생성형 AI가 검색 결과를 나열하는 대신 질문에 맞는 답을 정리해주면서 소비자가 브랜드를 발견하는 경로도 달라지고 있다. 기존 검색 최적화가 특정 키워드에서 상위에 노출되는 데 초점을 맞췄다면, AI 환경에서는 어떤 상황에서 특정 브랜드를 추천해야 하는지 판단할 근거가 중요해졌다. 브랜드 이름을 많이 알리는 것과 소비자의 구체적인 구매 상황에 연결되는 것은 서로 다른 문제다. 박세용 어센트 AI 대표가 검색 데이터로 소비자의 구매 장면을 발견하고 이를 브랜드 성장으로 연결하는 방법을 한 권의 책에 담았다.
검색 인텐트 데이터 기반 마케팅 AI 기업 어센트 AI는 박세용 대표가 생성형 AI 시대의 브랜드 전략을 다룬 신간 ‘브랜드, AI의 언어로 말하라’를 출간했다.
박세용 대표, ‘브랜드, AI의 언어로 말하라’ 출간 (자료 제공: 어센트 AI)
책은 챗GPT와 퍼플렉시티 등 생성형 AI의 확산으로 소비자의 정보 탐색과 제품 비교, 구매 의사결정 방식이 어떻게 달라지고 있는지를 살핀다. 기업이 생성형 AI의 답변에 포함되기 위해 어떤 데이터와 콘텐츠, 브랜드 자산을 축적해야 하는지도 실무 관점에서 설명한다.
박 대표는 생성형 엔진 최적화(GEO)를 AI 답변에 브랜드를 노출하기 위한 기술적 최적화보다 브랜딩의 문제로 해석한다. AI가 기업이 작성한 소개 문구만으로 브랜드를 추천하는 것이 아니라 검색과 콘텐츠, 소비자 반응 등 여러 데이터를 근거로 답변을 구성하기 때문이다.
기존 브랜드 전략이 소비자가 가장 먼저 떠올리는 브랜드인 ‘톱 오브 마인드(Top of Mind)’를 확보하는 데 집중했다면, 책은 소비자가 특정 제품군의 구매를 생각하기 시작하는 상황을 선점하는 ‘톱 오브 CEP(Top of CEP)’를 제안한다. CEP(Category Entry Point)는 소비자가 특정 카테고리를 떠올리고 구매 탐색을 시작하게 만드는 상황이나 필요, 계기를 의미한다.
예를 들어 소비자는 화장품이나 건강기능식품처럼 넓은 상품명만 검색하지 않는다. 피부가 갑자기 건조해졌거나 중요한 일정을 앞두고 관리가 필요할 때처럼 자신이 처한 상황과 해결하려는 문제를 검색한다. 브랜드가 이러한 구매 장면과 연결된 데이터와 콘텐츠를 축적해야 생성형 AI도 해당 상황에 맞는 선택지로 브랜드를 인식할 수 있다는 설명이다.
검색 데이터에서 ‘아직 만나지 못한 고객’을 찾는다
책은 기업이 이미 확보한 고객뿐 아니라 아직 제품을 구매하지 않은 미고객(Non-Customer)의 검색 데이터를 분석하는 방법을 다룬다. 소비자가 어떤 문제를 해결하기 위해 검색하고 무엇을 비교하며 어떤 표현으로 질문하는지 살펴보면 브랜드가 발견하지 못했던 구매 장면을 찾을 수 있다.
검색 데이터에서 발견한 구매 장면을 제품 기획과 콘텐츠, 캠페인에 반영하고 AI가 이해할 수 있는 브랜드 자산으로 축적하는 운영 구조도 제시한다. 검색량이 많은 키워드를 고르는 수준을 넘어 소비자의 질문과 브랜드가 제공하는 해결책을 지속적으로 연결하는 방식이다.
어센트 AI는 신간 출간을 기념해 지난 12일 서울 강남구 ‘더 서드 플레이스(The 3rd place)’에서 오프라인 북콘서트와 ‘리마 딥다이브 클럽’ 세미나를 개최했다. 박 대표의 도서 소개 강연에 이어 참석자들이 자사 브랜드의 검색 데이터를 활용해 CEP를 직접 발굴하는 실습 워크숍을 진행했다.
참석자들은 검색어에 담긴 소비자의 상황과 필요를 분석하고, 이를 브랜드가 선점할 수 있는 구매 장면으로 구체화했다. 책에서 제시한 개념을 실제 브랜드 데이터에 적용해 GEO 전략과 콘텐츠 방향을 설계하는 과정으로 구성했다.
박세용 어센트 AI 대표는 “GEO는 단순한 노출 테크닉이 아니라 지금까지 만나지 못했던 미고객과 연결되는 성장 전략의 문제”라며 “AI 시대에도 마케팅의 출발점은 여전히 소비자이며, 이번 신간이 AI 환경에서 답을 찾고자 하는 마케터와 기업 리더들에게 명확한 이정표가 되길 바란다”고 말했다.
어센트 AI는 글로벌 소비자의 검색 인텐트 데이터를 수집·분석하는 데이터 테크 기업이다. 자체 개발한 검색 인텐트 분석 엔진 ‘리스닝마인드’와 AI 마케팅 에이전트 플랫폼 ‘리스닝마인드.AI’를 통해 기업의 마케팅 의사결정과 실행을 지원하고 있다.
이 책의 핵심은 AI에 잘 보이는 문장을 만드는 방법보다 브랜드가 어떤 소비자의 어떤 상황을 해결하는지 데이터로 입증하는 데 있다. 검색 데이터에서 CEP를 찾고 이를 제품과 콘텐츠, 유통 전반에 반복적으로 반영할 수 있다면 GEO는 단기 노출 기법이 아니라 브랜드 운영 체계로 작동할 수 있다. AI의 추천 결과가 플랫폼과 데이터에 따라 달라질 수 있는 만큼 실제 검색 수요와 소비자 반응을 지속적으로 검증하는 과정이 ‘Top of CEP’ 전략의 성패를 가를 전망이다.
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