간의 괴리는 디지털 마케팅의 권력 구조에 근본적인 변화가 있음을 보여줍니다. 정교한 SEO 인프라에 수년간 투자해 온 기업들은 갑자기 근본적인 문제에 직면하게 됩니다. 어렵게 얻은 순위가 점점 더 사용자 상호작용을 지배하는 AI 생성 응답에서 가시성으로 이어지지 않는다는 것입니다. 이러한 변화는 기술적 문제를 제기할 뿐만 아니라 검색 엔진 최적화(SEO)의 전체 비즈니스 모델에 대한 의문을 제기합니다.

하지만 진짜 문제는 노력과 얻은 통찰력 사이의 구조적 불균형에 있습니다. SEO 도구 SaaS 제공업체들이 자사 제품에 AI 기능을 서둘러 추가하고 있지만, 심층 분석 결과 이러한 도구들은 생성 검색의 복잡성을 제대로 반영하지 못하는 것으로 나타났습니다. 프롬프트의 다양성, 응답의 불일치, 그리고 표준화된 측정 방법의 부재는 신뢰할 수 있는 성공 지표가 부족한 생태계를 조성합니다.

불확실성의 아키텍처: 프롬프트가 키워드가 아닌 이유

기존 검색 엔진 최적화(SEO)와 생성 엔진 최적화(GEO)의 근본적인 차이점은 사용자 쿼리의 특성에서 이미 명확히 드러납니다. 기존 검색 엔진은 측정 가능한 검색량을 가진 정적 키워드를 기반으로 하는 반면, AI 시스템은 훨씬 더 복잡하고 가변적인 대화 프롬프트를 기반으로 작동합니다. 이러한 구조적 차이는 성공 측정 가능성에 광범위한 영향을 미칩니다.

연구에 따르면 AI 검색 시스템은 쿼리당 평균 7.22개의 단어를 처리하는 반면, 기존 Google 검색은 일반적으로 2~3개의 단어를 사용합니다. 이렇게 쿼리 길이가 길어짐에 따라 의미적으로 동일한 쿼리에 대해서도 가능한 단어 변형이 기하급수적으로 증가합니다. 사용자는 동일한 정보 요구를 수많은 방식으로 표현합니다. 프로젝트 관리 소프트웨어의 잠재적 구매자는 원격 팀에 가장 적합한 도구, 분산 협업 소프트웨어, 분산형 프로젝트 조정을 위한 디지털 솔루션, 또는 비동기 팀 구성을 위한 플랫폼을 요청할 수 있습니다. 이러한 각각의 표현은 AI 모델에서 서로 다른 의미적 연관성을 활성화하고 잠재적으로 서로 다른 응답 패턴을 초래할 수 있습니다.

그러나 이러한 변동성은 사용자 측면에만 국한되지 않습니다. AI 모델 자체의 응답에서도 상당한 불일치가 나타납니다. 연구 문서에 따르면 동일한 질문을 동일한 모델에 반복적으로 제시했을 때 40~60%의 사례에서 완전히 다른 출처를 인용하는 것으로 나타났습니다. 이러한 소위 인용 드리프트 현상은 장기간에 걸쳐 극적으로 심화됩니다. 1월에 인용된 도메인과 7월에 인용된 도메인을 비교해보면 70~90%의 사례에서 차이가 나타납니다. 이러한 체계적인 불안정성으로 인해 단발적인 모니터링 방식은 사실상 무용지물이 됩니다.

이러한 변동성의 원인은 다면적입니다. AI 시스템은 온도 매개변수를 사용하여 응답에서 창의성과 보수성의 정도를 제어합니다. 0.1에서 0.3 사이의 낮은 값에서는 모델이 Salesforce나 Microsoft와 같은 기존 시장 선도 기업을 선호합니다. 0.4에서 0.7 사이의 중간 값은 기존 솔루션과 신규 솔루션의 균형 잡힌 조합을 생성합니다. 0.8에서 1.0 사이의 높은 값은 덜 알려진 대안을 강조하는 창의적인 응답으로 이어집니다. 제품 범주는 이러한 설정에 더욱 영향을 미칩니다. 엔터프라이즈 소프트웨어는 보수적인 매개변수를 선호하는 경향이 있는 반면, 창의적인 도구는 더 높은 값으로 작동합니다.

문맥적 요인은 변동성을 더욱 증가시킵니다. 대화 맥락 블리딩(contextbleing)은 이전 질의가 후속 추천에 영향을 미친다는 것을 의미합니다. 이전에 엔터프라이즈 솔루션에 대해 질문했던 사용자는 다음 질의에서 엔터프라이즈 부문의 추천을 더 많이 받게 됩니다. 이는 중소기업(SME)이나 특정 산업에 대한 논의에도 동일하게 적용되며, 이는 해당 모델에 대한 추천을 위한 토대가 됩니다. 이러한 암묵적인 사용자 신호는 지리적 요인 및 시간적 패턴과 결합되어 매우 역동적인 추천 환경을 조성합니다.

질의의 구체성은 응답의 변동성과 반비례합니다. 매출이 5천만 달러 이상인 SaaS 기업의 경우, "제품 A 대 제품 B"와 같이 매우 구체성이 높은 질의는 변동률이 25~30%에 불과하며 안정적이고 예측 가능한 결과를 제공합니다. "B2B를 위한 최고의 구독 관리 소프트웨어"와 같이 중간 구체성이 있는 질의는 변동률이 45~55%에 이르며, 결과는 혼합, 일관성, 순환성을 보입니다. "결제 처리 솔루션"과 같이 구체성이 낮은 질의는 변동률이 65~75%에 이르며, 해석의 유연성이 매우 높고 예측 불가능한 결과를 보입니다.

