방문자 수 늘리기는 옛말, 질적 트래픽이 매출 좌우 [AIEO]

이성규

2025년 8월 21일

[Top 1] 질적 트래픽이 디지털 마케팅의 새 기준

양보다 질, AI 시대에 맞는 콘텐츠 전략의 변화

디지털 마케팅 분야에서 한때 웹사이트 방문자 수는 성공을 가늠하는 핵심 지표로 여겨졌습니다. 방문자가 많을수록 목표 달성에 가까워진다는 인식이 지배적이었지만, 현재는 이러한 양적 지표만으로 성과를 평가하는 시대가 지나갔습니다. 오히려 무분별한 대량 트래픽보다 구매 의사와 관심이 명확한 ‘질적 트래픽’이 더욱 중요한 가치로 부상하고 있습니다.

최근 소비자의 검색 행태는 AI 기술의 발전과 함께 크게 변화했습니다. 인공지능이 직접 정보를 제공하면서 클릭률은 감소하고, 제3자 쿠키 사용 제한으로 타깃팅도 어려워졌습니다. 이에 따라 단순 방문자 수에 집착하기보다 방문자의 구매 의도와 참여도를 중시하는 전략 전환이 요구되고 있습니다.

트래픽의 함정은 바로 여기서 드러납니다. 대량의 방문자가 반드시 매출 증대로 이어지지 않는다는 점입니다. 14개 산업을 대상으로 한 최근 연구에 따르면 평균 전환율은 3.3%에 불과해, 1,000명의 방문자 중 실제 구매로 이어지는 이는 25명도 채 안 됩니다. 또한 키워드 최적화가 부실하면 전혀 구매 의사가 없는 방문자를 끌어들이는 결과를 낳아, 이탈률만 높이는 ‘허수’ 트래픽에 그칠 위험이 큽니다.

AI가 검색 환경을 근본적으로 바꾸면서 ‘제로 클릭 검색’ 현상이 확산되고 있습니다. 구글의 AI 요약 기능과 ChatGPT 같은 생성형 AI 도구들은 사용자에게 웹사이트 방문 없이도 즉각적인 답변을 제공합니다. 이로 인해 기존 상위 노출 콘텐츠들도 트래픽 감소를 경험하고 있으며, 엔터테인먼트 사이트 버슬(Bustle)은 AI 요약 도입 시점에 일부 기사만 급증하는 등 불규칙한 트래픽 변동을 겪었습니다.

따라서 SEO 및 콘텐츠 마케터들은 단순히 높은 순위 확보에 집중하기보다는 장기적인 검색 의도에 부합하고 문제 해결 중심의 고품질 콘텐츠 제작으로 방향을 전환해야 한다고 전문가들은 조언합니다. 특히 주제 전문가와 협업해 신뢰성과 관련성을 높이는 작업이 필수적입니다.

‘질적 트래픽’은 명확한 정의가 필요합니다. 이 글에서는 목표 고객군과 일치하며 구매 의도가 뚜렷하고 사이트 내에서 활발히 상호작용하는 방문자를 의미합니다. 이들은 구전, 이메일, 추천, 리뷰 또는 구체적인 롱테일 키워드를 통해 유입되는 경우가 많아 마케팅 효과가 뛰어납니다. 반면 일반적인 블로그 글이나 AI가 작성한 표면적인 콘텐츠는 방문자는 많아도 실제 구매로 이어지기 어렵습니다.

예를 들어 이메일 마케팅은 투자 대비 평균 36배의 수익률(ROI)을 기록하며 높은 효율성을 입증합니다. 이는 이메일 구독자가 이미 브랜드를 알고 신뢰하며 적극적으로 참여하기 때문입니다. 이처럼 타깃팅된 채널에서 유입된 방문자는 소셜 미디어나 디스플레이 광고보다 전환율이 높아 마케팅 전략의 핵심으로 자리 잡고 있습니다.

콘텐츠 품질은 비즈니스 성과와 직결됩니다. 기술 기업의 절반 이상이 올해 콘텐츠 마케팅 예산 증액 계획을 발표한 이유도 여기에 있습니다. 효과적인 콘텐츠는 브랜드 인지도 향상과 신뢰 구축, 재방문 유도를 통해 다음과 같은 긍정적 결과를 가져옵니다.

