생성형 AI 검색 엔진이 전통적 검색을 빠르게 대체하면서 기업들의 온라인 가시성 확보 방식이 근본적으로 변화하고 있다. 미국 샌디에이고 소재 마케팅 플랫폼 기업 SOCi가 3,000개 다지역 브랜드의 35만 개 위치를 대상으로 320만 건의 AI 쿼리를 분석한 결과, 2028년이면 AI 검색 트래픽이 전통적 검색을 추월할 것으로 나타났다. 해당 리포트에 따르면, 챗GPT와 제미나이, 퍼플렉시티 같은 AI 플랫폼에서의 노출이 기업 생존의 새로운 경쟁 무대로 떠올랐으며, AI 플랫폼에서 추천받는 기업은 전체의 17.6%에 불과해 전통 검색보다 경쟁이 더욱 치열한 것으로 확인됐다.

검색의 패러다임이 바뀐다, AI가 답을 '선택'하는 시대

AI 검색은 전통적 검색과 근본적으로 다르다. 과거 구글에서는 링크 목록이 제공됐지만, AI 검색은 단일하고 종합된 답변 하나만 제시하며 때로는 예약이나 전화 같은 직접 액션까지 포함한다. 페이지 2는 존재하지 않는다. 선택받거나 아니면 보이지 않거나, 둘 중 하나다. 소비자들의 검색 쿼리는 전통 검색 대비 2~3배 길어지고 더욱 대화적이며 구체적으로 변했다. 이들은 AI가 연구부터 구매까지 전체 여정을 대화창을 떠나지 않고 관리해 주기를 기대한다.

이러한 변화는 놀라운 속도로 진행되고 있다. 2025년 7월 셈러시(Semrush)는 AI 기반 검색 트래픽이 2028년 초, 어쩌면 더 빨리 전통적 검색을 넘어설 것으로 전망했다. 딜로이트가 2025년 9월 발표한 소비자 조사에서는 미국 소비자의 53%가 생성형 AI 도구를 사용하며, 20%는 정기적으로 사용한다고 답했는데 이는 1년 전 대비 두 배 증가한 수치다. 2025년 6월 에이치렙스(Ahrefs)는 구글이 여전히 최고의 유입 소스지만, AI 기반 채널은 지난 1년간 10배 성장했으며 이미 디지털 발견 전반에서 가장 높은 전환율을 기록하고 있다고 보고했다. AI 가시성은 단순한 노출을 넘어 실제 매출로 직결되는 핵심 경쟁력이 된 것이다.

전통 검색 대비 더 치열한 AI 추천 경쟁, 17.6%만 노출

다지역 브랜드의 경우 AI 발견은 검색 엔진, 지도, 리뷰 사이트, 소셜 네트워크, 챗GPT와 제미나이, 퍼플렉시티 같은 AI 어시스턴트 등 디지털 생태계 전반에 걸쳐 이뤄진다. AI 시스템은 답변을 발명하지 않는다. 신뢰할 수 있고 권위 있는 출처에서 정보를 검색하고 종합한다. 기업의 리스팅 정확도, 리뷰의 강점, 로컬 페이지의 품질이 AI가 브랜드를 어떻게 표현할지를 직접적으로 결정한다.

SOCi의 조사에 따르면 전통적인 구글 3팩(Google 3-Pack)에서 브랜드 위치가 23.6%의 비율로 나타난 반면, 연구 대상 대형 언어 모델(LLM)에서는 평균 17.6%만이 추천됐다. 구체적으로 살펴보면 퍼플렉시티는 25.8%, 제미나이는 14.7%, 챗GPT는 12.3%의 브랜드 위치를 추천했다. LLM이 중소기업(SMB)을 체인 및 프랜차이즈보다 약간 선호하는 편향도 관찰됐는데, 이는 다지역 브랜드의 AI 노출 과제가 더욱 크다는 것을 시사한다. AI 시대의 가시성은 더 이상 발견되는 것에 관한 것이 아니라 선택받는 것에 관한 것이며, 강력한 가시성 신호를 가진 브랜드들은 더 자주 나타날 뿐만 아니라 AI 기반 발견이 주목을 행동으로 전환하는 능력을 증폭시키면서 더 빠르게 성장하고 있다.

