AI 검색 최적화를 위해 놓치면 안 되는 2가지
한눈에 확인하기: AI 검색이 바꾼 B2B 구매 여정 핵심 3가지
- AI가 추천한 기업이 최종 후보에 포함될 확률 — 72.9%가 실제 검토 대상에 포함. AI 검색이 후보 기업을 좁히는 새로운 채널로 자리 잡음
- 구매 검토 콘텐츠 수 — AI 검색 활용 구매자의 83.3%가 5개 이상의 후보를 검토. AI를 사용해도 구매 검증 과정은 줄어들지 않음
- 리드마그넷 운영 — AI 검색 대응 기업의 73.7%가 리드마그넷을 발행. 공개 콘텐츠(예: 검색 유입이 가능한 블로그 아티클 등)에서 시작된 관심을 리드로 연결하는 수단으로 활용
GEO, AEO를 통해 AI 검색에서 발견되는 것만으로는 충분하지 않습니다. 노출은 늘어도 클릭하지 않고 리드를 제출하지 않는다면 그 사람이 누구인지 알 수 없고, 결국 다크퍼널에 남습니다. 후보에 오른 뒤 구매자의 검증을 통과하고 실제 리드로 이어지려면, 노출, 유입, 전환 퍼널을 함께 설계해야 합니다.
이 글은 리캐치 『AI가 바꾼, B2B를 사는 사람과 파는 사람들』 벤치마크 리포트 (2026)에 수록된 데이터의 일부를 발췌해 작성했습니다.
콘텐츠 미리보기
구매자의 47.1%가 이미 AI 검색으로 업체를 찾습니다
작년부터 AI 검색이 빠르게 늘어나면서 제로클릭과 오가닉 트래픽 감소가 마케팅의 큰 화두가 되고 있습니다. AI가 검색 결과 화면에서 답을 다 보여주니, 사용자가 굳이 우리 웹사이트를 클릭할 이유가 사라진 것이죠. 그동안 검색엔진 최적화로 오가닉 트래픽을 모아온 조직일수록 고민이 깊습니다.
그런데 정말 B2B 구매자들도 AI 검색을 그만큼 많이 쓰고 있을까요? 리포트에 따르면 구매자는 평균 2.98개의 채널을 탐색하며 정보를 수집하는데, 검색 엔진(Google, Naver 등)이 47.5%로 가장 높았고 AI 검색(ChatGPT, Gemini, 구글 AI 모드 등)이 47.1%로 거의 동등한 수준이었습니다. 후보 업체 공식 웹사이트(42.2%), 지인 추천/소개(38.2%)가 그 뒤를 이었습니다.
더 눈에 띄는 수치가 있습니다. AI 검색을 활용한 구매자의 72.9%가 AI가 추천한 업체를 실제 검토 대상(숏리스트)에 포함시켰다고 답했습니다. 예전에는 구매자가 검색 결과를 열어보고 웹사이트를 비교하며 후보를 추렸다면, 지금은 그 과정의 상당 부분이 AI와의 대화 안에서 끝납니다. 우리가 로그로 확인할 수 없는 곳이죠. AI 검색 결과에 우리 이름이 없으면, 웹사이트에서 강점을 설명할 기회조차 생기지 않습니다.
그래서 AI 검색 최적화의 첫 과제는 AI가 추천하는 후보군에 진입하는 것입니다. 다만 후보에 들기만 하면 끝일까요? 이번 글에서는 구매자 205명과 B2B 마케팅·세일즈 조직 200곳의 데이터를 통해, 후보에 오른 다음 무엇이 필요한지 살펴보고, 성장 기업은 무엇을 준비하고 있었는지를 함께 짚어봅니다.
💾 데이터로 보기: AI 검색을 쓰면 구매 검토가 짧아질까?
데이터에 따르면 AI 검색 활용자가 오히려 더 많은 콘텐츠를 소비합니다. 구매 검토를 위해 소비하는 콘텐츠 개수를 비교해보면, AI 검색을 활용하는 구매자들이 AI 검색을 활용하지 않는 구매자보다 5개 이상 콘텐츠를 검토하는 비율이 8.1%p 더 높습니다.
그리고 두 그룹 모두 의사결정에 3개월 이상 소요되는 비율이 약 64~67%로 유사하며, 의사결정 기간에 유의미한 차이가 없었습니다.
🔍인사이트 뽑기: 구매자는 AI의 답을 그대로 믿지 않습니다
최근 글로벌에서는 B2B 구매자의 심리를 이렇게 정리합니다. FOMO(Fear Of Missing Out, 기회를 놓치는 것에 대한 두려움)가 아니라, FOMU(Fear Of Messing Up, 잘못된 선택으로 일을 망치는 것에 대한 두려움)가 구매자를 움직인다고요.
