앞서 AI 의사결정의 성공이 ‘기술’이 아닌 ‘기준’의 문제이며, 그 기준이 Ground Truth라는 점을 논의하였습니다. 이제 이러한 구조적 인식을 바탕으로, 각 조직의 역할자들이 “무엇을 할 것인가?“에 대한 구체적인 행동에 대해 고민해 봅시다.
AI 시대의 진짜 성공 기준은 단 하나입니다.
“AI가 내리는 모든 판단을 ‘책임질 수 있는 기준(Ground Truth)’을 갖추고 있는가?”
이 아티클에서는 기업 내 각 조직의 역할별(전략·마케팅 · AI/LLM 개발 · 데이터/BI · 마테크 솔루션) 어떤 기준을 가지고, 무슨 행동을 시작해야 하는지를 실전 관점에서 살펴보려고 합니다.
Ground Truth 재정의 : ‘데이터’가 아니라 ‘의사 결정 아키텍처’
많은 조직이 Ground Truth를 “깨끗한 원본 데이터”로 오해합니다. 그러나 AI 에이전트 시대의 Ground Truth는 훨씬 더 본질적입니다.
“AI의 판단으로 손실이 발생했다.
그 판단의 근거가 된 데이터 레이어를 명확히 지목할 수 있는가?”
대답이 No라면, 당신의 AI는 이미 ‘기준 없는 자동화’라는 구조적 리스크를 떠안고 있습니다.
전략가 및 마케터 – ‘검색량’ 자체보다 ‘의도와 경로’가 기준이다.
급변하는 시장 환경 속에서, 기존의 고비용/저속 리서치에 의존하는 전략가와 마케터는 경쟁력을 잃고 있습니다. AI 시대의 진정한 경쟁 우위는 ‘소비자 의도를 얼마나 신속하고 심층적으로 발견하는가’에 달려 있습니다.
기존 SOV(브랜드 검색량) 기반 전략의 한계
흔히 사용되는 ‘브랜드 검색량’ 기반의 Share of Voice는 이미 발생한 결과일 뿐, 미래 전략의 기준이 되기에는 너무 늦습니다.
Ground Truth의 새로운 기준: 검색 의도(Intent) 및 경로(Sequence) 데이터
AI 시대의 경쟁력은 소비자의 의도를 얼마나 빨리, 깊이, 구조적으로 발견하느냐에 달려 있습니다. 단일 키워드가 아니라 의도 클러스터, 검색량이 아니라 탐색 경로(sequence), 경쟁이 치열한 영역이 아니라 콘텐츠 공백(Content Gaps)을 발견하고 공략할 수 있어야 합니다. 특히 ‘검색 경로’ 상의 전환율을 내부 구매 데이터와 연동하면, 비즈니스 성과를 측정하는 강력한 지표를 확보할 수 있습니다.
마케팅을 위한 행동 지침
DaaS(Data as a Service) API를 활용하여 비즈니스 의사결정의 질을 높이고 효율을 극대화하기 위한 핵심 전략을 다음과 같이 상세히 제시합니다.
1. Path Finder/Cluster Finder 데이터를 확보하여 고객 여정을 심층 분석하라
단순히 데이터를 모으는 것을 넘어, ‘Path Finder’와 ‘Cluster Finder’와 같은 고급 분석 도구를 통해 생성되는 데이터를 반드시 확보하고 통합해야 합니다.
Path Finder 데이터 활용: 고객이 웹사이트나 애플리케이션 내에서 이동하는 실제 경로(클릭 순서, 방문 페이지, 체류 시간 등)를 추적하여 고객 여정(Customer Journey)의 병목 지점, 이탈 지점, 핵심 전환 경로를 시각화하고 분석합니다. 이를 통해 고객의 행동 패턴을 이해하고, 서비스 개선을 위한 구체적인 액션 아이템을 도출할 수 있습니다.
Cluster Finder 데이터 활용: 잠재 고객 또는 기존 고객을 행동 패턴, 구매 성향, 인구 통계적 특성 등에 따라 의미 있는 그룹(Cluster)으로 분류합니다. 이 군집 데이터를 활용하여 각 클러스터별로 최적화된 마케팅 메시지, 제품 추천, UX/UI를 제공함으로써 개인화된 경험을 극대화할 수 있습니다. 궁극적으로는 ‘누구에게’, ‘무엇을’, ‘언제’ 제공해야 하는지에 대한 정밀한 해답을 얻게 됩니다.
