지난 수십 년간 마케팅 혹은 광고의 핵심은 소비자가 구글이나 네이버 같은 검색창에 키워드를 넣었을 때 자사의 제품이 검색 결과 상단에 나오게 하는 것이었다. 하지만 이제 소비자들은 쇼핑을 위해 검색창을 사용하는 대신에 생성형 AI와 대화를 선호하고 있다. 보스턴 컨설팅 그룹(BCG)의 조사에 따르면, 쇼핑 관련 생성형 AI의 사용량은 2025년 2월부터 11월 사이에 35% 증가했다. 설문조사 결과, AI를 사용하는 주요 목적으로 일반 정보 검색 및 연구 보조(62%), 업무상 사용(46%)에 이어 브랜드나 제품의 조사 및 추천을 위해 사용한다는 답변이 43%로 세 번째로 높은 AI 활용 사례로 꼽혔다. 또한, 소비자들은 가전제품과 같은 고가의 상품뿐 아니라 생활 소비재와 같은 일상적인 구매에 이르기까지 다양한 상품에서 생성형 AI를 사용하는 것으로 나타났다.

<상품 조사 및 구매 과정에서 AI를 활용하는 소비자의 품목별 활용 비중>

[ 자료: Boston Consulting Group ]

소비자들이 쇼핑을 목적으로 AI와의 대화를 선호하는 이유는 정확히 무엇을 원하는지 확신하지 못할때도 원하는 것을 파악하는데 도움을 받을 수 있으며, 방대한 자료를 기반으로 개인의 요구에 맞는 답변을 주기 때문에 객관적이라 생각하기 때문이다. 또한 일일이 상품별로 광고를 클릭하거나 리뷰를 살펴볼 필요없이 AI에게 물으면 바로 답을 얻을 수 있는 높은 효율성도 주요한 원인이 되고 있다. 이처럼 쇼핑 도구로서의 AI의 영향력이 증가하고 있다는 것은 기업들의 마케팅 전략에 중요한 변화를 요구한다.

생성형 AI 답변에 상품을 노출시키기 위한 전략

인터넷 검색을 통해 쇼핑하던 시대에는 소비자들이 필요한 상품군을 미리 정하고 관련 상품을 찾는 방식이었다면, 이제는 물건이 필요한 상황을 설명하고 그에 맞는 상품군을 찾아달라는 질문에서부터 시작한다. 이러한 변화에 기업들은 어떻게 해야 AI의 답변에 자사의 상품이나 브랜드가 언급될 수 있는가에 대한 고민이 주요한 화두로 떠올랐다. 따라서, 검색 결과 상단에 자신의 브랜드를 올리는 것을 목적으로 하던 기존의 SEO(Search Engine Optimization) 전략에서 이제는 생성형 AI 환경에 브랜드를 노출하기 위한 GEO(Generative Engine Optimization) 전략이 주목받고 있다. GEO는 AI 시스템이 답변과 상품 추천 및 미리보기 등을 생성할 때 자신의 브랜드가 언급되는 빈도, 중요도 및 정확성을 높이기 위한 작업이다. 전문가들이 제시하는 GEO 전략 가운데 핵심적인 내용은 다음과 같다.

우선, 브랜드에 대한 정보가 AI가 학습할 수 있는 구조화된 체계로 제공되어야 한다. 제품 설명에 단순히 문장을 나열하기보다는 누가 어떤 상황에서 쓸 상품인지 명확히 정의하는 것이 필요하다. 예를 들어, 운동화 제품 소개에 단순히 편안하다는 문장보다는 “발볼이 넓은 사람이 장거리 러닝을 할 때 가장 편한 운동화”와 같이 특정 상황과 타겟을 구체적으로 설명한 콘텐츠를 만들어야 하는 것이다. 상황 중심의 정보가 많을수록 AI는 관련 상황에 처한 사용자의 질문에 그 브랜드를 우선적으로 추천하게 된다. 또한 이러한 상황을 통해 일관된 브랜드 정체성을 수립하는 것이 필요하다. 상품을 특정 키워드로 반복해서 설명해야 관련 키워드 질문이 생성되었을 때 그 상품의 노출 가능성이 높아질 수 있다. “30대 여성을 위한 화장품”, 혹은 “바쁜 직장인을 위한 아이쉐도우”처럼 타겟과 상황을 명확하게 정의한 키워드로 일관되게 반복적으로 상품 콘텐츠를 노출시키는 것이 중요하다. 이처럼 정체성이 명확한 콘텐츠를 제작하기 위해서는 우선 고객 데이터가 충분히 정확하게 수집되고, 그에 맞는 타겟과 상황, 키워드가 명확해야 한다.

한편, 생성형 AI가 브랜드를 추천하는 기준은 콘텐츠 누적량, 고객 반응 기반 정보, 신뢰 가능한 출처 등이기 때문에 자사 브랜드에 대한 충분한 콘텐츠가 확보되어야 한다. 여기에는 뉴스뿐만 아니라 블로그와 리뷰, Q&A 등 다양한 노출 정보가 포함된다. 또한 고객들이 올린 후기나 커뮤니티 반응, 자주 묻는 질문, 타사 제품과의 차별점이 정리된 비교형 콘텐츠 등이 중요한 데이터가 될 수 있다. 특히, 기업의 자체 콘텐츠보다는 제삼자에 의한 상품 언급이 많을수록 AI가 학습할 확률이 높아진다. 따라서 AI 시대에도 여전히 상품에 대한 콘텐츠가 여러 매체에 소개되는 전통적인 방법을 배제할 수는 없다. 미국의 마케팅 전문 에이전시 공동대표인 J 씨는 KOTRA 애틀랜타무역관과의 인터뷰에서 “ AI 플랫폼은 신뢰할 수 있는 저널리즘 소스를 기반으로 답변을 생성하기 때문에, 미디어 환경의 변화에도 주요 미디어의 영향력은 여전히 크다”라고 언급하며, 신뢰받는 미디어 매체에 제품이 소개되는 것이 AI 답변에 노출되기 위한 전략에 매우 중요한 부분임을 강조했다.