앞서 살펴본 데이터가 이 설명과 맞닿아있습니다. AI가 답을 빠르게 준다고 해서 구매자가 그 답을 그대로 믿고 결정하지는 않았습니다. 오히려 AI의 도움을 받아 더 많은 자료를 찾아보고 확인했어요. AI는 탐색의 속도를 바꿨을 뿐, 검증의 양은 줄이지 않았습니다.
그래서 AI 답변 안에서 후보군으로 언급되는 것만으로는 끝나지 않습니다. 구매자는 그 이름을 접한 뒤 검증할 근거를 찾으러 움직이고, 그때 신뢰를 보완할 것이 준비되어 있어야 합니다. 즉, AI 검색 최적화는 한 번 노출되고 끝나는 작업이 아니라, 발견된 뒤 이어지는 몇 달간의 검증까지 함께 준비하는 일입니다.
그럼 판매자 쪽은 어떨까요? 구매자가 이렇게 변화하는 동안, 기업들은 무엇을 준비하고 있었는지 확인해 보겠습니다.
💾 데이터로 보기: 성장 기업은 AI 검색 트렌드에 어떻게 대응하고 있을까?
생성형 AI 검색 최적화(GEO/AEO)에 대한 대응 현황을 조사한 결과, 전체 기업 중 38.0%(관심 갖고 일부 시도 중 30.5%, 적극적으로 준비 중 7.5%)가 준비를 진행 중이었습니다. 매출 성장 기업은 43.1%, 매출 감소 기업은 29.5%로 13.6%p 차이가 났습니다.
💡 GEO/AEO란? GEO(Generative Engine Optimization) 또는 AEO(AI Engine Optimization)란, AI 검색(ChatGPT, Gemini 등)에서 우리 브랜드가 잘 노출되도록 최적화하는 전략입니다.
더 눈여겨볼 것은 이러한 대응이 리드마그넷과 함께 움직인다는 점입니다. GEO/AEO에 대응하는 기업의 73.7%가 리드마그넷을 발행하고 있었습니다. 대응하지 않는 기업은 25.5%에 그쳤어요.
💡 리드마그넷이란? 잠재고객이 연락처 정보를 제출하고 콘텐츠를 다운로드하도록 유도하는 장치입니다. 주로 백서, 리포트, 가이드북 등 독자적인 데이터 혹은 인사이트를 담아 구매자에게 신뢰를 주는 자료들이 여기에 해당합니다.
또한 AI 검색에 대응하는 기업은 100%가 고유한 데이터(고객 사례, 자체 설문 조사, 업계 벤치마크)를 리드마그넷에 담고 있었습니다.
🔍인사이트 뽑기: 성장 기업은 오가닉 콘텐츠와 리드마그넷을 함께 운영합니다
GEO/AEO와 리드마그넷이 함께 움직이는 이유는, 노출 → 유입 → 전환이라는 흐름으로 보면 분명해집니다.
AI 검색 최적화로 검색 결과에 노출되는 것까지는 좋습니다. 문제는 그다음입니다. 아무리 검색 결과에 많이 노출되어도 AI가 요약한 정보를 읽고 클릭하지 않는, 제로클릭이 이어지면 유입과 전환으로 이어지기 어렵습니다. 검색한 유저는 여전히 다크퍼널 안에 남아 있는 것이죠. 이들을 화이트퍼널로 끌어올리려면 유입을 만들고, 이름과 이메일 같은 정보를 남기게 하는 리드 제출까지 이어져야 합니다. 제로클릭이 B2B 마케팅의 성과 측정을 어떻게 바꾸고 있는지는 별도 글에서 자세히 다뤘습니다.
FAQ를 많이 쓰고, 질문형 소제목을 추가하고, 결론 및 요약을 앞에 배치하는 등 AEO/GEO를 위한 전략들도 중요합니다만, 이것만 신경쓰면 노출을 증진시키는 단계에만 머무르고 유입과 전환 단계까지 문제가 해결되긴 어렵습니다. 때문에 리캐치 2026 벤치마크 리포트가 제시하는, AI 검색 최적화 전략은 아래 세 단계를 모두 설계하는 것입니다.
- AI 검색에 대응하려면 고유한 데이터가 필요합니다. AI 검색은 일반적인 정보나 단편적 지식보다, 다른 곳에서 찾기 어려운 고유한 인사이트와 데이터를 담은 콘텐츠를 인용하기 때문입니다.
- 그런데 여기서 문제가 생깁니다. 고유한 데이터를 전부 공개하면 AI가 그대로 요약해버립니다. 구매자는 답을 얻고 떠나고, 우리는 그들의 여정을 전혀 추적할 수 없습니다.
- 리드마그넷이 이 문제를 해결합니다. 핵심은 콘텐츠를 두 층으로 설계하는 것입니다. 공개 콘텐츠에는 고유한 데이터의 일부를 담아 노출을 늘리고, 핵심 데이터와 깊이 있는 분석은 리드마그넷에만 담습니다. AI는 공개된 일부를 인용해 답변할 수 있지만, 전체 인사이트는 사람이 다운로드해야만 볼 수 있는 구조죠.
