검색이 사라진 시대, AI를 ‘B2B 영업사원’으로 길들이는 3단계 공식 [EAR 프레임워크]

어느 날 세일즈 팀에서 연락이 왔습니다

“최근 6개월 간 추이를 보니까 인바운드 문의가 줄고 있어요.”
“그런데 오히려 리드 퀄리티는 좋아졌어요. 단순 문의가 거의 사라졌어요!”

처음에는 조금 뿌듯했습니다.
“우리 콘텐츠가 좋아서, 굳이 직접 문의하지 않아도 필요한 정보를 다 얻고 가는 건가?”

하지만 데이터를 깊게 들여다보는 순간, 진짜 원인이 보였습니다.

단순 문의가 줄어든 건 콘텐츠의 힘 외에도,
AI가 영업팀 대신 답변을 제공하고 있었기 때문이었어요.

지난 6개월 간 벌어진 일입니다

실제로 AI 검색엔진 시대가 열리며 마케팅 퍼널 전체가 흔들리고 있습니다.

가장 앞단의 인지 단계에서는 오가닉 트래픽이 줄고 있었고, 관심·고려 단계에서는 CTR이 하락하고 있었습니다. 또한 구매 단계에서는 인바운드 콜이 줄고 있었고요. 왜 이런 현상이 나타난 걸까요?

AI 검색의 비율이 늘면서, 사람들은 한 번의 검색으로 고객여정 전체에 해당하는 정보를 받아보게 된 거예요. ChatGPT, Claude, Perplexity 같은 생성형 AI가 검색의 새로운 채널로 자리 잡으면서, 구글 AI 모드의 등장과 함께 검색의 60%가 ‘제로클릭’에서 멈추는 시대가 도래했습니다.

* 제로클릭?
사용자가 질문을 입력하면 AI가 검색 결과 페이지에서 직접 답변을 요약해 주어, 사용자가 외부 웹사이트로 이동해 클릭할 필요가 없어지는 현상입니다.

AI 검색 시장은 폭발적으로 성장하고 있어요. 구글의 검색 시장 점유율은 지난 10년간 90%를 유지해왔지만, 최근 80%대로 하락했습니다. 사람들이 구글 대신 AI 엔진으로 이동하고 있다는 신호예요. 구글마저도 전통적인 웹 서치에서 AI 모드로의 전환을 준비하고 있습니다.

AI 시대, 인바운드 마케팅의 역할 재정립

흥미로운 점은, AI를 통해 들어오는 방문자가 오히려 더 양질의 트래픽이라는 거에요. 어도비 애널리틱스에 따르면, 생성형 AI를 통해 유입되는 트래픽은 더 높은 참여율과 긴 체류시간, 더 많은 방문당 페이지뷰와 더불어 더 낮은 이탈률을 보여주었어요.

이제 마케터의 핵심 과제는 단순 트래픽 증대가 아닌, AI 검색엔진이 우리 브랜드를 ‘찾고(Expose), 제대로 설명하며(Articulate), 웹사이트 방문으로 이어지게 하는(Resist) 것입니다.

리캐치 그로스랩은 이 새로운 환경에 맞춰 EAR 프레임워크라는 3단계 공식을 정의했어요.

GEO 성공 공식: EAR 프레임워크

AI 검색엔진을 우리 브랜드의 ‘소개팅 주선자’라고 생각해보세요. 주선자(AI)가 우리의 괜찮은 점을 알아채고, 그 장점을 잘 설명하고, 상대방(잠재 고객)이 “이 사람 직접 만나보고 싶다”고 느끼게 만들어야 합니다. 하나씩 자세히 살펴볼게요.

1. E – Expose: AI가 나의 브랜드를 노출하게 만들기

“일단 기본부터. 노출이 되려면 일단 읽어갈 수 있어야 합니다.”

SEO 전략은 여전히 중요합니다

GEO의 시대가 왔다고 해서 SEO를 신경쓰지 않아도 되는 것은 아닙니다. 기존 SEO 전략은 여전히 중요하며, 생성형 AI 시대에 더욱 고도화되어야 해요. 구글 역시 ‘SEO는 GEO의 기본’이라고 설명하고 있습니다.

SEO는 서점에서 책을 고르는 행위와 비슷합니다. 내 브랜드의 페이지를 인터넷에 진열해 두면, 봇들이 그 정보를 가져가는 것이죠. SEO 전략 구축을 위해 필요한 요소들은 다음과 같습니다.

첫번째는 ‘크롤링 가능성’입니다. 봇이 내 브랜드 페이지의 정보를 가져갈 수 있게 서점을 열어두는 행위에 해당됩니다. 이 역할을 하는 것이 Robots.txt와 LLMs.txt입니다.

