한눈에 보는 핵심 5가지
- AI 검색에 맞춰 검색 전략을 이미 바꿨다는 마케터가 64%에 달했지만, 생성형 검색 최적화를 매우 잘 안다는 사람은 9%뿐이에요. 행동이 이해보다 한참 앞서 있는 셈이에요.
- 가장 많이 손댄 건 검색 정보 정리(구조화 데이터) 47%, 전문성 높은 장문 콘텐츠 46%, AI에게 묻듯 검색하는 흐름에 맞춘 대화형 콘텐츠 44%였어요.
- 마케터들이 가장 신경 쓰는 AI 검색은 챗GPT로 85.9%였고, 구글 AI 오버뷰와 AI 모드 68.3%, 제미나이와 클로드, 퍼플렉시티가 뒤를 이었어요.
- 가장 큰 고민은 효과 측정이에요. AI 답변만 보고 사이트를 안 눌러도 브랜드가 노출되니, 방문자 수 감소만으로는 성과가 나빠졌다고 보기 어려워졌어요.
- 생성형 검색 최적화에 별도 예산이 있는 곳은 19%, 회사에서 교육을 받았다는 응답은 7.75%뿐이라, 대부분 마케터가 각자 알아서 대응하고 있었어요.
전략은 이미 다 바꿨는데, 정작 그 전략을 부르는 이름은 아직 낯설어요. AI 검색에 맞춰 검색 방식을 손봤다는 마케터가 열에 여섯을 넘는데, 그 대응을 뭐라 부르는지 잘 안다는 사람은 열에 한 명도 안 돼요. 콘텐츠 마케팅 기업 브래프턴이 마케터 142명에게 직접 물어 확인한 결과예요.
전략은 바꿨지만 이름조차 낯선 생성형 검색 최적화
생성형 검색 최적화(GEO)는 챗GPT 같은 AI가 답을 만들 때 우리 브랜드 콘텐츠를 인용하도록 다듬는 일이에요.
브래프턴이 낸 백서 '마케터들은 생성형 검색 최적화에 어떻게 대응하고 있는가'를 보면, 검색 전략을 크게 바꿨다는 응답이 19%, 일부 바꿨다는 응답이 44%였어요. 둘을 합치면 64%가 이미 움직인 거예요. 아직 안 바꿨지만 바꿀 계획이라는 응답도 28%라, 손 놓고 있는 마케터는 오히려 드물었어요.
문제는 이해도예요. 생성형 검색 최적화를 매우 잘 안다고 답한 사람은 9%뿐이었고, 절반 정도는 어느 정도 안다고, 30%가량은 들어는 봤지만 자세히는 모른다고 했어요. 전략은 빠르게 바뀌는데, 그 전략이 정확히 뭘 겨냥하는지는 아직 흐릿한 상태인 거예요.
AI 검색에 맞춰 마케터들이 실제로 바꾼 것
거창한 신기술을 새로 배운 게 아니라, 원래 하던 검색 최적화를 AI 검색에 맞게 손본 작업이 대부분이에요.
마케터들이 가장 많이 바꾼 부분은 원래 검색 최적화에서 쓰던 방법과 크게 다르지 않았어요. 조사에서 꼽힌 상위 대응은 이런 것들이에요.
- 검색엔진과 AI가 내용을 알아보기 쉽게 표시를 붙이는 구조화 데이터 정비 — 47%
- 전문성이 담긴 긴 글, 즉 장문 콘텐츠 늘리기 — 46%
- 사람들이 AI에게 말 걸듯 검색하는 흐름에 맞춘 대화형 콘텐츠 — 44%
- 사내 전문가가 직접 참여한 콘텐츠 늘리기 — 43%
- 브랜드의 전문성과 권위를 높이는 콘텐츠에 집중 — 41%
그럼 어떤 AI 검색부터 신경 쓰면 좋을까요. 마케터들이 자사 고객과 가장 관련 깊다고 꼽은 서비스는 챗GPT로 85.9%가 지목했어요. 이어 구글 검색 위에 뜨는 AI 요약인 AI 오버뷰와 AI 모드가 68.3%, 제미나이 53%, 클로드 46%, 퍼플렉시티 24%로 뒤를 이었어요.
바꾸긴 했는데 효과가 있는지 알 수 없다는 고민
가장 큰 벽은 기술 자체가 아니라, 바꾼 콘텐츠가 효과가 있는지 확인할 방법이 마땅치 않다는 점이에요.
AI 검색 때문에 자연검색 유입이 어떻게 달라졌냐고 묻자, 33%가 잘 모르겠다고 답했어요. 소폭 줄었다는 응답이 28%로 뒤를 이었고요. 왜 이렇게 답을 못 내릴까요. 이용자가 AI 답변에서 필요한 정보를 다 얻으면 출처 사이트를 굳이 누르지 않는, 이른바 제로클릭이 늘었기 때문이에요.
