2026 AgencyAnalytics 마케팅 대행사 벤치마크 보고서(2026 AgencyAnalytics Marketing Agency Benchmarks Report)에 따르면, AI 기반 검색 최적화(AI-driven search optimization)는 현재 고객들이 마케팅 대행사에 요청하는 새로운 서비스 카테고리 중 선두를 달리고 있습니다. 설문에 참여한 494명의 대행사 전문가 중 66%가 2026년에 AI 기반 검색 최적화에 대한 수요가 증가했다고 보고했습니다. 이는 새로운 고객 요청 사항으로서 성과 기반 유료 광고(paid ads) 및 숏폼 비디오 콘텐츠(short-form video content)를 앞지르는 수치입니다.

이러한 수요의 변화가 주목할 만한 이유는, 많은 대행사가 그 결과로 발생하는 비즈니스 임팩트를 증명할 신뢰할 수 있는 방법을 여전히 갖추지 못한 상태에서, 브랜드가 AI 지원 탐색(AI-assisted discovery) 환경에서 노출되고 성과를 낼 수 있도록 도와달라는 요청을 받고 있기 때문입니다. 동일한 벤치마크 조사에 따르면, 대행사의 48%는 AI 도구를 통해 브랜드를 발견한 사용자를 신뢰성 있게 추적할 수 없다고 답했으며, 47%는 AI 지원 조사(AI-assisted research)로 인해 생성되는 다중 세션 여정(multi-session journeys) 전반에 걸친 전환(conversions)을 기여도 분석(attribute)할 수 없다고 답했습니다.

수요가 AI 지원 탐색으로 이동하고 있습니다

이번 설문 조사는 AI 기반 검색 최적화를 별도의, 그리고 점점 더 중요해지는 대행사 서비스 제공 항목으로 자리매김했습니다. 이는 단순히 유료 미디어(paid media)나 소셜 콘텐츠 제작의 또 다른 형태가 아닙니다. 이 카테고리는 사람들이 조사 과정의 일부로 AI 도구를 사용할 때 브랜드가 어떻게 발견되는지를 이해하고자 하는 고객의 니즈를 반영합니다.

이 순위가 중요한 이유는 대행사들에게 서비스 계획상의 문제를 시사하기 때문입니다. AI 검색 지원 요청은 새로운 보고 프레임워크(reporting frameworks), 수정된 고객 기대치, 그리고 콘텐츠, 검색, 분석(analytics) 및 전환(conversion) 팀 간의 긴밀한 협업을 필요로 할 수 있습니다. 또한 이는 대행사 서비스를 구매하는 기업들에게도 실질적인 과제를 안겨줍니다. AI 지원 탐색에서 사이트 방문, 리드(lead) 또는 판매로 이어지는 경로가 보이지 않는다면 전략을 평가하기가 어려울 수 있기 때문입니다.

이 보고서는 특정 AI 도구, 최적화 방법, 가격 모델 또는 구현 방식을 식별하지는 않습니다. 대신 가장 강력한 발견 사항은 시장의 방향성에 관한 것입니다. 즉, 대행사 고객들은 AI 검색 기능(AI search capabilities)을 요구하고 있으나, 많은 대행사가 그 결과로 발생하는 발견 활동(discovery activity)에 대한 신뢰할 수 있는 측정 수단을 아직 갖추지 못했다는 점입니다.

기여도 분석(Attribution)은 운영상의 제약 요인입니다

두 가지 측정 관련 결과는 서로 관련이 있지만 서로 다른 문제를 설명합니다. AI 기반 발견(AI-driven discovery) 추적은 대행사가 AI 도구를 통해 브랜드를 처음 접한 사용자를 식별할 수 있는지에 관한 문제입니다. 멀티 세션 기여도 분석(Multi-session attribution)은 나중에 발생한 전환(conversion)을 그 이전에 진행된 광범위한 조사 여정(research journey)과 연결할 수 있는지에 관한 문제입니다.

종합해 볼 때, 이러한 수치들은 표준 보고 방식이 AI 지원 조사(AI-assisted research)가 고객의 결정에 어떻게 영향을 미치는지 완전히 포착하지 못할 수 있음을 시사합니다. 한 개인은 전환하기 전까지 여러 번의 상호작용을 통해 제품이나 회사를 조사할 수 있습니다. 만약 이 발견 단계(discovery step)를 인식할 수 없다면, 대행사는 어떤 활동이 결과에 기여했는지 설명하는 데 어려움을 겪을 수 있습니다.

대행사 리더들에게 이는 다음과 같은 몇 가지 즉각적인 고려 사항을 생성합니다:

• 서비스 수요가 이미 존재함: 응답자의 66%가 AI 기반 검색 최적화에 대한 고객의 관심이 증가했다고 보고했습니다.
• 발견 측정(Discovery measurement)이 여전히 불완전함: 조사 대상 대행사의 48%에 영향을 미치고 있습니다.
• 여정 수준의 기여도 분석(Journey-level attribution) 또한 어려움: 47%가 AI 지원 멀티 세션 조사에 걸친 전환을 기여 분석할 수 없다고 답했습니다.
• ROI 논의가 더 어려워질 수 있음: 서비스에 대한 고객의 수요가 해당 서비스를 전환과 연결하는 대행사의 능력보다 더 빠르게 앞서 나갈 수 있기 때문입니다.

