검색이 바뀌고 있습니다.
예전에는 고객이 짧은 키워드를 입력하고, 검색 결과에 뜬 여러 페이지를 하나씩 클릭해 비교했습니다. 마케터는 고객이 어떤 키워드를 검색하는지 보고, 검색량을 확인하고, 그 키워드에 맞춰 콘텐츠를 기획했죠.
하지만 AI 검색 환경 속에서 고객은 더 이상 짧은 검색어만 입력하지 않습니다. 자신의 상황을 설명하고, 조건을 붙이고, 원하는 결과까지 함께 묻습니다. 그리고 AI는 그 질문 안에 담긴 맥락을 해석해 브랜드와 제품을 비교하고 추천합니다.
서울메타위크 AI Marketing Summit 2026에서 박세용 대표님의 세션을 들으며 가장 인상 깊었던 것도 이 지점이었는데요. AI 검색은 단순히 검색 결과를 요약하는 기능이 아니라, 소비자의 맥락을 이해하고 브랜드를 대신 비교·추천하는 구조로 바뀌고 있다는 점이었어요.
그래서 AI 검색 시대의 GEO 전략은 단순히 “AI 답변에 우리 브랜드가 나오게 하는 법”에서 끝나지 않습니다. 고객이 어떤 상황에서 질문하는지, AI가 어떤 이유로 브랜드를 추천하는지, 그리고 우리 브랜드의 콘텐츠와 데이터가 그 답변에 충분히 연결되어 있는지까지 봐야 합니다.
박세용 대표님은 AI 추천이 일어나기 위한 조건을 접근성, 이해도, 권위성이라는 세 가지 축으로 설명해주셨는데요. AI가 사이트에 들어올 수 있어야 하고, 브랜드와 제품 정보를 이해할 수 있어야 하며, 외부에서도 신뢰할 만한 근거가 확인되어야 한다는 뜻이에요.
앞선 글에서는 김예지 대표님의 세션을 바탕으로 GEO의 기본 개념과 온사이트 최적화, 콘텐츠 구조를 살펴봤는다면, 이번 글에서는 박세용 대표님의 세션을 중심으로 한 걸음 더 들어가 보려 합니다.
고객은 AI에게 어떤 질문을 던지고 있을까요? AI는 어떤 이유로 브랜드를 추천할까요? 그리고 Agentic Commerce 시대가 오면 브랜드는 무엇을 준비해야 할까요?
GEO의 기본 개념과 온사이트 최적화가 궁금하다면, 먼저 AI가 우리 브랜드를 추천하게 만들고 싶다면, GEO보다 먼저 해야 할 일을 함께 읽어 보세요!
AI 검색은 키워드가 아니라 고객 맥락을 읽습니다
기존 검색엔진은 사용자가 입력한 검색어와 관련성이 높은 문서를 찾아주는 방식에 가까웠죠.
예를 들어 고객이 “단백질 간식 추천”이라고 검색하면, 검색엔진은 단백질, 간식, 추천이라는 키워드와 관련성이 높은 문서를 보여줬어요. 이 방식에서도 충분히 좋은 정보를 찾을 수 있었지만, 고객의 구체적인 상황까지 반영하기에는 한계가 있었습니다.
AI로 검색할 때는 질문의 형태가 달라집니다.
이처럼 “단백질 간식 추천”이라는 검색어로 찾을 때와, AI로 검색할 때는 질문의 형태가 다른데요. 자세히 살펴보면 질문 안에 ‘나의 욕구’가 반영된 여러 조건이 들어 있습니다.
퇴근 후 이동 중이다.
운동 전에 먹을 예정이다.
밥 먹을 시간은 없다.
간단하게 먹을 수 있어야 한다.
손에 묻지 않아야 한다.
단백질 보충이 필요하다.
AI는 이 조건들을 해석한 뒤 답변을 만듭니다. 그래서 단순히 단백질 함량이 높은 제품이 아니라, 휴대성, 식감, 운동 전 섭취 적합성, 먹기 편한 형태까지 함께 고려하게 되죠.