주요 성과 지표	설명
전환율 상승	맞춤형 콘텐츠는 소비자의 구매 결정에 강력한 영향을 미칩니다(76%가 브랜드 고려 증가, 78%가 재구매 가능성 증가).
고객 생애 가치(CLTV) 향상	깊이 있는 정보 제공으로 고객 충성도를 높이고 장기 관계를 형성합니다.
고객 획득 비용(CAC) 절감	타깃팅된 콘텐츠는 판매 주기를 단축시키고 영업 비용을 줄입니다.
브랜드 자산 강화	가치 있는 콘텐츠 공유와 추천으로 브랜드 인지도를 확장합니다.

콘텐츠 효과 측정을 위해서는 단순 방문자 수 외에도 이탈률, 스크롤 깊이, 페이지 체류 시간, 전환 경로 분석 등이 필요합니다. 예컨대 블로그 이탈률은 70% 이하가 양호하며 이를 초과하면 콘텐츠와 대상 간 불일치를 의미할 수 있습니다.

마지막으로 새로운 콘텐츠 마케팅 전략은 다음 다섯 가지 원칙을 중심으로 구성됩니다.

성공 기준 재정립: 단순 트래픽 대신 질적 지표와 사용자 경험 개선에 집중합니다.
청중 세분화: 연령대·행동 패턴·구매 단계별 맞춤형 콘텐츠 개발로 효과 극대화합니다.
퍼널 단계별 맞춤 콘텐츠: 인지도부터 구매 결정까지 각 단계에 적합한 자료를 제공합니다.
퍼스트파티 데이터 활용: 이메일 구독자 등 직접 확보한 데이터를 통해 타깃팅 정확도를 높입니다.
검색 의도 중심 최적화: 롱테일 키워드 및 문제 해결형 SEO 전략으로 진정성 있는 접근을 추구합니다.

디지털 경쟁이 치열해지는 현시점에서 AI 기반 대량 생산 콘텐츠와 차별화하려면 인간 중심의 진정성 있는 콘텐츠 제작이 필수입니다.

트래픽 감소가 반드시 부정적인 신호는 아닙니다. 오히려 불필요한 유입을 줄이고 핵심 고객층에게 집중하는 것이 장기적으로 더 큰 성과를 창출할 것입니다.

데이터 분석 시 트래픽 감소가 관찰된다면 “올바른 방문자인가?”, “콘텐츠가 유용한가?”, “방문자가 성장에 기여하는가?”라는 질문을 던져야 합니다.

궁극적으로 트래픽은 단순한 숫자에 불과하며, 그 질적 가치를 평가하는 것이 성공의 열쇠임을 명심해야 할 것입니다.

추천 태그 : #디지털마케팅 #콘텐츠전략 #트래픽품질

[Top 2] AI 검색을 주도하는 5대 콘텐츠 유형

비교 페이지부터 제품 문서까지, LLM 최적화 전략을 살펴보다

인공지능(AI) 검색이 빠르게 진화하는 가운데, 대형 언어 모델(LLM) 기반 검색 결과에서 두드러지게 노출되는 콘텐츠 유형들이 점차 확인되고 있습니다. B2B 분야에서 진행된 다수의 사례 분석에 따르면, 특정 형식의 콘텐츠가 ChatGPT, Gemini 등 주요 AI 모델에 의해 자주 인용되고 확산되는 경향이 나타났습니다.

본 기사는 AI 검색 가시성을 높이는 다섯 가지 핵심 콘텐츠 유형과 그 효과적인 구성 요소, 그리고 LLM 발견 최적화 방안을 상세히 소개합니다.

첫째, 비교 페이지(Comparison pages)는 Gemini AI가 “X 대 Y” 형태의 비교 콘텐츠를 AI 개요 및 모드에서 빈번히 노출시키는 것으로 나타났습니다. 심지어 사용자가 명시적으로 비교를 요청하지 않아도 해당 콘텐츠가 우선적으로 추천됩니다. 성공적인 비교 페이지는 장단점, 가격, 사용 사례 적합성, 그리고 구조화된 스키마 데이터를 포함해야 하며, 경쟁사와 관련된 주요 비교 쿼리를 타깃으로 제작하는 것이 중요합니다.

