소비자의 쇼핑 경험은 더 이상 과거와 같지 않습니다. 생성형 인공지능(Generative AI)의 급부상은 소비자들이 제품을 발견하고, 정보를 탐색하며, 최종 구매 결정을 내리는 방식에 근본적인 변화를 가져오고 있습니다. 캡제미니 리서치 연구소의 보고서에 따르면, 이미 68%의 소비자가 AI가 제안한 제품을 실제로 구매한 경험이 있으며, 이는 2023년의 52%에서 괄목할 만한 성장입니다.(1) 이러한 변화는 단순한 기술적 진보를 넘어, 소비자와 브랜드 간의 관계 재정립을 의미합니다.
쇼핑 여정의 혁신: AI 추천의 힘과 개인화된 경험의 확대
소비자들은 더 이상 수많은 웹사이트를 헤매거나 키워드 검색에 의존하지 않습니다. AI와의 대화를 통해 필요한 정보를 얻고 구매 결정을 내리고 있습니다. 이러한 변화는 단순한 기술적 진보를 넘어, 소비자와 브랜드 간의 관계 재정립을 의미합니다.
월마트의 AI 기반 검색 도구처럼 특정 테마나 아이디어로 제품을 찾는 편리함을 경험한 소비자들은 75%나 긍정적인 반응을 보였습니다. 또한, 71%의 소비자는 AI를 활용한 상호작용이 더욱 확대되기를 기대하고 있습니다. 이는 AI가 소비자 경험을 개인화하고, 브랜드와 고객 간의 신뢰를 강화하는 데 중요한 역할을 하고 있음을 시사합니다.(2)
소비자들은 AI 쇼핑 도우미를 적극적으로 원하고 있으며, 전통적인 검색 엔진 대신 생성형 AI를 선호하는 경향이 뚜렷하게 나타납니다. Z세대와 밀레니얼 세대의 생성형 AI 쇼핑 도입률은 각각 72%와 70%에 달하며, 이는 디지털 네이티브 세대가 쇼핑 경험에서 기술을 얼마나 적극적으로 활용하는지 보여줍니다. 또한, 소비자의 68%는 온라인 검색 엔진, 소셜 미디어 플랫폼, 리테일러 웹사이트의 검색 결과를 통합적으로 제공하는 생성형 AI 도구를 원하고 있습니다.(3)
정보 탐색의 새로운 패러다임: AISAS에서 DCA™로
생성형 AI의 등장은 소비자들이 정보를 탐색하는 방식에도 혁명적인 변화를 가져왔습니다. 전통적인 소비자 행동 모델인 AISAS(Attention-Interest-Search-Action-Share)는 더 이상 AI 시대의 소비자를 완벽하게 설명하지 못합니다. 함샤우트 글로벌은 이러한 변화에 발맞춰 새로운 소비자 행동 모델인 DCA(Desire-Chat-Action)™를 제시했습니다.
- Desire(욕구): 소비자가 특정 제품이나 서비스에 대한 욕구를 인식합니다.
- Chat(대화): 소비자는 생성형 AI와의 대화를 통해 필요한 정보를 탐색합니다. 자연어로 질문하고, AI는 맞춤형 답변을 제공합니다.
- Action(행동): AI가 제공한 정보를 바탕으로 소비자는 구매 등의 행동을 즉각적으로 결정합니다.
DCA™ 모델은 정보 탐색 과정의 간소화와 개인화된 정보 제공을 핵심 특징으로 합니다. 소비자는 AI와의 채팅을 통해 필요한 정보를 즉각적으로 얻을 수 있으며, AI는 소비자의 선호도와 행동 데이터를 기반으로 맞춤형 답변을 제공합니다. 실제로 Search Engine Land의 보고서에 따르면, 56%의 응답자가 동일한 검색어에 대해 전통적인 검색 결과보다 AI 생성 결과를 선호했으며, AI 검색을 사용하는 가장 큰 이유로 '온라인 쇼핑'(41%)을 꼽았습니다.(4)
제로클릭 검색 시대의 도래와 마케팅 전략의 전환
클릭의 시대는 저물고 대화의 시대가 도래했습니다. 베인앤컴퍼니의 보고서에 따르면, 소비자의 약 80%가 검색 시 40% 이상을 AI 기반 검색 결과에 의존하며, 이는 기존 웹사이트로의 유입량을 15~25% 감소시키는 결과를 가져왔습니다. 또한, 약 60%의 검색이 다른 웹사이트로 이동하지 않고 검색 페이지에서 종료되는 제로클릭 검색 트렌드가 가속화되고 있습니다.(5) 챗GPT와 퍼플렉시티와 같은 AI 검색 플랫폼의 급성장은 이러한 변화를 더욱 뚜렷하게 보여줍니다.
