AI 검색 시대에 브랜딩은 어떻게 해야할까?
“AI 검색 시대의 브랜딩은 소비자의 기억 속에 이름을 남기는 것이 아니라 의미 공간의 좌표를 점유하는 행위입니다.”
리스닝마인드 박세용 대표는 <바이라인네트워크>가 개최한 ‘2026 이커머스 비즈니스 인사이트’ 컨퍼런스에서 이같이 말했다. 그는 이번 행사에서 AI 검색 환경의 변화와 브랜드 대응 전략을 주제로 발표했다.
챗GPT보다 구글 AI 오버뷰를 주목하라
박 대표는 AI 검색의 현실부터 짚었다. 많은 마케터들이 챗GPT 중심의 AI 시장을 머릿속에 그릴 것이다. 하지만 소비자 기준으로는 구글의 AI 오버뷰가 압도적 점유율을 기록하고 있다고 박 대표는 전했다. 구글 오버뷰는 검색 결과 페이지 최상단에 AI가 생성한 요약 답변을 직접 보여주는 기능이다. 물론 국내에서는 네이버 점유율이 구글보다 높지만, 구글의 점유율도 40%를 넘어섰다는 게 그의 설명이다.
구글 AI오버뷰와 같은 서비스가 제로클릭 현상을 가속화한다고 그는 전했다. 제로클릭은 검색 사용자가 검색 결과 페이지에서 링크를 클릭하지 않고 검색을 끝내는 현상이다. 검색엔진을 통한 클릭이 사라지면 브랜드 웹사이트에 방문하는 이용자도 줄어들게 된다. 그는 현재 제로클릭 비중이 60% 정도라며, 앞으로 이 비율이 더 높어질 가능성이 크다고 설명했다.
다만 그는 “AI 검색이 전통적인 검색 엔진을 대체할 것이라는 예상도 있지만, 검색은 상당 기간 중요한 채널로 남아 있을 것”이라고 전망했다. 검색엔진이 AI와 검색을 통합한 형태로 진화하고 있기 때문이다. 모든 검색 결과에 AI가 답을 하는 것은 아니고 때로는 링크 클릭을 유도하는 검색결과가 메인에 노출된다. 구글의 경우 오버뷰가 노출되는 비율은 25% 정도다. 네이버도 ‘브리핑’이라는 AI 답변 서비스를 검색결과에 노출하고 있는데, 이 역시 모든 검색 키워드에 노출되진 않는다.
고객의 프롬프트를 알아야 한다
박 대표는 브랜드들이 AI 검색 시대에 맞는 대응을 해야 한다고 강조했다. 이를 위해서는 AI 검색에 대한 이해가 필요하다. 특히 프롬프트에 따라 AI가 어떻게 답을 바꾸는지 이해하고 있어야 한다고 그는 설명했다.
예를 들어 “단백질 간식 추천해줘”라는 짧은 프롬프트와 “퇴근 후 헬스클럽 가는 길에 손에 안 묻는 단백질 간식 추천해줘”라는 프롬프트는 AI가 전혀 다르게 답변한다. 후자의 경우 AI는 소비자가 명시하지 않은 조건까지 맥락으로 읽어내 적합한 브랜드를 제시할 수 있다.
그는 이를 의미 좌표의 개념으로 설명했다. 거대언어모델(LLM) 기반의 AI는 단어를 벡터로 변환해 의미 공간에 배치한다. 소비자가 프롬프트를 입력하면 이 공간에 넣은 후 유사성이 높은 콘텐츠를 뽑아 답한다. 따라서 소비자가 묻는 맥락과 가까운 좌표값을 가진 콘텐츠를 충분히 배포해온 브랜드가 AI의 답변에 등장한다.
박 대표는 “AI는 ‘우리는 프리미엄 브랜드’라는 주장만으로는 그 브랜드를 추천하지 않는다”면서 “AI는 슬로건이 아니라, 브랜드가 보유하거나 구매한 미디어를 통해 실제로 검증 가능한 주장에만 반응한다”고 강조했다.
CEP(카테고리 엔트리 포인트)가 GEO의 출발점
박 대표는 생성형 AI 검색 최적화(GEO) 전략의 핵심 개념으로 CEP(Category Entry Point)를 제시했다. CEP란 소비자가 특정 제품이나 브랜드를 떠올리는 상황이다. 피자를 보는 순간 코카콜라가 떠오르는 것처럼, 특정 상황이 특정 브랜드와 연결되는 고리다.
