1. 연사소개
Steven Weingarth
Motorola Solutions의 글로벌 성장 리드로, SEO와 콘텐츠 마케팅 분야에서의 탄탄한 경력을 보유하고 있다
Brandon Hendricks
AI 기반 검색 인텔리전스 및 최적화 시스템을 전문으로 하는 Hendricks.AI의 창립자이다. 이전에는 SolarWinds에서 Global Lead of Total Search로 근무하며 전 세계 100개 이상의 시장에서 성장을 견인한 예측 기반 의도 시스템을 구축했다. 그는 Foursquare, Workday, Evernote, Warby Parker 등 글로벌 브랜드의 검색 전략을 이끌거나 자문했으며, Merkle과 Dentsu에서 Global Director of Search로 근무하며 유료 및 유기적 검색(SEO+PPC)을 통합한 전략을 선도적으로 도입했다. 현재 Google Machine Learning Engineer 자격을 보유하고 있으며, Hendricks.AI는 검색 인텔리전스(Search Intelligence) 전문 기업이다.
Travis Tallent
Brainlabs의 SEO & CRO 매니징 디렉터로, AI 기반 마케팅 전략을 이끌고 있다. 그는 90명 이상의 팀을 이끌며 Microsoft와 Capital One 등 글로벌 브랜드의 디지털 성장을 견인했고, 개인 뉴스레터 ‘Tallent’s Take: Marketing’을 통해 인사이트를 공유한다. 덴버를 기반으로 활동하며 자연에서 영감을 얻고, 색소폰 연주 및 LGBTQ+ 단체 봉사활동에도 참여하고 있다. Brainlabs는 AI 기반 SEO 에이전시로 알려져 있다.
Dawood Bukhari
Digital Web Solutions의 CEO로, 13년 이상 영업 및 마케팅 경험을 바탕으로 디지털 PR 및 SEO 캠페인을 성공적으로 이끌고 있다. 그는 100개 이상의 에이전시의 수익성을 개선했고, 그중 25%는 연 매출을 2배로 성장시켰으며 평균 98.75%의 연간 성장률을 기록했다. 팟캐스터이자 컨설턴트, 콘텐츠 마케팅 전략가로서 기업 성장을 이끄는 실행력과 통찰력으로 주목받고 있으며, Digital Web Solutions는 400개 이상의 PR 및 디지털 링크 빌딩 전문 에이전시를 운영하고 있다.
Moderator: Krista Seiden.
2. 세션 요약
AI 시대의 브랜드 가시성과 SEO 전략에 대한 전문가 패널 토론. 참석자들은 Travis Allen(AISDL Authority Digital 매니징 디렉터), Brandon(검색 및 의도 기반 회사 글로벌 디렉터), Chris(Amplitude 팀원, 전 Google Analytics 4 개발 참여자) 등 디지털 마케팅 분야의 전문가들로 구성
AI 검색이 SEO에 미치는 주요 변화
AI 검색의 등장으로 SEO 전략이 근본적으로 변화하고 있다. Brandon은 "지난 5-10년간 최고의 SEO는 웹사이트 중심의 풀타임 접근법이었지만, 현재 90%는 더 이상 충분하지 않다"며 웹사이트를 넘어선 전략의 필요성을 강조했다. AI 검색 환경에서는 제로 클릭 검색이 증가하면서 순위와 클릭 간의 연관성이 약화되었고, 이로 인해 KPI 측정 방식도 변화해야 한다고 설명했다.
브랜드 언급과 일관성이 새로운 핵심 요소로 부상했다. AI는 브랜드 언급을 중요하게 평가하며, 키워드 중심에서 브랜드 중심으로 전략이 전환되고 있다. 콘텐츠 전략 역시 AI가 60-70%의 정보를 제공하는 상황에서 더 넓은 배포와 브랜드 중심 접근이 필요하다.
조직의 팀 구조, 구성원 필수 역량도 진화
AI 시대에 맞춰 팀 구조가 재편되고 있다. 기존의 단일 플랫폼 중심에서 YouTube, Reddit 등 다양한 채널을 아우르는 통합 콘텐츠 팀으로 변화하고 있다. 각 채널이 독립적인 역할을 수행하면서도 전체 전략과 연계되는 구조가 중요하다.
필수 역량으로는 AI 도구 활용 능력, 특정 플랫폼별 최적화 기술(Amazon, TikTok 등), 그리고 지속적 학습 마인드셋이 제시되었다. Chris는 "Chat GPT나 Gemini가 모든 것을 해결하지는 않으며, 각각 특정 기능에 특화되어 있다"며 적절한 AI 도구 선택의 중요성을 언급했다. 실패를 두려워하지 않는 테스트 문화와 학습 능력이 새로운 시대의 핵심 역량으로 강조되었다.
