ChatGPT나 Gemini에 "우리 회사에 맞는 서비스를 알려 줘"라고 물으면, AI는 여러 기업을 비교하고 특징을 정리해 후보를 제시합니다. 일본의 B2B 구매에서도 생성형 AI 이용자의 절반이 후보를 추리는 데 AI를 쓰고 있습니다. 이때 기업이 경쟁하는 것은 검색 순위가 아니라 "어떤 회사로 설명되는가", "비교 후보에 들어가는가", "왜 선택해야 하는지가 전달되는가"입니다.
AI는 그 설명을 자사 사이트뿐 아니라, 미디어 기사나 비교 사이트 같은 제3자의 발신, 그리고 보도자료처럼 자사 사이트 밖에서 낸 정보도 재료로 삼아 구성합니다. 그래서 AIO(AI 검색 최적화)에서 실행해야 할 시책은 SEO 담당의 범위를 넘어 홍보·PR, 영업, 고객 지원, 상품까지 넓어집니다. AIO는 SEO의 연장이 아니라 마케팅 그 자체로서 다뤄야 합니다.
| SEO | AIO | |
|---|---|---|
| 주로 평가받는 곳 | 검색 결과의 순위 | AI 답변 속의 설명 |
| 주된 재료 | 자사 사이트의 페이지 | 자사 사이트＋제3자의 발신(미디어 기사·비교 사이트 등)＋자사 사이트 밖에서 낸 정보(보도자료 등) |
| PR의 역할 | 백링크를 얻는 수단 | 답변의 재료 |
| 주된 담당 | 웹·SEO 담당 | 홍보·영업·지원·상품을 포함한 부서 횡단 |
이 글에서는 해외의 논고와 국내외 조사를 바탕으로 AIO가 마케팅 그 자체가 되는 이유를 정리하고, 기업이 무엇부터 시작하면 좋은지, Dr.AISEO로 무엇을 확인할 수 있는지를 소개합니다.
무료로 AISEO 점수 확인하기 →AI 시대의 대책을 "SEO"라고 부를지 "GEO(생성형 AI를 위한 최적화)"라고 부를지는 본질적인 질문이 아닙니다. 물어야 할 것은 시장이 자사를 어떻게 발견하고, 어떻게 이해하고, 무엇을 믿는지를 어떻게 형성할 것인가입니다.
테크니컬 SEO 컨설턴트인 Jono Alderson은 SEO와 GEO 중 어느 쪽이 옳은가 하는 논쟁을 "잘못된 질문"이라고 불렀습니다(Jono Alderson, 2026년 7월). 그는 마케팅의 목적을 "시장이 무엇을 발견하고, 이해하고, 믿는지를 형성하는 것"으로 정의하고, SEO도 GEO도 광고도 그 목적을 위한 수단에 지나지 않는다고 말합니다.
이 관점에 서면 AIO를 "AI에 인용되기 위한 기술"로만 보는 것은 너무 좁습니다. AI의 답변에 자사 이름이 나와도 강점이 올바르게 전달되지 않으면 비교 속에서 선택받지 못합니다. 인용되는 것은 목표가 아니라, 고객에게 선택받기 위한 입구입니다.
다만 SEO가 필요 없어지는 것은 아닙니다. AI는 검색 엔진의 색인을 사용해 정보를 모으는 경우가 많기 때문에, 검색 엔진이 읽을 수 없는 페이지는 AI의 재료에도 들어가기 어렵습니다. SEO는 여전히 토대이며, AIO는 그 위에 쌓아 올리는 것입니다.
AI는 검색의 입구뿐 아니라, 후보 추리기부터 비교, 사내 설명까지 이어지는 구매 검토의 중간에 들어와 있습니다. 기업 입장에서는 고객이 사이트를 방문하기 전 단계에서 비교 후보에 들어갈 수 있을지가 정해지고 있습니다.
HubSpot Japan이 2026년 6월에 실시한 조사에서는, 최근 12개월 동안 B2B 상품의 비교·선정·품의 등에 관여한 1,573명이 구매 시 정보 수집에서 늘었다고 느끼는 것의 1위가 "생성형 AI 서비스나 AI 검색이 구매 판단에 미치는 영향"(41.6%)이었습니다(HubSpot Japan, 일본어). 종업원 50명 이상의 기업에 근무하는 사람이 대상입니다.
