검색광고 → AIO → 매출로 이어지는 실제 운영 사례
― 전환 수가 아니라 ‘돈이 되는 구조’를 만든 과정
많은 기업이 검색광고와 AIO(AI Optimization)를 동시에 운영합니다.
하지만 실제로 매출까지 안정적으로 이어지는 구조를 만든 사례는 많지 않습니다.
문제는 단순합니다.
캠페인은 돌리고 있지만, 데이터 흐름은 끊겨 있기 때문입니다.
아래는 실제 B2B 서비스 기준으로
검색광고 → AIO → 매출까지 연결한 운영 구조 사례입니다.
1. 운영 배경: “전환은 느는데 매출이 안 늘던 상황”
초기 상태
검색광고 + AIO 병행 운영
지표상 성과는 좋아 보임
전환 수 증가
CPA 하락
하지만 실제 문제
상담 연결률 하락
계약 전환율 급감
CS 비용 증가
전환 수 ≠ 매출이라는 문제가 명확해진 시점이었습니다.
2. 1단계: 검색광고를 ‘전환 채널’이 아니라 ‘기준 데이터’로 재정의
기존 검색광고 운영 방식은 단순했습니다.
문의 버튼 클릭 = 전환
폼 제출 = 전환
이 구조를 다음처럼 변경했습니다.
검색광고 전환 재정의
핵심 전환
실제 상담 연결(콜 90초 이상)
계약 진행 이력
보조 전환
문의 폼 제출
상담 요청 클릭
검색광고에서도 Primary 전환만 성과 판단 기준으로 사용
이 전환이 AIO 학습 기준 데이터가 되도록 설정
이 시점부터 검색광고는
“전환 수를 만드는 채널”이 아니라
‘좋은 전환이 무엇인지 정의하는 역할’로 바뀌었습니다.
3. 2단계: 검색 키워드를 ‘확장 기준’과 ‘차단 기준’으로 분리
검색 키워드 성과를 다시 분석했습니다.
분석 결과
일부 키워드는 전환은 많지만 계약률 거의 없음
일부 키워드는 전환 수는 적지만 계약 전환율 높음
이에 따라 키워드를 3단계로 분류했습니다.
A그룹 (확장 기준 키워드)
계약 연결
실제 매출 발생
B그룹 (관찰 키워드)
전환 있으나 질 불안정
C그룹 (차단 키워드)
정보성·무료 문의
CS 낭비 유발
A그룹 유저 행동 데이터만 AIO 확장 기준으로 사용
B·C그룹 전환은 AIO 학습에서 제외
4. 3단계: AIO 캠페인 학습 기준을 ‘매출 전환’으로 고정
AIO 캠페인의 가장 큰 실수는
검색과 다른 기준으로 학습시키는 것입니다.
이 사례에서는 다음을 고정했습니다.
AIO 학습 이벤트 = 검색광고 Primary 전환과 동일
문의 클릭, 폼 제출은 학습 제외
체류 시간·페이지 이동은 참고 신호로만 사용
AIO는 더 이상
“전환이 쉬운 유저”를 찾지 않게 되었고
“실제로 돈이 되는 유저” 패턴만 확장하기 시작했습니다.
5. 4단계: 검색 → AIO → 리타겟을 하나의 퍼널로 묶음
구조를 다음처럼 단순화했습니다.
검색광고
의도 명확 유저 유입
질 기준 전환 생성
AIO 캠페인
검색 유입 유저 기반 유사 확장
리타겟팅
전환 미완료 고의도 유저 재접근
상담 연결 유도
이 구조에서 중요한 점은
AIO는 절대 단독으로 확장하지 않도록 제한한 것입니다.
6. 결과 변화: “전환은 줄었는데, 매출은 늘었다”
변화 전
전환 수: 많음
CPA: 낮음
계약률: 낮음
실매출: 정체
변화 후
전환 수: 감소
CPA: 상승
계약 전환율: 상승
매출: 안정적 증가
CS 리소스 감소
전환 수를 줄였는데
매출과 운영 효율은 동시에 개선되었습니다.
7. 이 사례에서 얻은 핵심 교훈
AIO는 매출을 만들지 않는다
AIO는 ‘매출로 이어지는 패턴’을 증폭시킬 뿐이다
검색광고 없이 AIO만 돌렸다면
이 구조는 절대 만들어지지 않았을 것입니다.
검색광고는
기준 데이터
품질 필터
학습 방향 설정자
즉, AIO의 트레이너입니다.
“검색 → AIO → 매출”은 자동이 아니다
이 흐름은 자동으로 만들어지지 않습니다.
전환을 나누고
키워드를 질 기준으로 정리하고
학습 이벤트를 통일하고
캠페인을 하나의 퍼널로 설계해야만
비로소 AI 광고가 ‘성과형 자동화’로 작동합니다.
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