2. 검색 경로 데이터와 내부 구매 데이터를 연결하여 명확한 ROI 기준을 수립하라
외부 유입 데이터인 ‘검색 경로 데이터(Search Path Data)’와 기업 내부에서 발생하는 ‘구매 데이터(Internal Purchase Data)’를 통합하고 연계 분석하여 마케팅 및 영업 활동의 투자 대비 효과(ROI)를 정량적으로 측정할 수 있는 견고한 기준과 모델을 구축해야 합니다.
데이터 연계의 중요성: 고객이 특정 키워드 검색을 통해 우리 서비스에 유입된 순간부터 실제 구매(전환)를 완료하기까지의 전 과정을 하나의 흐름으로 파악해야 합니다. 어떤 검색 경로(예: 특정 캠페인, 일반 검색, 소셜 미디어)가 가장 높은 전환율과 구매 단가를 가져오는지 분석함으로써, 효과가 높은 채널에 예산을 집중하는 과학적인 의사결정이 가능해집니다.
ROI 측정 기준 정립: 단순히 ‘총매출’이 아닌, ‘특정 유입 경로별 고객 생애 가치(LTV)’와 ‘마케팅 비용(CAC)’을 비교하여 진정한 ROI를 산출하는 기준을 마련해야 합니다. 예를 들어, 특정 검색어 그룹을 통한 고객이 초기 구매는 적더라도 장기적으로 더 높은 LTV를 보인다면, 해당 검색어에 대한 투자를 늘리는 것이 합리적입니다.
3. 신제품·신사업 검증 시 “직관”이 아닌 “의도 흐름”으로 판단하라
신제품 출시나 신규 사업 진출과 같은 중대한 의사결정 과정에서 경영진이나 실무자의 ‘직관(Gut Feeling)’이나 과거 경험에만 의존하는 위험을 지양하고, 고객의 실제 ‘의도 흐름(Intent Flow)’ 데이터를 기반으로 객관적인 판단을 내려야 합니다.
의도 흐름 분석의 정의: 고객이 서비스를 이용하면서 보이는 일련의 행동 시퀀스 속에 내재된 ‘다음 행동에 대한 의도’를 데이터로 분석하는 것을 의미합니다. 예를 들어, 특정 제품 페이지를 여러 번 방문하고, 장바구니에 담았다가 취소하고, 관련 FAQ를 검색하는 등의 행동은 잠재적인 구매 ‘의도’가 존재하지만 어떤 이유로 주저하는지 파악할 수 있는 중요한 흐름 데이터입니다.
검증 과정에서의 적용: 신제품의 시장 잠재력을 검증할 때, 파일럿 그룹의 고객들이 해당 제품 관련 콘텐츠를 소비하는 방식, 검색하는 키워드의 변화, 기존 제품 대비 이탈률 변화 등 ‘의도 흐름’을 나타내는 데이터를 수집하고 분석해야 합니다. 이러한 데이터는 신제품이 고객의 기존 니즈를 충족시키는지, 새로운 니즈를 성공적으로 창출하는지를 ‘직관’보다 정확하게 예측할 수 있는 근거를 제공합니다. 이를 통해 제품의 기능, 가격, 포지셔닝 등을 데이터 기반으로 미세 조정하여 성공 확률을 높일 수 있습니다.
결국 전략의 기준은 ‘데이터’가 아니라 ‘데이터가 보여주는 행동의 구조’에 있습니다.
AI/LLM 개발자 : ‘프롬프트’ 스킬이 아니라 ‘객관적 원천 데이터’ 확보가 중요
AI 에이전트 개발자가 직면한 가장 큰 난관은 LLM의 환각(Hallucination) 문제입니다. 사내 데이터만으로는 고객의 외부 관심사를 파악하기 어려워, AI의 판단에 객관적인 근거(Ground Truth)가 부족해집니다. AI의 신뢰도는 복잡한 프롬프트 엔지니어링 스킬이 아닌, 학습 데이터의 ‘객관성’과 ‘원천성’에 달려 있습니다
내부 데이터(CRM/CDP)의 한계
AI의 할루시네이션(거짓 정보)을 방지하는 것은 ‘검증된 소비자 원천 데이터’ 제공을 통해서 가능합니다. 내부 데이터(CRM, CDP 등)는 ‘기존 고객’의 행동은 알 수 있으나, ‘잠재 고객’과 ‘외부 관심사’에 대한 객관적인 시장 근거를 제공하지 못해 AI의 환각을 막지 못합니다.