데이터 정확도 격차가 크다, 챗GPT는 65.5% 정확도에 그쳐

전통적 검색이 수년간 로컬 비즈니스에 대한 포괄적 데이터셋을 구축해온 반면, LLM은 상대적으로 새롭고 로컬 검색을 다른 용례만큼 강조하지 않았다. 로컬 데이터 생태계는 본질적으로 단편화돼 있어, 구글 맵이나 옐프(Yelp) 같은 인기 있고 권위 있는 플랫폼 외에도 오늘날 소비자 트래픽이 적지만 여전히 온라인에 존재하는 소규모 디렉터리와 산업별 사이트들이 보완하고 있다.

이에 따라 구글 맵을 핵심에 두지 않은 챗GPT와 퍼플렉시티는 로컬 비즈니스에 대한 정확한 데이터를 확보하는 데 어려움을 겪고 있다. 정확성 문제는 AI 응답의 특성인 환각 현상과도 관련이 있는데, 때때로 권위 있는 데이터 대신 환각이 대체되기도 한다. 실제로 챗GPT의 위치 데이터 정확도는 65.5%에 불과하고 퍼플렉시티는 69.8%의 정확도를 달성했다. 이는 제미나이의 99.2% 정확도와 대조적이다. 브랜드는 LLM이 자사 위치를 정확하게 보고하도록 훈련시키기 위해 구글이나 옐프 같은 기본 데이터 출처의 정보가 정확하고 일관성 있는지 확인해야 한다. 추천에 나타나는 것은 이야기의 일부일 뿐이며, 전화번호나 주소, 운영 시간이 잘못된 비즈니스는 소비자가 방문하거나 거래할 수 없다.

리뷰 평점 기준이 높아졌다, 챗GPT 추천 평균은 4.4점

로컬 비즈니스에 대한 리뷰의 광범위한 가용성은 브랜드 위치에 대한 소비자 감정을 측정하는 가장 명확한 방법이다. 별점과 리뷰 수가 오랫동안 전통 검색의 핵심 순위 요소로 간주됐듯이, 로컬 리뷰가 브랜드가 LLM 추천에 나타날 가능성을 결정하는 데 도움이 된다는 것을 발견했다.

AI 노출 측면에서 기준이 높아진 것처럼 LLM도 별점으로 비즈니스를 순위 매길 때 더 까다롭다. 비즈니스의 평균 평점이 옐프에서 3.1점, 구글에서 4.2점인 반면, 퍼플렉시티에서 추천된 비즈니스의 평균 평점은 4.3점이고 챗GPT는 4.4점이다. 제미나이는 이전과 마찬가지로 구글의 기준을 따른다. 비즈니스는 근본적으로 우수한 고객 경험을 제공함으로써, 부차적으로는 고객에게 리뷰를 요청하고 긍정적이든 부정적이든 리뷰에 응답함으로써 높은 평점을 위해 경쟁해야 한다.

AI 가시성 확보를 위한 핵심 전략, 구글 맵과 옐프, 페이스북이 중심

SOCi는 LLM이 로컬 추천을 제공하는 데 어떤 출처를 사용하는지 확인하기 위해 200만 개의 출처 URL을 조사했다. 이 연구는 LLM 추천에 두드러지게 나타나기 위해 마케터가 영향을 미쳐야 하는 사이트를 조명하는 데 중요하다. 브랜드 웹사이트는 LLM 추천의 23.1%에 나타나 웹사이트와 로컬 랜딩 페이지가 LLM 최적화의 필수 중심점임을 보여준다. LLM이 인용한 서드파티 출처 중 세 곳이 가장 두드러진다. 구글 맵은 단독으로 전체 로컬 인용의 32.5%를 차지하며, 옐프와 페이스북은 각각 10.5%와 7.6%의 로컬 인용을 차지한다.

