안녕하세요, 구독자님! 마케터의 목요일 아침을 깨우는 뉴스레터, 위픽레터의 조희연 매니저입니다.
저는 매주 네이버 데이터랩, 위픽레터 유입과 검색 데이터 등을 바탕으로 요즘 어떤 마케팅 이슈가 떠오르고 있는지, 어떤 주제를 눈여겨봐야 하는지 확인하고 있어요. 관련 데이터를 모아 콘텐츠 주제까지 추천해주는 자동화도 만들어 매주 월요일마다 받아보고 있습니다.
다른 마케터분들도 사람들이 지금 무엇을 궁금해하고 있는지, 어떤 변화가 눈에 띄는지, 그리고 다음에는 무엇을 준비하면 좋을지 함께 보면 도움이 되지 않을까 싶었습니다.
그래서 새롭게 ‘데이터로 보는 요즘 마케팅’ 시리즈를 시작해보려고 해요.
네이버 검색 데이터와 위픽레터 안에서 관심 받은 주제, 최근 업계에서 나타난 변화를 함께 살펴보고, 이번 주 눈에 띈 신호와 앞으로 이어질 가능성이 있는 변화까지 정리해보겠습니다. 그 첫 번째로, 8월 2주차 마케팅 데이터에서 발견한 이야기를 공유드려볼게요!
이번 주에는 특히 세 가지 변화가 눈에 띄었습니다.
① AI 콘텐츠가 늘수록 오히려 ‘사람이 만든 콘텐츠’를 찾고 있었고,
② AI 검색은 정보 탐색을 넘어 실제 쇼핑과 매출을 만들기 시작했어요.
③ 릴스에서는 조회수 다음의 ‘행동’을 어떻게 만들지 고민할 필요가 커지고 있었습니다.
세 현상은 전혀 다른 이야기처럼 보이지만, 하나로 연결해볼 수도 있어요.
콘텐츠를 만드는 기술은 빨라졌고, 이제는 ‘누가 만들었는지’, ‘어떤 행동을 만들었는지’까지 중요하게 봐야 한다는 것!
그럼 이번 주 데이터를 하나씩 살펴볼까요?
1. AI로 콘텐츠를 만들수록, 소비자는 다시 ‘사람’을 찾고 있어요
최근 가장 눈에 띈 이슈 중 하나는 LinkedIn에서 나왔습니다. LinkedIn은 최근 이용자가 저품질 AI 생성 게시물을 ‘Seems like AI slop’으로 신고할 수 있는 기능을 추가했어요. 자동 생성 댓글과 저품질 AI 콘텐츠의 노출을 줄이기 위한 조치도 함께 강화하고 있습니다.
AI를 활용한 콘텐츠가 많아지는 만큼, 플랫폼에서조차 ‘AI로 만들었느냐’가 아니라 ‘읽을 가치가 있느냐’를 다시 따져보기 시작한 셈이죠. 재미있는 건 소비자 데이터에서도 비슷한 신호가 나타난다는 점이에요.
Sprout Social의 2026 조사에서는 소비자가 올해 브랜드에 가장 우선해달라고 요구한 항목으로 사람이 만든 콘텐츠, Human-generated content가 꼽혔습니다. 또 소비자 10명 중 4명은 임직원이 만든 콘텐츠를 통해 상품이나 서비스를 월 1회 이상 발견한다고 답했고, Z세대에서는 그 비율이 61%까지 올라갑니다.
그래서 눈에 띈 건 ‘EGC’예요
브랜드가 콘텐츠 제작을 포기하고 직원들에게 SNS를 맡기자는 이야기는 아니에요. 오히려 반대에 가깝죠. 회사는 콘텐츠 소재와 기획, 질문, 촬영과 편집을 지원하고, 구성원은 자신의 실제 경험과 전문성을 더하는 방식이에요.
예를 들어 SaaS 회사라면 공식 계정에서
“우리 제품의 새로운 기능을 소개합니다.”
라고 말하는 대신, 해당 기능을 만든 PM이
“고객들이 이 기능을 계속 요청했던 이유가 있었어요.”
라고 자신의 경험에서 이야기를 시작할 수 있겠죠. 같은 제품을 말해도 제공하는 정보와 뉘앙스가 달라요.
🔮 다음에는 어떻게 될까요?
앞으로 콘텐츠에서 ‘Human Proof’, 이 이야기를 실제 사람이 할 수 있는 근거가 있는가가 더 중요해질 가능성이 있어 보여요. AI를 쓰지 않은 콘텐츠를 만드는 게 목표가 되는 건 아니에요. 이미 기획, 자료 정리, 초안 작성, 편집까지 AI를 활용할 수 있는 영역은 많습니다.