이러한 구조적 복잡성으로 인해 기존의 키워드 추적 방식은 더 이상 유효하지 않습니다. SEO 전문가는 안정적인 검색량을 가진 수백 개의 정밀하게 정의된 키워드를 추적하는 반면, GEO 담당자는 이론적으로 여러 맥락에서 수천 개의 프롬프트 변형을 모니터링해야 합니다. 단일 사업부에는 다양한 플랫폼, 지리적 위치 및 맥락적 조건에 따라 각각 10개 이상의 변형을 가진 300개의 서로 다른 프롬프트가 필요할 수 있습니다. 이러한 모니터링 작업의 규모는 대부분의 조직의 역량을 훨씬 능가합니다.

도구의 실패: AI 시대에 기존 SEO 도구가 항복하는 이유

기존 SEO 도구 환경이 심각한 위기에 직면해 있습니다. Semrush, Ahrefs, Moz와 같이 수년간 디지털 마케팅에 필수적인 인프라로 여겨져 온 업체들은 AI 시대에 맞춰 제품을 개선하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 그러나 이러한 업체들의 역량을 면밀히 분석해 보면 기존 SEO 플랫폼의 미래에 대한 근본적인 의문을 제기하는 심각한 한계가 드러납니다.

Semrush는 2024년 9월에 출시된 AI 개요 추적 기능을 선제적으로 추진했습니다. 이 도구를 통해 사용자는 유기적 연구 순위 보고서에서 AI 개요를 필터링할 수 있으며, SERP 스크린샷을 약 30일 동안 보관하는 고유한 기능을 제공합니다. 이 시각적 문서를 통해 AI 개요 노출에 대한 소급 분석이 가능합니다. Semrush는 또한 AI 개요의 트래픽 가치를 계산합니다. 예를 들어, Investopedia는 미국 데스크톱에서 AI 개요 트래픽의 가치를 260만 달러로 추산합니다. 그러나 이러한 지표는 Google AI 개요에만 국한되며 ChatGPT, Perplexity 또는 기타 생성 검색 플랫폼은 포함하지 않습니다.

Ahrefs는 AI 가시성을 위해 특별히 설계된 도구인 Brand Radar를 제시했습니다. Brand Radar는 Google AI Overviews, ChatGPT, Perplexity 전반에 걸쳐 더욱 포괄적인 모니터링을 제공합니다. 이 플랫폼은 브랜드 검색뿐만 아니라 브랜드가 없는 검색어, 제품 카테고리, 시장 언급까지 추적합니다. 국가별 비교 기능은 고유한 기능으로, 여러 국가 간의 AI Overview 성과를 빠르게 비교할 수 있도록 해줍니다. Ahrefs는 AI Overview에 데이터세트 내 1위 순위를 부여하는 반면, Semrush는 순위를 부여하지 않고 AI Overview를 처리합니다. 특정 날짜 비교 기능을 통해 시간 경과에 따른 AI Overview 변화를 정확하게 추적할 수 있으며, 이는 특히 전자상거래의 제품 그리드 분석에 유용합니다.

반면 Moz는 AI 개요 데이터를 키워드 탐색기에 통합합니다. 사용자는 SERP 기능에서 특정 키워드에 대한 AI 개요가 표시되는지 확인하고, SERP 분석에서 개요 텍스트, 제목 및 URL을 확장할 수 있습니다. 이 정보는 CSV 파일로 내보낼 수 있습니다. 하지만 Moz는 전용 AI 모니터링 플랫폼을 제공하지 않으며, 다른 생성 플랫폼에 대한 포괄적인 분석 없이 주로 Google AI 개요에 중점을 둡니다.

이러한 기존 도구들의 한계는 면밀히 살펴보면 드러납니다. 이러한 시스템 중 어느 것도 즉각적인 변동성이라는 근본적인 문제를 제대로 해결할 수 없습니다. 미리 정의된 키워드는 추적하지만, 사용자가 AI 시스템에 제출하는 무한한 대화형 질의는 추적하지 못합니다. 또한 분석가가 선택한 특정 질의에 대한 가시성은 측정하지만, 생성 시스템과의 실제 사용자 상호작용의 유기적이고 혼란스러운 현실을 포착하지 못합니다.

또 다른 중요한 단점은 인용 이유를 파악할 수 없다는 점입니다. 도구는 브랜드가 인용되었다는 사실은 보여주지만, 그 이유는 보여주지 않습니다. 특정 문구 때문이었을까요, 고유한 데이터 포인트 때문이었을까요, 구조화된 데이터와 일반적인 권위의 조합 때문이었을까요, 아니면 완전히 다른 요인 때문이었을까요? AI 모델의 이러한 블랙박스적 특성은 성공적인 전략의 정확한 역공학을 어렵게 만듭니다. 인과관계에 대한 이해가 없다면 최적화는 시행착오적인 방법에 국한될 수밖에 없습니다.