둘째, 통합 문서 및 오픈 API(Integration docs/open APIs)는 GPT와 Copilot 같은 AI 도구가 SaaS API와 개발자 문서를 답변에 인용하는 사례가 많습니다. 예를 들어, 성능 모니터링 업체 Sentry의 문서 페이지는 “백엔드 서비스용 스팬 메트릭 설정” 관련 ChatGPT 답변에 포함되었습니다. 명확한 문서화와 변경 로그 관리, 버전 관리 및 스키마 적용이 필수적입니다.

셋째, 사용 사례 허브(Use case hubs)는 기능과 실제 비즈니스 문제를 연결한 콘텐츠를 선호하는 경향이 뚜렷합니다. Vanta의 SOC 2 컴플라이언스 리소스가 “스타트업 SOC 2 컴플라이언스 자동화” 관련 ChatGPT 답변에 두드러지게 노출된 사례가 대표적입니다. 의도 기반의 사용 사례 페이지 구축과 고객 추천사 및 제품 매핑이 효과적입니다.

넷째, 외부 플랫폼에서의 사상 리더십(Thought leadership on external platforms)은 Medium, Dev.to 등에서 회사 전문가들이 작성한 전략적 게시물이 LLM에 의해 인용됩니다. 예를 들어 중앙 집중식 로깅을 위한 최적 OpenSearch 제공업체 찾기 질문에 관련 전문가 글이 활용됩니다. 독창적인 관점을 가진 창립자나 SME 게시물을 배포하고 비즈니스 웹사이트로 연결되는 정규 링크를 포함해야 합니다.

다섯째, 스키마가 적용된 제품 문서(Product docs with schema)는 Gemini AI 모드에서 FAQ, 사용법 섹션 및 빵 부스러기(breadcrumb) 구조 데이터를 갖춘 문서를 우선적으로 활용합니다. 예로 금속 3D 프린터나 문서 처리용 현금 흐름 분석 도구 관련 문서가 있습니다. FAQPage, HowTo, breadcrumb 및 SoftwareApplication 스키마 타입 추가가 권장됩니다.

아울러 전통 SEO 원칙인 E-E-A-T(전문성·권위성·신뢰성·경험)를 준수하는 것은 여전히 중요하며, LLM 검색 발견을 위한 별도의 세 가지 핵심 권고사항도 제시됩니다.

첫째, 멀티모달 지원 최적화입니다. AI 검색 시스템은 이미지, 차트, 표, 동영상 등 다양한 미디어를 통합해 사용자 질문에 더욱 정확히 답변하려 합니다. 따라서 이미지와 동영상은 크롤링 가능하도록 HTML 내에 배치하고 자바스크립트 렌더링만 의존하지 않아야 하며, 설명이 포함된 대체 텍스트와 캡션을 반드시 추가해야 합니다. 표는 이미지 형태 대신 HTML 테이블로 구현해 기계 판독성을 높여야 합니다.

둘째, 청크 단위 검색 최적화입니다. AI 엔진은 전체 페이지 대신 의미 단위인 ‘청크’별로 내용을 분리해 가장 적합한 부분만 추출합니다. 각 청크는 독립적으로 이해 가능하고 하나의 개념에 집중하도록 구성해야 하며 명확한 소제목(H2/H3)을 활용해 구조화해야 합니다.

셋째, 답변 종합 최적화입니다. AI는 여러 출처의 청크를 종합해 일관된 답변을 생성하므로 복잡한 내용을 명확히 요약하고 확장하는 방식으로 작성해야 합니다. 답변은 간결하면서 사실 중심이어야 하며 자연어 질의응답(Q&A) 형식을 갖추고 구조화 데이터 활용으로 분류 및 추출 용이성을 높여야 합니다.

이 다섯 가지 콘텐츠 유형은 구매 여정 전반에 걸쳐 다양한 사용자 의도를 포괄함으로써 잠재 고객 유입과 전환 촉진에도 긍정적인 영향을 미칩니다. 또한 Profound, 구글 애널리틱스(GA), 정성 연구 등 다양한 측정 도구를 통해 AI 검색 가시성 변화를 지속적으로 모니터링하는 것이 필수적입니다.