이처럼 검색어가 고객의 욕구가 압축된 단어라면, 프롬프트는 고객의 상황이 풀어진 문장입니다.
이 차이는 마케터에게 중요합니다. SEO에서는 고객이 어떤 키워드를 검색하는지 보는 일이 중요했다면, AI 검색과 GEO 시대에는 고객이 어떤 맥락으로 질문하는지까지 봐야 하기 때문이에요.
프롬프트 분석: 고객의 구매 조건을 읽는 법
프롬프트 분석은 고객이 AI에게 던지는 질문 안에서 상황, 목적, 구매 조건, 비교 기준, 기대 결과를 읽어내는 작업입니다.
이때 프롬프트 안에 담긴 정보에는 고객이 어떤 상황에서 제품을 떠올렸는지, 어떤 조건을 중요하게 보는지, 왜 그 선택을 믿을 수 있다고 생각하는지까지 함께 들어 있습니다.
AI 검색 시대에 고객은 친구에게 묻듯이 질문합니다. 필요한 제품이나 서비스를 말하기 전에, 먼저 자신의 상황을 설명하죠.
예를 들어 출장용 가방을 찾는 고객은 이렇게 질문할 수 있을 텐데요.
검색어를 나열하지 않을 뿐더러, 고객의 상황, 사용 목적, 구매 기준, 감정적 선호까지 함께 담겨 있습니다. 이처럼 소비자가 AI에게 던지는 프롬프트 안에는 보통 다섯 가지 요소가 담기게 됩니다.
이 다섯 가지를 보면 프롬프트 분석이 왜 중요한지 알 수 있는데요! 프롬프트는 고객이 어떤 상황에 놓여 있는지, 무엇을 해결하고 싶은지, 어떤 기준으로 브랜드를 비교하는지 보여주는 데이터가 되기 때문이에요.
그래서 마케터는 이제 “고객이 어떤 단어를 검색했는가”에서 멈추지 말고, “고객이 어떤 상황을 설명하고 있는가”까지 봐야 합니다.
브랜드는 실제 프롬프트를 추론해야 합니다
여기서 문제가 하나 있습니다.
브랜드는 소비자가 실제로 ChatGPT나 Perplexity 같은 AI 검색 도구에 어떤 프롬프트를 입력하는지 직접 알기 어렵다는 점이에요. 아직 이를 충분히 제공해주는 플랫폼이나 데이터도 많지 않고요.
그렇다면 마케터는 무엇을 봐야 할까요?
박세용 대표님은 여러 데이터를 조합해 소비자의 프롬프트를 추론해야 한다고 설명했습니다. 특히 중요한 것은 검색 데이터입니다.
자사 고객 데이터는 유용하지만 한계가 있습니다. 이미 우리 브랜드를 알고 있거나 구매한 고객의 데이터이기 때문입니다. 성장을 위해서는 아직 우리 고객이 아닌 사람들이 어떤 문제를 느끼고, 어떤 상황에서 카테고리에 진입하는지 봐야 합니다.
소셜 데이터도 도움이 되지만, 사람들이 남들이 볼 것을 의식하고 작성하는 공간이라는 한계가 있습니다. 반면 검색 데이터는 소비자의 고민과 욕구가 더 직접적으로 드러나는 경우가 많습니다. 사람들은 검색창에 자신의 문제를 비교적 솔직하게 입력하기 때문이에요.
베이킹소다를 예시로 들어볼까요? 사람들이 베이킹소다를 검색하기 전후에 어떤 검색어를 함께 사용하는지 보면, 왜 베이킹소다를 찾게 되었는지 추론할 수 있어요.
화장실 악취
싱크대 냄새
주방 청소
세탁
탈취
과일 세척
이렇게 검색의 앞뒤 맥락을 보면 베이킹소다가 단순히 “청소용품”이 아니라, 어떤 상황에서 필요한 제품인지 보이실 텐데요. 이게 바로 카테고리 엔트리 포인트를 찾는 일입니다. 고객이 어떤 순간에 이 카테고리를 떠올리는지, 어떤 문제를 해결하기 위해 제품을 찾는지 발견하는 것이죠.