대신 최종 콘텐츠에는 이런 정보가 더 중요해질 거예요.
담당자가 실제로 겪은 시행착오
회사 내부에서 확인한 데이터
고객이 실제로 물어본 질문
실무자가 선택한 이유
다른 곳에서는 알기 어려운 경험과 사례
AI가 정리할 수는 있어도 AI가 정리할 수는 있어도 스스로 경험하거나 축적할 수 없는 정보를 확보하는 일이 콘텐츠 기획자의 중요한 역할이 되지 않을까요?
✅ 이번 주 마케터가 해볼 것
이번 주에는 브랜드 계정으로 만든 콘텐츠 하나를 골라 “이 이야기를 우리 회사의 누가 하면 더 설득력이 있을까?”를 한번 생각해보세요.
제품 기능이라면 PM, 채용 이야기라면 실제 팀원, 고객 사례라면 담당 AE처럼요. 그 사람에게 콘텐츠 제작을 전부 맡기는 게 아니라, 마케터가 10~20분 정도 인터뷰해서 실제로 겪은 경험과 판단을 하나만 추가해보는 것부터 시작해보면 어떨까요?
EGC를 시작한다고 모든 직원이 크리에이터가 될 필요는 없어요. 기존 브랜드 콘텐츠 하나에 ‘이 일을 실제로 해본 사람의 목소리’를 추가하는 것도 첫 실험으로 충분해요.
2. AI 검색, 이제 ‘노출됐나요?’의 다음 단계가 오고 있어요
두 번째는 AI 검색과 쇼핑입니다. GEO 이야기를 할 때 그동안 가장 많이 나온 질문은 아마 이거였을 거예요.
“ChatGPT가 우리 브랜드를 잘 알려주나요?”
그런데 이제 한 단계 다음 질문을 볼 시점이 온 것 같습니다.
“AI에서 우리 브랜드를 본 사람이 실제로 구매하나요?”
8월 7일 Reuters는 Walmart, Ulta Beauty, Wayfair 등 리테일 기업들이 ChatGPT와 Gemini 같은 AI 서비스에서 상품이 잘 발견되도록 웹사이트 콘텐츠와 상품 정보를 조정하고 있다고 보도했습니다. Adobe Analytics 데이터에 따르면 생성형 AI를 통해 유입된 방문자의 방문당 매출은 기존 채널 유입 대비 41% 높게 나타났습니다.
AI 쇼핑을 위한 기반도 빠르게 만들어지고 있어요. OpenAI 역시 판매자가 상품 피드를 제공해 가격, 이미지, 리뷰 등 최신 상품 정보를 ChatGPT에 전달할 수 있도록 지원하고 있어요. 현재 쇼핑 기능은 미국에서 제공되고 있어 국내 마케터가 곧바로 적용할 단계는 아니지만, AI가 상품을 탐색하고 비교하는 방식이 어디까지 발전하고 있는지 보여주는 신호로 볼 수 있습니다.
왜 이 데이터가 특이할까요?
GEO 성과를 이야기할 때 가장 먼저 확인하기 쉬웠던 지표 중 하나는 ‘AI 답변에 우리 브랜드가 얼마나 등장하는가’였습니다. 하지만 결국 마케터에게 중요한 건 그 다음입니다.
AI가 브랜드를 언급했고,
→ 사용자가 브랜드를 발견했고
→ 사이트에 들어왔고
→ 상품을 살펴봤고
→ 실제 구매까지 했다면
GEO 역시 콘텐츠 노출을 넘어 매출에 얼마나 기여했는지를 묻게 될 가능성이 높아요.
🔮 다음에는 어떻게 될까요?
앞으로는 GA4를 보면서 마케터들은 이런 질문을 더 자주 하게 될 것 같아요.
ChatGPT에서 몇 명이 들어왔지?
AI 유입 사용자는 어떤 페이지를 봤지?
일반 검색 유입과 전환율 차이가 있나?
어떤 상품이 AI에서 많이 발견되고 있지?
AI는 우리 제품의 특징을 정확하게 설명하고 있나?
즉 GEO KPI가 ‘AI 언급량’에서 AI Referral, 전환, 매출까지 넓어질 가능성을 계속 지켜볼 필요가 있어요.
✅ 이번 주 마케터가 해볼 것
우선 GA4 유입 소스부터 한 번 확인해보세요. ChatGPT, Perplexity, Gemini 등 AI 서비스에서 들어오는 트래픽이 있는지 살펴보고, 있다면 어떤 페이지로 유입되는지 확인합니다.
