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제이앤엠뉴스 | 생성형 AI가 새로운 정보 탐색 도구로 자리 잡으면서 기업들의 디지털 마케팅 전략에도 변화가 나타나고 있다. 검색엔진에서 상위 노출을 확보하는 것을 넘어, 생성형 AI가 답변 과정에서 브랜드를 직접 언급하도록 만드는 이른바 'AI 가시성(AI Visibility)' 확보가 새로운 경쟁력으로 떠오르고 있다.
AI 마케팅 기업 테이블플립(TableFlip)은 21일 생성형 AI 답변에서 브랜드 인용률을 높인 8건의 AI 노출 마케팅 적용 사례를 공개했다.
이번 사례는 ChatGPT를 비롯해 Gemini, Perplexity, Claude 등 주요 생성형 AI 서비스가 브랜드를 보다 명확하게 인식하고 답변에 포함할 수 있도록 웹사이트의 정보 구조와 콘텐츠를 개선한 결과를 담고 있다.
최근 정보 탐색 방식은 빠르게 변화하고 있다.
과거에는 이용자가 검색창에 키워드를 입력한 뒤 여러 웹페이지를 직접 비교하는 방식이 일반적이었다. 하지만 생성형 AI의 확산 이후에는 "어떤 제품이 좋을까", "어떤 업체를 추천하나"처럼 질문을 던지고 AI가 정리한 답변을 참고하는 사례가 늘고 있다.
이 과정에서 기존 검색 결과와 가장 큰 차이점은 '선택의 폭'이다.
검색엔진은 수많은 결과를 보여주지만, 생성형 AI는 질문에 맞는 소수의 브랜드나 서비스를 선별해 답변하는 경우가 많다. 다시 말해 AI의 답변에 포함되지 못한 브랜드는 소비자의 선택 과정에서 자연스럽게 제외될 가능성이 높아지는 것이다.
테이블플립은 이러한 변화에 대응하기 위한 전략으로 GEO(Generative Engine Optimization)를 제시했다.
GEO는 생성형 AI가 특정 브랜드를 하나의 명확한 개체(Entity)로 이해하고, 관련 질문에 신뢰할 수 있는 정보원으로 인식할 수 있도록 콘텐츠와 웹사이트 구조를 체계적으로 설계하는 방식이다.
회사 측이 공개한 사례에 따르면 의료 분야에서는 4주간의 구조 개선 이후 AI 답변 내 브랜드 인용률이 0%에서 82%까지 상승했다.
이 밖에도 인테리어·시공 분야는 74%, 학원·교육 분야는 71%, 여행·숙박은 70%, 쇼핑몰·이커머스는 68%, 광고대행 및 B2B 분야는 63%의 인용률을 기록했다고 설명했다.
공개된 8개 사례의 평균 AI 인용률은 약 71%였으며, 평균 개선 기간은 약 5주로 집계됐다.
테이블플립은 최적화 이전의 '0%'는 해당 질문에서 생성형 AI가 브랜드를 전혀 언급하지 않았다는 의미라고 설명했다.
주요 개선 작업으로는 업종별 FAQ 구조화, 메타데이터와 스키마 마크업 정비, 실제 후기와 사례를 활용한 신뢰도 강화, 비용과 절차 등 이용자들이 자주 묻는 질문에 대응하는 콘텐츠 제작 등이 포함됐다.
이창하(Michael T. Lee) 테이블플립 전략총괄대표는 생성형 AI의 특성상 플랫폼과 질문 방식, 답변 시점에 따라 결과가 달라질 수 있다고 설명했다.
그는 "특정 노출을 100% 보장할 수 있는 회사는 없다"며 "우리가 만드는 것은 노출을 약속하는 것이 아니라 AI가 신뢰할 수 있는 브랜드로 인식될 자격을 갖추도록 하는 과정"이라고 말했다.
이어 "기존 검색엔진최적화(SEO)가 키워드와 검색 순위 중심이었다면, GEO는 브랜드 자체가 AI에게 하나의 명확한 개체(Entity)로 인식되는지를 중요하게 본다"고 덧붙였다.
다만 회사 측은 이번에 공개한 수치는 특정 질문 세트를 기준으로 자체 측정한 결과이며, 생성형 AI의 특성상 질문 문맥과 측정 시점, 플랫폼에 따라 실제 인용 결과는 달라질 수 있다고 설명했다.
생성형 AI가 정보 탐색의 새로운 창구로 자리 잡으면서 '검색 최적화'를 넘어 'AI 답변 최적화'가 디지털 마케팅의 새로운 과제로 부상하고 있다. 앞으로 기업들이 AI가 이해하기 쉬운 정보 구조와 신뢰성 높은 콘텐츠를 어떻게 구축하느냐가 브랜드 경쟁력의 중요한 요소가 될 것으로 전망된다.