이것이 AI 검색 작업이 가치를 창출할 수 없다는 의미는 아닙니다. 이는 이 벤치마크가 목표를 정의하고, 성공 지표를 선택하며, 결과를 평가할 때 대행사와 그 고객들이 반드시 고려해야 할 실질적인 보고 격차(reporting gap)를 식별했음을 의미합니다.

대행사 및 엔터프라이즈 팀에 변화하는 점

실질적인 시사점은 AI 검색 서비스가 측정 계획 (measurement planning)과 분리되어서는 안 된다는 것입니다. 이러한 역량을 판매하거나 구축하는 대행사들은 무엇을 관찰할 수 있는지, 무엇을 아직 신뢰할 수 있게 기여도 분석 (attribution) 할 수 없는지, 그리고 고객에게 진행 상황을 어떻게 보고할 것인지를 명확히 밝혀야 합니다. 한편, 기업들은 AI 지원 탐색 (AI-assisted discovery)을 고립된 캠페인 채널로 취급하기보다, 기존의 분석 (analytics) 및 전환 보고 (conversion reporting)에 어떻게 통합될 것인지 질문해야 합니다.

또한 이번 조사 결과는 범위 (scope) 및 가격 책정 (pricing) 논의에 있어 더욱 절제된 접근 방식이 필요함을 뒷받침합니다. 기여도 분석 (attribution) 이 불완전할 때는 AI 기반 탐색에만 전적으로 연결된 정확한 전환 결과 (conversion outcome) 를 약속하기가 더 어렵습니다. 명확한 보고 가정 (reporting assumptions) 과 합의된 평가 기준 (evaluation criteria) 은 고객의 기대치와 가용한 증거 사이의 불일치를 방지하는 데 도움이 될 수 있습니다.

마케팅 운영 내에서 AI 검색을 평가하는 조직은 Scalevise와 협력하여 AI 가시성 전략 (AI visibility strategy), 측정 인지적 워크플로 설계 (measurement-aware workflow design), 그리고 새로운 탐색 채널을 기존 비즈니스 프로세스에 연결하는 구현 계획을 수립할 수 있습니다.

자주 묻는 질문 (Frequently Asked Questions)

AgencyAnalytics 2026 벤치마크는 AI 검색 최적화 (AI search optimization)에 대해 무엇을 발견했나요?

보고서에 따르면, 조사 대상 대행사의 66%가 2026년에 AI 기반 검색 최적화에 대한 수요가 증가했다고 답했으며, 이는 고객이 요청하는 가장 주요한 새로운 서비스 카테고리가 되었습니다.

왜 대행사가 AI 기반 탐색을 측정하기 어려운가요?

벤치마크에 따르면, 대행사의 48%가 AI 도구를 통해 브랜드를 발견한 사용자를 신뢰할 수 있게 추적할 수 없다고 답했습니다. 이로 인해 탐색 활동을 이후의 비즈니스 결과와 연결하는 것이 더 어려워집니다.

AI 지원 조사에서 멀티 세션 기여도 분석 격차 (multi-session attribution gap)란 무엇인가요?

보고서에 따르면 대행사의 47%가 AI 지원 조사 (AI-assisted research)를 통해 생성된 멀티 세션 여정 (multi-session journeys) 전반에 걸쳐 전환 (conversion)을 기여 분석 (attribute)할 수 없다고 답했습니다. 전환은 발견 (discovery) 직후가 아니라 여러 번의 조사 상호작용 후에 발생할 수 있습니다.

이 벤치마크는 대행사를 위한 특정 AI 도구 또는 가격 모델을 식별하나요?

아니요. 제공된 조사 결과는 AI 기반 검색 최적화 (search optimization)에 대한 수요와 측정 격차 (measurement gaps)를 설명할 뿐, 특정 도구, 가격 모델 또는 구현 방법 (implementation methods)을 다루지는 않습니다.

결론

AI 기반 검색 최적화에 대한 대행사의 수요는 더 이상 주변적인 신호가 아닙니다. AgencyAnalytics의 벤치마크는 이것이 주요한 새로운 고객 요청 사항이 되었음을 보여주지만, 동시에 발견 추적 (discovery tracking)과 멀티 세션 기여 분석 (multi-session attribution)이 여전히 주요 제약 사항으로 남아 있음을 보여줍니다. AI 검색 이니셔티브 (AI search initiatives)를 현실적인 측정 기대치와 결합하는 대행사와 기업 구매자들은 이 서비스 카테고리가 발전함에 따라 해당 성과를 평가하는 데 더 유리한 위치를 점하게 될 것입니다.