AI 검색 환경 변화에 발맞춰 최신 보고서와 업계 동향을 꾸준히 확인할 필요가 있다고 전문가들은 조언했습니다.

추천 태그 : #AI검색최적화 #LLM콘텐츠전략 #B2B디지털마케팅
출처 : https://searchengineland.com/b2b-content-types-ai-search-engines-love-460918

🌟 [Tip] 생성형 AI가 바꾸는 정보 검색 패러다임

구글 검색 독점 시대의 종말과 새로운 정보 탐색 행동의 등장

콘텐츠 페이지뷰가 감소하고 있다면, 이미 생성형 AI의 영향을 체감하고 있는 것입니다. 최근 정성적 연구를 통해 사용자들이 AI 기반 검색 도구와 챗봇에 어떻게 반응하며 정보 탐색 행동을 변화시키고 있는지 살펴봤습니다. AI가 번거로운 연구 작업에 매력적인 지름길을 제공하지만, 전통적인 검색을 완전히 대체하지는 못하고 있습니다. 하지만 검색 결과 페이지 상단에 나타나는 AI 생성 개요가 상당한 주목을 받으며 실제 페이지 방문의 필요성을 줄이고 있습니다.

• 왜 중요하냐면 : 정보 탐색 습관은 매우 끈질깁니다. 사람들이 필요한 정보를 쉽게 찾을 수 있는 신뢰할 만한 방법을 발견하면, 그 방법은 거의 본능적이 됩니다. 이는 구글이 검색 엔진 시장에서 압도적인 점유율을 차지하는 이유를 부분적으로 설명합니다. 하지만 생성형 AI의 정보 탐색 가치는 이러한 뿌리 깊은 습관을 바꿀 만큼 강력합니다. 연구 참가자들은 AI 도구를 실험하기 시작한 이후 자신의 정보 탐색 행동이 변화하기 시작했다고 인식하고 있었습니다.

• 큰 그림 : 생성형 AI 도구들은 정보 탐색에서 부인할 수 없는 유용성을 보여주고 있으며, 초보 사용자들도 그 잠재적 가치를 즉시 인식합니다. 하지만 이러한 도구들은 수년 또는 수십 년간 형성된 행동 패턴과 맞서고 있습니다. 일부 참가자들이 이전에 정보 탐색을 위해 생성형 AI 채팅을 사용할 생각을 하지 못했다는 사실은 광범위한 채택이 생성형 AI 팬들이 주장하는 것보다 느릴 것임을 시사합니다. 평균적인 사용자가 AI를 최대한 활용하는 데는 더 오랜 시간이 걸릴 것입니다.

• 뉴스의 핵심 : 연구에서 모든 참가자는 최소한 AI에 대해 들어봤고 구글 검색 결과 페이지의 AI 개요를 접하고 사용해봤습니다. AI 개요는 많은 쿼리에 대해 검색 결과 페이지 상단에 나타나며, LLM으로 구동되어 키워드를 빠르게 정의하거나 질문에 답변하려고 시도합니다. Pew Research의 최근 정량적 연구에 따르면, AI 개요를 접한 구글 검색자들은 결과 링크를 클릭할 가능성이 현저히 낮았습니다. 하지만 생성형 AI가 충분한 가치를 제공하여 사용자 행동을 변화시키고 있음에도 불구하고, 전통적인 검색을 완전히 대체하지는 못했습니다.

• 주요 시사점 : ChatGPT와 Gemini는 친숙함이라는 경쟁 우위를 가지고 있습니다. 습관 중심의 정보 탐색 시장에서 이러한 친숙함은 거대한 경쟁 우위입니다. 일부 참가자들이 ChatGPT를 단순히 "Chat"이라고 부르는 것은 구글이 동사가 된 것("검색하다"가 검색 엔진에 관계없이 "구글링하다"가 된 것)을 연상시킵니다. 언어적 변화는 행동적 변화를 예고할 수 있습니다. 생성형 AI 도구의 발견 가능성은 여전히 주요 과제로 남아 있습니다 - 도구 자체의 발견 가능성뿐만 아니라 가능한 기능과 사용 방법의 발견 가능성도 마찬가지입니다.

