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AI 에이전트 시대에는 단순 인지도보다 소비자의 구체적 맥락(CEP)과 브랜드를 연결하는 것이 중요합니다. 검색 데이터를 통해 소비자 인텐트를 파악하고, 3단계 프로세스(CEP 발굴 → 좌표 구축 → 연결 강화)로 AI에게 호출되는 브랜드를 만들 수 있습니다.
검색의 시대가 가고, 호출의 시대가 온다
AI 에이전트가 바꾸는 정보 탐색 패러다임
오프라인 시대에 브랜드의 성공은 ‘목 좋은 곳’, 즉 입지에 달려 있었습니다. 온라인 시대에 이 공식은 ‘검색량 많은 키워드의 검색 결과 상위 노출’로 바뀌었습니다. 두 시대 모두 소비자와의 물리적, 정보적 연결이 성패를 갈랐습니다.
ChatGPT의 등장으로 시작된 AI 에이전트 시대가 시작되었고, 이 모든 규칙이 근본부터 다시 쓰여지고 있습니다. 소비자의 정보 탐색 방식이 더 이상 두세 단어의 키워드로 만들어진 쿼리를 입력하고 결과 페이지 상위의 파란색 링크를 클릭하는 것이 아니라, AI 에이전트에게 소비자가 자발적으로 자신의 맥락을 담은 긴 질문(프롬프트)을 던지고 대화를 통해 ‘원하는 답을 얻는’ 형태로 진화하고 있습니다.
AI 에이전트 시대의 브랜드 생존 조건
클릭을 통한 사이트 유입을 기대하기 어려워지면서 검색 결과 페이지의 상위 순위가 무의미해지게 될 때, AI 에이전트가 개인 비서처럼 소비자의 선택을 직접 안내할 때, 우리 브랜드는 어떤 이유로, 어떤 맥락에서 우리 브랜드가 AI 에이전트에게 호출될 것인가? 어떻게 소비자와 직접 대면할 기회를 얻을 수 있을까?
좌표로서 존재하는 브랜드
AI 에이전트 시대의 브랜딩은 브랜드를 AI 의미 공간 속 ‘특정 좌표’와 브랜드를 연결시키는 일입니다.
AI 에이전트 시대의 도래는 브랜딩에 대한 기존의 관점을 근본적으로 뒤흔들고 있습니다. 단순히 기존 고객과 잠재 고객들에게 브랜드 인지도를 높이는 것만으로는 생존을 보장할 수 없습니다. 이제 브랜드는 소비자의 기억과 함께 AI의 의미 공간 속에서 다수의 명확한 ‘좌표’로 존재해야 합니다. 이 좌표는 AI 시대에 브랜드가 점유해야 할 가장 가치 있는 전략적 자산이며, 이 개념을 이해하는 것이 AI 시대 브랜딩 전략의 첫걸음입니다.
‘이름’ 으로서의 브랜드 한계 분석
전통적인 브랜딩 전략의 핵심은 소비자의 기억 속에 브랜드의 ‘이름’을 각인시키는 것이었습니다. 로고와 슬로건을 반복적으로 노출하여 인지도를 높이는 것이 가장 중요한 과제였습니다. 이렇게 높인 인지도는 흔히 브랜드에 대한 로얄티로 이해되었고, 온라인이나 유통 점포에서의 소비자들의 선택에 결정적 영향을 준다고 믿어져왔습니다.
그러나 소비자의 의도를 이해하여, 그에게 최적의 선택을 할 수 있도록 도와주는 AI 에이전트가 브랜드와 소비자의 사이에 위치하면서 소비자의 정보 탐색 방식이 바뀌었고, 소비자들의 최종 선택도 인지도에만 기대지 않게 되었습니다. 당신의 의도를 이해하는 AI 에이전트는 당신의 질문을 대략 이해하여 이에 대략 맞는 브랜드 ‘목록’을 단순하게 나열하는 것이 아니라, 당신이 제품을 필요로 하는 특정 ‘맥락’에 가장 적합하다고 판단되는 최적의 브랜드를 제안합니다. 당신이 모르던 브랜드라도 내가 처한 상황과 내 선호를 이해한 상태에서 이에 맞게 제안 받은 브랜드는 당신의 선택 후보에 들어갈 수 있게 됩니다.