다중 소스 합성에서 귀속은 추가적인 과제를 제기합니다. 생성 엔진은 여러 소스의 정보를 정기적으로 결합하여 하나의 답을 도출합니다. 한 회사의 통계가 경쟁사의 설명과 함께 사용된다면, 누가 공로를 인정받을까요? 세부적인 귀속이 부족하면 개별 콘텐츠의 정확한 가치 기여도를 정량화할 수 없으며, 지리적 투자의 ROI 정당화를 상당히 복잡하게 만듭니다.

새롭고 전문화된 플랫폼들이 이러한 간극을 메우려 하고 있습니다. Profound, Peec AI, Otterly AI, RankPrompt와 같은 도구들은 여러 플랫폼에서 지리적 추적에 중점을 두고 있습니다. 예를 들어, RankPrompt는 프롬프트 수준 테스트를 통해 ChatGPT, Gemini, Claude, Perplexity에서 브랜드 언급을 추적하고, 인용을 수집하고, 누락되거나 잘못된 출처 정보를 식별하고, 동일한 프롬프트에서 경쟁사와 성과를 비교하고, 스키마, 콘텐츠 및 페이지에 대한 수정 사항을 권장하며, 트렌드 뷰 및 내보내기 기능을 통해 타임스탬프가 포함된 데이터를 기록합니다. 이러한 도구의 가격은 테스트된 프롬프트 수, 업데이트 빈도, 기능 범위에 따라 월 99달러부터 2,000달러 이상까지 다양합니다.

이러한 혁신에도 불구하고 근본적인 문제는 여전히 해결되지 않은 채 남아 있습니다. 비용 대비 효과(Best of Cost-Best Ratio)가 문제입니다. 수백 개의 프롬프트, 여러 플랫폼, 그리고 다양한 지역 시장을 포괄적으로 모니터링하는 것은 월간 비용으로 수천 달러에 달할 수 있습니다. 중소기업(SME)들은 AI 소스에서 발생하는 절대 트래픽량이 여전히 상대적으로 적다는 점을 고려할 때 이러한 투자가 과연 타당한지에 대한 의문에 직면해 있습니다. AI 플랫폼은 2025년 6월에 11억 3천만 건의 추천 방문을 생성했는데, 이는 2024년 6월 대비 357% 증가한 수치입니다. 하지만 이는 여전히 전 세계 인터넷 트래픽의 약 0.15%에 불과한 반면, 자연 검색에서 발생하는 트래픽은 48.5%에 달합니다.

표준화 문제는 상황을 더욱 악화시킵니다. Google Search Console이 표준화된 지표를 제공하는 기존 SEO와 달리, GEO에는 비교 가능한 인프라가 없습니다. 각 도구는 자체적인 방법론, 샘플링 절차 및 계산 모델을 사용합니다. 이로 인해 플랫폼 간 지표의 일관성이 떨어지고 비교가 사실상 불가능합니다. 한 도구에서 다른 도구로 전환하는 기업은 기준 지표가 크게 달라질 것으로 예상해야 하며, 이는 장기적인 추세 분석을 복잡하게 만듭니다.

기존 순위의 지속적인 관련성: SEO가 GEO의 보이지 않는 기반으로 남아 있는 이유

생성 검색으로 인한 엄청난 혼란에도 불구하고, 경험적 데이터는 놀라운 연속성을 보여줍니다. 기존 구글 순위는 여전히 AI 생성 결과의 가시성을 예측하는 매우 관련성 높은 지표로 남아 있습니다. 이러한 상관관계는 새로운 GEO 연구의 가장 중요한 결과 중 하나이며, 광범위한 전략적 함의를 지닙니다.

ChatGPT, Perplexity, Google AI Overviews를 통해 25,000건의 실제 사용자 검색을 종합적으로 분석한 결과, 명확한 패턴이 드러났습니다. Google의 기존 검색 결과에서 1위를 차지한 웹사이트는 AI 검색 결과에도 25%의 확률로 나타납니다. 즉, 상위 순위는 AI가 해당 웹사이트를 인용할 확률을 4분의 1로 높인다는 의미입니다. 순위가 낮아질수록 상관관계는 감소하지만, 첫 페이지 전체에서는 관련성이 유지됩니다.

100만 개가 넘는 AI 개요 분석 데이터는 더욱 의미심장합니다. 상위 10개 Google 검색 결과 중 하나 이상이 AI 개요에 인용될 확률은 81.1%입니다. 개별 순위별로 살펴보면, 1위는 AI 개요에 포함될 확률이 33.07%인 반면, 10위는 13.04%입니다. 전체적으로 AI 개요 인용의 40.58%가 상위 10개 결과에서 비롯됩니다.

190만 건의 AI Overview 인용에 대한 심층 분석 결과, 상위 10위 순위와 AI 인용 간의 상관관계는 0.347로 정량화되었습니다. 이러한 중간 수준의 양의 상관관계는 통계적 관련성을 나타내지만, 결정론적 예측력은 부족합니다. 특히 주목할 점은 1위를 차지한 페이지조차도 AI Overview에서 상위 3개 인용 링크에 포함되는 경우가 약 50%에 불과하다는 것입니다. 가장 인기 있는 자연 검색 순위임에도 불구하고, 이는 동전 던지기와 같습니다.