같은 조사에서 생성형 AI나 AI 검색 이용자가 구매 과정에서 하고 있는 일은 "후보 추리기"가 50.3%, "특징·차이 정리"가 47.1%, "과제 정리"가 41.5%였습니다. 비율은 모두 생성형 AI나 AI 검색 이용자 중의 비율입니다. 위 그림은 이 항목들을 구매 검토의 흐름에 따라 배열한 것입니다. AI는 정보를 찾는 도구라기보다, 후보를 나열하고 차이를 정리하는 도구로 쓰이고 있습니다.
AI의 정보를 사내 설명이나 품의에 쓸 때는 48.3%가 스스로 사실을 확인하고 손을 보았습니다. 한편 24.9%는 AI의 정보를 "그대로·거의 그대로" 쓰고 있습니다. AI의 설명이 그대로 사내 비교 자료가 되는 경우도 드물지 않습니다.
같은 조사에서 구매 검토 중 접하는 정보를 "신뢰할 수 있다"고 답한 비율은 "생성형 AI·AI 검색의 요약"이 37.8%로, 10개 항목 중 가장 낮았습니다. 가장 높았던 것은 "가격·계약 조건이 명확한 정보"(60.6%)였고, "담당자의 개별 설명"(59.8%), "도입 사례"(57.0%)가 뒤를 이었습니다.
이 결과는 AI가 최종 판단을 내리고 있는 것은 아니라는 점을 보여 줍니다. 다만 AI가 후보를 추리는 단계에서 이름이 오르지 않으면, 기업은 도입 사례나 담당자의 설명을 전달할 기회 자체를 잃습니다. 비교의 무대에 오를 수 있는지는 신뢰도가 낮은 AI의 단계에서 정해지고 있습니다.
SEO에서 최종적으로 평가를 받는 것은 자사 사이트의 페이지였습니다. AIO에서는 자사 사이트에 더해, 미디어 기사나 비교 사이트 같은 제3자의 발신도 AI 답변의 재료가 됩니다. 보도자료처럼 자사 사이트 밖에서 낸 자사의 정보도 마찬가지입니다. 어떤 정보원이 얼마나 쓰이는지는 AI·업계·질문에 따라 크게 달라지지만, 시책의 범위가 자사 사이트 밖까지 넓어진다는 점은 SEO와의 큰 차이입니다.
SEO에도 디지털 PR은 있었지만, 그 주된 목적은 미디어에 소개되어 자사 사이트로의 백링크를 얻는 것이었습니다. 평가받는 것은 링크를 받은 자사 사이트의 페이지입니다.
AIO에서는 미디어에 실린 기사나 자사가 낸 보도자료 그 자체가 AI 답변의 재료가 될 수 있습니다. Ahrefs의 2026년 9월판 순위에서는 일본의 ChatGPT가 인용한 도메인 2위가 PR TIMES였고, Gemini에서도 4위, AI Overviews(AI 개요)에서도 9위였습니다(Ahrefs, 일본어). 미국의 3개 AI 상위 20위에는 보도자료 배포 사이트가 들어 있지 않습니다. 일본과 미국의 차이는 "AI가 인용하는 도메인은 일본과 미국에서 이렇게 다르다. ChatGPT·Gemini·AI Overviews별 해설(일본어)"에서 자세히 설명합니다.
어떤 매체가 읽히는지는 질문에 따라서도 달라집니다. Dr.AISEO와 바쿠리 주식회사(Bakuri Inc.)가 2026년 10월에 실시한 공동 조사에서는 은행 계좌·예금에 관한 485개 질문을 ChatGPT와 Gemini에 2회씩 물었습니다(Dr.AISEO, 일본어). Gemini가 금융기관 이외에서 읽는 미디어 중, 정기예금 질문에서는 재테크 미디어가 73%, 상속 절차 질문에서는 상속을 다루는 사무소나 전문 사이트가 87%를 차지했습니다. 어떤 질문에서 자사가 언급되기를 원하는지에 따라, PR로 접촉할 매체와 발신할 내용도 달라집니다.
AI가 제3자의 정보도 읽게 되면, 기업의 주장은 제3자의 정보와 대조됩니다. Jono Alderson은 AI 덕분에 비교와 검증의 수고가 줄어, 기업이 무엇을 말하는지보다 고객이나 제3자가 무엇을 보고하는지가 추천을 좌우하게 되었다고 지적합니다(Jono Alderson).
