TL;DR: 하버드 비즈니스 리뷰의 획기적인 기사에 따르면 소비자들이 제품 검색 및 추천을 위해 기존 검색 엔진에서 ChatGPT 및 Gemini와 같은 AI 플랫폼으로 빠르게 이동하고 있다는 사실을 확인할 수 있습니다. 따라서 AI가 브랜드를 얼마나 자주, 얼마나 호의적으로 인용하는지에 초점을 맞춘 '모델 점유율(SOM)'에 초점을 맞춘 새로운 전략이 필요합니다. 지금이 바로 행동해야 할 때입니다. 해결 능력과 권한을 최적화하는 발 빠른 기업이 새로운 환경에서 강력하고 지속적인 이점을 확보할 수 있기 때문입니다.
제 역할에서 저는 기업이 고객과 연결하는 방식을 재정의하는 근본적인 변화를 분석하는 것을 우선순위로 삼고 있습니다. 최근 하버드 비즈니스 리뷰에서 꼭 읽어봐야 할 기사 "검색에 대해 알고 있는 것은 잊어버리세요. LLM을 위한 브랜드 최적화'는 우리가 직접 목격하고 있는 변화를 증명합니다. 소비자 여정은 더 이상 Google 검색창에서 시작되는 것이 아니라 AI와의 대화에서 시작됩니다.
기사에 인용된 연구에 따르면, 12,000명의 소비자를 대상으로 실시한 2025년 설문조사에 따르면 현재 58%가 제품 추천을 위해 Gen AI 도구를 사용하고 있으며, 이는 2023년의 25%에 비해 크게 증가한 수치입니다. 또 다른 연구에서는 2024년 홀리데이 시즌 동안 미국 리테일 사이트에 대한 AI 검색 추천이 무려 1,300% 급증한 것으로 나타났습니다. 이는 단순한 통계가 아니라 새로운 현실의 신호탄입니다.
브랜드 인지도를 위한 새로운 전장: '모델 점유율(SOM)'에 대한 이해
HBR 기사에서는 이 시대에 중요한 새로운 지표를 소개합니다: 모델 점유율(SOM)입니다. 이는 소비자 검색에 대한 응답으로 브랜드가 얼마나 자주, 얼마나 눈에 띄게, 얼마나 호의적으로 대형 언어 모델(LLM)에 노출되는지를 측정하는 지표입니다. 이것은 근본적으로 다릅니다:
- 검색 점유율(SOS): 검색 쿼리량을 통해 사용자의 의도를 반영합니다.
- SOV(점유율): 브랜드에 대해 사용 가능한 콘텐츠의 양을 측정합니다.
SOM은 브랜드에 대한 AI의 인식과 추천을 고유하게 포착합니다. 머큐리의 머큐리 LLM-SEO(GAIO) 서비스는 브랜드의 SOM을 측정, 분석하고 전략적으로 개선할 수 있도록 정밀하게 설계되었습니다.
이 글에 제시된 분석은 두 가지 중요한 현실을 보여줍니다. 첫째, 브랜드의 SOM은 LLM에 따라 크게 달라질 수 있습니다(예: 세탁 세제 브랜드가 라마에서는 24%의 SOM을 보이지만 제미니에서는 1% 미만인 경우). 둘째, 더 놀라운 것은 모델의 고려 세트에 브랜드가 전혀 없을 수 있다는 것입니다. 저자들이 올바르게 말했듯이, "ChatGPT에서는 Google과 달리 '2페이지'가 없습니다."
귀사의 브랜드는 어디에 있나요? 인간-AI 인식 매트릭스
인공지능의 '마음'에 비춰지는 브랜드의 인지도는 실제 시장 점유율과 크게 다를 수 있습니다. HBR 기사에서는 브랜드를 네 가지 범주로 분류하는 '인간과 인공지능의 인지도 매트릭스'를 제안합니다:
- 사이보그: 인간과 LLM(예: 테슬라) 모두에게 높은 인지도를 가지고 있습니다.
- AI 선구자: 일반 인지도는 낮지만 LLM(예: 리비안) 내에서 인지도가 높은 기업입니다.
- 하이스트리트 히어로: 대중적 인지도는 높지만 LLM이 잘 다루지 않는 기존 브랜드(예: 링컨).
- 긴급: 인간과 AI 모두에서 낮은 인지도로 어려움을 겪고 있는 브랜드(예: Polestar).
이 매트릭스는 오늘날 모든 비즈니스 리더를 위한 강력한 진단 도구입니다. 우리는 어디에 서 있으며, 앞으로 나아가기 위한 전략은 무엇일까요?
비즈니스가 지금 바로 제너레이티브 AI 최적화에 나서야 하는 이유
HBR 기사의 인사이트는 전략적 긴박감을 강조합니다. 이는 모니터링해야 할 미래의 트렌드가 아니라, 행동에 나서야 할 현재의 현실입니다. 지금 시작하는 것이 중요한 이유가 여기에 있습니다:
- 선점자 우위 확보: AI 추천의 환경은 새로운 영역입니다. 오늘날 신뢰할 수 있고 권위 있는 LLM 소스로 성공적으로 자리매김한 브랜드는 경쟁업체가 극복하기 점점 더 어려워지는 복합적인 우위를 구축하게 될 것입니다. 이는 흔치 않은 '1층' 기회입니다.