이러한 변화는 중요한 시사점을 던집니다. 소비자가 “10시까지의 야근 후에 가볍게 먹을 야식”을 찾고 있다면, AI 에이전트는 그 상황에 가장 부합하는 브랜드를 추천합니다. 이때 해당 카테고리에서 아무리 유명한 브랜드라 할지라도 고객이 이 제품을 찾는 해당 장면(Where, When, While, Why, How, With what, With whom)과 연결된 적이 없는 브랜드라면 AI 에이전트에 의해 호출되지 못합니다. 즉, 인지도는 AI 에이전트 시대에서 호출되기 위한 필요조건일 뿐, 충분조건이 되지 못하는 시대가 온 것입니다.
‘좌표’로서의 브랜드 재정의
인간의 기억은 단순한 ‘목록’이 아니라 복잡하게 연결된 고차원의 ‘지도’에 가깝습니다. “무더운 여름날 청량감을 주는 음료”와 같은 특정 상황이 주어지면, 우리 뇌는 이 문장 속의 단어들이 직접적으로 가르키는 의미적 상황 뿐만 아니라, 이 문장의 이면에 포함된 문화적 맥락까지를 모두 동원하여 이에 연결된 기억의 지도를 탐색해 가장 적합한 브랜드를 떠올립니다.
AI 역시 이와 유사한 방식으로 작동합니다. AI는 텍스트, 이미지, 리뷰 등의 형태로 존재하는 세상의 모든 정보를 학습하여 구축한 다차원 ‘의미 공간(Semantic Vector Space)’속에 저장된 벡터에서 정보를 찾고, 맥락을 이해합니다.
사용자가 “등산 갈 때 챙길 간단히 보존하고 먹을 수 있는 에너지 보충제”라고 질문하면, AI는 이 질문(프롬프트)을 의미 공간 속 하나의 좌표로 변환합니다. 그리고 그 쿼리의 좌표와 가장 유사도가 높은(가까운 거리에 있는) 위치에 존재하는 문서 벡터 좌표에 연결된 브랜드를 찾아 이를 제시합니다. 이것이 AI 에이전트가 소비자의 맥락에 맞는 브랜드를 ‘호출’하는 메커니즘이라 할 수 있습니다.
결론적으로 AI 시대의 브랜딩은 사람의 인식 속에 우리 브랜드를 각인시키는 것을 넘어 AI의 의미 지도 위에 우리 브랜드와 연결할 좌표를 확보하고, 그 좌표와 우리 브랜드와의 연결을 강화하고 늘리는 활동으로 재정의되어야 합니다.
브랜드가 더 많은 소비자의 구매 상황(좌표), 더 구체적인 맥락과 연결되고 소비자에 의한 소셜 프루프에 의해 강화될수록 AI에게 호출될 확률은 기하급수적으로 높아집니다.
이렇게 AI 에이전트의 의미 지도에 자사 브랜드를 연결하고 강화할 좌표를 찾기 위해서 브랜드가 해야할 일은 바로 ‘카테고리 엔트리 포인트(CEP)’, 즉 소비자가 특정 브랜드를 필요하다고 생각하는 ‘맥락’을 찾아내는 것입니다.
특정 브랜드와 연결된 ‘좌표’ 주변에는 해당 브랜드가 해결할 소비자의 고민, 욕구, 상황, 즉 ‘인텐트(Intent)’가 담긴 엔티티들이 포함된 정보가 다수 위치해있습니다. 이제부터는 브랜드가 어떻게 구체적으로 소비자 인텐트에 정밀하게 연결될 수 있는지 그 방법을 알아볼 것입니다.
AI 시대의 연료 “인텐트”를 기반으로 브랜딩하기
브랜드는 CEP의 형태로 표현된 소비자 인텐트(Intent)를 이해하고, 이에 맞춰 자신을 이야기할 수 있어야 합니다. 왜냐하면 AI는 소비자의 처한 복잡다난한 상황(인텐트)를 파악하고 이에 그에 맞는 답이 되어줄 브랜드를 제안하는 데 특화된 능력을 갖추고 있습니다. 따라서 AI 시대의 마케팅과 브랜딩 활동은 모두 이 소비자 인텐트를 중심으로 재설계되어야 합니다. AI가 이해하고 반응하는 언어로 소통하는 법을 배우는 것이 AI 에이전트 시대에서 브랜드가 생존의 열쇠입니다.