예를 들어 자사 사이트에 "지원이 세심하다"고 써 두어도, 리뷰에 "문의에 대한 답장이 느리다"는 내용이 반복해서 적혀 있다면 AI는 그 어긋남도 읽어 냅니다. AIO에서 묻는 것은 자사가 무엇을 말하고 있는지뿐 아니라, 시장에서 자사가 어떻게 이야기되고 있는지입니다.
문의하기 →AI 답변의 재료가 자사 사이트 밖으로 넓어지면, AIO의 시책도 웹 담당의 손을 떠나 홍보·PR, 영업, 지원, 상품 담당까지 넓어집니다. 여러 부서의 시책을 같은 방향으로 맞춰 설계하는 일은 마케팅 그 자체입니다.
AI의 답변에 영향을 주는 시책을 담당별로 나누면 다음과 같습니다.
이 중 SEO 담당이 직접 움직일 수 있는 것은 대부분 웹·SEO의 범위뿐입니다. 예를 들어 리뷰에 적힌 "답장이 느리다"는 평가는 기사를 몇 편 써도 고쳐지지 않습니다. 지원 체제를 바꾸고, 그다음에 자사의 설명을 업데이트해야 합니다.
부서를 넘나들며 시책을 진행할 때는 먼저 "누구에게, 무엇을, 왜 자사가, 왜 믿을 수 있는가"라는 4가지 질문의 답을 정해 둡니다. 부서마다 제각각 발신하면 외부에서 이야기되는 방식도 어긋나고, AI의 설명도 흐릿해지기 때문입니다. 4가지 질문은 마케팅이 예전부터 마주해 온 질문과 같습니다.
| 마케팅의 질문 | AIO에서 생각할 것 |
|---|---|
| 누구에게 전달하는가 | 어떤 고객이, 어떤 상황에서 AI에 상담하는가 |
| 무엇을 제공하는가 | 어떤 과제를, 어떻게 해결할 수 있는가 |
| 왜 자사인가 | 경쟁사와의 차이, 잘하는 영역, 선택받는 이유는 무엇인가 |
| 왜 믿을 수 있는가 | 실적, 사례, 리뷰, 전문성을 보여 주고 있는가 |
이 4가지가 모호한 채로 기사를 늘려도, AI에는 "무엇이든 할 수 있는 회사"라는 흐릿한 상만 남습니다. AI에 전달되는 브랜드를 만들기 전에, 먼저 사람에게 전달되는 브랜드를 만들어야 합니다.
AI의 답변 속에서 비교가 진행된다면, 사이트 유입만 보고 있어서는 고객과의 접점 중 일부밖에 보이지 않습니다. 한편 AI에 이름이 나온 횟수가 늘어도, 그것만으로 매출에 대한 기여가 증명된 것은 아닙니다.
미국 HubSpot의 블로그는 검색으로부터의 방문이 월 2,000만 회를 넘던 시기부터, AI의 답변이 확산됨에 따라 약 80%를 잃었습니다(Search Engine Journal, 2026년 10월). 그래도 이 회사의 2025년 매출은 약 20% 늘었다고 최고마케팅책임자(CMO) Kipp Bodnar는 말합니다. 이 회사는 뉴스레터, 동영상, 팟캐스트 등 검색 이외의 고객 접점을 수년에 걸쳐 키워 왔습니다.
다만 Bodnar 자신도 AI에서의 노출과 사업 성과의 관계는 상관관계이며, 인과관계는 확인되지 않았다고 인정합니다. 이 사례가 보여 주는 것은 "유입이 줄었다＝졌다"라고는 할 수 없다는 점이지, "AI에서 노출되면 매출이 오른다"는 것이 아닙니다.
SEO 컨설턴트 Gianluca Fiorelli는 AI 검색의 가치를 유입이나 직접 전환만으로 판단하면, 구매 전에 쌓이는 브랜드 구축의 효과를 놓친다고 지적합니다(iloveseo.net, 2026년 10월). 그러면서도 AI상의 노출이 상업적 가치를 갖는다는 것은 노출만으로는 증명할 수 없다고도 말합니다.