브랜드가 AI 답변에 등장해도 방문 기록으로는 남지 않으니, 유입이 줄었다고 콘텐츠가 실패했다고 단정하기 어려워진 거예요. 측정 방식도 아직 걸음마 단계예요. 서드파티 도구로 노출을 확인한다는 응답은 41%였지만, 어떻게 측정할지 모른다는 응답이 31%, 아예 측정하지 않는다는 응답도 23%였어요.
지금 가장 많이 보는 지표는 AI 답변에 자사 콘텐츠가 인용됐는지 여부예요. 38%가 이걸 챙겼고, 35%는 자연검색 유입을 살폈어요. 반면 실제 구매나 잠재고객 확보로 이어졌는지까지 확인한다는 응답은 7%에 그쳤어요.
예산도 교육도 없이 알아서 버티는 마케터들
새 검색 환경에 대응하는 일이 회사 차원의 준비 없이 마케터 개인의 몫으로 남은 경우가 많았어요.
생성형 검색 최적화에 별도 예산이 있다는 응답은 19%, 배정을 검토 중이라는 응답이 25%였어요. 나머지 55%는 별도 예산이 없었고요. 그런데 예산이 있는 곳은 확실히 대응이 빨랐어요. 예산이 있다고 답한 곳의 77%가 구조화 데이터를 정비했고, 70%는 도구로 AI 노출까지 확인하고 있었어요.
교육도 개인 몫이었어요. 회사가 마련한 교육이나 세션에 참여했다는 응답은 7.75%뿐이었고, 필요해서 스스로 웨비나나 행사를 찾아갔다는 응답이 40%였어요. 그래서인지 가장 큰 어려움으로는 효과 측정과 업무 우선순위 조정이 각각 50%로 꼽혔고, 정작 가장 걱정되는 건 '내가 이걸 제대로 모른다'는 지식 부족이었어요.
자주 묻는 질문
Q. 생성형 검색 최적화는 기존 검색 최적화랑 완전히 다른 걸 새로 배워야 하나요?
A. 꼭 그렇진 않아요. 조사에서도 응답자 74%가 둘은 공통점과 차이점을 모두 가진다고 봤어요. 구조화 데이터나 장문 전문 콘텐츠처럼 원래 검색 최적화에서 쓰던 방법이 AI 검색에도 그대로 통하니, 완전히 새로 시작하기보다 기존 방식을 다듬는 쪽이 현실적이에요.
Q. 예산 없는 1인 마케터도 지금 시작할 수 있는 게 있을까요?
A. 돈을 들이지 않고 할 수 있는 것부터 손대면 돼요. 자주 받는 질문을 정리해 대화형으로 콘텐츠를 만들고, 실제 경험과 전문성을 글에 담는 일은 예산과 상관없이 가능해요. 조사에서도 이런 항목들이 예산 유무와 관계없이 상위 대응으로 꼽혔어요.
Q. 자연검색 유입이 줄면 콘텐츠가 실패한 건가요?
A. 유입 감소만으로 판단하기 어려워요. 이용자가 AI 답변에서 답을 다 얻고 사이트를 안 눌러도, 그 답에 우리 브랜드가 인용됐다면 이미 노출된 거예요. 그래서 방문자 수와 함께 AI 답변에 인용됐는지를 같이 봐야 정확해요.
Q. 생성형 검색 최적화 효과, 뭐부터 측정하기 시작하면 좋을까요?
A. 지금 가장 많이 쓰는 출발점은 AI 답변에 우리 콘텐츠가 인용되는지 확인하는 거예요. 서드파티 도구로 노출을 보되, 도구가 아직 초기라 서비스마다 결과가 다를 수 있다는 점은 감안하는 게 좋아요. 인용 여부부터 꾸준히 기록하면 흐름이 보여요.
지금 마케터가 할 수 있는 가장 현실적인 대응
이번 조사가 보여주는 건 분명해요. 생성형 검색 최적화를 완벽히 이해하고 시작하는 마케터는 거의 없어요. 그런데도 이미 64%가 움직였다는 건, 완벽한 이해를 기다리기보다 기존에 쌓아둔 검색 자산을 AI 검색에 맞게 다듬는 것부터 시작했다는 뜻이에요.
그러니 지금 할 일도 복잡하지 않아요. 자주 받는 질문을 콘텐츠로 정리하고, 실제 경험과 전문성을 글에 담고, AI 답변에 우리 브랜드가 인용되는지부터 챙겨 보는 거예요. 측정이 불완전하고 예산이 부족해도, 인용 여부를 기록하는 습관 하나가 다음 한 걸음을 훨씬 쉽게 만들어 주죠.