- 고가치 고객층 확보하기: 이 글에서는 검색을 위해 LLM을 사용하는 소비자는 평균적으로 더 젊고, 더 부유하며, 더 교육 수준이 높다는 점을 강조합니다. AI 최적화 전략을 늦춤으로써 이러한 기반을 포기하는 것은 매우 가치 있고 미래 지향적인 고객 세그먼트를 기꺼이 무시하는 것을 의미합니다.
- "고정" 권위와 AI 학습: LLM은 시간이 지남에 따라 학습하고 이해를 개선합니다. 브랜드가 특정 주제에 대해 신뢰할 수 있는 출처로 자리매김하면 그 연관성은 "고착화"될 수 있습니다 조치를 늦추면 경쟁업체가 먼저 AI 시스템으로 기본적인 신뢰를 구축할 수 있으므로 나중에 침입하기가 더 어려워집니다.
- 사전 예방적 평판 관리: 브랜드에 대한 AI의 인식을 적극적으로 형성해야 합니다. 명확하고 체계적이며 권위 있는 정보를 제공하지 않으면 AI 모델은 웹에서 찾을 수 있는 불완전하거나 오래되었거나 잠재적으로 부정적인 데이터를 기반으로 이해를 형성하게 됩니다. '종합적인 온라인 평판 모니터링 및 향상'을 포함하는 GAIO 서비스는 이러한 문제를 선제적으로 해결하도록 설계되었습니다.
승리하는 전략: 주목도를 넘어 해상도를 위한 최적화
그렇다면 모델 점유율을 높이려면 어떻게 해야 할까요? HBR의 연구 결과는 Mercury가 지지하는 원칙과 완벽하게 일치합니다. LLM은 '주목도'를 위해 최적화하는 것이 아니라 '해결'을 위해 최적화합니다. 사용자의 문제를 해결하거나 질문에 정확하고 권위 있게 답변하는 콘텐츠에 우선순위를 둡니다.
이는 콘텐츠 전략의 변화를 의미합니다:
- 상황과 사용 사례에 집중: "우리는 최고의 러닝화를 판매합니다"라고 선언하는 대신, "탄소 도금 미드솔 디자인으로 장거리 러너의 퍼포먼스를 향상시킵니다"라는 접근 방식이 성공합니다
- 전문성 증명(E-E-A-T) 제공: 피부과 전문의가 뒷받침하는 연구를 참조하는 스킨케어 브랜드는 그렇지 않은 경쟁사보다 더 나은 성과를 거둘 수 있습니다. 당사의 Mercury LLM-SEO(GAIO) 서비스는 이러한 신뢰 신호를 보여주기 위해 "E-A-T 증폭"을 중심으로 구축되었습니다.
- 구조화된 콘텐츠 활용: 성분과 그 이면의 과학을 자세히 설명하는 고도로 구조화된 제품 페이지를 갖춘 The Ordinary와 같은 브랜드는 AI 분석에서 탁월한 성능을 발휘합니다. 머큐리의 머큐리 콘텐츠 관리 시스템(CMS)은 이러한 구조화된 AI 친화적인 콘텐츠를 쉽게 생성하고 관리할 수 있도록 설계되었습니다.
- "고충 사항에 대한 좁혀보기" 오디언스의 구체적인 요구사항, 질문, 과제를 다루세요. 이는 광범위하고 열망적인 마케팅 메시지보다 더 효과적입니다. 머큐리뮤즈 AI는 이러한 틈새 질문을 파악하고 이를 해결하기 위한 타겟팅 콘텐츠 초안을 작성하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
멀티-LLM 세계 탐색하기
결정적으로 HBR의 분석에 따르면 각 LLM은 고유한 알고리즘 렌즈를 적용하고 있습니다. 여행 브랜드인 Airbnb의 경우, Llama는 상품의 고유성에, ChatGPT는 현지 옵션에, Perplexity는 유연성에 초점을 맞췄습니다.
이는 현대 디지털 전략의 복잡성을 강조합니다. 획일적인 접근 방식으로는 충분하지 않습니다. 머큐리는 이러한 멀티 플랫폼 현실을 반영하여 브랜드가 일관된 핵심 메시지를 유지하면서 지배적인 모델의 뉘앙스에 맞게 콘텐츠를 맞춤화할 수 있도록 지원하는 머큐리 SEVO(Search Everywhere Optimization) 서비스를 구현합니다.
마케팅의 미래가 여기에 있습니다
키워드 최적화에서 '문제 공유'를 위한 최적화로 전환하는 것은 소비자 행동과 마케팅 전략의 근본적인 변화입니다. 설득에서 정밀함으로, 시장 점유율 추격에서 권위 있는 문제 해결로 전환해야 합니다.
머큐리 테크놀로지 솔루션은 이미 고객들이 이 새로운 지형을 탐색할 수 있도록 지원하고 있습니다. 포괄적인 GAIO 전략을 구현함으로써 점점 더 소비자 의사 결정에 영향을 미치는 알고리즘 대화에 필수적이고 신뢰할 수 있는 참여자로 자리매김하고 있습니다. 인공지능이 주도하는 미래를 위해 브랜드를 최적화할 때가 바로 지금입니다.