그래서 성과는 AI상의 노출, 전달 방식, 사업에 대한 영향의 3개 층으로 나누어 봅니다.
| 층 | 볼 것 | 확인할 것 |
|---|---|---|
| AI상의 노출 | 브랜드 언급, 인용, 경쟁사와의 비교 | 중요한 질문에 대해 이름이 나오고 있는가 |
| 전달 방식 | 강점 설명, 비교에서의 평가, 잘못된 정보 | 전하고 싶은 가치가 올바르게 표현되고 있는가 |
| 사업에 대한 영향 | 지명 검색, 문의, 고객 인터뷰, 상담 | 인지도나 사업 성과에 변화가 있는가 |
중요한 것은 여러 지표와 고객의 목소리를 조합해, 가설로서 계속 확인하는 것입니다.
AIO는 고객이 AI에 할 법한 상담을 추려 내고, AI가 자사를 어떻게 설명하고 있는지 확인하는 데서 시작합니다. 그다음 전하고 싶은 가치와의 어긋남의 원인을 나누고, 담당 부서를 정해 고쳐 나갑니다.
세 번째의 구분이 AIO를 부서 횡단의 과제로 만드는 갈림길입니다. 원인이 "경험의 과제"인데 기사를 늘려도 AI의 설명은 바뀌지 않습니다.
Dr.AISEO는 AI가 자사와 경쟁사를 어떻게 설명하고 있는지를 답변 본문과 출처까지 거슬러 올라가 확인하고, 거기서 부서를 넘나드는 시책으로 이어 가기 위한 도구입니다.
Dr.AISEO에서는 등록한 프롬프트(AI에 대한 질문문)마다 ChatGPT·Gemini·AI Overviews의 답변 본문과, 참조한 URL, 인용한 URL을 확인할 수 있습니다. 자사가 등장했는지는 AI가 문맥으로 판정하기 때문에, 같은 표기의 일반명사나 같은 이름의 다른 기업은 세지 않습니다. 경쟁사와 나란히 놓고 어떤 질문에서 어떻게 설명되고 있는지를 비교할 수 있습니다.
참조·인용된 URL을 보면 AI의 설명이 어떤 정보원으로부터 구성되었는지 알 수 있습니다. 자사가 파악하지 못했던 미디어 기사나 리뷰가 쓰이고 있다는 것, 잘못된 설명의 출처를 특정할 수 있다면, 그 페이지의 정보를 고치거나 홍보에서 올바른 정보를 다시 내는 등의 조치를 취할 수 있습니다.
Dr.AISEO는 분석 결과를 바탕으로 시책의 To Do를 주 1회 자동으로 만듭니다. 시책마다 왜 필요한지를 근거와 함께 보여 주며, 담당자를 배정해 진행 상황을 관리할 수 있습니다. To Do에는 콘텐츠 제작뿐 아니라 기술 측면의 대책이나 외부에서의 대책도 포함됩니다.
측정은 주 2회(일요일·목요일) 자동으로 이루어지며, 답변의 이력이 쌓입니다(2026년 10월 기준. 무료 플랜은 주 1회). 시책 전후로 AI의 설명이 어떻게 바뀌었는지를 시계열로 확인할 수 있습니다.
AIO란 AI에 인용되기 위한 기술이 아닙니다. 고객이 AI를 통해 정보를 모으고, 비교하고, 선택하게 된 가운데 자사의 가치를 올바르게 전하고, 선택받는 이유를 만드는 일입니다.
SEO와의 가장 큰 차이는 시책의 범위입니다. AI는 자사 사이트뿐 아니라 미디어 기사나 비교 사이트 같은 제3자의 발신, 그리고 보도자료처럼 자사 사이트 밖에서 낸 정보도 재료로 삼아 답을 구성합니다. 그래서 PR은 "백링크를 얻는 수단"에서 "답변의 재료"로 역할이 바뀌고, 영업·지원·상품 담당까지 AIO의 당사자가 됩니다.
SEO를 버리는 것이 아닙니다. SEO를 토대로 PR, 고객 경험, 상품까지 포함한 마케팅 전체를 AI가 들어온 구매 행동에 맞춰 다시 보는 것. 그것이 AIO입니다.
자사가 지금 AI에 어떻게 설명되고 있는지는 Dr.AISEO의 무료 플랜으로 확인할 수 있습니다.