그는 코카콜라 사례를 들어 CEP의 생애주기를 설명했다. 코카콜라는 여름이라는 강력한 CEP를 갖고 있었지만 겨울 매출이 약했고, 이를 극복하기 위해 크리스마스 산타 이미지, 북극곰 캠페인 등을 통해 겨울 CEP를 추가로 확보했다. 반대로 1980년대 광고했던 사무실에서 일할 때 마시는 음료라는 CEP는 이후 레드불, 몬스터 같은 에너지 음료에 빼앗겼다.
“건강한 브랜드는 낡은 CEP는 버리고 새로운 CEP를 지속적으로 확보해 7~8개의 활성 CEP를 관리합니다. AI 검색 시대에 이 CEP 관리가 더욱 중요해졌습니다.”
박 대표는 CEP를 찾는 방법으로는 검색 시퀀스 분석을 추천했다. 소비자들은 구매 전 보통 3~4번 연속으로 검색하는데, 특정 브랜드나 제품 검색 이전에 어떤 키워드를 검색했는지를 보면 소비자가 어떤 상황에서, 왜 그 제품을 찾는지가 드러난다는 것이다.
GEO 실행 4단계 프로세스
박 대표는 GEO를 실행하는 구체적 단계도 제시했다. 첫째, 소비자 프롬프트 파악이다. 소비자가 어떤 프롬프트를 넣는지 파악해야 한다는 것이다. 단순히 LLM에 “이 제품을 살 사람이 뭘 물어볼까”를 던지면 평범한 결과만 나온다. 소비자의 상황, 행동 목적, 구매 결정 요소 등을 구분해 조합해야 실제 소비자가 사용하는 프롬프트가 만들어진다. 리스닝마인드는 이와 같은 기능을 보유한 툴을 제공한다
소비자가 입력하는 프롬프트를 AI에 실제로 입력해보고 우리 브랜드가 언급되는지, 긍정적으로 언급되는지를 수집·분석한다. 이때 같은 프롬프트를 최소 10~30회 반복해야 통계적으로 유의미한 결과를 얻을 수 있다.
또 그 다음에는 AI 답변에 등장한 콘텐츠와 브랜드가 노출시키고 싶은 콘텐츠 사이의 차이를 비교해 어떤 내용이 부족한지 파악한다. 이후에는 AI가 노출시킬 가능성이 높은 콘텐츠를 제작해야 한다.
박 대표는 소셜미디어와 커뮤니티의 중요성도 강조했다. AI는 브랜드 홈페이지 콘텐츠(신뢰도 약 20%)보다 전문 미디어(60%), 리뷰(80%), 커뮤니티(최상위)를 더 신뢰한다. 한국의 경우 네이버가 LLM의 크롤링을 상당 부분 막고 있어, AI가 실제로 어떤 커뮤니티를 인용하는지를 직접 확인하고 해당 채널을 집중 관리해야 한다고 조언했다.
GEO는 에이전트 커머스의 전초전
박 대표는 발표 말미에 GEO의 중요성이 에이전트 커머스 시대를 앞두고 더욱 커진다고 경고했다. 에이전트가 소비자 대신 쇼핑을 할 때, 에이전트는 먼저 추천 브랜드를 스캐닝하는 단계를 거친다. 이 스캐닝 단계가 바로 GEO의 영역이다. GEO가 갖춰지지 않은 브랜드는 이 첫 번째 단계에서 탈락한다.
오픈AI는 지난해 ACP(에이전트 커머스 프로토콜)를 발표했고, 구글도 올해 1월 UCP(범용 커머스 프로토콜)를 내놨다. 상품 마스터 데이터, 가격 변동, 재고 정보 등을 에이전트가 읽을 수 있는 형태로 구축하는 것이 이제 브랜드의 기본 과제가 됐다는 설명이다.
“지금까지 우리는 로고가 브랜드인 시대를 살았습니다. 지금은 (벡터 상의)좌표가 브랜드인 시대로 막 진입했고, 이 시기는 길지 않을 겁니다. 그 다음엔 에이전트가 브랜드가 되는 시점이 옵니다.”
글. 바이라인네트워크
<심재석 기자>shimsky@byline.network
