요즘 디지털 마케팅계에서 빠르게 떠오르고 있는 주제 중 하나는 바로 AI 기반 검색 어시스턴트와 전통적 검색 엔진 간의 ‘결과 차이’입니다. 우리가 최적화한 콘텐츠가 구글에는 잘 노출되는데, 정작 ChatGPT나 Perplexity 같은 AI 어시스턴트에서는 전혀 언급되지 않는 경우가 많습니다. 검색어에 따라 서로 다른 정보를 제시한다면, 마케터 입장에서는 어떤 쪽에 더 집중해야 할지 혼란스러울 수밖에 없습니다.
이번 글에서는 이러한 검색 시스템 간의 불일치를 어떻게 측정하고 분석할 수 있는지, 그리고 실무에 적용할 수 있는 간단한 프레임워크를 소개해드리겠습니다.
검색과 어시스턴트, 방식이 다릅니다
우선 이해해야 할 점은, 구글과 같은 전통적인 검색 엔진은 ‘키워드 중심(문자 기반)’으로 정보를 찾는 반면, AI 어시스턴트는 ‘의미 중심(의미론적)’으로 콘텐츠를 해석한다는 점입니다.
검색 엔진은 특정 단어나 문구의 일치도를 기준으로 순위를 매깁니다. 대표적으로 BM25라는 알고리즘이 많이 사용되고 있으며, 이는 Elasticsearch 같은 시스템에도 쓰이고 있습니다. 반면, AI 어시스턴트는 문장의 의미를 벡터로 전환한 뒤 텍스트 간의 유사도를 수학적으로 계산하여 관련성 있는 정보를 추출합니다.
이 두 시스템은 서로 다른 기준을 가지고 있기 때문에 완전히 일치하는 결과를 보이기 어렵습니다. 마치 서로 다른 언어를 사용하는 두 사람이 같은 질문을 받고 자신만의 방식으로 답변하는 것과 유사합니다.
우리가 측정할 수 있는 ‘겹치는 지점’ 찾기
그렇다면 어떻게 이 두 시스템을 직접 비교할 수 있을까요? 다행히도 특별한 개발 지식 없이도 간단한 방법으로 차이를 측정할 수 있는 프레임워크가 존재합니다.
1단계: 데이터 수집
우선 우리 비즈니스에 중요한 10개의 검색어를 선정합니다.
- 구글 검색에서 상위 10개의 URL을 수집합니다.
- Perplexity나 ChatGPT 검색 기능 등 어시스턴트에서 같은 검색어로 질문해보고, 제시된 출처(URL 또는 도메인)를 추출합니다.
이렇게 하면 검색어당 두 개의 데이터셋이 확보됩니다:
- 구글 순위 리스트
- 어시스턴트 인용 리스트
2단계: 기본 카운트
세 가지 항목을 각각 계산해봅니다.
- 교집합(intersection): 두 리스트 모두에 등장하는 URL이나 도메인의 수
- 신규성(novelty): 어시스턴트에만 존재하는 URL의 수
- 반복도(frequency): 어시스턴트 결과에서 전체 검색어에 걸쳐 반복해서 등장하는 도메인의 수
3단계: 간단한 지표로 전환
이제 위 데이터들을 지표로 전환합니다.
- 공통 가시성 비율(SVR) = 교집합 수 ÷ 10
- 어시스턴트 고유 가시성 비율(UAVR) = 어시스턴트에만 있는 수 ÷ 어시스턴트 인용 전체 수
- 반복 인용도(RCC) = 전체 도메인 반복 횟수 ÷ 검색어 수
이 지표를 통해 구글과 어시스턴트가 얼마나 결과를 공유하는지, 어시스턴트가 얼마나 다른 콘텐츠를 가져오는지, 특정 도메인이 얼마나 반복적으로 인용되는지 등을 파악할 수 있습니다.
이 숫자들의 의미는 무엇일까요?
이러한 지표는 단순한 수치 그 이상입니다. 여러분의 콘텐츠가 ‘AI 검색’과 ‘기존 검색’ 모두에서 신뢰를 얻고 있는지를 진단할 수 있는 힌트가 됩니다.
- SVR이 높고 RCC도 높다면, AI 기반 어시스턴트와 검색 엔진 모두에서 귀사의 콘텐츠가 신뢰받고 있다는 뜻입니다.
- SVR은 낮지만 RCC가 높다면, 구조적 명확성은 부족하지만 콘텐츠 자체는 AI가 신뢰하고 있다는 의미일 수 있습니다.
- UAVR이 지나치게 높고 SVR이 낮다면, 어시스턴트가 전혀 다른 콘텐츠를 인용한다는 뜻으로, 경쟁사의 콘텐츠가 더 잘 최적화되어 있거나 구조화되었을 가능성이 있습니다.
마케터가 어떤 행동을 취해야 할까요?
측정이 끝났다면 이제는 콘텐츠와 구조를 점검하고 개선하는 것이 중요합니다.
- 헤딩, 마크업, 링크 구조 등을 명확하게 정리하여 검색 봇과 AI 모두가 읽기 쉽게 구성합니다.
- FAQ, HowTo, Product, TechArticle 등의 스키마를 적용해 문맥을 구조화합니다.
- 작성자 정보, 발행일, 버전 이력 등도 명시하면 신뢰 지표로 작용합니다.
- PDF 버전의 공식 문서를 제공하면 AI 어시스턴트가 인용하는 확률이 높아집니다.
마무리하며: SEO와 AI 검색은 공존합니다
전통적인 SEO와 AI 어시스턴트 기반 검색은 경쟁 관계가 아니라, 서로 다른 방식으로 콘텐츠를 평가하고 노출시키는 시스템입니다. 본질은 같습니다. ‘가치 있는 정보를 명확한 구조로 전달하는 것’이 여전히 핵심입니다.
지금부터는 단순히 구글 검색 순위만 보는 것이 아니라, AI 어시스턴트에서의 인용 여부 또한 중요한 가시성 지표임을 인식해야 합니다. 우리가 직접 코드를 짤 수는 없어도, 스마트하게 데이터를 수집하고 해석할 수 있다면, AI 기반 검색 시대에서도 우리의 콘텐츠는 충분히 경쟁력을 가질 수 있습니다.
AI 검색 시대에서도 마케터의 역할은 사라지지 않습니다. 오히려 더 명확한 분석력과 전략이 필요한 시점입니다. 지금 이 글을 읽고 계시는 여러분이 바로 그 미래형 마케터입니다.