커머스 브랜드라면 핵심 상품 페이지도 같이 볼 수 있어요. 상품명, 가격, 옵션, 재고, 제품 특징처럼 AI가 상품을 비교할 때 필요한 정보가 텍스트로 명확하게 정리돼 있는지 확인해보세요. 아직 AI 유입 규모가 작더라도 지금부터 기록해두면, 몇 달 뒤 변화가 생겼을 때 비교할 수 있는 기준점이 생깁니다.
3. 릴스, 이제 ‘얼마나 봤나?’ 다음 행동까지 봐야 해요
이번에는 위픽레터에서 마케터들이 무엇을 궁금해하는지 살펴볼까요?
최근 Google Search Console 데이터를 살펴보다가 마케팅 관련 유입 검색어 가운데 ‘2026 유행 릴스’가 눈에 띄었어요. 아주 큰 검색량을 가진 키워드는 아니지만, 검색을 통해 꾸준히 관련 콘텐츠를 찾아오는 사람들이 있다는 점이 흥미로웠습니다. 결국 사람들이 궁금해하는 건 꽤 명확해요.
“그래서 요즘 어떤 릴스가 뜨는데?”
새로운 밈이나 포맷이 등장할 때마다 마케터라면 한 번쯤 묻게 되는 질문이죠. 그런데 콘텐츠를 만드는 입장에서는 여기서 질문을 하나 더 붙여볼 수 있어요.
“어떤 릴스가 뜨는지 알았다면, 그다음에는 어떤 행동을 만들 것인가?”
유행하는 포맷을 빠르게 발견하는 것과 그 포맷을 실제 마케팅 성과로 연결하는 것은 또 다른 문제니까요.
조회수 다음에는 ‘행동’을 봐야 해요
조회수 10만 회가 나온 릴스 두 개가 있다고 생각해볼게요. A는 보고 웃고 끝났고, B는 친구에게 보내거나 저장하거나 프로필까지 들어가봤습니다.
조회수만 보면 두 콘텐츠의 성과는 비슷해 보일 수 있어요. 하지만 콘텐츠를 본 뒤 일어난 행동까지 보면 이야기가 달라집니다. 그래서 숏폼을 기획할 때 ‘조회수를 얼마나 만들 것인가?’와 함께 이런 질문도 먼저 정해보면 좋아요.
이 콘텐츠를 본 사람이 다음에 무엇을 했으면 좋을까?
같은 릴스라도 어떤 행동을 목표로 하느냐에 따라 소재와 구성부터 달라질 수 있어요.
공유를 원한다면 특정 사람이 떠오를 만한 상황을 만들고, 저장을 원한다면 다시 찾아볼 이유를 줘야 합니다. 프로필 이동을 목표로 한다면 하나의 영상에서 끝나는 것이 아니라 이 계정에 더 볼 것이 있다는 기대를 만들어야 하고요!
🔮 다음에는 어떻게 될까요?
숏폼 콘텐츠가 계속 늘어나면 조회수와 실제 행동을 함께 구분해서 보는 흐름도 더 강해질 수 있어요.
콘텐츠 보고서에서도 조회수와 좋아요만 확인하는 데서 끝내지 않고, 저장, 공유, 프로필 방문, 링크 클릭, 이후 검색처럼 콘텐츠를 본 다음 나타난 행동을 함께 보는 방식이 더 중요해질 수 있습니다.
콘텐츠가 얼마나 많이 노출됐는지와 함께, 그 노출이 어떤 다음 행동을 만들었는지를 설명해야 하는 거죠.
✅ 이번 주 마케터가 해볼 것
다음 릴스를 기획할 때 기획서에 한 줄만 추가해보세요.
이 콘텐츠에서 가장 만들고 싶은 행동: ______
조회, 저장, 공유, 댓글, 프로필 이동, 사이트 이동 가운데 이번 콘텐츠에서 가장 중요한 행동 하나를 먼저 고릅니다. 그리고 발행한 뒤에는 실제로 그 행동이 얼마나 일어났는지 확인해보세요. 같은 포맷을 반복해서 만들 때도 어떤 소재와 구성이 원하는 행동을 더 잘 만들었는지 비교하기 쉬워져요!
이번 주 핵심 요약 3가지
8월 2주차에 눈에 띈 마케팅 변화를 세 가지만 다시 정리해볼게요.
‘데이터로 보는 요즘 마케팅’ 첫 번째 이야기는 여기까지입니다!
긴 글을 읽어주셔서 감사해요 :)
아직 첫 회차인 만큼 시리즈를 어떻게 발전시키면 좋을지에 대한 아이디어도 환영입니다! 요즘 마케팅하면서 눈여겨보고 있는 변화나 함께 이야기해보고 싶은 주제가 있다면 댓글로 편하게 남겨주세요.
이 시리즈는 여러분께도 의미있는 콘텐츠를 전한다는 목적 내에서 언제든 새로워지고 변화할 수 있어요.