• Robots.txt: 검색엔진 및 AI 봇의 크롤링 지침 설정
• LLMs.txt: 생성형 AI 모델에 대한 특정 지침을 제공하는 새로운 표준

열려있는 서점에 봇이 들어간 다음에는, 자신이 찾는 페이지가 어느 섹션에 있는지 찾을 것입니다. 이때 해당 페이지가 어느 유형에 해당되는 페이지인지 알 수 있도록 이름표 역할을 하는 것이 스키마 데이터 입니다.

• Schema Markup: FAQ, HowTo, Product 등 구조화된 데이터를 추가

봇이 서점에 들어가서 페이지를 고른 뒤, 해당 페이지를 읽을지 말지 결정하는 결정적인 요소는 ‘목차’입니다. 이러한 목차를 달아주는 것이 HTML 최적화 작업 중 ‘H태그 작업’입니다. 다음은 대표적인 HTML 최적화 방법입니다.

• 구조화된 H태그 구조
• 이미지 대체 텍스트 작성
• 페이지 로딩 속도 최적화
• SSL 보안
• 사이트 및 링크 구조화

이런 작업들을 해줘야 생성형 AI가 우리 웹사이트에 있는 내용들을 긁어갈 수 있습니다. SEO 전략에 대해 더 자세히 알아보고 싶으시다면, 리캐치 SEO 체크리스트를 확인해 보세요.

AI가 선호하는 콘텐츠 형태는 따로 있습니다

생성형 AI가 참고하는 문서 형태는 크게 두 가지예요.

1) 정의형/FAQ형 콘텐츠: 백과사전이 아닌 ‘해결책 허브’가 되어야 합니다.

질문에 단순히 정의만 나열하는 백과사전식 서술은 AI의 주요 답변 출처로 선택되기 어렵습니다. AI 검색은 사용자의 궁금증이 끝나는 지점까지 예측하여 가장 효율적인 답변을 찾기 때문입니다.

예를 들어, 고객이 “ROAS가 뭔가요?”라고 물었다면, AI는 사용자가 그 다음에 던질 질문의 꼬리(Question Chain)를 이미 알고 있습니다.

[AI가 예측하는 질문의 흐름]

• “그래서 그걸 왜 측정해야 하지?”
• “측정하려면 어떤 툴을 써야 하지?”
• “우리 시스템(GA4, 메타 등)과 연동이 쉬운가?”

따라서 우리는 이 ‘꼬리 질문’들을 콘텐츠 안에 구조적으로 포함해야 합니다. 아래와 같이 콘텐츠를 작성하면, AI가 사용자의 질문 여정을 따라가며 필요한 정보를 효율적으로 긁어가 하나의 완전한 답변 세트를 만들 수 있습니다.

• ROAS는 무엇인가요? (정의)
• 자사몰에서 이것을 측정해야 하는 이유: (Why: 측정의 필요성)
• 측정하기 좋은 국내 툴: (Solution: 해결책 제시)
• 도입 사례: (Proof: 증거)
• 특히 고려할 점 – 연동성, 정합성: (Pain Point: 심화된 문제 해결)

이처럼 실용적인 정보까지 구조적으로 답을 제시하면, AI는 이 문서를 가장 권위 있고 유용한 ‘해결책 허브’로 인식하게 됩니다.

2) 비교형/리스트형 콘텐츠

AI는 “추천해줘” “비교해줘” 같은 명령형 질문에 잘 반응합니다. 예를 들어 “(주)000바이오에 대해 물어보면 무조건 ‘AI 신약개발 파트너’가 나오게 만들거야”, “(주)ㅁㅁㅁ의 웹메일 솔루션이 어떤지 물어보면 이런 기능들이 주요 장점으로 나오게 만들거야” 이런 식으로 의도적으로 콘텐츠를 설계할 수 있어요.

특히 “최적의 솔루션 툴 5가지 추천”과 같은 리스트형 콘텐츠에 우리 브랜드가 경쟁사와 함께라도 언급되도록 만드는 게 중요합니다. 브랜드가 전혀 언급이 안 되는 것보다 경쟁사와 함께라도 언급 되는 게 훨씬 낫기 때문이에요.

2. A – Articulate: AI가 나의 브랜드를 내가 원하는 방식으로 설명하게 만들기

“리캐치는 어떤 제품이야? 하면 이 말부터 나오면 좋겠어.”