Ground Truth의 새로운 기준 : AI가 생성할 수 없는 원천 데이터
Ground Truth는 AI가 생성할 수 없는 원천 데이터 (검색키워드, 검색량, 검색결과페이지) 및 심층 인사이트 (검색경로, 주제 클러스터, 고객 여정)를 제공하는 것입니다. 이는 AI의 판단을 ‘현실에 고정시키는 역할을 합니다. 따라서 소비자 검색 기반의 원천 데이터를 RAG(검색 증강 생성) 시스템에 연동해야 합니다.
개발자를 위한 행동 지침
1. RAG에 원천 Intent/Path 데이터를 연동하라
RAG(Retrieval-Augmented Generation) 시스템에 원천 Intent/Path 데이터를 연동하여, AI가 실제 사용자 행동과 의도를 반영한 깊이 있는 인사이트를 생성하도록 설계해야 합니다
2. AI가 “현재 실제 시장에서 무슨 일이 일어나는지” 학습하도록 설계하라
AI 모델이 단순히 방대한 텍스트 데이터만을 학습하는 것이 아니라, “현재 실제 시장에서 무슨 일이 일어나고 있는지”를 실시간으로 학습하고 이해하도록 설계해야 합니다. 이를 위해 기업의 DaaS(Data as a Service) 플랫폼을 통해 수집되는 고객의 검색 의도(Intent) 데이터, 웹사이트 내 이동 경로(Path) 데이터, 그리고 실제 거래 및 이벤트 데이터를 AI 학습 파이프라인에 통합해야 합니다. 이러한 실증적인 시장 데이터를 통해 AI는 이론적인 답변이 아닌, 현시점의 시장 동향과 고객 니즈를 정확히 반영한 현실 기반의 답변을 도출할 수 있게 됩니다.
3. 사내 직원이 던지는 질문에 “근거 기반의 시장 인사이트”를 즉시 제공하라
AI 에이전트라고 하면, 궁극적으로 사내 직원(예: 마케터, 상품 기획자, 영업 담당자)이 던지는 “지금 이 특정 시장/제품에 대한 고객의 진짜 관심사는 무엇인가?”, “경쟁사의 최근 움직임에 대한 시장 반응은 어떠한가?”와 같은 핵심 질문에 대해, AI는 “근거 기반의 시장 인사이트”를 즉시 제공할 수 있어야 합니다. 이 인사이트는 단순한 정보 요약을 넘어, 실제 데이터에 기반한 구체적인 실행 방안과 전략적 시사점을 포함해야 하며, 이를 통해 직원의 의사 결정 속도와 품질을 혁신적으로 향상시켜야 합니다.
Ground Truth 없는 RAG는 단순한 검색 시스템이며
Ground Truth가 있는 RAG는 비즈니스 의사결정 엔진이 된다
데이터 및 BI 책임자: ‘수집 노동’에서 ‘인사이트 속도’로
데이터 엔지니어와 BI 전문가는 매일 자사/경쟁사 데이터를 수집/전처리(ETL)하는 데 리소스를 과도하게 소모하고, 크롤링 차단 이슈로 데이터 정합성이 저하되는 구조적 비효율에 직면합니다. AI 시대의 성과는 “얼마나 빠르고 안정적으로 인사이트를 제공할 수 있는가?”로 측정되어야 합니다.
기존 수집 방식의 한계
체적으로 크롤링 인프라와 ETL 과정을 구축하고 운영하는 것은 크롤링 차단, 스키마 오류 등 운영 리스크가 높은 비효율적인 방식입니다.
Ground Truth의 새로운 기준: 안정적인 시장 데이터 자동 파이프라인 구축
데이터 수집 및 정제에 리소스를 낭비하지 않고, 안정적인 데이터 파이프라인을 구축하는 것이 Ground Truth 확보의 핵심입니다. 안정적인 DaaS API를 통해 전일자 검색량, 순위, 급상승 키워드를 사내 데이터 웨어하우스(DW, BigQuery, Snowflake 등)에 자동 적재하는 파이프라인을 구축하는 것입니다. 이는 파이프라인 구축 시간을 90% 이상 절감하고 , 운영 안정성(99.9%)을 확보하며 , 별도의 데이터 전처리 없이 BI 툴(Tableau, Looker 등)과 직접 연결됩니다.
BI 팀을 위한 행동 지침
데이터 플랫폼 및 BI팀의 효율적인 운영을 위해, 매일 변동하는 최신 시장 및 광고 데이터를 안정적인 DaaS API를 통해 수집하고, 이를 조직의 핵심 저장소인 데이터 웨어하우스(DW)에 자동으로 적재하는 통합 시스템을 설계하는 것이 필수적입니다. 이 자동화된 데이터 적재 구조는 다음과 같은 혁신적인 가치를 제공합니다.