대신 소비자가 실제로 검색한 키워드, 그 키워드와 함께 소비한 콘텐츠, 콘텐츠 안에 담긴 상황과 구매 기준을 함께 봐야 합니다. 좋은 프롬프트 추론은 상상에서 나오는 것이 아니라, 검색 데이터와 콘텐츠 맥락에서 나옵니다.
GEO 전략은 AI 응답과 브랜드 콘텐츠의 갭을 찾는 일입니다
GEO를 이야기하면 대다수의 마케터들은 “어떻게 해야 AI 답변에 우리 브랜드가 나올까요?”라고 묻곤 합니다. 중요한 질문이지만, 여기서 한 단계 더 들어갈 수 있어야 해요.
AI 답변에 브랜드가 나오는지만 볼 것이 아니라, AI가 우리 브랜드를 어떤 카테고리로 이해하는지, 어떤 이유로 추천하는지, 어떤 출처를 인용하는지 확인해야 합니다.
GEO에서 반드시 해야 하는 작업은 AI 검색 결과를 분석하는 일인데요. 특정 상황과 질문에 대해 AI가 어떤 브랜드를 추천하는지, 어떤 이유로 추천하는지, 어떤 웹사이트와 미디어를 인용하는지 봐야 해요.
그리고 이 분석의 목적은 AI의 응답과 우리 브랜드가 발신하는 콘텐츠 사이의 갭을 찾는 것입니다.
AI가 말하는 내용과 우리 웹사이트의 내용이 거의 일치한다면 이미 잘하고 있다고 판단할 수 있어요. 반대로 말하면, AI가 우리 브랜드를 전혀 다른 방식으로 설명하거나, 우리가 주장하는 핵심 메시지를 반영하지 않는다면 개선해야 할 지점이 많다는 뜻이죠.
박세용 대표님은 AI 응답과 브랜드 콘텐츠 사이의 갭을 다섯 가지로 설명하셨습니다.
결국 우리 사이트에 어떤 문장이 있는지뿐만 아니라 AI가 실제로 어떤 답을 만들고 있는지, 그 답이 우리 온드미디어와 외부 신뢰 근거에서 확인되는지 함께 확인해야 합니다.
검색 결과에 노출되는 것만으로는 부족합니다. AI가 우리 브랜드를 어떤 문제의 해결책으로 이해하는지, 그 이해가 우리가 의도한 브랜드 메시지와 일치하는지까지 볼 수 있어야 해요.
GEO 실행은 홈페이지를 넘어 브랜드 신뢰 설계로 확장됩니다
GEO를 홈페이지나 SEO 담당자의 일로만 생각하기 쉽습니다. 물론 웹사이트, 제품 페이지, 블로그, 보도자료처럼 브랜드가 직접 관리하는 오운드 미디어는 중요합니다. 하지만 AI가 신뢰하는 정보는 오운드 미디어만으로 만들어지지 않습니다.
AI는 브랜드 사이트뿐 아니라 미디어 기사, 전문가 콘텐츠, 리뷰, 커뮤니티, 소셜미디어, 유튜브 등 여러 채널의 정보를 함께 참고합니다. 그래서 우리 사이트에서만 어떤 메시지를 말하고 있다면 충분하지 않을 수 있어요!
예를 들어 브랜드 사이트에서는 “2박 3일 출장에 적합한 고급 백팩”이라고 설명하고 있는데, 리뷰나 커뮤니티에서는 그 제품이 전혀 다른 맥락으로만 언급되고 있다면 AI는 브랜드 메시지를 일관되게 이해하기 어렵습니다.
그렇다면 GEO 실행은 어떻게 할 수 있을까요? 크게 세 단계로 정리할 수 있습니다.
이 3단계에서 알 수 있듯이, GEO는 한 팀만의 일이 아닙니다. 디지털 마케팅팀, SEO 담당자, PR팀, 브랜드팀, 소셜팀, 커뮤니티팀, 콘텐츠팀이 함께 봐야 합니다. AI가 브랜드를 신뢰하려면 디지털 생태계 전반에서 같은 이야기가 반복되어야 하기 때문이에요.
