이제 AI가 우리 브랜드를
직접 추천하게 만드는 법
얼마 전까지만 해도 마케팅의 기본은 "구글 검색 상위에 노출되는 것"이었습니다.
그런데 지금은 소비자들이 구글 대신 AI 챗봇에 직접 질문하는 경우가 눈에 띄게 늘었어요.
"요즘 괜찮은 선크림 뭐야?", "중소기업 회계 프로그램 뭐가 좋아?" 이런 질문들이요.
여기서 중요한 건, AI가 답변할 때 특정 브랜드나 제품을 언급한다는 겁니다. 그 답변 안에 우리 브랜드가 들어가느냐 아니냐가 이제 새로운 노출 경쟁이 됐어요. 키워드로 검색 순위를 올리는 SEO와는 결이 다릅니다. AI가 우리 브랜드를 신뢰할 수 있는 정보 출처로 인식하도록 콘텐츠와 구조를 다시 설계해야 합니다.
맥락과 인텐트 중심으로
과거에는 '선크림 추천'이라는 키워드를 반복적으로 노출하는 것이 중요했습니다. 하지만 AI는 문장 사이의 맥락을 읽습니다. 이제는 "민감성 피부를 가진 30대 여성이 여름철 야외 활동 시 사용하기 좋은 선크림은 무엇인가?"와 같은 구체적인 질문에 완벽히 대응할 수 있는 콘텐츠가 필요합니다.
AI는 웹상에 흩어진 정보를 취합할 때, 단순히 단어가 많이 언급된 페이지가 아니라 사용자의 의도(Intent)에 가장 정교한 해답을 제공하는 콘텐츠를 우선적으로 인용합니다. 따라서 브랜드 블로그나 웹사이트의 콘텐츠는 단순 나열식이 아닌, 예상 질문에 대한 '해결책' 중심의 구조로 재설계되어야 합니다.
디지털 평판과 출처의 권위
AI 챗봇은 환각(Hallucination) 현상을 줄이기 위해 점점 더 검증된 출처를 찾으려 노력합니다. AI가 "중소기업 회계 프로그램으로는 'A' 제품이 좋습니다"라고 답변하려면, 그 판단을 뒷받침할 만한 강력한 근거 데이터가 온라인상에 존재해야 합니다.
권위 있는 미디어의 리뷰, 실제 사용자들의 긍정적인 커뮤니티 반응, 그리고 전문적인 기술 백서 등이 AI의 학습 데이터에 포함되어야 합니다. 이제 마케터는 우리 사이트의 순위를 올리는 것을 넘어, AI가 참고하는 외부 생태계(전문가 리뷰, 포럼, 위키 등) 전반에 우리 브랜드가 신뢰할 수 있는 이름으로 거론되도록 관리해야 합니다. AI에게 우리 브랜드는 단순한 광고주가 아닌 '검증된 정보 출처'가 되어야 하기 때문입니다.
기계 친화적 언어
AI가 정보를 더 쉽고 정확하게 긁어갈 수 있도록 기술적인 배려도 잊지 말아야 합니다. 스키마 마크업(Schema Markup)과 같은 구조화된 데이터를 활용해 제품의 특징, 가격, 리뷰 점수, FAQ 등을 기계가 읽기 쉬운 형태로 제공해야 합니다.
AI는 혼란스러운 문장 속에서 정보를 추출하기보다, 체계적으로 정리된 데이터를 선호합니다. 웹사이트의 구조가 논리적이고 데이터가 표준화되어 있을수록, AI는 답변을 생성할 때 우리 브랜드의 정보를 '오해 없이' 인용할 확률이 높아집니다.
이제 SEO 말고 AEO를 챙겨야 할 때입니다.
감사합니다.
INSIGHT FOR MODERN MARKETERS
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