이제는 키워드 ‘반복’ 대신 ‘의미적 유사성’을 학습시켜야 합니다. 전통적인 SEO에서는 키워드의 반복도가 검색 엔진 최적화에 중요한 요소였습니다. 하지만 AI 검색 환경에서는 이 기준이 달라집니다. AI는 단순히 키워드가 몇 번 쓰였는지보다, 문서 전체가 사용자의 질문(쿼리)과 얼마나 ‘의미적으로 가까운 방향’을 가리키는지를 측정합니다.

AI는 웹에 존재하는 모든 정보를 문맥과 의미를 파악하여 학습하고 브랜드를 정의합니다. 예를 들어, 잠재 고객이 “아이폰”을 검색하든, “사과폰”을 검색하든 AI는 이 둘이 의미적으로 유사하다는 것을 이해합니다.

따라서 우리는 다음과 같은 전략적 접근이 필요합니다.

• 키워드의 나열보다 의미의 확장:
  • 같은 키워드를 반복하는 것보다 ‘파이프라인 관리’, ‘영업 자동화’, ‘B2B 성과 증대’처럼 의미적으로 연관된 다양한 표현을 사용할수록 AI에게 더 깊고 넓은 주제 전문성을 증명할 수 있습니다.
• 일관된 메시지 구축:
  • AI가 우리 브랜드를 설명할 때, 우리가 원하는 핵심 장점(Value Proposition)이 일관되게 나오도록 의도적인 ‘의미 체계’를 구축해야 합니다.

AI는 스스로 정보를 해석해 답변을 구성하기 때문에, 우리는 AI가 우리 브랜드를 ‘어떤 맥락에서’, ‘어떤 장점’으로 설명할지 선제적으로 유도해야 합니다.

작성 전략: “나의 브랜드의 어떤 장점이 어떤 맥락에서 드러나게 할 거야”

AI가 우리 브랜드를 우리가 원하는 방식과 장점으로 설명하게끔 유도하기 위해서는 아래 세 가지 콘텐츠 유형에 전략적으로 접근합니다.

1) 일관된 브랜드 아이덴티티

AI는 특정 메시지가 반복적이고 일관되게 웹 전반에 걸쳐 노출될 때 그 정보를 해당 브랜드의 핵심 특징으로 신뢰하고 학습합니다. 우리는 이 원리를 활용해 AI를 훈련시켜야 합니다.

예를 들어:

• 자사의 경비 관리 솔루션이 어떤지 물어보면, ‘영수증 처리 시간을 90% 이상 단축하는 자동화 솔루션’이라는 점이 핵심 장점으로 나오게 만들거야.
• 자사의 해상 물류 SCM 툴이 어떤지 물어보면, ‘복잡한 해상 물류 운송에 특화된 유일한 관리 플랫폼’**이라는 점이 강조되게 만들거야.

2) 기능 설명 콘텐츠

AI는 추상적인 자랑이 아닌, 명확하게 구조화된 정보만을 가져갈 수 있어요. 따라서 기능에 대한 설명 콘텐츠를 ‘가치 제안(Value Proposition)’ 중심으로 세분화해야 합니다.

예를 들어:

수동으로 이메일을 보내 일정을 조율하는 기존 방식 대비, 자동 채용 관리 솔루션을 사용하면 어떤 점이 좋냐고 물어보면, ‘후보자 면접 일정 조율 공수를 80% 줄여주고’ 핵심인 ‘채용 기간을 평균 2주 단축’하는 장점이 돋보이는 답변이 나오게 할 거야.

3) 비교 콘텐츠

잠재 고객이 경쟁사와 우리 제품을 비교할 때, AI가 우리가 원하는 비교 우위를 제시하도록 내러티브를 주도해야 합니다.

예를 들어:

구글 애널리틱스이 아닌 자사 제품을 썼을 때 뭐가 좋냐고 물어보면, 데이터 정합성, 한국 기업 환경에 최적화된 연동성 등 강조할 핵심 장점이 돋보이는 답변을 하게 만들 거야.

채널 전략: 웹 전반에 걸친 브랜드의 언급

Owned에서도 Earned에서도, 미디어의 종류에 상관없이 일관된 메시지가 퍼져야 해요. AI는 웹 전반의 정보를 학습하므로, 자사 블로그뿐 아니라 위키피디아, 사용자 후기(블로그, 레딧 등), 전통 PR 미디어 등 서드파티 채널에서 브랜드 메시지의 일관성을 유지해야 합니다.

또한 AI는 사용자 후기나 고객사의 리뷰처럼 신뢰도가 높은 정보를 답변에 인용할 가능성이 훨씬 커요. 긍정적인 언급이 웹 전반에서 발생하도록 전략적으로 유도하는 것이 중요합니다.