이러한 지속적인 관련성에 대한 설명은 최신 AI 검색 시스템의 기술적 아키텍처에 있습니다. Google AI Overviews는 3단계 프로세스를 사용합니다. 첫째, 시스템은 관련 콘텐츠를 식별하기 위해 기존 검색을 수행합니다. 검색 단계에서는 Google의 기존 순위 지표를 활용하여 상위 순위 페이지를 주요 후보로 선택합니다. 둘째, AI는 이러한 상위 순위 페이지에서 관련 정보를 추출하고 사용자 질의에 직접적으로 답변하는 콘텐츠의 우선순위를 정합니다. 셋째, 시스템은 Gemini AI 모델을 사용하여 이 정보를 종합하여 일관된 답변을 도출합니다.

법원 소송에서 발췌한 Google 내부 문서는 중요한 사실을 확인해 줍니다. 상위 순위 콘텐츠를 사용하면 AI 응답의 정확도가 크게 향상됩니다. 이는 기존 순위가 여전히 중요한 이유를 설명합니다. AI는 기존 SEO 신호로 사전 필터링된 콘텐츠 환경을 생성 프로세스의 기반으로 활용합니다.

추가 분석 결과, 다양한 플랫폼에서 차별화된 패턴이 발견되었습니다. 인용 우선 시스템으로 설계된 Perplexity AI는 참조된 각 출처에 대한 명시적 링크를 표시하며, Google 순위와 가장 높은 중복을 보입니다. 이 플랫폼은 인용된 도메인의 약 75%를 Google 상위 100개 결과와 공유합니다. 반면 ChatGPT는 훨씬 낮은 중복을 보이며, 중간값 도메인 중복은 10~15%입니다. ChatGPT는 Google과 약 1,500개의 도메인만 공유하며, 이는 인용된 출처의 21%에 해당합니다. Gemini의 동작은 일관적이지 않습니다. 일부 응답은 검색 결과와 거의 또는 전혀 중복되지 않는 반면, 다른 응답은 검색 결과와 더 강하게 일치합니다. 전반적으로 Gemini는 Google과 160개의 도메인만 공유하며, 이는 인용의 약 4%에 해당하지만, 이러한 도메인은 Google 검색 결과의 28%를 차지합니다.

이러한 차이는 검색 메커니즘의 차이를 반영합니다. Perplexity는 검색 증강 생성 기법을 광범위하게 활용하고 실시간으로 웹을 적극적으로 검색하여 현재 순위와 높은 상관관계를 보입니다. ChatGPT와 Gemini는 사전 학습된 지식과 선택적 검색 프로세스에 더 많이 의존하고, 더 좁은 범위의 출처를 참조하기 때문에 현재 검색 결과와의 상관관계가 낮습니다.

비즈니스적 시사점은 명확합니다. SEO는 더 이상 쓸모없는 것이 아니라 GEO 성공의 근본적인 전제 조건입니다. 높은 오가닉 순위를 기록하는 기업은 이러한 기반을 바탕으로 AI 가시성을 확보할 가능성을 크게 높입니다. 기술 최적화, 고품질 콘텐츠, 백링크 구축, 키워드 전략과 같은 전통적인 SEO 기본 요소를 간과하면 GEO 활동이 처음부터 제대로 이루어지지 않습니다.

이러한 통찰력은 전략적 결과를 가져옵니다. SEO를 GEO로 대체하는 대신, 기업은 통합적인 접근 방식을 개발해야 합니다. SEO는 검색 가능성의 기반을 마련하는 반면, GEO는 인용 가치를 최적화하여 검색 가능성을 향상시킵니다. 가장 효과적인 전략은 전통적인 SEO의 우수성과 구조화된 콘텐츠, 스키마 마크업, 권위 있는 제3자 언급, 대화형 쿼리 최적화와 같은 GEO 특화 전략을 결합하는 것입니다.

AI 검색은 모든 것을 바꿔놓습니다. 이 SaaS 솔루션이 B2B 순위를 영원히 혁신하는 방식입니다.

B2B 기업의 디지털 환경은 빠르게 변화하고 있습니다. 인공지능의 발전으로 온라인 가시성 규칙이 새롭게 정의되고 있습니다. 기업들은 디지털 대중에게 단순히 눈에 띄는 것뿐만 아니라, 적절한 의사 결정권자에게도 효과적으로 다가가는 것이 항상 어려운 과제였습니다. 기존의 SEO 전략과 지역 마케팅 관리(지오마케팅)는 복잡하고 시간이 많이 소요되며, 끊임없이 변화하는 알고리즘과 치열한 경쟁에 맞서야 하는 경우가 많습니다.

하지만 이 프로세스를 단순화할 뿐만 아니라 더욱 스마트하고 예측 가능하며 훨씬 더 효과적인 솔루션이 있다면 어떨까요? 바로 이 지점에서 AI 검색 시대의 SEO 및 GEO 니즈에 맞춰 특별히 설계된 강력한 SaaS(Software as a Service) 플랫폼과 전문화된 B2B 지원의 결합이 중요한 역할을 합니다.

이 새로운 세대의 도구는 더 이상 수동 키워드 분석 및 백링크 전략에만 의존하지 않습니다. 대신, 인공지능을 활용하여 검색 의도를 더욱 정확하게 파악하고, 지역 순위 요소를 자동으로 최적화하며, 실시간 경쟁 분석을 수행합니다. 그 결과, B2B 기업에게 결정적인 이점을 제공하는 선제적이고 데이터 중심적인 전략이 탄생했습니다. 기업은 단순히 검색 결과에 노출되는 데 그치지 않고 해당 틈새 시장과 지역에서 권위 있는 기업으로 인식됩니다.

