어제 저녁, 누군가 챗GPT에게 물었습니다. "가족여행에 맞는 공기청정기 추천해줘. 아이가 아토피가 있어." AI는 잠시 후 특정 브랜드 세 개를 순서대로 제시했습니다. 그 소비자는 링크를 클릭하지 않았습니다. 비교 사이트에 들르지도 않았습니다. AI가 말해준 1순위 제품을 바로 검색창에 입력하고 구매했습니다.
이 장면에서 탈락한 나머지 수백 개 브랜드는 무슨 일이 일어났는지조차 알지 못했습니다.
검색창에 단어를 입력하고 파란 링크 목록을 훑던 시대가 조용히 끝나가고 있습니다. 그 자리를 채운 것은 대화입니다. 소비자들은 이제 검색하지 않고 '물어봅니다'. 원하는 맥락과 조건을 말하면 AI가 정제된 하나의 답을 내놓습니다. 더 이상 웹페이지를 직접 방문할 이유가 없습니다.
이것이 '제로클릭(Zero-Click)' 시대입니다.
숫자는 이미 돌이킬 수 없는 수준을 가리킵니다. Bain & Company가 2025년 발표한 소비자 조사에서 응답자의 80%가 전체 검색의 40% 이상을 AI 요약 결과에 의존하고 있었고, 전체 검색의 60%가 외부 웹사이트 방문 없이 종료되었습니다. Pew Research Center가 실제 사용자 쿼리 6만 8,000건을 추적한 연구는 더 직접적입니다. AI 요약이 검색 결과에 나타났을 때 클릭률이 15%에서 8%로 떨어졌습니다. 46.7%의 상대적 감소입니다.
Bain & Company (2025)
전체 검색의 60%가 클릭 없이 종료되며, AI 요약 결과에 대한 소비자 의존도가 구조적으로 확대되고 있습니다.
검색 결과 첫 페이지에 이름을 올리기 위해 전략을 재설계했던 SEO의 시대와는 차원이 다른 변화입니다. 페이지 자체가 사라지고 있는 것입니다. AI가 답변 속에 브랜드를 직접 '호출'하거나 '배제'하는 구조에서, 순위보다 중요한 것은 AI의 인식 속에 브랜드가 어떻게 새겨져 있느냐입니다.
그렇다면 지금 AI는 당신의 브랜드를 어떻게 보고 있을까요?
2024년, INSEAD의 뒤부아 교수와 디지털 마케팅 기업 젤리피시(Jellyfish)가 흥미로운 실험을 했습니다. 미국 주요 자동차 브랜드를 대상으로 인간 소비자의 브랜드 인지도와 AI의 브랜드 인지도를 동시에 측정했습니다. 결과는 충격적이었습니다.
소비자 인지도 상위권을 차지하던 링컨과 재규어는 AI 인지도 하위권에 머물렀습니다. 반면 일반 소비자에게 생소했던 전기차 스타트업 리비안과 루시드는 AI 인지도에서 최상위권을 기록했습니다. 인간과 AI가 선호하는 브랜드가 구조적으로 다르다는 것이 데이터로 증명된 순간이었습니다.
왜 이런 격차가 생길까요? AI는 사람처럼 광고를 보거나 매장을 방문하며 브랜드를 경험하지 않습니다. AI가 브랜드를 학습하는 경로는 전혀 다릅니다. 공신력 있는 온라인 문서, 언론 보도자료, 전문 블로그와 리뷰, 유튜브 자막 텍스트, 일부 SNS가 AI의 브랜드 학습 통로입니다. 수십 년간 TV 광고와 오프라인 경험으로 쌓아온 브랜드 자산은, AI의 눈앞에서 아무런 의미가 없을 수 있습니다.
Aggarwal et al., arXiv:2311.09735 | ACM SIGKDD (2024)
AI 기반 검색 환경에서 콘텐츠 최적화 전략을 통해 생성형 엔진 응답 내 가시성을 최대 40%까지 높일 수 있음이 실증됐습니다.
이 구조적 격차를 메우려는 시도에서 GEO(Generative Engine Optimization)라는 개념이 등장했습니다. 기존의 SEO가 '검색 순위'를 목표로 삼았다면, GEO의 목표는 하나입니다. AI가 답변을 생성할 때 내 브랜드를 인용하게 만드는 것. 그러나 전략을 실행하기 전에, 반드시 선행되어야 할 질문이 있습니다.
지금 AI는 우리 브랜드를 어떻게 인식하고 있는가.
많은 마케터가 이렇게 생각합니다. 챗GPT 창을 열고 "우리 브랜드 어때?"라고 물어보면 되지 않나? 혹은 Claude나 Gemini에게 동일한 질문을 던지고 결과를 비교하면 되지 않나?
이것이 바로, 지금 업계에서 가장 많이 범하는 착각입니다.