다른 상위 도메인 중에서는 산업 특수성에 대한 강한 강조가 보인다. 호텔의 경우 트립어드바이저(TripAdvisor), 부킹닷컴(Booking.com), 익스피디아(Expedia)부터, 주택의 경우 아파트먼츠닷컴(Apartments.com), 질로우(Zillow), 리얼터(Realtor), 레스토랑 정보의 경우 그럽허브(GrubHub), 우버이츠(UberEats), 포스트메이츠(Postmates)까지 다양하다. 브랜드 마케터는 자신의 산업과 관련된 상위 사이트를 타깃으로 삼고 프로필 정보가 정확하고 가능한 한 풍부하게 상세한지 확인해야 한다. 다만 구글, 옐프, 페이스북, 브랜드 웹사이트가 틈새 사이트보다 우선순위가 높아야 한다.

연구 결과에 따르면 AI 플랫폼 결과의 가시성과 전통적 검색 및 소셜 채널의 가시성 사이에는 측정 가능한 연관성이 있다. 전반적으로 로컬 가시성 인덱스로 측정된 전통 채널의 로컬 마케팅 성과와 AI 가시성 사이에는 강한 상관관계가 존재한다. 이는 로컬 수준에서 디지털 채널에서 견인력을 얻기 위해 노력한 브랜드, 즉 강력한 온라인 프로필을 구축하고 소셜 플랫폼에 자주 게시하며 로컬 오디언스를 구축하고 로컬 소비자 피드백에 응답한 브랜드가 로컬 매장 및 서비스 제공업체에 대한 AI 추천에서 두드러지게 나타날 가능성이 더 높다는 것을 의미한다. 더 나아가 검색, 소셜, 평판 전반에서 강력한 가시성 신호를 가진 브랜드들은 더 자주 나타날 뿐만 아니라 더 빠르게 성장하고 있는데, 이는 AI 기반 발견이 주목을 행동으로 전환하는 능력을 증폭시키기 때문이다.

FAQ (※ 이 FAQ는 본지가 리포트를 참고해 자체 작성한 내용입니다.)

Q1. AI 검색 시대에 기업이 가장 먼저 해야 할 일은 무엇인가요?

A: 먼저 챗GPT, 제미나이, 퍼플렉시티 같은 주요 AI 플랫폼에서 자사 브랜드가 어떻게 나타나는지 감사해야 합니다. 다양한 쿼리를 통해 자사 산업과 위치 시장에서 비즈니스 추천을 요청하고, 브랜드가 호의적으로 나타나는지, 비호의적으로 나타나는지, 아니면 전혀 나타나지 않는지 확인한 뒤 인용된 출처를 기록해야 합니다.

Q2. 전통적 검색 최적화와 AI 검색 최적화는 어떻게 다른가요?

A: 기본 원칙은 유사하지만 AI 검색은 더 높은 기준을 요구합니다. 전통 검색에서는 23.6%의 브랜드가 노출되지만 AI 검색에서는 17.6%만 추천됩니다. 또한 AI는 더 높은 평점을 선호하며(챗GPT 추천 평균 4.4점), 데이터 정확성에 매우 민감합니다. 따라서 정확한 리스팅 관리와 높은 리뷰 평점 확보가 더욱 중요합니다.

Q3. AI 플랫폼이 추천을 결정하는 핵심 요소는 무엇인가요?

A: 세 가지 핵심 요소가 있습니다. 첫째는 관련성(Relevance)으로 브랜드 제공 상품이 고객의 구체적 요구를 충족해야 합니다. 둘째는 권위성(Authority)으로 브랜드가 이용 가능한 옵션 중 최선의 선택이어야 합니다. 셋째는 정확성(Precision)으로 브랜드에 대한 데이터가 정확하고 일관되며 실행 가능해야 합니다. 이 세 요소의 강력한 조합이 AI 추천을 결정합니다.

해당 기사에 인용된 리포트 원문은 SOCi에서 확인 가능하다.

리포트 명: The Factors Driving AI Visibility

이미지 출처: SOCi

해당 기사는 챗GPT와 클로드를 활용해 작성되었습니다.