AI 어시스턴트가 당신의 브랜드를 추천할까요? 2분 만에 확인하는 방법
요약
B2B 구매자들이 Claude, ChatGPT, Gemini를 리서치 도구로 활용함에 따라, 전통적인 SEO를 넘어 LLM 학습 데이터 내 브랜드 인지도가 중요해졌습니다. AI가 브랜드를 추천하도록 만들기 위한 전략적 대응 방안을 제시합니다.
핵심 포인트
- 전통적 SEO와 AI 추천 방식의 차이 이해
- LLM 학습 데이터 내 브랜드 신호(Signal) 구축의 중요성
- G2, Product Hunt 등 제3자 검증 데이터 확보 필요
- AI 어시스턴트를 새로운 마케팅 게이트키퍼로 인식
Claude, ChatGPT, 그리고 Gemini는 B2B 추천의 새로운 게이트키퍼(Gatekeeper)입니다.
구매자가 당신의 카테고리에 있는 옵션을 물었을 때 당신의 브랜드가 나타나지 않는다면, 당신은 퍼널(Funnel) 내에서 가장 의도가 높은 순간에 보이지 않는 존재가 되는 것입니다. 그리고 이때는 키워드 순위(Keyword rankings)가 중요하지 않습니다.
당신이 보이지 않는 상태인지, 그리고 그 격차가 무엇을 의미하는지 확인하는 방법을 알려드립니다.
문제점: 전통적인 SEO는 AI 추천을 예측하지 못한다
이번 주 우리가 대화한 한 창업자는 그녀의 주요 키워드에서 1페이지에 랭크되어 있었습니다. 그녀의 블로그는 견인력을 가지고 있었고, G2 프로필도 탄탄했습니다. 하지만 그녀가 Claude에게 자신의 카테고리에 있는 솔루션을 추천해달라고 요청했을 때, 그녀는 목록에 없었습니다.
그녀는 18개월 동안 브랜드를 구축해 왔습니다. 그럼에도 불구하고: 그녀의 구매자들이 실제로 질문하고 있는 AI에게는 보이지 않는 존재였습니다.
이런 일은 대규모로 발생하고 있습니다. B2B 구매자들은 Claude, ChatGPT, Gemini를 첫 번째 리서치 도구로 사용하고 있습니다. 그들이 "X를 위한 최고의 도구는 무엇인가요?"라고 물을 때, LLM(대규모 언어 모델)은 자신의 학습 데이터(Training data)를 바탕으로 짧은 후보 목록을 구성합니다. 당신의 1페이지 랭킹이나 콘텐츠 전략은 고려되지 않습니다. 대신 당신의 **학습 데이터 신호(Training-data signal)**가 작용합니다.
이것은 완전히 다른 게임입니다.
2분 테스트
다른 탭에서 Claude, ChatGPT, 또는 Gemini를 여세요. 그리고 다음과 같이 물어보세요: "[당신의 카테고리]를 위한 최고의 도구/플랫폼/솔루션은 무엇인가요?"
목록을 읽어보세요. 당신이 포함되어 있습니까?
만약 아니라면, 당신은 세 가지 데이터 포인트를 얻은 것입니다:
- 당신의 브랜드가 학습 데이터에서 보이지 않음 (LLM의 지식 컷오프(Knowledge cutoff) 시점에 중요한 방식으로 포함되지 않음)
- 당신의 콘텐츠가 해당 분야에 대한 AI의 평가에서 순위에 오를 만큼 강력하지 않음
- 구매자가 구매할 가능성이 가장 높은 순간에 딜 플로우(Deal flow)를 놓치고 있음
이것은 SEO 허영심에 관한 문제가 아닙니다. 당신의 브랜드가 구매자들이 실제로 사용하고 있는 의사결정 맥락 속에 존재하는가에 관한 문제입니다.
이것이 지금 중요한 이유
이 변화는 오늘날 일어나고 있습니다.
- Stripe는 옵션을 묻는 고객에게 결제 프로세서를 추천하기 위해 LLM을 사용합니다.
- Y Combinator 창업자들은 G2를 확인하기 전에 Claude에게 도구 추천을 요청합니다.
- 기업의 조달 팀(Procurement teams)은 공급업체 후보 목록을 작성하기 위해 ChatGPT를 사용하고 있습니다.
퍼널(Funnel)은 변하지 않았습니다. 하지만 게이트키퍼(Gatekeeper)가 바뀌었습니다. Google에서의 순위 경쟁은 여전히 기본 요건(Table-stakes)이지만, 더 이상 그것만으로는 충분하지 않습니다. 질문을 받았을 때 AI가 당신을 추천할 수 있도록, LLM(대규모 언어 모델)의 학습 데이터(Training data) 내에서 충분히 강력한 신호(Signal)가 되어야 합니다.
대응 방법
만약 당신이 보이지 않는다면:
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신호 격차(Signal gap)를 식별하십시오. 왜 LLM이 당신을 추천하지 않았을까요? 당신은 올바른 카테고리에 속해 있습니까? 학습 데이터에 존재할 만큼 충분한 공개적 포지셔닝(Positioning)과 제3자 언급(G2, Product Hunt, 애널리스트 커버리지 등)을 보유하고 있습니까?
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신호를 구축하십시오. 제3자의 검증이 중요합니다: G2 리뷰, 애널리스트 언급, 창업자 인터뷰, 사례 연구(Case studies) 등이 해당됩니다. LLM은 이러한 요소들에 높은 가중치를 둡니다. Hacker News의 토론 하나나 TechCrunch의 언급 한 번이 블로그 포스트 10개보다 더 큰 변화를 만들어냅니다.
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변화를 측정하십시오. 3~6개월 후, 학습 데이터가 갱신되고 모델이 업데이트되었을 때 Claude에게 다시 물어보십시오. 당신은 보이지 않는 상태에서 보이는 상태로 이동했습니까? 언급 순위가 7위에서 2위로 올라갔습니까?
테스트는 무료이며 2분이면 충분합니다. 이를 해결하기 위한 작업은 실제적인 노력을 요구합니다. 하지만 구매자가 적극적으로 찾고 있을 때 추천되는 옵션이 된다는 이점은 그만한 노력을 기울일 가치가 있습니다.
결론
이제 당신의 SEO(검색 엔진 최적화) 전략은 한 가지가 아닌 두 가지 게임에 달려 있습니다. Google에서의 순위는 중요합니다. 하지만 Claude, ChatGPT, 그리고 Gemini에 의해 추천되는 것? 그것 또한 기본 요건(Table-stakes)이 되어가고 있습니다.
현재 당신의 위치를 확인하십시오. 그런 다음 그에 맞춰 구축하십시오.
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