SEO와 GEO 마케팅을 혁신하는 B2B 지원과 AI 기반 SaaS 기술의 공생에 대해 알아보고, 디지털 공간에서 지속 가능한 성장을 이루기 위해 회사가 이를 어떻게 활용할 수 있는지 알아보세요.

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불확실성의 경제학: 클릭 없는 세상에서 ROI 측정

GEO의 가장 큰 과제는 투자 수익률(ROI)을 정량화하는 것일 수 있습니다. 기존 SEO는 명확한 지표를 기반으로 운영되었습니다. 순위는 클릭, 클릭으로 인한 트래픽, 트래픽에서 전환으로, 전환에서 수익으로 이어졌습니다. 이러한 선형적인 기여 분석은 정확한 ROI 계산과 이해관계자에게 정당한 예산 배분을 가능하게 했습니다. GEO는 이러한 명확성을 무너뜨리고 복잡하고 간접적인 가치 사슬로 대체합니다.

근본적인 문제는 생성 검색의 제로클릭(zero-click) 특성에 있습니다. 사용자는 외부 웹사이트를 방문하지 않고도 AI 인터페이스 내에서 바로 포괄적인 답변을 얻을 수 있습니다. AI 개요를 사용한 검색의 제로클릭률은 약 80%인 반면, AI 개요를 사용하지 않은 검색의 제로클릭률은 60%입니다. Google의 AI 모드에서는 이 수치가 93%까지 상승합니다. 즉, AI 응답에서 브랜드 가시성이 측정 가능한 웹사이트 방문으로 이어지지 않는 경우가 대부분입니다.

이러한 역동성으로 인해 이탈률이나 세션 시간과 같은 기존의 트래픽 기반 지표는 무의미해집니다. 가치는 후속 웹사이트 상호작용이 아닌, AI 응답 자체 내에서 브랜드 인지도와 권위 구축에서 발생합니다. 기업은 트래픽 기반에서 영향력 기반 성공 모델로 전환해야 하지만, 이는 인과 관계를 크게 늘리고 복잡하게 만듭니다.

하지만 일부 데이터는 긍정적입니다. 현재 AI 트래픽은 전체 웹사이트 방문자의 약 1%에 불과하지만, 이 트래픽은 탁월한 품질 지표를 보여줍니다. 연구에 따르면 AI 트래픽의 전환율은 14.2%로, 기존 Google 트래픽의 2.8%보다 높습니다. 이는 전환 가능성이 5배 이상 증가했음을 의미합니다. 또한 AI 플랫폼을 통해 유입된 방문자는 자연 검색을 통해 유입된 방문자보다 웹사이트에서 67.7% 더 많은 시간을 소비하며, 평균 9분 19초를 기록하는 반면, 자연 검색을 통해 유입된 방문자는 5분 33초를 소비합니다.

Ahrefs는 AI 트래픽이 전체 방문자의 0.5%에 불과함에도 불구하고 가입률을 12.1% 높였다는 사실을 기록했습니다. 한 전자상거래 소매업체는 ChatGPT를 통해 전체 AI 추천 트래픽의 86.1%를 기록했으며, 웹사이트 방문은 12,832건이었습니다. 이 트래픽은 주문량을 127% 증가시켰고, 직접 매출은 66,400달러 증가했습니다. 이러한 사례들은 AI 트래픽이 아직 규모는 작지만 이미 측정 가능한 비즈니스 성과를 창출하고 있음을 보여줍니다.

기여 분석은 여전히 ​​어려운 과제입니다. 사용자는 AI 플랫폼을 통해 브랜드를 발견하지만, 다른 채널을 통해 며칠 또는 몇 주 후에 전환하는 경우가 많습니다. 이처럼 확장된 고객 여정에는 AI 인용이 브랜드 인지도 및 고려 단계에 미치는 영향을 정량화하는 멀티터치 기여 분석 모델이 필요합니다. 기존의 마지막 클릭 기여 분석 모델은 이러한 맥락에서 완전히 실패합니다.

선진 기업들은 ROI 추정을 위한 대리 KPI를 개발합니다. AI 플랫폼 전반의 인용 빈도는 브랜드 가시성과 권위 구축의 주요 지표입니다. AI 음성 점유율은 특정 카테고리에서 경쟁사 대비 자사 브랜드를 언급하는 AI 응답의 비율을 측정합니다. 브랜드 검색량 증가는 AI 가시성 향상과 연관되어 브랜드 인지도 상승을 시사하는 경우가 많습니다. 고객 생애 가치 분석 결과, AI가 발견한 사용자는 다양한 구매 행동과 더 높은 장기적 가치를 보이는 경우가 많습니다.

GEO ROI 공식은 이러한 확장된 지표를 고려합니다. 간단한 계산식은 다음과 같습니다. ROI는 귀속 매출에서 투자를 뺀 후, 투자로 나누고 100을 곱한 값입니다. 귀속 매출은 AI 리드, 전환율, 평균 고객 가치를 곱한 값으로 계산되며, 투자에는 도구, 콘텐츠 제작, 관리 시간의 합계가 포함됩니다.

ROI 실현을 위한 현실적인 기간은 수개월에 걸쳐 진행됩니다. 일반적인 진행 상황은 다음과 같습니다. 1~2개월차에는 기준선 설정 및 초기 최적화, 3개월차에는 초기 가시성 10~20% 향상, 4~5개월차에는 AI 플랫폼 트래픽 증가, 그리고 6개월차에는 대부분의 기업에서 긍정적인 ROI를 달성합니다. 첫해 평균 ROI는 3~5배로 보고되며, 일반적으로 손익분기점은 4~6개월 사이에 발생합니다.