욕구의 표면이 아닌 소비자 맥락의 합성물인 인텐트
흔히 인텐트를 “소비자의 욕구를 한 단어로 표현한 것”으로 오해하지만, 이는 인텐트의 극히 일부에 불과합니다. AI 시대의 인텐트는 소비자의 시간, 장소, 감정, 제약 조건, 과거 경험이 모두 결합된 ‘맥락의 합성물’입니다.
예를 들어, “외국어 학습”라는 단순한 욕구를 넘어, “출퇴근 하면서 지하철로 이동하는 20분 스파트폰으로 프랑스어 배우기”과 같은 구체적인 맥락의 합성물이 바로 AI가 인식하고 반응하는 수준의 소비자 인텐트이자 또한 카테고리 엔트리 포인트라고 할 수 있습니다.
이러한 해상도 높은 ‘상황(카테고리 엔트리 포인트)’이야말로 브랜드가 실질적인 매출을 만들어낼 수 있는 결정적 순간이며, AI가 특정 브랜드를 호출하는 순간이 됩니다. 따라서 브랜드는 트리플 미디어를 모두 이용하여 이처럼 좁고 깊은 장면(CEP)을 정의하고, 그 안에서 최적의 해결책임을 입증해야 합니다.
인텐트 데이터의 원천으로서의 검색 데이터 가치
소비자의 복잡하고 다층적인 인텐트를 파악하기 위한 가장 강력하게 활용 가능한 데이터 소스는 다른 이들의 시선을 쓰지 않고 소비자에 의해 직접 입력된 전수 데이터인 ‘검색 데이터’입니다. 여기서 말하는 검색 데이터라고 하는 것은 소비자가 입력한 검색 쿼리만을 이야기하는 것은 아닙니다. 검색 쿼리와 함께 구글과 같은 검색 엔진들이 많은 소비자들의 피드백(클릭 스트림)을 바탕으로 정제한 검색 결과 페이지의 많은 정보들(AIO, AIM, URL, 스니펫정보, 관련질문, 관련쿼리 등)을 모두 포함한 데이터라고 할 수 있습니다.
여기서 또한 우리가 주목할만한 검색 데이터의 가치는 검색 데이터가 실제 소비자의 행동 이전에 발생하는 ‘선행적’ 지표가 될 수 있다는 점입니다. “이직 준비”, “다이어트 식단표”, “신혼부부 전세 대출”과 같은 검색어들은 소비자의 미래 행동을 예고하는 ‘미래 신호’입니다. 이는 브랜드로 하여금 잠재 고객의 니즈가 발현되는 바로 그 시점을 포착하고, 브랜드가 먼저 소비자에게 해결책을 선제적으로 제시할 수 있는 기회를 제공합니다.
이처럼 검색 데이터에 소비자의 솔직한 욕망과 미래 계획이 담겨있기에 이들 소비자 인텐트 데이터는 브랜드의 입장에서보면 AI 에이전트의 시대에 브랜드가 성장하는데 꼭 필요한 핵심 ‘연료’라고 할 수 있습니다. 브랜드는 이 소비자 인텐트라는 연료를 지속적으로 수집하고 활용하여 AI 의미 지도 위의 좌표 위에서 트리플 미디어를 활용한 다양한 콘텐츠로 구축된 브랜드 자산을 공고히 구축해야 합니다.
자 그럼 검색 데이터에서 인텐트(카테고리 엔트리 포인트)를 찾아 실질적으로 이를 활용하여 브랜드의 좌표를 찾거나 설계하고, AI에 의한 브랜드의 호출 가능성을 극대화하는 방법을 알아보겠습니다.
AI에게 호출되는 브랜드 설계를 위한 3단계 방법론
지금까지 논의한 이론적 개념을 실제 브랜드 전략으로 전환하기 위한 구체적인 실행 지침이 필요합니다. ‘인텐트 우선 브랜딩 설계’는 브랜드가 AI의 의미 공간에 자신의 좌표를 성공적으로 구축하고, 결정적인 순간에 호출될 가능성을 높이기 위한 체계적인 3단계 프로세스입니다.
