Goodbye Clicks, Hello AI: Zero-Click Search Redefines Marketing

"검색결과에서 클릭은 옛말"...소비자 80%가 AI 검색 결과 의존

베인앤컴퍼니(Bain & Company)의 보고서에 따르면, 소비자의 약 80%가 검색 시 40% 이상을 AI 기반 검색 결과에 의존하는 것으로 나타났다. 이는 기존 웹사이트로의 유입량을 15~25% 감소시키는 결과를 가져왔다. 마케터들은 오랫동안 검색 알고리즘을 마스터하고 검색 결과에서 좋은 위치를 차지하기 위해 노력해왔다. 일부는 풍부한 콘텐츠와 세밀한 최적화에 투자했고, 다른 일부는 키워드 스터핑과 같은 빠른 해결책을 추구했다. 하지만 AI 검색 엔진과 생성형 요약의 등장으로 이러한 전통적인 검색 행태가 완전히 뒤바뀌고 있다.

AI 회의론자도 선택한 제로클릭...검색의 60%가 클릭 없이 종료

현재 전통적인 검색 엔진에서도 제로클릭 트렌드가 모든 연령층에서 가속화되고 있다. 베인앤컴퍼니의 연구에 따르면 약 60%의 검색이 다른 웹사이트로 이동하지 않고 검색 페이지에서 종료된다. 특히 주목할 만한 점은 AI에 회의적인 사용자 중에서도 절반 이상이 검색 페이지에서 바로 답을 얻고 있다는 점이다. 이는 AI 기반 검색이 사용자 경험을 근본적으로 변화시키고 있음을 보여준다.

챗GPT·퍼플렉시티의 약진...월간 사용자 1500만명 돌파

AI 검색의 성장세는 기존 검색 시장의 판도를 바꾸고 있다. 챗GPT(ChatGPT)는 2024년 11월 트래픽이 44% 증가했으며, 퍼플렉시티(Perplexity)는 2024년 말 1,500만 명의 월간 사용자를 확보했다. 이러한 AI 기반 플랫폼들의 사용 목적을 살펴보면, 정보 수집 및 요약(68%), 최신 뉴스와 날씨 확인(48%), 쇼핑 추천(42%) 등 전통적인 검색 엔진의 핵심 기능을 빠르게 대체하고 있다.

브랜드 발견 단계가 사라진다...검색에서 알고리즘 주도 경험으로

유기적 클릭률이 감소하면서 마케터들은 비브랜드 검색에서의 영향력을 잃어가고 있다. 이는 소비자들이 특정 브랜드를 선택하기 전 답변과 의견을 구하는 초기 발견 단계에서 특히 두드러진다. 이러한 순간들은 고객 발견과 전환이 일어나는 중요한 지점이다. 생성형 AI는 단순히 검색 트래픽을 방해하는 것을 넘어 고객 여정을 알고리즘 중심의 서사로 전환시키고 있다.

SEO를 넘어선 AI 시대의 새로운 마케팅 전략

새로운 소비자 현실에서 성공하기 위해서는 기존의 검색엔진최적화(SEO)만으로는 부족하다. 성공적인 브랜드들은 SEO 노력을 가속화하면서도, 동시에 두 가지 새로운 방향으로 전략을 확장해야 한다. 첫째는 대규모 언어 모델(LLM) 가독성을 위한 실용적인 기술 최적화 전략이며, 둘째는 검색 엔진 AI 개요와 LLM 엔진 모두에서 가시성과 포지셔닝에 영향을 미치는 방법을 이해하기 위한 과감한 실험이다.

AI 시대의 콘텐츠 최적화 3대 전략

마케터들을 위한 구체적인 실행 전략은 다음과 같다:

첫째, AI 크롤링에 최적화된 콘텐츠를 제작하고, 시맨틱 검색에 맞춰 고의도 롱테일 키워드를 강조해야 한다. PDF와 게이트된 콘텐츠는 AI 기반 생태계에서는 더 이상 유효하지 않다.

둘째, 텍스트를 넘어 비디오와 인터랙티브 포맷을 활용해 생성형 AI 검색에서의 가시성을 높여야 한다. 피상적인 키워드 전술보다는 깊이 있는 주제 전문성을 우선시해야 한다.

셋째, 클릭 중심의 메트릭스에서 벗어나 검색 노출과 AI 도달률을 측정해야 한다. 직접적인 전환보다는 영향력 최적화에 초점을 맞춰야 한다.

제로클릭 시대, 브랜드의 생존 전략

제로클릭 검색과 AI 주도 엔진이 사람들의 정보 탐색, 학습, 의사결정 방식을 재정의하면서, 성공적인 브랜드는 혁신을 수용하고 과감한 실험을 시도해야 할 것이다. 특히 일회성 클릭이나 단순 방문으로는 더 이상 의미 있는 성과를 거두기 어려워졌다. 마케터들은 이러한 새로운 검색의 시대에 브랜드의 관련성과 고객과의 관계를 유지할 수 있는 방향으로 검색 전략을 재구성해야 한다. 이는 단순한 전술적 변화가 아닌, 디지털 마케팅의 근본적인 패러다임 전환을 의미한다.

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기사는 클로드 3.5 Sonnet과 챗GPT를 활용해 작성되었습니다.