사례 연구는 이러한 역학 관계를 구체적으로 보여줍니다. 한 중견 기업 소프트웨어 회사는 업계 연구 및 기술 가이드에 중점을 둔 포괄적인 GEO 전략을 구현했습니다. 6개월 후, 신규 방문자로 인한 웹사이트 트래픽이 27% 증가했고, 브랜드 검색량이 32% 증가했으며, AI 기반 리드의 전환율이 41% 상승했고, AI 정보를 활용한 영업 기회도 22% 증가했습니다. 이 회사는 첫해 GEO 투자에 대한 투자 수익률(ROI)이 315%에 달했다고 계산했습니다.

지속 가능한 소비재를 판매하는 한 온라인 소매업체는 AI 인용에 맞춰 특별히 구성된 제품 정보를 개발했습니다. 구현 후 고객 확보율이 18% 증가하고, AI 참조 고객의 평균 주문 금액이 24% 증가했으며, 유료 검색 대비 고객 확보 비용이 35% 감소했고, 브랜드 인지도가 29% 상승했습니다. 이 소매업체는 267%의 투자수익률(ROI)을 달성했으며, 특히 AI 인용이 경쟁사보다 신뢰도를 높이는 경쟁 제품 카테고리에서 높은 성과를 거두었습니다.

한 금융 자문 회사가 은퇴 설계 자문을 위한 AI 인용을 목표로 GEO 전략을 구현했습니다. 측정 결과, 상담 요청은 44% 증가했고, 잠재 고객에서 고객으로의 전환율은 38% 증가했으며, 브랜드 검색량은 52% 증가했고, 잠재 고객의 정보력 향상으로 고객 교육 비용은 31% 감소했습니다. 이 회사는 9개월 만에 389%의 투자수익률(ROI)을 달성했으며, 판매 주기 단축과 고객 품질 향상을 통해 추가적인 이점을 얻었습니다.

이러한 사례들은 방법론적 어려움에도 불구하고 측정 가능한 가치를 보여줍니다. 그럼에도 불구하고 인과관계를 분리하는 것은 여전히 ​​어렵습니다. 성과 개선 중 GEO(지역 마케팅)에서 직접적으로 발생하는 비율과 SEO 개선, 콘텐츠 마케팅 계획 또는 시장 변화에서 동시에 발생하는 비율은 각각 얼마일까요? 현대 마케팅 생태계의 복잡성은 명확한 기여도 분석을 상당히 어렵게 만듭니다.

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전략적 필수 사항: 대체 대신 통합

분석 결과는 명확합니다. SEO 순위는 AI 검색의 중요한 성공 지표이지만, 더 이상 유일하거나 핵심적인 지표는 아닙니다. 미래는 전통적인 SEO의 우수성을 기반으로 지역별 최적화를 핵심 요소로 결합하는 통합 전략에 달려 있습니다.

SEO 순위가 지속적으로 중요한 이유는 여러 가지가 있습니다. 첫째, SEO 순위는 문지기 역할을 합니다. AI 시스템, 특히 검색 증강 생성 아키텍처를 갖춘 시스템은 기존 검색 결과를 초기 후보군으로 사용합니다. 강력한 오가닉 순위가 없다면 콘텐츠는 AI의 고려 대상에 포함되지도 않습니다. 둘째, 높은 순위는 권위와 신뢰성을 암시적으로 나타내며, 이는 AI 모델이 인용 결정을 내릴 때 우선시하는 요소입니다. 셋째, 기존 검색은 여전히 ​​주요 트래픽 채널입니다. Google은 월 838억 건, ChatGPT는 58억 건의 방문을 생성합니다. 오가닉 검색은 전체 웹사이트 트래픽의 33~42%를 차지하는 반면, AI 소스는 1% 미만을 차지합니다.

두 분야를 통합하려면 구체적인 실행 방식이 필요합니다. SEO 측면에서는 기본 원칙이 여전히 필수적입니다. 빠르고 모바일에 최적화되어 크롤링 가능한 사이트를 통한 기술적 우수성, 사용자 의도를 완벽하게 반영하는 고품질의 포괄적인 콘텐츠, 권위 있는 도메인의 강력한 백링크 프로필, 그리고 고빈도 키워드와 롱테일 키워드를 모두 포괄하는 키워드 전략이 필요합니다. GEO 측면에서는 구체적인 최적화가 추가됩니다. 명확한 계층 구조, H2 및 H3 부제목, 요점, 그리고 스키밍 가능한 형식을 갖춘 구조화된 콘텐츠, AI 모델에 명확한 신호를 제공하는 FAQ, 사용 방법 및 문서 구조를 위한 스키마 마크업 구현, 업계 디렉토리, 리뷰, 포럼 및 기타 AI 색인 소스에 포함시켜 제3자 언급 및 외부 권위 확보, 그리고 자연어 질문을 예상하고 직접 답변하는 대화형 콘텐츠 등이 있습니다.