1단계 – 브랜드의 타겟 좌표(CEP) 발굴
개념 정의
이 단계의 목표는 소비자가 우리 브랜드를 필요로 하는 구체적인 ‘장면’, 즉 카테고리 엔트리 포인트(Category Entry Point, CEP)를 발굴하고 수집하는 것입니다. 이는 브랜드 ‘좌표’의 실체를 발굴하는 과정으로, 소비자의 인식이 반영된 AI의 의미 공간에서 우리 브랜드가 점유해야 할 가장 가치 있는 좌표를 찾아내는 작업이라고 할 수 있습니다.
실행 방법
1. 소비자 언어 수집
검색 결과 페이지와 이에 연결된 페이지에 담겨있는 서치 스니펫의 타이틀과 요약문, 소셜 스니펫, 뉴스 스니펫, 리뷰 스니펫, AIO, AIM에 포함된 모든 콘텐츠에서 해당 분야 소비자들과 브랜드들이 남긴 언어를 있는 그대로 수집하는 것이 중요합니다. 이 안에서 우리는 “아침 공복에 속이 불편하지 않은 단백질”, “비 오는 날 미끄럽지 않은 러닝화”와 같이 가공되지 않은 해상도 높은 장면을 포착할 수 있습니다.
2. CEP 우선순위 결정
발굴된 수많은 CEP 후보군 중에서 제품의 기능과의 적합성, 시장 잠재력, 관련 키워드 검색량, 성장률, 경쟁 강도, 그리고 우리 브랜드와의 적합도 등의 기준으로 평가 한 후에 우선 순위를 결정합니다. 이를 통해 브랜드가 가진 한정된 자원을 가장 효과적으로 투입할 핵심 좌표를 선정합니다.
2단계 – 브랜드 좌표 구축 (증거 데이터 제공 및 자산화)
개념 정의
이 단계는 1단계에서 식별한 CEP(좌표)에 대해 ‘왜 우리 브랜드가 최적의 답인가’를 AI에게 논리적으로 입증하는 과정입니다. 이는 특정 주제에 대한 브랜드의 전문성과 신뢰도, 즉 ‘토피컬 오쏘러티(Topical Authority)’를 구축하는 활동이라고 볼 수 있습니다.
실행 방법
1. 증거 데이터 구조화
AI가 기계적으로 이해하고 신뢰할 수 있도록 증거 데이터를 제공해야 합니다. 제품 성분, 가격, 사용자 후기, 배송 정책, 반품 조건 등의 구체적인 정보를 JSON-LD와 같은 구조화된 데이터 형식으로 웹사이트에 적용해야 합니다. 또한, 고객센터, 챗봇, 제품 상세페이지 등 모든 채널에서 동일한 표현과 정보를 일관되게 유지하는 ‘데이터-브랜드 정렬’을 통해 정보의 신뢰성을 확보해야 합니다.
2. 콘텐츠 자산 구축
식별된 CEP와 관련하여 소비자들이 연속적으로 가질 수 있는 질문의 흐름(Question Flow)에 답하는 깊이 있는 콘텐츠를 제작해야 합니다. AI는 단편적인 정보가 아니라, 웹사이트 전체가 특정 주제에 대해 얼마나 깊고 일관되게 다루는지를 평가하여 신뢰도를 판단합니다. 이는 구글이 siteFocus(사이트가 특정 주제에 얼마나 집중하는가)와 siteRadius(중심 주제에서 얼마나 벗어나지 않는가) 등의 지표로 평가하는 요소이며, 이것이 바로 생성형 AI 답변에 인용되기 위한 최적화 전략, 즉 GEO(Generative Engine Optimization)의 핵심입니다.
3. 페이드미디어와 온드미디어의 활용
브랜드의 입장에서 공략할 CEP에 자신의 브랜드를 연결하는 일은 스스로 시작해야만 하는 일입니다. 이를 위해 브랜드가 사용할 수 있는 미디어는 페이드 미디어와 온드미디어입니다. 여기서 말하는 페이드 미디어는 광고이고, 온드 미디어는 제품 소개 콘텐츠, 온라인 매장, 홈페이지, 언론홍보 등과 같이 자사가 메시지의 내용을 정할 수 있는 모든 미디어 활동입니다.