챗지피티의 광고 도입

OpenAI는 올해 2월 9일부터 챗지피티에서 광고 테스트를 시작했다. 우선적으로 미국의 무료 버전과 신규 저가 구독 서비스인 Go 플랜에 광고를 도입했으며, 점차 캐나다, 호주, 뉴질랜드 등으로 확대해 나갈 방침이다. 챗지피티의 광고는 사용자의 대화나 답변과 분리되어 하단에 ‘Sponsored’라는 표시와 함께 노출된다. OpenAI 측은 지금껏 구축해 온, 챗지피티의 답변이 객관적이라는 신뢰성을 광고 도입으로 인해 잃지 않도록 하기 위해 광고와 대화를 철저히 분리한다는 방침이다. 하지만, 사실상 질문과 답변 이후에 관련된 브랜드의 광고가 제시되기 때문에 연관성은 유지된다. 예를 들어, 여행 일정에 관한 대화에서는 숙소나 여행 상품 관련 광고가 제시된다. 사용자는 대화에 이어서 관련된 광고를 보고 바로 그에 대한 추가 질문을 던질 수 있고, 구매 판단에 필요한 정보를 확인하면서 상품에 대한 상세한 대화를 나눌 수 있게 된다.

<챗지피티 광고 예시>

[자료: Chat GPT / KOTRA 애틀랜타무역관 직접 화면 캡쳐]

이러한 광고는 기존 광고가 소비자 연령이나 행동 패턴 데이터를 기반으로 하는 타겟팅 방식과는 대조적으로, 진행 중인 대화의 맥락을 기준으로 광고를 내보내는 방식이다. 운동에 대한 답변에는 스포츠용품 광고가 등장하고, 요리에 관한 대화에는 식재료나 조리 도구 광고를 보여준다. 따라서 광고 상품은 해당 대화에서 드러난 관심사를 기준으로 선정된다. 챗지피티의 이러한 차별점으로 인해 광고주들은 새로운 대응 전략이 필요하다. 기존 광고 문구는 노출된 광고를 클릭하도록 유도하는 게 주요 목적이었다면, AI 상황에서는 상품에 관한 다음 질문을 이끌어내는 문구를 통해 대화를 이어갈 수 있도록 하는 것이 주 목적이 되어야 한다. 단순히 흥미를 끄는 홍보 문구보다는 제품에 대한 특징을 정확하게 보여줄 수 있는 정보를 포함해야 하며, 관련 질문에 대한 추가 답변을 할 수 있도록 가격, 사양, 배송, 반품, 주요 특징, 필요 상황 등을 미리 구조화 해두어야 한다. 또한, AI가 답변에 최적화하기 위해서 제품 정보를 요약∙비교∙추천하기 좋은 정보 구조로 갖추는 것도 좋은 전략이다. 제품 리뷰도 감성적 후기보다는 구체적인 상황과 선택하게 된 이유, 제품의 초기 문제점과 해결책 등을 정리한 내용이어야 AI와의 대화형 추천에서 활용되기 쉽다.

한편, Open AI 측은 대화 주제와 관련 없이 광고 품목에 제한을 두고 있기도 하다. 건강∙의료 분야의 광고는 하지 않으며, 정신 건강과 정치 관련 대화에는 광고가 노출되지 않는다. 또한 미성년자와 관련된 대화에도 광고가 노출되지 않도록 하고 있다. 이러한 방침은 광고로 인해 사용자가 오해하거나, 민감한 판단을 왜곡할 가능성을 차단해 광고 확장보다는 이용자 보호와 정보 제공의 신뢰 유지를 우선한다는 점을 강조하기 위함이다.

시사점

생성형 AI는 단순히 광고를 위한 새로운 매체의 등장이라기보다, 광고의 구조 자체를 변화시키는 새로운 흐름으로 볼 수 있다. 이러한 변화를 기회로 활용하기 위해 우리 기업들은 상품 데이터의 구조화 작업을 신속하게 착수해야 한다. 특히 글로벌 생성형 AI 모델이 한국 제품을 제대로 이해할 수 있도록 하기 위해서는 단순히 홈페이지를 영문으로 번역하는 수준을 넘어 AI가 학습하고 검색하기 쉬운 구조화된 형태로 상품 정보를 구축해 나갈 필요가 있다. AI 시대에는 광고가 얼마나 흥미를 끄느냐가 아니라 대화 속에서 얼마나 신뢰받는 선택지로 자리 잡느냐가 중요하기 때문에 대화 중심의 설계로 전환할 필요가 있다. 최근 Open AI 측은 자율 서비스형 광고 관리 시스템 (Self-serve Ads Manager)을 도입해 스타트업과 같은 소규모 업체들도 대행사 없이 직접 광고를 운영할 수 있도록 했다. 우리 기업들 역시 이러한 시스템을 활용해 새롭게 등장하는 AI 광고 환경을 분석하고 적극적으로 테스트해 봄으로써 초기 선점 효과를 기대할 수 있다. 동시에, AI 시대에 맞는 새로운 마케팅 문법을 학습할 수 있는 기회로 삼아야 할 시점이다.

자료: Boston Consulting Group, DIGIDAY, Forbes, Open AI, Vircle, KOTRA 애틀랜타무역관 자료 종합