1. 즉각적인 과거 시장 상황 파악 및 심층 분석 지원
자동화된 적재 구조는 BI 전문가와 현업 사용자가 매일 업데이트되는 최신 시장 데이터를 활용하여 ‘과거’의 시장 상황과 현재를 비교 분석하는 것을 즉시 지원합니다. 복잡한 데이터 수집 및 정제 과정 없이도, 사용자는 이미 완벽하게 정비된 데이터셋을 통해 원하는 시점의 데이터를 손쉽게 조회하고 심층적인 분석을 수행할 수 있습니다. 이는 신속한 의사결정의 기반이 됩니다.
2. 선제적 대응을 위한 경쟁/트렌드 조기 감지 실현
지속적으로 업데이트되는 시장 및 경쟁사 데이터를 실시간에 가깝게 분석함으로써, 경쟁사의 새로운 마케팅 활동, 제품 출시 동향 또는 시장 트렌드의 미세한 변화(조기 감지)를 선제적으로 포착할 수 있습니다. 이를 통해 조직은 시장 변화에 끌려가는 것이 아니라, 한발 앞서 전략을 수정하고 대응할 수 있는 민첩성(Agility)을 확보하게 됩니다.
3. 보고서 작성 자동화를 통한 생산성 극대화
주간/월간 단위의 정형화된 비즈니스 성과 및 시장 분석 보고서 작성 프로세스를 자동화합니다. 데이터 수집, 정제, 통합, 그리고 최종 시각화 단계까지 시스템이 담당함으로써, BI 전문가들은 단순 반복적인 보고서 작성 수작업에서 벗어나 데이터 해석, 인사이트 도출, 그리고 전략 제시에 집중할 수 있게 됩니다.
4. 데이터 인프라 운영의 자원 효율화 달성
자동화된 데이터 적재 시스템은 복잡하고 노동 집약적인 데이터 수집/정제 인프라 구축 및 운영에 필요한 인력 투입을 최소화합니다. 고가용성과 신뢰성이 검증된 DaaS API를 활용하고, 효율적인 ETL/ELT 파이프라인을 구축함으로써, 조직의 한정된 기술 자원을 데이터의 해석 및 핵심 비즈니스 문제 해결에 집중하는 궁극적인 자원 효율화를 달성할 수 있습니다.
Ad-Tech/Mar-Tech 솔루션: ‘기능 개발’이 아니라 ‘가치 확장’
마케팅 SaaS 사업자들은 고객 만족도와 경쟁 우위 확보를 위해 시장 데이터 분석 및 검색 기능 통합이 필수적입니다. 그러나 시장 검색 데이터 기능을 자체 개발/운영하는 것은 막대한 시간과 비용을 초래하여 비효율적입니다. 특히 AI 시대에는 시장 검색 데이터를 제품에 빠르게 통합하여 부가가치를 제공하는 속도가 비즈니스 성공의 핵심입니다.
자체 개발/운영 방식의 한계
높은 인프라 구축 및 운영 부담: 초기 개발 리소스, 지속적인 기술 문제(정책 변경, IP 차단 등) 해결을 위한 전담 인력/운영 비용, 서버/네트워크 등 인프라 비용이 과중됩니다.
스케일의 어려움: 고객/데이터 볼륨 증가에 대한 유연한 확장(Scaling)이 어렵고, 비정기적 요청에 탄력적 대응이 불가하여 비효율적인 인프라 운영을 초래합니다.
개발 리소스 부담: 시장 데이터 수집/정제와 같은 부가 업무에 개발 리소스가 지속 투입되어 핵심 기능 개발 및 제품 출시 속도/품질을 저해합니다.
데이터 정합성 및 신뢰도 유지 어려움: 수집 데이터의 품질(정확성, 최신성) 검증 및 유지가 복잡하며, 오류로 인해 신뢰할 수 없는 데이터를 제공할 위험이 있습니다.
새로운 Ground Truth: DaaS API 통합, 제품 기능 확장 및 마케팅 자동화까지 한 번에
DaaS(Data as a Service) API는 단순한 데이터 공급 기술이 아니라, 제품·마케팅·커머스 기능을 즉시 확장시키는 Ground Truth 인프라입니다. 필요한 데이터만 선택적으로 수신하고, 이를 제품과 기능 모듈에 연결함으로써
운영 효율·제품 경쟁력·사용자 경험이 근본적으로 향상됩니다.