Agentic Commerce 시대, 검색은 실행으로 이어집니다
Agentic Commerce는 AI 에이전트가 사용자를 대신해 제품을 탐색하고, 비교하고, 조건을 조율하고, 구매 실행까지 돕는 커머스 흐름을 말합니다.
박세용 대표님은 GEO 이후에는 Agentic Commerce가 중요한 주제가 될 것이라고 전망했습니다.
지금은 AI가 브랜드를 추천하는 단계에 관심이 많지만, 앞으로는 소비자의 AI 에이전트와 브랜드의 AI 에이전트가 만나 제품 탐색, 비교, 조건 조율, 구매까지 수행하는 구조로 이어질 수 있다는 이야기입니다.
기존 고객 여정은 대체로 이런 흐름이었는데요.
검색 → 클릭 → 비교 → 문의 → 구매
즉, 고객이 직접 검색하고, 여러 페이지를 열어보고, 정보를 비교한 뒤 문의하거나 구매하는 방식이었죠.
하지만 AI 검색과 AI 에이전트가 더 익숙해지면 이 흐름은 충분히 달라질 수 있습니다.
질문 → AI 요약 → 후보 추천 → 비교 → 실행
고객이 모든 정보를 직접 비교하기 전에, AI가 먼저 후보를 추리고 추천할 수 있습니다. 조건에 맞는 브랜드를 비교해주고, 상황에 따라 문의나 예약, 구매 같은 실행 단계로 이어질 수도 있고요.
예를 들어 소비자가 “민감한 피부에 맞는 스킨케어 제품을 추천해줘”라고 요청하면, 개인 에이전트는 소비자의 피부 타입, 취향, 과거 구매 이력, 예산 등을 바탕으로 여러 브랜드를 검토할 수 있습니다. 이때 브랜드가 후보군에 들어가야 다음 단계로 넘어갈 수 있습니다. 그리고 그다음에는 개인 쇼핑 에이전트와 브랜드 에이전트가 조건을 조율할 수도 있습니다.
“하나만 사면 정가지만 세 개를 사면 20% 할인 가능하다.” “내일 도착 가능하다.” “일주일 뒤 받아도 된다면 40% 할인 가능하다.”
이런 방식으로 에이전트끼리 조건을 조율하는 시대가 온다면, 브랜드는 단순히 노출되는 것을 넘어 에이전트와 대화할 준비까지 해야 하죠. 이처럼 AI 검색의 변화는 고객이 비교하고 선택하고 구매하는 과정 자체를 달라지게 만들 거예요.
AI 에이전트가 읽을 수 있는 브랜드 데이터가 필요합니다
앞으로 브랜드 사이트에 방문하는 주체는 사람만이 아닙니다. AI 에이전트가 사이트에 들어와 정보를 읽고, 비교하고, 판단하게 될 수 있습니다. 그래서 웹사이트는 사람에게 보여주는 소개서이면서, AI가 브랜드를 이해하는 데이터베이스가 되어야 해요.
이때 중요한 것은 두 가지인데요.
첫 번째는 AI가 접근할 수 있어야 한다는 점입니다.
구글, 오픈AI, 앤트로픽, 퍼플렉시티 등의 봇을 막을 것인지 허용할 것인지 판단해야 합니다. 일부 사이트는 의도하지 않게 AI 봇을 차단하고 있을 가능성도 있어요.
두 번째는 AI가 정보를 이해할 수 있어야 한다는 점입니다.
사람은 디자인과 분위기를 보고 어느 정도 이해할 수 있죠. 하지만 AI는 텍스트, 구조화 데이터, 제품 스펙, 페이지 구조, 외부 신뢰 시그널을 바탕으로 브랜드를 이해합니다. 그렇기에 특히 커머스나 제품 중심 비즈니스에서는 사람이 보는 설명과 AI가 읽는 구조화 데이터가 같은 이야기를 해야 합니다.
제품 상세페이지에서는 “출장에 적합한 고급 백팩”이라고 말하면서, 구조화 데이터에는 노트북 수납, 기내 반입 가능 여부, 소재, 무게, 방수 여부 같은 정보가 빠져 있다면 AI는 그 주장을 제대로 해석하기 어려워요.
