수요일 오후, 판교의 한 마케팅 대행사 회의실.

팀원들이 구글 검색창에 자사 브랜드명을 입력한다. 예전처럼 정렬된 웹사이트 링크들이 나오기 전, 화면 상단을 가득 채운 것은 AI가 요약한 답변 뭉치다.

수년간 10개의 파란 링크(10 blue links)를 선점하기 위해 매달렸던 SEO 전략이 무너지는 지점이다. 구글은 최근 Google I/O를 통해 AI 생성 답변을 검색 결과의 전면에 배치하는 것을 공식화했다. 이제 사용자는 개별 웹사이트를 클릭해 정보를 찾는 대신, 구글이 요약해 제공하는 AI 답변을 먼저 읽는다.

이 변화로 인해 기업들은 치명적인 정보 공백에 직면했다. 내 브랜드가 AI에 의해 고객에게 어떻게 묘사되고 있는지, 어떤 근거로 요약되는지에 대한 가시성이 거의 없기 때문이다. AI 검색 최적화 솔루션 기업 Scrunch의 매트 톰슨(Matt Thompson) 부사장은 마케터와 창업자들이 기존의 룰을 버리고 새로운 대응책을 찾아야 한다고 지적한다.

구글 I/O가 공식화한 AI 생성 답변의 전면 배치

구글은 Google I/O를 통해 AI 생성 답변을 검색 결과 최상단에 배치하는 방식을 공식화했다. 이는 수십 년간 구글 검색의 정체성이었던 10개의 파란 링크 중심 구조를 바꾸는 결정이다. 사용자가 검색어를 입력하면 구글은 웹페이지 목록을 나열하기 전 AI가 요약한 답변을 먼저 제시한다. 사용자는 이제 여러 링크를 클릭해 페이지를 이동하는 대신 AI가 제공하는 정답을 즉시 수용한다. 검색 결과 페이지 최상단이 AI의 문장으로 채워지면서 사용자가 실제 웹사이트에 접속하기까지 거쳐야 하는 클릭 횟수가 늘어났다.

기업이 자사 서비스나 제품이 AI에 의해 어떻게 묘사되는지 파악할 수 있는 제어권은 사실상 사라졌다. 기존 검색 환경에서는 웹사이트 운영자가 메타 데이터나 페이지 제목을 설정해 검색 결과 화면에 노출될 문구를 직접 관리할 수 있었다. 하지만 AI 생성 답변 체제에서는 AI 모델이 웹상의 데이터를 학습하고 취합해 실시간으로 문장을 구성한다. 기업이 의도한 핵심 가치나 브랜드 정체성이 AI의 요약 과정에서 어떻게 변형되는지 확인할 경로가 없다. 고객이 보는 AI의 답변이 브랜드의 실제 의도와 일치하는지 검증할 방법이 없으며, 결과적으로 기업이 직접 작성한 문구가 아닌 AI가 조합한 문장이 고객에게 먼저 노출된다.

특정 키워드를 전략적으로 배치하거나 외부 사이트의 링크를 확보해 검색 순위를 높이던 전통적인 SEO(검색 엔진 최적화) 전략은 효과가 낮아졌다. 이러한 방식은 링크 나열 방식의 인터페이스에서만 작동하던 논리였다. 구글이 AI로 답변을 직접 생성하면서 사용자가 하단에 배치된 개별 링크로 진입하는 비율은 낮아질 수밖에 없다. 상위 노출을 위해 투입했던 시간과 비용이 실제 웹사이트 유입으로 이어지지 않는 단절이 발생했다. 검색 엔진의 작동 원리가 단순한 인덱싱 기반의 나열에서 생성형 요약으로 바뀌면서, 키워드 중심의 노출 전략은 AI 답변 최적화 전략으로 대체되어야 한다.

Scrunch가 제시하는 AI 검색 환경의 마케팅 과제

구글의 인터페이스 변화는 브랜드가 고객에게 노출되는 물리적 위치와 방식을 완전히 바꿨다. 이제 사용자는 개별 웹사이트를 일일이 방문하는 대신 AI가 요약한 답변을 읽고 구매 여부를 판단한다. 검색 결과의 주도권이 개별 페이지의 클릭률에서 AI가 생성하는 답변의 내용으로 옮겨간 것이다.