관련 키워드 : #생성형AI #정보검색행동 #AI검색혁명

☕ 커피 마시며 읽어 볼 정보들

구글 지식그래프 10년 만의 최대 정리. 2024년 6월, 구글 지식그래프가 10년 만에 가장 큰 규모로 축소되었다. 두 차례 업데이트를 통해 일주일 사이에 약 3억 개 이상의 엔티티가 삭제되며 6.26% 감소했다. 이는 구글이 데이터의 양보다는 명확성과 신뢰도를 중시하는 전략적 변화의 신호탄으로, AI 기반 기능들의 정확한 작동을 위한 고품질 데이터셋 구축을 목표로 한다. 특히 팬데믹 기간 급증했던 이벤트 관련 엔티티가 대폭 줄어든 점과 ‘thing’이라는 모호한 범주에서 단일 명확 타입으로 전환하는 움직임이 눈에 띈다. 사람(person) 엔티티 역시 명확성 향상을 위해 다중 분류를 줄이고 단일 분류 비율을 높이는 방향으로 정리됐다. 이는 인물 정보의 신뢰도와 전문성을 강화하려는 의도로, AI 보조 검색 및 추천 시스템에서 브랜드와 개인의 신뢰 형성이 핵심임을 보여준다. 한편, 8월에는 기업과 조직 관련 엔티티를 중심으로 추가 정리가 이루어져, 구글이 명료한 데이터 기반의 알고리즘 경쟁력을 강화하고 있음을 시사한다. | 전체 읽기
챗GPT와 구글 검색 트래픽 성장 비교. Tim Souo와 Ahrefs가 만든 chatgpt-vs-google.com 도구는 챗GPT의 추천 트래픽 성장률을 구글 검색과 비교하여 보여준다. 최근 자료에 따르면 챗GPT의 추천 트래픽은 매월 약 1.5%씩 증가하고 있지만, 현재 두 플랫폼의 트래픽 점유율 차이를 고려할 때 가까운 시일 내에 구글을 따라잡기는 어려워 보인다. 이 차트는 매달 업데이트되며, 이전 연구들에서도 AI 기반 검색 트래픽은 전체 추천 트래픽의 약 1% 수준으로 아직 미미하지만 꾸준히 성장하는 추세임을 확인할 수 있다. | 전체 읽기
AI로 시간 절약하는 콘텐츠 작성법. 아이디어 구상과 데이터 기반 연구는 자신 있지만 글쓰기 과정에서 문장 다듬기, 문단 재구성, 톤 조절에 많은 시간을 소비하는 이들을 위해 AI 활용법을 소개한다. AI를 단순한 대체물이 아닌, 자신의 고유한 인사이트와 관점을 바탕으로 한 콘텐츠 생산의 ‘보조자’로 활용하면 반복적이고 번거로운 작업을 줄일 수 있다. 특히, 여러 역할에 특화된 ‘에이전트’ 시스템을 구축해 아이디어 정리, 자료 조사, 반론 검토, SEO 키워드 선정, 편집 및 최종 문서 작성까지 체계적으로 분업화함으로써 효율성과 품질을 동시에 높일 수 있다. | 전체 읽기
ChatGPT 추천 트래픽 급감과 인용 패턴 변화. 7월 21일 이후 ChatGPT를 통한 추천 방문자 수가 52% 감소한 가운데, 데이터 분석 결과 ChatGPT가 '직접적인 답변'을 제공하는 사이트로 인용을 집중하면서 긴 꼬리(long tail) 인용이 줄어든 것으로 나타났습니다. 특히 7월 23일부터 레딧 인용은 87% 증가해 전체 ChatGPT 인용의 10% 이상을 차지했고, 위키피디아도 저점 대비 62% 상승해 약 13%의 점유율을 기록했습니다. 이와 함께 위키피디아, 레딧, 테크레이더 세 개 도메인이 전체 인용의 22%를 차지하며 강력한 영향력을 보이고 있습니다. | 전체 읽기