측정 전략은 두 가지 측면을 모두 포괄해야 합니다. 통합 대시보드는 순위 및 오가닉 트래픽과 같은 기존 SEO 지표와 인용 빈도 및 AI 광고 점유율과 같은 GEO 지표를 결합합니다. 나란히 배치된 보고서를 통해 키워드 순위와 AI 기반 인용을 비교할 수 있습니다. 필터는 AI 플랫폼과 기존 검색 엔진 간의 성과를 차별화합니다. 트렌드 분석은 SEO 개선과 AI 가시성 증가 간의 상관관계를 파악합니다.

리소스 할당은 전환기를 반영합니다. AI 트래픽이 증가하고 있지만, 현재 규모로는 완전한 리소스 재분배를 정당화할 수 없습니다. 실용적인 접근 방식은 검증된 SEO에 70~80%, 탐색적인 GEO(지리적 검색) 이니셔티브에 20~30%를 투자합니다. 이러한 균형은 AI 트래픽 점유율이 증가함에 따라 점진적으로 변화합니다. 예측에 따르면 2028년까지 AI 방문자 수가 기존 검색 방문자 수를 추월할 수 있으며, 이는 향후 더욱 공격적인 리소스 재분배가 필요할 것임을 시사합니다.

조직적 구현에는 기술 개발이 필요합니다. SEO 팀은 대규모 언어 모델, 검색 메커니즘, 신속한 엔지니어링, 생성 시스템에 대한 이해를 바탕으로 AI 리터러시를 구축해야 합니다. 콘텐츠 제작자는 AI 친화적인 포맷팅, 대화형 글쓰기, 구조화된 데이터 구현에 대한 교육을 받아야 합니다. 분석 전문가는 기존 지표와 AI 지표를 통합하는 새로운 측정 프레임워크를 숙달해야 합니다. 이러한 기술 격차를 해소하려면 시간, 교육, 그리고 외부 전문 지식이 필요한 경우가 많습니다.

도구 투자는 전략적으로 우선순위를 정해야 합니다. 예산이 부족한 조직의 경우 단계적 접근 방식을 권장합니다. 1단계에서는 도구 투자 없이 AI 가시성 기준을 확립하기 위해 몇 주에 걸쳐 수동 감사에 집중합니다. 2단계에서는 체계적인 추적을 위해 월 200~500달러 규모의 중간 규모 지오툴을 구현합니다. 3단계에서는 ROI가 긍정적일 경우 더욱 포괄적인 솔루션으로 확장하거나 추적 범위를 확대합니다. 이러한 점진적인 접근 방식은 위험을 최소화하고 증거 기반 확장을 가능하게 합니다.

해결되지 않은 딜레마: 측정 가능성의 구조적 한계

이러한 모든 진전에도 불구하고, 근본적인 측정 문제는 여전히 해결되지 않은 채 남아 있습니다. 이러한 구조적 한계는 현재, 그리고 잠재적으로 미래에 정량화될 수 있는 것의 경계를 정의합니다.

다중 출처 합성에서 귀인 문제는 여전히 해결이 어렵습니다. AI 모델이 다섯 개의 서로 다른 출처에서 얻은 정보를 하나의 답으로 결합할 때, 각 출처의 상대적 기여도를 정확하게 정량화할 방법이 없습니다. 차이를 만든 것은 A 사이트의 통계였을까요, B 사이트의 설명이었을까요, C 사이트의 예시였을까요, 아니면 D 사이트의 구조였을까요? 이러한 세분성은 재구성될 수 없으므로, 경험에 기반한 추측에 대한 귀인 가능성이 줄어듭니다.

"인용 이면의 이유"라는 블랙박스는 문제를 더욱 악화시킵니다. AI 모델은 불투명한 신경망으로, 그 의사 결정 과정을 역공학적으로 분석하기 어렵습니다. 특정 콘텐츠가 인용되었다는 것은 알 수 있지만, 그 이유는 알 수 없습니다. 특정 문구였을까요, 고유한 데이터 포인트였을까요, 구조화된 데이터와 전반적인 권위의 조합이었을까요, 아니면 모델이 인식한 새로운 패턴이었을까요? 이러한 가시성이 없다면 성공적인 복제는 여전히 어렵고, 최적화는 시행착오의 연속일 뿐입니다.

프롬프트 볼륨 불확실성은 또 다른 격차를 나타냅니다. 키워드 검색량 데이터를 제공하는 Google과 달리, AI 플랫폼은 프롬프트 빈도에 대한 정보를 공개하지 않습니다. 특정 질문이 얼마나 자주 제기되는지, 어떤 변형이 지배적인지, 또는 시간이 지남에 따라 수요가 어떻게 변화하는지 알 수 없습니다. 이러한 정보 부족으로 인해 데이터 기반의 최적화 작업 우선순위를 정하는 데 어려움을 겪습니다.

플랫폼의 이질성은 비교를 어렵게 만듭니다. 각 AI 플랫폼은 서로 다른 모델, 검색 메커니즘, 업데이트 주기 및 사용자 인구 통계를 사용합니다. ChatGPT에서의 인용은 Perplexity나 Google AI Mode에서의 인용과 동일한 가치를 갖지 않습니다. 이러한 플랫폼의 사용자들은 각기 다른 의도 프로필, 구매력, 그리고 전환 가능성을 보입니다. 여러 플랫폼에서 지표를 집계하면 이러한 미묘한 차이를 모호하게 만들고 지나치게 단순화된 인사이트를 얻게 됩니다.