매트 톰슨(Matt Thompson) Scrunch 파트너십 부사장은 브랜드가 자신들을 묘사하는 AI의 방식을 제어할 수 없다는 점을 지적한다. 창업자와 마케터는 그동안 홈페이지 헤드라인이나 상세 페이지 문구를 수정하며 브랜드 이미지를 구축해 왔다. 하지만 AI가 웹 데이터를 취합해 생성하는 브랜드 설명 영역은 기업이 직접 문구를 수정하거나 삭제할 수 없는 외부 영역이다. AI가 브랜드를 어떤 형용사로 묘사하고 어떤 경쟁사와 함께 추천하는지가 고객의 인식에 즉각 반영된다. 창업자가 의도한 가치와 AI의 출력값 사이에 간극이 발생해도 이를 직접 수정할 도구가 없으며, AI가 브랜드를 어떻게 정의하느냐가 고객의 인식에 더 큰 영향을 미치게 됐다.

이에 Scrunch는 AI가 브랜드를 어떻게 해석하고 요약하게 만들 것인지에 집중하는 전략을 제시한다. 기존 SEO가 검색 로봇에게 페이지의 존재를 알리는 작업이었다면, 이제는 AI가 참조하는 외부 데이터 소스와 최종 답변 사이의 상관관계를 추적하고, AI가 잘못 인식하는 정보를 바로잡을 수 있는 데이터 구조를 설계해야 한다. 단순히 웹사이트 유입량을 늘리는 트래픽 전략에서 벗어나 AI의 답변 속에 브랜드가 어떻게 언급되는지를 관리하는 방식으로 전환해야 한다. 기업의 공식 홈페이지 외에 AI가 생성하는 설명 영역이라는 새로운 접점이 생겼으며, 이 영역에서의 노출은 키워드 반복이 아니라 AI가 인식하는 브랜드의 신뢰도와 맥락에 의해 결정된다.

데이터 소스의 신뢰도와 구조화 수준을 우선 점검하라

구글의 AI 오버뷰는 웹상에 흩어진 정보를 취합하므로, 브랜드 공식 웹사이트의 정보가 파편화되어 있다면 AI는 이를 잘못된 맥락으로 요약할 가능성이 크다. 실무자는 자사 사이트 내의 제품 정보, 가격 정책, 서비스 정의가 구조화된 데이터(Schema.org 등)로 명확히 기술되어 있는지 확인해야 한다. AI가 정보를 수집할 때 모호함을 제거할 수 있도록 공식 채널 내의 데이터 정합성을 높이는 것이 AI 답변의 정확도를 높이는 가장 확실한 방법이다.

**트래픽 지표를 넘어 AI 답변 내 언급 맥락을 추적하라**

전통적인 SEO가 클릭률과 체류 시간에 집중했다면, 이제는 AI가 생성한 답변 문장 내에 자사 브랜드가 어떤 형용사와 함께 배치되는지 모니터링해야 한다. 특정 검색어에 대해 AI가 경쟁사와 자사를 어떤 기준으로 비교하는지, 혹은 부정확한 정보를 포함하고 있지는 않은지 정기적으로 검토하는 프로세스를 도입해야 한다. 직접적인 수정 권한이 없는 외부 영역이라도, AI가 참조하는 신뢰도 높은 외부 매체나 리뷰 사이트의 정보를 관리함으로써 AI의 학습 데이터에 간접적인 영향을 미칠 수 있다. 이제는 유입량보다 답변 내 브랜드의 맥락적 위치를 관리하는 것이 실제 매출이나 브랜드 인지도에 더 직접적인 영향을 준다.

**사용자 여정의 단절을 전제로 한 콘텐츠 전략을 재설계하라**

사용자가 AI 답변만으로 정보를 얻고 이탈할 확률이 높아짐에 따라, 웹사이트 유입 유도만으로는 구매 전환을 기대하기 어렵다. AI 답변 영역에서 사용자의 궁금증을 1차적으로 해소해주되, 추가적인 심화 정보나 브랜드만의 고유한 경험을 제공하는 방식으로 콘텐츠의 역할을 분리해야 한다. AI가 요약하기 어려운 전문적인 기술 문서나 독점적인 데이터셋을 자사 채널에 배치하여, AI가 답변의 출처로 자사를 인용할 수밖에 없는 환경을 만드는 것이 중요하다. 결국 AI 검색 환경에서의 생존은 검색 엔진의 알고리즘을 속이는 것이 아니라, AI가 무시할 수 없는 권위 있는 정보원을 구축하는 데 달려 있다.