3단계 – 브랜드와 좌표의 연결 강화 및 확장
개념 정의
이 3단계의 최종 목표는 AI에게 단순히 정보를 제공함에 머물지 않고, 소비자들에 의해 이 좌표에서는 이 브랜드가 가장 적합하다는 객관적 증언을 쌓아 브랜드와 좌표의 연결을 강화하고, 한발 더 나아가 브랜드 자체가 소비자의 특정 과업 분야 전반을 ‘대리 수행’하는 능동적 에이전트가 되는 것입니다. 브랜드는 정보를 ‘설명하는 존재(미디어)’에서 문제를 직접 해결하기 위해 ‘소비자를 대신해서 행동하는 존재(에이전트)’로 진화해야 합니다.
실행 방법
1. 소비자 기반의 신뢰 강화
AI는 단순한 ‘정보의 양’보다 ‘정보의 신뢰도’를 우선적으로 평가합니다. 따라서 브랜드는 레딧이나 쿼라 같은 신뢰도 높은 커뮤니티에서 확인될 수 있는 AI가 신뢰할 수 있는 소비자 검증 데이터를 축적해야 합니다. 이를 위해 인스타그램, 블로그, 커뮤니티, 제3자 리뷰 사이트, 비교 플랫폼, 뉴스 인용에 흩어진 소비자 경험들도 브랜드가 확보하고자 하는 의미 좌표(카테고리 엔트리 포인트)를 기준으로 일관되게 해야합니다. 해시태그, 제목, 본문, 캡션 등에서 CEP와 관련된 엔티티와 스토리들이 유지되어야 합니다.
2. 의미 네트워크 확장
AI가 브랜드를 인식하는 방식은 ‘하나의 이름’이 아니라 ‘연결망의 중심점’입니다. 따라서 브랜드는 의미 그래프(Semantic Graph) 상에서 자신이 차지하는 영역을 확장해야 합니다. 따라서 하나의 CEP에만 머물지 말고, 그와 인접한 소비자 상황(예: ‘아침 공복 단백질’ → ‘아침 루틴 영양관리’)으로 관련성이 높은 CEP들로 지속적으로 확장해야 합니다. 이를 통해 AI는 당신의 브랜드를 ‘다양한 맥락에서 호출 가능한 브랜드’로 학습합니다.
3. 브랜드 에이전트화
AI 시대의 브랜드는 더 이상 설명만 하는 미디어가 아니라, 소비자의 과업을 대신 수행하는 에이전트로 진화해야 합니다. 예를 들어, 소비자가 “내일 오전 출근 전에 마실 수 있는 카페인 없는 커피”라고 말했을 때, 브랜드의 시스템이 직접 구매, 배달, 재고 확인까지 수행할 수 있도록 API 연동을 통한 브랜드의 에이전트화가 필요합니다. 오픈AI가 발표한 apps in ChatGPT와 같은 것들은 초기 단계의 브랜드 에이전트화의 예시라고 할 수 있을 것입니다. 그리고 여기서 한발 더 나가면, 아예 브랜드가 대화형 UX등을 갖춘 AI 에이전트가 될 수도 있습니다. 브랜드 자체가 소비자의 질문에 직접 응답 만이 아닌 서비스의 딜리버리까지가 가능한 에이전트가 된다는 말입니다.
마무리하며 : 이름에서 좌표로, 좌표에서 신뢰로
AI 에이전트 시대의 도래는 마케팅의 모든 규칙을 바꾸게 될 것입니다. 이는 일부 브랜드에게는 존재 자체를 위협하는 위기이지만, 변화의 본질을 이해하고 새로운 전략을 수립하는 브랜드에게는 전례 없는 성장의 기회가 될 것입니다.
‘이름에서 좌표로, 좌표에서 에이전트로, 에이전트에서 신뢰로’ 이어지는 이 여정을 성공적으로 수행하는 브랜드가 AI 시대의 최종 승자가 될 것입니다. 이제, 새로운 시대에 맞는 브랜딩을 시작할 때입니다.
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