이러한 변화는 기존의 검색 엔진 최적화(SEO) 전략만으로는 더 이상 충분하지 않음을 의미합니다. 기업들은 검색 AI 최적화(SAO: Search AI Optimization)라는 새로운 접근 방식을 고민해야 합니다. SAO는 단순히 검색 엔진 결과의 상단에 노출되는 것을 넘어, AI 검색 환경에 최적화된 콘텐츠 전략을 포함합니다. 이는 다음과 같은 핵심 요소를 포함합니다.
- AI 크롤링 및 시맨틱 검색에 최적화된 콘텐츠 제작: AI가 이해하고 답변 생성에 활용할 수 있도록 명확하고 구조화된 정보를 제공해야 합니다. 고의도 롱테일 키워드를 활용하여 소비자의 구체적인 질문에 답변하는 콘텐츠가 중요해집니다.
- 텍스트 외 다양한 콘텐츠 형식 활용: 비디오, 이미지, 인터랙티브 콘텐츠 등을 통해 생성형 AI 검색 결과에서 더욱 눈에 띄고 풍부한 정보를 제공하여 가시성을 높여야 합니다.
- 클릭 수에서 영향력 중심으로 측정 지표 전환: 더 이상 웹사이트 클릭 수에만 의존할 것이 아니라, 검색 노출, AI 도달률, 그리고 궁극적으로 브랜드 인지도 및 소비자 인식에 미치는 영향력을 측정하고 최적화해야 합니다.
SEO에서 SAO로, 생성형 AI 시대 마케팅 전략의 대전환
지금까지 살펴본 바와 같이, 생성형 AI는 소비자의 쇼핑 방식, 정보 탐색 과정, 브랜드와의 상호작용 등 소비 여정 전반에 걸쳐 혁신적인 변화를 일으키고 있습니다. 소비자들은 AI의 추천을 신뢰하고, AI와의 대화를 통해 정보를 얻으며, 제로클릭 검색에 익숙해지고 있습니다. 이러한 변화는 기존의 마케팅 전략, 특히 검색 엔진 최적화(SEO)의 중요성이 점차 감소하고 있음을 시사합니다.
생성형 AI 시대에서 성공적인 마케팅은 SEO에서 SAO로의 근본적인 전환을 요구합니다. 기업들은 변화하는 소비자 행동을 정확히 이해하고, AI 검색 환경에 최적화된 콘텐츠 전략을 수립하며, 새로운 측정 지표를 통해 마케팅 효과를 평가해야만 디지털 마케팅 환경에서 지속적인 경쟁력을 확보할 수 있을 것입니다.
1. AI 기반 검색이 기존 키워드 검색과 어떻게 다른가요?
기존 키워드 검색은 사용자가 직접 입력한 단어를 기반으로 관련 웹사이트를 나열하는 방식입니다. 반면, AI 검색은 사용자의 질문을 이해하고 맥락을 고려해 가장 적절한 답변을 직접 제공합니다. 이를 통해 소비자는 여러 웹사이트를 방문할 필요 없이 원하는 정보를 즉시 얻을 수 있습니다.
2. SEO 대신 SAO가 필요한 이유는 무엇인가요?
A. AI 기반 검색에서는 키워드 중심의 웹페이지 최적화보다 AI가 이해할 수 있는 구조화된 콘텐츠 제공이 중요합니다. 생성형 AI는 단순한 검색 결과가 아니라 소비자 질문에 대한 맞춤형 답변을 생성하기 때문에, 기업들은 AI가 쉽게 크롤링하고 활용할 수 있는 정보를 제공해야 합니다. 따라서 기존 SEO 전략을 넘어 AI 검색 최적화(SAO)를 적용해야 합니다.
3. 제로클릭 검색이 마케팅에 미치는 영향은 무엇인가요?
AI 검색 결과에서 소비자가 원하는 정보를 즉시 제공받으면서, 웹사이트 방문 없이 검색 페이지에서 탐색이 종료되는 경우가 많아졌습니다. 이에 따라 기업들은 클릭 수 중심의 성과 측정에서 벗어나, AI 검색에서 브랜드가 얼마나 자주 언급되고 신뢰받는지를 주요 지표로 삼아야 합니다. 브랜드 영향력과 AI 기반 노출을 강화하는 전략이 필수적으로 요구됩니다.
[참고 자료]
(1), (2), (3) 캡제미니 리서치 연구소 ‘What matters to today’s consumer’
(4) Search Engine Land
(5) 베인컴퍼니 ‘Goodbye Clicks, Hello AI: Zero-Click Search Redefines Marketing’