필요한 데이터만 선택적으로 수신 – 데이터 효율성과 제품 성능 최적화
DaaS API는 제품·서비스 로직에 맞는 정확한 데이터 필드만 호출할 수 있어 불필요한 대용량 데이터 처리 문제를 근본적으로 제거합니다. DaaS API는 필요한 정보만 전송하여 네트워크 부하를 줄이고 응답 속도를 높여 사용자 경험을 개선하는 동시에, 불필요한 데이터 처리 리소스 낭비를 최소화하여 시스템 리소스 절약 및 운영 비용 절감 효과를 가져옵니다. 또한, 개발자는 필요한 데이터 구조에 집중할 수 있게 되어 개발 편의성이 증대되고 개발 속도가 빨라지며 유지보수 복잡성이 줄어드는 장점이 있습니다.
SEO·광고 자동화 기능 강화 – 마케팅 성과를 직접적으로 끌어올리는 데이터 인프라
실시간 시장·경쟁사·트렌드 데이터를 API로 연결하면 기존 수동 기반의 마케팅 업무가 지능형 자동화 파이프라인으로 전환됩니다. 실시간 검색 트렌드 및 경쟁사 키워드 데이터를 수신하여 SEO 전략에 필요한 고효율 키워드를 발굴하고 콘텐츠에 반영하는 지능형 키워드 발굴 및 최적화를 지원합니다. 또한, 광고 성과와 시장 데이터를 연동하여 목표 ROAS에 맞춘 최적의 입찰가를 자동으로 설정하고 성과가 높은 광고 소재를 실시간으로 교체 및 테스트하는 광고 캠페인 자동 입찰 및 소재 최적화를 가능하게 합니다. 궁극적으로, 사용자 행동 데이터와 결합된 DaaS 데이터를 활용하여 더욱 정교하고 개인화된 광고 타겟팅 시스템을 구축함으로써 전환율을 극대화할 수 있습니다.
콘텐츠·커머스 트렌드 추천 기능 즉시 탑재 – 시장 변화에 즉각 대응
DaaS API는 검증된 트렌드 분석·추천 엔진을 빠르게 제품에 연동할 수 있게 하며, 이는 제품 기능 확장의 속도를 획기적으로 단축합니다. DaaS API를 활용하면 최신 유행하는 콘텐츠, 상품, 검색어 등의 실시간 트렌드 데이터를 서비스에 즉시 반영하여 사용자에게 가장 인기 있는 콘텐츠 및 상품 정보를 제공할 수 있습니다. 이는 사용자의 과거 이력뿐만 아니라 시장 전반의 수요 변화까지 반영한 추천 시스템을 구축하여 추천 정확도를 높이고, 시장 변화에 민첩하게 대응하여 경쟁 우위를 확보하는 핵심 동력이 됩니다.
SaaS 행동 지침
마케팅 Tech 솔루션 사업자의 성공은 ‘핵심 지표 즉시 통합’을 통한 기능 강화에 달려 있습니다.
핵심은 SEO/광고 자동화 기능을 강화하고, 콘텐츠/커머스 트렌드 예측 기능을 추가하는 것입니다. 인텐트(Intent) 및 SERP(검색 결과 페이지) 데이터를 활용하여 고객에게 현재 가장 인기 있는 주제나 수요가 높은 상품 키워드를 추천하는 기능을 즉시 통합하십시오.
이러한 Intent Analysis 및 Content Opportunity Discovery 기능을 DaaS API를 통해 제품에 통합함으로써, 자사 제품의 부가 가치와 사용자 만족도를 획기적으로 향상시킬 수 있습니다.
결론
AI 성공은 기술이 아니라 ‘데이터 기준’에서 시작됩니다. Ground Truth는 더 이상 기술 선택의 문제가 아니라 조직의 의사 결정 구조를 재설계하는 전략적 프레임워크입니다.
- 전략가는 의도 흐름으로 시장을 해석하고
- AI 개발자는 객관적 원천 데이터를 기반으로 LLM 신뢰도를 확보하며
- 데이터팀은 안정적 자동화 파이프라인으로 인사이트 생산성을 극대화하고
- SaaS는 즉시 통합 가능한 시장 데이터로 제품 가치를 확장합니다
AI의 성능은 “얼마나 똑똑한가?”로 결정되지 않습니다. AI가 무엇을 기준으로 판단하는가가 성능을 결정합니다.