기업 규모에 따라 달라지는 실행 전략
디지털 PR과 브랜드 언급이 AI 시스템에서 중요한 역할을 한다. 데이터 기반 스토리와 학술적 접근이 AI 시스템에 잘 반영되며, 미디어 후속 보도가 특히 효과적이다. 대기업은 기존 브랜드 권위를 활용할 수 있지만, 소규모 브랜드는 타겟 오디언스가 있는 곳에서 커뮤니티를 구축하고 빠른 실행력을 통해 경쟁할 수 있다.
기업 클라이언트의 경우 의사결정 과정이 동료 그룹과 업계 포럼에서 이루어지는데, 이제 AI 인용을 통해 이러한 검증 과정이 가시화되고 있다. 이는 대기업과 소기업 간의 격차를 줄이는 효과를 가져온다.
순위에서 벗어나 어떤 ‘언급’에서 매출이 발생하는지 집중
AI는 다양한 소스에서 데이터를 수집한다. 오프사이트 PR, 사고 리더십 콘텐츠, 틈새 사이트, YouTube 등이 주요 소스로 확인되었다. 신뢰할 수 있는 웹사이트에서의 언급이 AI 시스템에서 높은 평가를 받으며, 이는 평판 관리의 중요성을 보여준다.
Brandon은 AI 인용 추적의 중요성을 강조하며, "순위에서 온라인 표현 방식으로 초점이 이동하고 있다"고 설명했다. 특정 표현이 수익과 연결되는지 분석하고, 대화를 소유하는 것이 새로운 전략의 핵심이다.
전통적인 순위 중심 측정에서 벗어나 새로운 지표가 필요하다. 브랜드 검색량, 전체 플랫폼에서의 브랜드 언급, 대화 참여도 등이 중요한 지표로 부상했다. 소셜 미디어가 리드 생성 채널로서의 역할이 증가하고 있으며, 브랜드 중심 마케팅의 중요성이 커지고 있다.
"카테고리를 소유할 필요 없이 대화를 소유하면 된다"는 개념이 새로운 ROI 측정 방식의 기준이 되고 있다. 모든 곳에 존재할 필요 없이 실제 구매 결정이 이루어지는 대화에 집중하는 것이 효과적이다.
기업의 상황에 맞는 정보 제공이 중요
프롬프트 엔지니어링에서 맥락적 접근으로 전환이 이루어지고 있다. 기업의 구체적 정보(규모, 지역, 직원 수 등)를 제공하여 개인화된 답변을 얻는 것이 중요하다. 이러한 접근은 측정과 어트리뷰션 관점에서도 중요하며, 올바른 질문을 하는 능력이 핵심 역량이 되고 있다.
실무에 사용할 수 있는 도구 추천
현재 사용되는 도구로는 SEMrush, Ahrefs, Vista 등이 언급되었으며, AI 트래픽과 일반 검색 트래픽을 구분하여 분석하는 것이 중요하다. YouTube 전략이 특히 강조되었으며, 모든 AI 에이전트가 YouTube 콘텐츠를 활용하고 있어 필수 채널로 인식되고 있다.
JavaScript와 기술적 SEO의 중요성은 여전히 유지되고 있으며, 과도한 리포팅보다는 실험과 테스트에 시간을 투자하는 것이 권장되었다. 의도적인 키워드 전략보다는 브랜드 자체에 집중하는 것이 더 효과적이라는 의견이 제시되었다.
결론 및 향후 전망
AI 기술이 예상보다 완벽하지 않다는 현실적 관점이 공유되었다. 소셜 미디어가 AI 데이터 소스로서 예상과 다른 역할을 하고 있으며, 여전히 인간의 검토와 개입이 필요하다는 점이 강조되었다. 전문가들은 AI 도구를 맹신하지 말고 항상 인간이 최종 검토를 해야 한다고 조언했다.
브랜드 가시성 확보를 위해서는 웹사이트를 넘어선 통합적 접근, 대화 중심 전략, 지속적 학습과 실험 문화가 핵심 요소로 확인되었다. AI 시대의 성공적인 마케팅은 기술적 최적화와 브랜드 중심 사고의 균형에서 나온다는 것이 이번 토론의 주요 결론이다.
3. 세션 전체 번역
오늘 아침, 우연히 읽게 되었습니다. 기쁘게도 공유할 수 있어요. 자, 우리가 오늘 이야기할 주제에 대해 이야기하려고 합니다. 그래서 빠르게, 모두가 간단히 자신이 누구인지, 왜 이 자리에 있는지 소개해 주시면 좋겠습니다. 그리고 다시 돌아와 CEO와 비주얼 솔루션을 소개할 겁니다. 우리는 400명 이상의 HR 관련 에이전시이며, 테스트에 대해 이야기하는 방법에 대해 많은 실험을 하고 있습니다.