그래서 실행 순서는 오히려 거꾸로 설계하는 것이 더 효과적입니다. 공개 콘텐츠를 먼저 쓰고 나중에 리드마그넷을 붙이는 게 아니라, 매력적인 리드마그넷을 먼저 만들어 두고 그것을 쪼개 공개 콘텐츠로 가공하는 것입니다. 이를 AI 검색 최적화를 통해 노출시키면, 노출에서 유입으로, 유입에서 전환으로 이어지는 여정이 처음부터 하나로 연결됩니다.
💡 AI 검색 최적화 전략 실행하기: 어디서부터 어떻게 시작해야 할까요?
원칙은 복잡하지 않습니다. 고객의 질문에 답할 만큼은 충분히 공개하고, 다음 판단에 필요한 깊이는 리드마그넷으로 연결하는 것이에요.
공개 콘텐츠에는 ‘답’을 남기세요
공개 콘텐츠는 AI 검색과 검색 결과에서 우리를 발견하게 만드는 자산입니다. 고객의 질문에 대한 명확한 결론, 그 주장을 뒷받침하는 데이터와 출처, 데이터가 실무에 의미하는 바, 바로 적용할 수 있는 일부 실행 방법이 웹에서 확인되어야 해요.
일부러 답을 흐리게 만들어 클릭을 유도하는 방식은 권하지 않습니다. 공개 콘텐츠 자체가 충분히 유용해야 AI도 인용하고, 구매자도 신뢰합니다.
리드마그넷에는 ‘다음 판단에 필요한 깊이’를 남기세요
리드마그넷은 공개 콘텐츠를 읽은 고객이 한 단계 구체적인 판단을 내릴 수 있게 하는 자료입니다. 서비스를 홍보하는 것에 초점을 맞추는 자료가 아니라, 산업 조사 결과와 세부 수치, 산업·규모별 교차 분석, 내부 공유에 쓸 수 있는 체크리스트 등이 여기 포함됩니다.
예를 들어 HR 채용 솔루션을 파는 기업이라면, 제품 소개서를 내려받게 하는 것보다 ‘실무자가 바로 쓰는 채용 전형 설계 가이드북’을 준비하는 편이 훨씬 효과적입니다. 소개서는 이미 우리를 검토 중인 사람만 찾지만, 가이드북은 아직 우리를 모르는 채용 담당자까지 데려오니까요. 인지부터 사랑까지 단계별로 어떤 콘텐츠가 필요한지 정리한 글도 함께 참고해 보세요.
AI 시대의 B2B 구매 여정, 자세한 내용은 리포트에서 확인해 보세요
지금까지 살펴본 AI 검색 데이터는 『AI가 바꾼, B2B를 사는 사람과 파는 사람들』 리포트의 일부입니다. 아래 질문에 대한 답을 추가로 확인하고 싶다면, 지금 리포트를 받아보세요.
- 구매자는 각 채널에서 어떤 정보를 기대하고, 무엇을 보고 최종 후보를 정할까요?
- 임원, 부장, 팀장은 각각 무엇을 중요하게 볼까요?
- 성장 기업은 ABM과 너처링을 어떻게 운영할까요?
자주 묻는 질문 (FAQ)
Q. 제로클릭이란 무엇인가요? AI가 우리 콘텐츠를 인용해 답변하면 구매자가 거기서 만족하고 웹사이트를 방문하지 않는 현상입니다. AI는 웹에 공개된 콘텐츠를 크롤링해 학습하기 때문에, 웹상에 공개되어 있는 내용은 AI가 요약해서 보여주고, 유저는 그 답변으로 만족해 제로클릭으로 여정을 마무리할 수 있습니다.
Q. AI 검색에 노출되면 웹사이트 트래픽도 늘어나나요? 노출과 유입이 늘 정비례하지는 않습니다. AI 검색이 보편화될수록 제로클릭은 늘어날 가능성이 높습니다. 그래서 공개 콘텐츠로 AI 검색 노출과 일부 유입을 만들고 리드마그넷으로 리드를 만드는 2층 설계가 필요합니다. 실제로 AI 검색에 대응하는 기업의 73.7%가 리드마그넷을 함께 운영하고 있었어요.
Q. AI 검색 최적화는 어디서부터 시작해야 하나요? 2026 벤치마크 리포트는 고유한 데이터와 인사이트를 담은 콘텐츠를 꾸준히 발행하는 것을 출발점으로 봅니다. AI는 일반적인 정보보다 다른 곳에서 찾기 어려운 데이터를 선호하기 때문입니다. 여기서 고유한 데이터란 고객 사례, 자체 설문 조사, 업계 벤치마크 등 웹상에 공개된 적 없는 데이터들을 말해요. 새로운 리서치를 진행하기 어렵다면 이미 보유하고 있는 고객 사례부터 정리하여 가볍게 시작할 수 있습니다.