마케터 입장에서 제품 스펙을 꼼꼼히 입력하는 일이 번거롭게 느껴지기도 합니다. 하지만 AI 에이전트가 제품을 이해하고 추천하기 위해서는 이런 정보가 훨씬 더 중요해질 수 있어요. GEO와 Agentic Commerce 시대의 웹사이트는 예쁘게 보이는 것만으로는 충분하지 않습니다. 사람에게 이해되고, AI에게도 읽히는 구조가 필요합니다.
AI의 답 안에 들어가는 브랜드가 되어야 합니다
앞으로 한동안은 세 가지 검색 방식이 공존할 가능성이 큽니다.
기존처럼 검색어를 입력하고 링크를 클릭하는 클래식 검색
AI가 사용자의 질문에 답변하고 브랜드를 추천하는 AI 검색
AI 에이전트가 사용자를 대신해 탐색, 비교, 조율, 구매까지 수행하는 에이전트 검색
SEO가 사라지는 것은 아닙니다. 검색어 분석, 검색 결과 노출, 웹사이트 구조, 콘텐츠 품질은 여전히 중요하죠. 다만 AI 검색과 GEO 시대에는 한 가지를 더 봐야 합니다.
AI가 고객의 질문에 답할 때 우리 브랜드를 어떤 문제의 해결책으로 이해하고 있는가. 그리고 그 이해가 우리 브랜드가 말하고 싶은 메시지와 일치하는가.
과거에는 로고가 브랜드를 대표했습니다. TV 광고를 반복해서 집행하면 사람들은 브랜드 로고와 이름을 기억했죠. 하지만 지금은 사람들이 궁금한 것이 생기면 AI에게 묻습니다. AI의 답변 안에 우리 브랜드가 나와야 발견되고, 비교되고, 선택될 수 있습니다.
GEO 시대에는 AI의 답 안에 브랜드가 나와야 합니다. 그리고 앞으로 Agentic Commerce 시대에는 브랜드 에이전트가 곧 브랜드를 대표하는 존재가 될 수도 있어요.
마케터가 이번 주에 바로 해볼 수 있는 GEO 액션
그럼 여기까지 읽은 마케터는 뭐부터 해보면 좋을까요? 거창한 진단 프로젝트를 바로 시작하지 않아도 괜찮아요! 우선은 우리 브랜드가 AI에게 어떻게 이해되고 있는지 확인해보는 것부터 시작해 보세요.
검색어보다 맥락.노출보다 추천 이유.그리고 사람뿐 아니라 AI가 이해할 수 있는 브랜드
AI 검색 시대의 GEO 전략은 여기서 시작됩니다. AI가 브랜드를 비교하고 추천하는 시대라면, 이제 브랜드는 AI의 답 안에서 어떤 존재로 설명될지부터 설계해야 해요.
우리 브랜드가 AI 검색에서 어떤 질문의 답으로 보이고 있는지 궁금하다면, 실제 검색 데이터와 고객 맥락을 함께 살펴보는 것부터 시작해볼 수 있어요.
어센트AI의 리스닝마인드는 고객이 실제로 어떤 검색어를 입력하는지, 그 전후에 어떤 콘텐츠를 소비하는지, 어떤 맥락에서 카테고리에 진입하는지 살펴볼 수 있는 솔루션인데요!
단순히 검색량만 보는 것이 아니라, 고객의 질문과 의도를 더 입체적으로 볼 수 있다는 점에서 AI 검색과 GEO를 고민하는 마케터에게 꽤 유용한 출발점이 될 수 있겠다는 생각이 듭니다.
지금 GEO를 고민하고 있다면, 검색 데이터를 고객 맥락으로 읽는 일이 먼저 필요합니다. 관심 있는 분들은 어센트AI 리스닝마인드에서 더 자세히 살펴보세요!
*본 아티클은 SMW(서울메타위크)에서 진행된 박세용 대표님의 발표 내용을 바탕으로 작성되었으며, SMW 측과 연사에게 발표 내용의 활용 및 2차 가공 허가를 받아 제작되었습니다.