안녕하세요, 제 이름은 트래비스 앨런이고, AISDL Authority Digital의 매니징 디렉터입니다. 우리는 두 곳의 주요 브랜드와 협업하고 있으며, 약 천 명의 팀이 전략을 실행하는 것을 돕고 있습니다. 그리고 보시다시피, 제 이름은 브랜더이고, 검색과 의도 관련 회사에서 일하고 있습니다. 머신러닝 기반 과학 디렉터이자 긴급 관리 책임자입니다.
또한, 저는 Total Search 팀을 이끌고 있습니다. 글로벌 디렉터로서 운영, 웹사이트 인프라, 대규모 글로벌 복잡한 팀을 관리합니다. 제 배경은 SEO, 콘텐츠 마케팅, 디지털화입니다.
좋습니다. 감사합니다. 저는 크리스입니다. 현재는 앤젤라 스태퍼드 팀의 일원으로 몇 달밖에 되지 않았지만, 20여 년 동안 분석 업계에서 활동했습니다. 오랫동안 전도사이자 제품 매니저로 활동하며 GA4를 만드는 데 기여했습니다. 오늘 이 패널에 함께하게 되어 기쁩니다.
제 첫 번째 질문은 공유하려는 것입니다.
Q. 이미지 검색에 대해 이야기했는데, 그것이 실제로 무엇을 의미하나요? 그리고 고객들에게 실제로 어떤 변화가 나타났는지 하나만 말씀해 주시겠어요? AI 덕분에 가시성이나 성장을 어떻게 접근하십니까?
좋습니다. 제가 말하자면, 가장 큰 변화는 웹사이트를 넘어선 전략입니다. 지난 5~10년 동안 최고의 SEO들은 웹사이트에 전적으로 집중해왔습니다. 하지만 이제는 90%가 그것만으로는 부족합니다. AI 검색 결과 내에서 전략을 확장해야 합니다. 저는 AI 검색을 데이터 리뷰까지 포함된다고 말하고 싶습니다. “제로 클릭(Zero Researches)” 시대에 들어서면, 경영진과 리더십은 질문이 많아지고, 우리가 어떻게 측정하고 소통할지 고민하게 됩니다.
우리가 꾸준히 반복해서 말해야 했던 것 중 하나는 “순위가 더 이상 클릭과 연결되지 않는다”는 점이었습니다. 동일한 순위를 유지해도 실제로는 가시성이 없는 경우가 많습니다. AI 비즈니스 안에 들어 있지 않다면 말이죠. 그래서 우리가 선택한 KPI 중 하나는 클릭과 새로운 방문자였습니다. 이 부분은 학생들에게도 인기가 있었고, 그래서 이런 지표에 적응해야 했습니다.
또 하나는 콘텐츠 전략에 대해 다시 생각하게 된 것입니다. 만약 모두가 AI 내에서 60~70%의 정보를 얻고 있다면, 왜 여전히 데이터를 분석하고 특정 기준에 집중해야 하는 걸까요? 콘텐츠를 더 넓게 배포하는 방향으로 조율해야 하고, 브랜드에 더 초점을 두어야 한다는 점입니다. 예전에는 키워드에 집중했지만, AI 시대에는 브랜드 언급이 더 중요해졌습니다. 브랜드가 일관성 있게 나타날 때 더 큰 효과가 있습니다.
질문이 더 있지만, 여기 QR 코드가 있어서 질문을 제출할 수 있습니다. 다음 주제는 팀의 변화와 새로운 기술입니다. 많은 팀들이 SEO가 어떻게 그들의 전체 전략에 맞아야 할지 재고하고 있습니다.
Q. 새로운 AI 최적화 역할을 만들고 있는데, 여러분은 팀을 어떻게 구조화하고 있나요?
저는 데이터를 즉시 분석하고 어떤 콘텐츠가 효과적인지 확인합니다. 다른 조직에서는 이제 여러 플랫폼 전반에서 최적화를 주도하는 콘텐츠 팀이 생겼습니다. 이제는 모든 것을 봐야 합니다. YouTube에만 집중하는 것이 아니라, Reddit 같은 곳도 중요합니다. 각 채널은 독립적으로 기능하지만, 결국 하나로 합쳐야 합니다.
Q. 그렇다면 어떤 기술이나 역량이 이제 필수일까요?
새로운 기술을 습득하는 것입니다. 예를 들어 AI 보상, 아마존, 이커머스라면 TV 광고, 이런 식으로 업종에 맞춘 기술입니다. 하지만 중요한 것은 AI 도구를 워크플로우에 통합하는 것입니다. ChatGPT, Gemini, Copilot이 모든 걸 해결하는 건 아니고, 특정한 일만 잘합니다. 따라서 AI 도구를 어떻게 API 데이터와 연결하고, 일을 더 빠르게 하는 데 활용할지가 핵심입니다.