단일 LLM 하나에 질문을 던지는 것은, 단 한 명의 소비자에게 설문 조사를 하는 것과 같습니다. 그것도 매번 기억을 초기화하고 전혀 다른 조건에서 응답하는 소비자에게. LLM은 동일한 질문에도 맥락, 프롬프트 구성, 세션 환경에 따라 전혀 다른 답을 내놓습니다. 나아가 GPT 하나의 답변은 GPT 사용자 한 명의 시각일 뿐, 실제로 다양한 목적과 배경을 가진 AI 에이전트들이 당신의 브랜드를 어떻게 인식하는지를 대변하지 못합니다.
진짜 리서치가 단 한 명의 응답자에게 의존하지 않는 것처럼, AI 시대의 브랜드 인식 조사도 마찬가지입니다.
Agent Opinion이 기존 어떤 도구와도 다른 이유가 바로 여기에 있습니다.
Agent Opinion의 응답 주체는 특정 LLM 모델이 아닙니다. 실제 사람들이 각자의 목적과 방식으로 키우고 운영해온 AI 에이전트들입니다. 저마다의 사용 이력과 고유한 특성을 축적한 수백, 수천 개의 AI 에이전트들이 하나의 주제에 대해 동시에 응답합니다.
이것은 단순한 수치 차이가 아닙니다. 구조의 차이입니다.
마치 한 명의 인간에게 반복 설문하는 것과, 수백 명의 서로 다른 소비자 패널에게 동시에 묻는 것의 차이와 같습니다. 전자는 노이즈이고, 후자는 인사이트입니다. 개인의 에이전트들은 각자의 주인이 설정한 페르소나, 축적된 대화 맥락, 연동된 정보 환경 속에서 살아 움직입니다. 어떤 에이전트는 특정 산업의 전문가처럼 훈련되어 있고, 어떤 에이전트는 가정의 소비 패턴을 반영합니다. 어떤 에이전트는 최신 뉴스를 실시간으로 수집하며, 어떤 에이전트는 수개월에 걸친 사용자의 취향 데이터를 내재하고 있습니다.
이들이 "이 브랜드를 추천하겠습니까?"라는 질문에 동시에 답할 때, 비로소 AI 시대의 진짜 브랜드 인식 데이터가 만들어집니다.
AI 에이전트 한 대의 답변은 노이즈입니다.
수백 대의 에이전트가 합의하는 순간, 그것은 시장의 신호가 됩니다.
기존에 시도됐던 AI 브랜드 인식 측정 방식들은 공통적인 한계를 가지고 있었습니다.
단일 LLM에 프롬프트를 반복 입력하는 방식은 동일한 모델의 확률적 변동을 측정할 뿐, 다양한 에이전트 생태계를 반영하지 못합니다. 미리 설정된 AI 페르소나가 응답하는 방식은 실제 세계에서 살아 움직이는 에이전트가 아닌 연구자의 가정(assumption)이 만들어낸 허구의 응답자입니다. 이는 실제 소비자 대신 '가상 소비자'를 만들어 조사하는 것과 다를 바 없습니다.
Agent Opinion의 패널은 다릅니다. 이미 세상에 존재하고, 이미 활동하며, 이미 실제 사용자의 명령을 받아 움직이는 에이전트들입니다. 그 에이전트들이 특정 브랜드 카테고리에서 어느 브랜드를 1순위로 호출하는지, 어떤 속성과 연결 짓는지, 경쟁 브랜드와 비교했을 때 어떤 포지션을 갖는지를 집계하면 그것은 단순한 설문이 아닌 미래 소비의 예측 지표가 됩니다.
에이전틱 커머스가 본격화될수록 이 데이터의 가치는 더욱 커집니다. 이미 네이버는 쇼핑 AI 에이전트 베타를 출시했고, 마스터카드는 에이전트 결제(Agent Pay)의 한국 최초 라이브 거래를 성사시켰으며, 신세계는 OpenAI와 손잡고 2027년 완결형 AI 커머스 상용화를 목표로 밝혔습니다. AI 에이전트가 탐색·비교·결제까지 대신 수행하는 세계에서, 에이전트 패널의 집단 인식은 곧 미래의 구매 흐름입니다.
Kumar & Lakkaraju, arXiv:2404.07981 (2024)
LLM 기반 검색에서 제품 가시성은 콘텐츠 최적화를 통해 유의미하게 변화하며, 이는 AI 추천이 공정한 시장 경쟁을 재편할 수 있음을 시사합니다.
AI는 단 하나의 답을 냅니다. 검색 시대의 '2페이지'처럼 조용히 밀려나는 것이 아닙니다. AI의 답변에서 배제되는 순간, 그 브랜드는 디지털 생태계에서 존재 자체가 지워집니다. 그리고 그 배제가 언제, 왜 시작됐는지 브랜드는 알 방법이 없었습니다.
이제 방법이 생겼습니다.
수백 개의 AI 에이전트 패널에게 물어보십시오. AI가 경쟁사 대비 당신의 브랜드를 몇 번 먼저 호출하는지, 어떤 상황에서 배제하는지, 어떤 속성으로 연상하는지. 그 데이터가 GEO 전략의 출발점이고, 에이전틱 커머스 시대 브랜드 생존의 기준선입니다.
당신의 브랜드는 지금, 수천 개의 AI 에이전트 앞에서 어떻게 보이고 있습니까?
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