리스닝마인드 블로그

2026 에이전틱 AI 트렌드 핵심 요약

2026 푸드 트렌드 분석: 검색 데이터로 읽는 소비 변화와 시장 흐름

2026 푸드 트렌드는 어떤 양상을 띄고 있을까? 검색 데이터를 통해 확인한 결과, 단순한 유행을 넘어 확산 구조로 움직이는 패턴이 발견되었다. 검색 데이터 기반으로 분석한 라이징 키워드, 소비자 의도, 연령별 특성까지 담은 리포트를 소개한다.

GEO(생성형 엔진 최적화)란? AI 검색 시대, 호출되는 브랜드가 되는 법 : 3단계 실행 프레임워크

ChatGPT·Perplexity에 우리 브랜드가 안 나온다면? GEO 마케팅 3단계 프레임워크로 AI가 호출하는 브랜드를 만드세요. CEP 기반 실행 전략을 리스닝마인드 검색 데이터로 소개합니다.

2026 건강기능식품 시장 트렌드: 성분에서 카테고리까지, 검색 데이터로 읽는 변화

2026년 건강기능식품 시장은 어떤 성분과 카테고리를 중심으로 움직일까? 검색 데이터를 바탕으로 스테디 성분, 라이징 성분, 연령별 카테고리 수요, 그리고 앞으로의 시장 방향성을 정리했다.

Google AIO 답변 출처

AI 모델 답변의 신뢰성 문제(Hallucination) 해결을 위해, 한/일/미 3개국 구글 검색의 AIO 인용 출처 Data를 분석했습니다. 이로써 국가별 콘텐츠 생태계와 AI 시대 마케터의 전략을 제시합니다.

한국/일본/미국 3개국 검색량 데이터 비교

AI 확산은 검색 시장에 어떤 변화를 가져왔을까요? 어센트 코리아는 미국, 일본, 한국 3개국의 검색량 추이를 분석했습니다.
많은 이들의 예측과 달리, LLM의 사용 확대는 검색 시장에 부정적이지 않고 오히려 정보 요구를 늘려 시장을 확대하는 긍정적인 효과를 보였습니다.
다만, 한국은 시장 구조 차이로 검색량이 감소 추세입니다. 본 보고서는 LLM 시대, 마케터의 대응 전략에 대한 숙제를 제시합니다.

한미일 3개국의 google AIO 답변 현황

이번 글에서는 AIO가 3개국에 어떻게 제공되고 있는지를 시장 View로 보려고 합니다.
AIO가 출현한 지는 이제 2년이 안 되고 있지만, 이 서비스를 사용하는 사람은 적지 않은 것 같습니다. 미국에서 24년 5월에 출시했고, 일본에는 8월에 그리고 한국에는 10월에 출시되었습니다.
한국 기준으로 1.5년 정도 된 서비스입니다. 일단 어떤 정보를 봐야 할지 고민이 좀 되었고 3개국을 비교한다면 뭘 비교해야 하나도 고민이 되었습니다.
일단 검색량과 검색 인텐트를 통계적으로 보고 AIO가 출현하는 빈도 그리고 마지막으로 인용하는 플랫폼에 대해서 보는 게 좋다고 생각했습니다.

GEO 2·3단계 실전편: AI가 브랜드를 인용하게 만드는 Build & Reinforce 전략

Discover에서 정의한 CEP를 실제 ‘AI 인용 구조’로 전환하는 단계로 진입했다. 2단계 Build에서는 AI가 이해하기 쉬운 콘텐츠 구조를 설계하고, 3단계 Reinforce에서는 외부 권위와 반복 신호를 통해 점유를 확장하는 내용을 다룬다. AI가 브랜드를 선택하도록 만드는 GEO 실전 실행 가이드를 함께 살펴보자.

GEO 1단계 실전편: AI가 브랜드를 호출하는 ‘상황(CEP)’ 발굴 가이드

AI 검색 환경에서 브랜드는 더 이상 키워드로 노출되지 않는다. AI는 소비자의 ‘상황(CEP)’ 단위로 브랜드를 인식하고, 선택한다. Seed 키워드 정의부터 질문 구조 분석, CEP 도출, AI 검색 진단까지 ‘GEO 1단계 Discover’ 의 실제 실행 프로세스를 사례와 함께 살펴보자.

검색 데이터 하나로 마케팅 성과를 바꾸는 데일리 루틴 : 콘텐츠 마케팅, 퍼포먼스 마케팅, 이슈 모니터링

검색 데이터는 소비자의 실제 관심과 의도를 담은 가장 객관적인 행동 데이터입니다. 검색 데이터를 활용해 콘텐츠 및 퍼포먼스 전략 수립, 브랜드 리스크 모니터링까지 마케팅 성과를 구조적으로 개선하는 방법을 실무 관점에서 구체적으로 담았습니다.