모델 업데이트로 인한 시간적 불안정성은 추가적인 불확실성을 야기합니다. AI 시스템은 재훈련, 미세 조정, 그리고 알고리즘 업데이트를 통해 지속적으로 진화합니다. 현재 자주 인용되는 콘텐츠는 콘텐츠 자체가 변경되지 않더라도 다음 모델 업데이트 후에는 무시될 수 있습니다. 이러한 외생적 변동성은 시스템 자체의 동작으로 인한 성능 변화와 플랫폼 역학에 의한 성능 변화를 구분합니다.

비용-편익 불균형은 추적 복잡성이 증가함에 따라 더욱 심화됩니다. 수백 개의 프롬프트, 여러 플랫폼, 그리고 다양한 지역에 걸친 포괄적인 모니터링은 매달 수천 달러의 비용을 발생시킬 수 있습니다. 많은 조직에서 이는 AI 트래픽에서 발생하는 현재 비즈니스 가치를 훨씬 초과합니다. 광범위한 모니터링이 정당한지, 아니면 더 간결한 샘플링 기반 접근 방식으로 충분한지 여부는 상황에 따라 달라지며 답하기 어렵습니다.

예측: 불확실성 속에서의 항해 – 불확실성에 대처하기

SEO에서 GEO로의 전환은 일시적인 혼란이 아니라 디지털 가시성 논리의 근본적인 변화를 의미합니다. 명확하고 안정적인 순위 체계의 시대는 분산된 AI 생태계 전반에 걸쳐 확률적이고 상황에 따라 달라지는 다중 모드 가시성의 미래로 나아가고 있습니다.

실무자들에게 이는 영구적인 모호성에 적응해야 함을 의미합니다. 수치적 순위의 안정적인 안정성은 인용 빈도, 발언권 추정치, 감성 점수와 같은 모호한 지표로 대체되고 있습니다. 성공은 점점 더 점진적으로 나타나고, 정량화하기 어려워지며, 질적 판단에 더 의존하게 됩니다. 이러한 변화는 정신적 유연성과 불확실성에 대한 관용을 요구합니다.

전략적 대응은 다차원적이어야 합니다. 기업은 AI 가시성의 기반을 형성하고 대부분의 트래픽을 생성하는 기존 SEO를 소홀히 할 수 없습니다. 동시에, 미래 대비를 위해서는 체계적인 GEO 실험, 점진적인 기술 개발, 그리고 변화하는 트래픽 패턴에 따른 적응형 리소스 할당이 필요합니다.

도구 환경은 통합될 것입니다. 현재 급증하고 있는 지리 추적 스타트업 중 다수가 실패하거나 인수될 것입니다. 기존 SEO 플랫폼은 AI 역량을 점차 강화할 것입니다. 중기적으로는 기존 검색과 AI 검색을 모두 포괄하는 소수의 통합 솔루션이 등장할 것으로 예상됩니다. 그때까지 기업들은 단편화되고 빠르게 변화하는 공급업체 생태계를 헤쳐나가야 할 것입니다.

규제는 파괴적인 개입을 초래할 수 있습니다. AI 플랫폼이 더욱 지배적인 위치를 차지하고 제로클릭 검색이 70~80%에 도달하면, 게시자와 콘텐츠 제작자는 투명성과 공정한 보상을 위해 정치적 압력을 행사할 수 있습니다. 구글의 의무적 링크 공유 또는 뉴스 라이선스 계약과 유사한 법률이 AI 플랫폼에 더 명확한 출처 표시, 트래픽 공유 메커니즘 또는 직접 콘텐츠 지불 방식을 시행하도록 강제할 수 있습니다. 이러한 개입은 경제를 근본적으로 변화시킬 것입니다.

측정 가능성은 향상되겠지만, 기존 SEO의 정확도에는 결코 미치지 못할 것입니다. AI 플랫폼은 Google Search Console처럼 더 높은 투명성을 제공해야 한다는 압박을 받을 수 있습니다. 그러나 생성 모델의 확률적 특성, 대화 입력의 가변성, 그리고 다중 소스 합성의 복잡성은 결정론적 측정에 여전히 내재적인 장벽으로 남아 있습니다. 따라서 기대치를 재조정해야 합니다.

기업에게 있어 실존적 질문은 SEO 순위가 여전히 중요한가 여부가 아닙니다. 답은 분명히 '예'이기 때문입니다. 오히려 중요한 질문은 전통적인 순위가 필요하지만 충분하지는 않은, 성공 측정은 어렵지만 잠재적으로 더 가치 있는, ​​그리고 이미 게임이 진행 중인 상황에서 규칙이 끊임없이 바뀌는 환경에서 어떻게 운영해야 하는가입니다. 답은 SEO와 GEO 중 하나를 선택하는 것이 아니라, 두 분야를 지능적으로 통합하고, 불확실성에 건설적으로 대처하며, 우리의 이해 능력보다 빠르게 변화하는 미래에 적응하는 능력에 있습니다.

새로운 표준은 역설을 품고 있습니다. 순위는 중요하면서도 동시에 중요하지 않습니다. 도구는 도움이 되기도 하고 동시에 실패하기도 합니다. 투자는 필요하면서도 시기상조입니다. 이러한 모호함 속에서도 그 모호함에 얽매이지 않고 운영하는 것이야말로 생성적 지능 시대에 성공적인 디지털 전략의 핵심 역량입니다. 성공의 가장 중요한 지표는 단일 지표가 아니라, 구조적 불확실성 속에서도 조직의 지속적인 적응 능력입니다.

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