3. R – Resist: AI가 나를 한 줄로 요약하지 못하게 만들기

“First-Party와 개인화로, 내 웹사이트로 올 수밖에 없게”

왜 ‘저항(Resist)’이 필요할까요?

대부분 잠재 고객은 AI가 준 답변에 만족한 뒤 이탈하기 때문이에요. ‘흥미롭긴 한데, 구체적으로 우리 회사에는 어떻게 적용할 수 있지?’, ‘실제 사례가 더 궁금한데?’라는 반응을 이끌어낼 수 있어야 합니다.

제로클릭 시대에 마케팅 퍼널의 끊김을 막고, 웹사이트로 고객을 유입시키는 핵심 전략이에요.

전략 1: 퍼스트파티 데이터 활용

AI는 웹에 공개된 정보만 학습할 수 있기 때문에 우리만의 고유 자료집이나 독점 데이터를 활용하는 것이 중요해요.

AI는 ‘자료가 존재한다는 사실’ 혹은 ‘배포가 되는 경로’만을 알려줄 수 있기 때문에 사용자는 자연스럽게 실제 자료를 찾기 위한, 즉 우리 웹사이트를 방문할 동기를 갖게 됩니다.

* First Party 데이터?
고객이 직접 제공한 정보인 ‘Zero Party 데이터’와 달리 자사 채널에서 수집한 행동 기반 정보를 뜻합니다.

전략 2: 개인화 콘텐츠 (AI의 약점을 활용한 클릭 유도)

AI는 일반적인 정의나 정보를 요약하는 데는 탁월하지만, 구체적이고 특수한 상황에 대한 조언에는 한계를 드러냅니다. 이것이 바로 우리가 제로클릭 문제를 해결하기 위해 활용해야 할 AI의 약점입니다. 이 점을 이용해 타겟 고객(ICP)의 상황에 정확히 꽂히는 콘텐츠를 만들 수 있습니다.

예를 들어, “시리즈 A 스타트업 CFO가 반드시 체크해야 할 SaaS 구독 관리 항목 7가지”와 같이 특정 ICP를 타겟한 제목은 당사자에게 ‘나만을 위한, 놓칠 수 없는 필수 정보’로 인식됩니다.

AI가 이 콘텐츠의 존재만 언급하고 내용을 전부 요약해 주지 못할 때, 우리의 ICP는 필수적인 해결책을 얻기 위해 주저 없이 웹사이트를 클릭하게 됩니다. 핵심은 콘텐츠의 제목부터 ‘이탈해서는 안 되는 정보’라는 확신을 주는 것입니다.

AI 유입 성과, 추적하고 계신가요?

마지막으로, AEO, GEO, AI Overview를 통해 트래픽이 얼마나 유입되는지 성과 추적 시스템을 구축하는 것이 중요합니다.

단순히 AI의 답변에 등장하는 것을 넘어, 이것이 실제 매출 퍼널로 이어지는지 지속적으로 측정해야 합니다. 이를 위해 Google Analytics(GA)를 활용하여 LLM을 통한 유입을 분석해 보는 것이 효과적이에요.

GA를 통해 AI 답변에 노출된 후 실제 웹사이트로 유입된 트래픽의 양과 질을 측정할 수 있습니다. 특히, AI 유입 사용자들의 웹사이트 내 행동(체류 시간, 페이지뷰, 이탈률)과 최종 전환 기여도를 파악하여 AI 전략의 ROI를 측정하는 것이 핵심입니다.

GEO는 트렌드가 아닌, B2B 성장을 위한 필수 전략입니다

AI 검색엔진 시대에 B2B 마케팅 전략은 AI를 노출(Expose), 설명(Articulate), 그리고 전환(Resist)의 조력자로 만드는 방향으로 진화해야 합니다.

제로클릭 시대는 위기가 아니라 진정한 차별화의 시작이에요. 과거에는 정보의 접근성만으로도 경쟁 우위를 가질 수 있었지만, 이제는 “이 정보를 어떻게 해석하고 적용할 것인가”가 진짜 경쟁력이 되었습니다.

리캐치는 EAR 프레임워크를 통해 B2B 기업의 디지털 성장을 위한 실행 가능하고 구체적인 로드맵을 제시합니다. 모든 쿼리 유형에 대응하려 하기보다는, 우리 비즈니스에 가장 중요한 쿼리와 내용에 집중하며 전략적으로 접근해야 해요.

완벽하지 않아도 괜찮습니다. 하나씩 실행하다 보면, 우리만의 GEO 전략이 조금씩 만들어질 거예요. 리캐치와 함께 AI 시대의 새로운 B2B 영업 자동화와 마케팅 전략을 구축하고, 지속 가능한 성장을 경험하시기 바랍니다.