Artience SEO/GEO 뉴스레터 Vol. 03
AI 검색에서는 이제 무엇을 측정하고 어떻게 운영할지가 중요해지고 있습니다.
이번 주에는 AI 검색 대응이 한층 더 구체적인 측정과 운영 단계로 들어가고 있습니다. Google은 Search Console에 AI Mode와 AI Overviews의 노출 성과를 확인하는 보고서와 생성형 AI 노출 제어 기능을 전 세계에 출시했고 ChatGPT Shopping에서는 상품 피드 기반 검색이 웹 검색보다 더 많이 사용되는 변화가 확인됐습니다.
한편 AI 검색 성과를 하나의 기준으로 평가하기도 어려워지고 있습니다. Seer Interactive는 브랜드가 처한 경쟁 구도에 따라 KPI를 다르게 가져가야 한다고 제안하고 Profound는 Gemini 역시 AI Overviews나 AI Mode와 구분해 외부 출처, 콘텐츠 구조 및 브랜드 정보의 일관성을 별도로 관리하고 측정할 필요가 있다고 설명합니다.
이러한 변화는 AI 검색 대응이 단순한 콘텐츠 최적화를 넘어 성과 측정, 상품 데이터 연동, 브랜드 신뢰 신호, 조직과 예산 운영까지 확장되고 있음을 보여줍니다. 이번 호에서는 AI 검색에서 무엇을 측정하고 어떤 채널과 구조를 우선 점검해야 하는지 다섯 건의 기사와 함께 살펴보겠습니다.
SEO/GEO 주간 브리핑
1. Search Console, AI 성과 보고서 글로벌 출시
Source: Barry Schwartz, Search Engine Land (원문 보기)
Google은 Search Console의 AI 성과 보고서와 생성형 AI 검색 제어 기능을 전 세계에 출시했습니다. 보고서에서는 AI Mode와 AI Overviews의 노출을 페이지, 국가, 기기 및 날짜 기준으로 확인할 수 있지만 클릭 데이터는 제공되지 않습니다.
실무에서 AI 성과 확인과 생성형 AI 제어 관리가 Search Console 안에서 가능해졌습니다. 생성형 AI 기능에서 자사 콘텐츠를 제외하면 AI 기능의 트래픽과 노출이 발생하지 않지만 이 설정은 일반 웹 검색의 순위 신호로 사용되지 않으므로 목적에 따라 AI 노출 허용 여부를 판단할 필요가 있습니다.
#Search Console #AI Overviews #AI Mode
2. AI 검색 KPI, 카테고리 경쟁 구도에 따라 달라져
Source: Sonny Vasquez, Seer Interactive (원문 보기)
Kevin Indig의 Growth Memo 조사에 따르면 2026년 1~6월 ChatGPT의 1,094개 AI 검색 경쟁 카테고리를 분석한 결과 53.7%는 여러 프롬프트에서 꾸준히 앞서는 브랜드가 없는 "Unsettled"로 분류됐습니다. 전체 AI 검색 수요의 89.3%도 특정 브랜드가 뚜렷한 우위를 점하지 않은 영역에서 발생했습니다.
Seer Interactive는 AI 검색에서 브랜드가 처한 경쟁 상황에 따라 KPI를 다르게 볼 것을 제안합니다. 경쟁 구도가 정해지지 않은 영역에서는 AI 가시성과 점유율을, 이미 우위를 가진 영역에서는 AI가 브랜드를 정확한 메시지로 설명하는지를 중심으로 살펴볼 필요가 있습니다.
#AI Search #AI Visibility
3. ChatGPT Shopping, 상품 추천 소스 변화
Source: Allen Wu, Profound (원문 보기)
Profound 분석에 따르면 ChatGPT 5.6 모델이 출시된 다음 날 7월 10일 ChatGPT Shopping의 상품 피드 기반 검색 비중은 하루 만에 8.26%에서 61.54%로 증가하며 웹 검색을 넘어섰습니다. 이러한 추세는 이후에도 이어져 월별 기준으로 8월에는 상품 피드 기반 검색이 웹 검색보다 더 많이 사용됐습니다.
이에 따라 ChatGPT Shopping에서는 웹 검색 노출뿐 아니라 상품 피드 연동 여부도 함께 점검할 필요가 있습니다. 원문은 대형 리테일러는 자체 피드를 사용하고 소규모 리테일러는 Shopify 연동을 활용하는 방향을 제안합니다.
#ChatGPT Shopping #Shopify
4. Google Gemini에서 순위 및 인용을 얻는 방법
Source: Nick Lafferty, Profound (원문 보기)
원문에서는 Gemini 대응 시 자사 사이트만 최적화하기보다 Reddit, YouTube 및 Wikipedia처럼 Gemini가 자주 인용하는 외부 출처에서 브랜드 관련 정보가 자연스럽게 축적되는 것이 중요합니다. 브랜드명과 제품 정보 및 포지셔닝도 여러 채널에서 일관되게 유지할 필요가 있습니다.
자사 콘텐츠는 핵심 답을 앞에 두고 각 문단이 독립적으로 이해될 수 있도록 구성해 Gemini가 필요한 내용을 쉽게 인용할 수 있게 해야 합니다. 성과 역시 AI Overviews나 AI Mode와 합치지 않고 Gemini의 가시성, 인용 출처 및 브랜드 설명을 별도로 측정하는 것이 중요합니다.
#International Search #SEO Strategy
5. AI 검색 시대의 마케팅 조직 및 예산 재편 방법
Source: Jason Shafton, Search Engine Journal (원문 보기)
AI 검색 대응을 위해 SEO 담당자의 범위를 검색 순위에서 AI 인용까지 넓히고, 콘텐츠는 발행량보다 인용 가능한 데이터와 근거에 집중하는 방향이 제시됐습니다. Digital PR도 브랜드 예산이 아닌 성과 예산으로 관리할 필요가 있습니다.
실무에서는 기존 SEO나 Paid Search를 한 번에 줄이기보다 일부 예산으로 AI 검색 대응을 먼저 검증해볼 수 있습니다. 원문은 첫 분기에 기존 마케팅 예산의 15~20%를 재배분하고 90일간 노출, 인용 및 유입 성과를 비교한 뒤 효과가 확인된 영역에 투자를 확대하는 방식을 제안합니다.
#AI Search #Digital Strategy
AI 검색 환경이 구체화될수록 단순히 노출 여부만 확인하는 것만으로는 충분하지 않을 수 있습니다. 채널별로 어떤 방식으로 브랜드가 노출되고 인용되는지와 어떤 데이터와 구조가 필요한지까지 함께 살펴볼 필요가 있습니다.
앞으로도 각 AI 검색 환경의 차이를 구분해 살펴보며 실제 실무에 유효한 대응 방향을 지속적으로 살펴보겠습니다.