AI가 우리 브랜드를 모른다면, 광고비를 아무리 써도 어려운 이유

1. 광고는 많이 하는데 왜 AI는 우리 브랜드를 추천하지 않을까요?

최근 소비자들은 검색창보다 ChatGPT, 네이버 AI 검색, 퍼플렉시티 같은 생성형 AI에게 먼저 질문하는 경우가 많아지고 있습니다.

"입문용 러닝화 추천해줘."
"우리 회사에 맞는 회계 프로그램 알려줘."
"30대 여성이 쓰기 좋은 화장품 추천해줘."

이 질문들에 AI는 단순히 광고를 많이 하는 브랜드를 추천하지 않습니다. 여러 정보를 비교하고, 가장 신뢰할 수 있다고 판단한 브랜드를 골라 답변합니다.

즉, 광고를 많이 집행했다고 해서 AI 추천이 늘어나는 것은 아닙니다.

2. AI는 광고보다 '설명할 수 있는 브랜드'를 선택합니다

예를 들어 A브랜드와 B브랜드가 있다고 가정해보겠습니다.

A브랜드는 광고를 활발하게 집행하지만 홈페이지에는 제품 소개만 간단하게 적혀 있습니다.

반면 B브랜드는 홈페이지, 블로그, 언론 기사, 비교 콘텐츠, 고객 후기 등 다양한 곳에서 브랜드의 특징과 장점이 꾸준히 설명되고 있습니다.

사용자가 AI에게 질문하면 어떤 브랜드가 선택될 가능성이 높을까요?

대부분의 경우 AI는 B브랜드를 더 쉽게 이해합니다.

왜냐하면 AI는 "이 브랜드는 어떤 고객에게 적합한지", "어떤 상황에서 추천해야 하는지"를 설명할 수 있는 데이터를 더 많이 가지고 있기 때문입니다.

3. AI가 브랜드를 이해하지 못하면 기회 자체가 사라집니다

기존 검색에서는 사용자가 브랜드명을 알고 검색해야 홈페이지를 방문할 수 있었습니다.

하지만 AI 검색에서는 브랜드를 모르더라도 AI가 먼저 추천을 해줄 수 있습니다.

예를 들어 사용자가

"우리 강아지가 피부가 예민한데 사료 추천해줘."

라고 질문했을 때 AI가 5개의 브랜드를 추천했다면, 추천 목록에 없는 브랜드는 소비자의 선택지에서 처음부터 제외됩니다.

소비자는 존재조차 알지 못한 채 다른 브랜드를 구매하게 됩니다.

이처럼 AI 추천에서 빠진다는 것은 단순히 노출이 줄어드는 것이 아니라, 구매 후보에서 제외되는 것을 의미합니다.

4. GEO는 AI가 브랜드를 이해하도록 만드는 작업입니다

많은 사람들이 SEO만 하면 충분하다고 생각합니다.

물론 SEO는 여전히 중요합니다.

하지만 생성형 AI 시대에는 검색 순위뿐 아니라 AI가 브랜드를 얼마나 정확하게 이해하는지도 함께 관리해야 합니다.

이를 위해 필요한 것이 바로 GEO(생성형 엔진 최적화)입니다.

GEO는 홈페이지만 수정하는 작업이 아닙니다.

브랜드의 강점, 전문성, 제품 특징, 고객 문제 해결 방식 등을 AI가 쉽게 이해할 수 있는 형태로 정리하고, 여러 신뢰도 높은 채널에서 일관된 정보를 구축하는 과정입니다.

앞으로는 "검색 결과에서 보이는 브랜드"보다 "AI가 먼저 설명하고 추천하는 브랜드"가 더 큰 경쟁력을 갖게 될 가능성이 높습니다.

지금부터라도 우리 브랜드가 AI에게 어떻게 인식되고 있는지 확인하고 부족한 부분을 하나씩 채워나가는 것이 새로운 디지털 경쟁력의 시작이 될 것입니다.