그리고 무엇보다도 “배우는 태도”가 필수입니다. 우리는 새로운 시대에 살고 있고, 실패를 통해 배우는 과정을 두려워하지 않아야 합니다. 뮐러는 이에 대해 훌륭한 설명을 했습니다. AI 도구와 워크플로우가 일상에 깊이 스며들고 있으며, 회사의 Google Drive, Maps, Slack 같은 지식도 AI로 모아지고 있습니다.
이제 웹사이트 외부 경쟁에 대해 이야기해봅시다. AI는 브랜드 언급과 콘텐츠 신호에 의존하기 시작했습니다. 디지털 PR에서는 어떤 이야기가 브랜드를 AI가 학습하도록 돕나요? 데이터 기반 스토리, 특히 통계나 리스트형 콘텐츠가 잘 작동합니다.
Q. 그렇다면 이런 가시성이 큰 브랜드에만 유리할까요?
네, 대형 브랜드는 기본적으로 특권을 가집니다. 하지만 중소 브랜드는 자신들의 커뮤니티를 TikTok, Instagram 등 고객이 있는 곳에서 만들 수 있고, 대기업보다 빠르게 움직일 수 있다는 장점이 있습니다.
또한, 엔터프라이즈 고객들은 여전히 동료 그룹, 포럼, 업계 토론에서 검증 과정을 거칩니다. 이제 이런 검증이 AI 인용 안에서 드러나므로, 대기업과 중소기업 간의 격차가 줄어듭니다.
AI는 어디서 데이터를 얻을까요? 연구에 따르면, 영향력 있는 오프사이트 PR이 핵심입니다. 니치 사이트, 업계 사이트, 사려 깊은 콘텐츠가 인용됩니다. YouTube도 마찬가지입니다. AI는 신뢰할 수 있는 사이트를 학습 대상으로 삼습니다.
브랜드 인용 추적에 대해 말씀드리면, AI 내에서 브랜드가 얼마나 인용되는지를 추적하는 것은 매우 중요합니다. 단순히 순위가 아니라, “우리 브랜드가 어떻게 표현되고 있는가?”를 봐야 합니다. 그리고 그 표현이 실제로 매출을 유발하는지도 봐야 합니다.
예를 들어, 제 어머니가 ChatGPT를 쓰다가 브랜드를 검색하는 모습을 보면서 전략을 바꾼 적도 있습니다. 이제는 단순히 키워드 중심이 아니라, 대화 중심의 접근이 필요합니다.
이것은 결국 마케터에게 더 총체적인 역할을 요구합니다. 주제 전문가(SME)가 되는 것이 진짜 경쟁력입니다. 또한, 개인화된 콘텐츠가 중요해졌습니다. AI는 기억력이 있기 때문에, 과거의 상호작용까지 반영합니다.
마지막으로, 프롬프트 엔지니어링도 중요하지만, 이제는 “맥락 기반” 엔지니어링이 필요합니다. 기업의 상황, 시장, 인력 규모 등을 LLM에 알려주어 맞춤 전략을 얻는 식입니다.
측정 관점에서는, 전환 지표는 여전히 중요합니다. 하지만 선행 지표로는 브랜드 검색량을 주시해야 합니다. 사람들이 AI에서 브랜드를 보고 나서 검색하기 때문입니다. 또한, 소셜 미디어는 여전히 리드 생성의 출발점입니다.
“범주를 소유할 필요는 없다. 대화를 소유하면 된다.” 이 메시지가 반복되었습니다. 모든 곳에 있을 필요가 없고, 실제로 전환이 일어나는 대화에 집중해야 한다는 점입니다.
보고 도구로는 SEO, Semrush, AI, Ahrefs, Vista 등을 조합해 쓰고 있습니다. Vista는 오프라인 매장에서 발생한 트래픽을 확인할 수 있어 유용합니다.
마지막 질문입니다.
Q. AI 중심 검색 상황에서 지금 바로 해야 할 한 가지와 더 이상 걱정하지 않아도 될 한 가지는?
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해야 할 것: YouTube, 의도적인 키워드에 집중하기.
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덜 걱정해도 될 것: 보고서에 시간을 너무 많이 쓰는 것.
AI는 아직 그리 똑똑하지 않습니다. 더 나아지길 바랍니다. 1년 전만 해도 소셜 미디어가 AI의 거대한 데이터 원천이 될 거라 생각했지만, 지금은 그렇지 않습니다.
정말 멋진 대화였습니다. 모두 감사합니다.
