BIWEEKLYVerisca Editorial
AI 마케팅의 측정, 하나의 숫자보다 연결된 경로가 먼저입니다
AI 발견부터 사람의 선택까지, 캠페인 성과를 네 층으로 나눠 연결하는 방법을 살펴봅니다.
Verisca 격주 리포트 · 2026년 9월 15~28일
AI가 브랜드를 언급했는지 확인하는 것만으로는 마케팅의 다음 결정을 내리기 어렵습니다. 언급이 고객에게 보였는지, 어떤 설명을 거쳐 어느 페이지나 행동으로 이어졌는지, 그 결과 사람의 인식과 선택이 달라졌는지가 서로 다른 질문이기 때문입니다.
지난 2주 동안 확인한 변화는 측정 숫자가 하나로 통합됐다는 소식이 아닙니다. 이미지 검색, AI 답변, 광고 옆 대화, 장바구니와 결제처럼 고객의 경로를 더 잘게 나눠 보고 연결하려는 기능이 늘고 있다는 점입니다. 동시에 모델과 서비스가 바뀌면 검색 방식과 인용 수가 함께 달라져, 단일 지표를 장기 성과처럼 읽기 어렵다는 관찰도 이어졌습니다.
이번 호는 기사 수의 증감을 경향으로 쓰지 않습니다. 비교 기간 원자료가 9일치 비어 있어 두 기간의 수집량이 같지 않기 때문입니다. 공식 발표와 비교 관찰에서 반복 확인된 방향, 그 방향과 함께 남아 있는 한계를 정리했습니다.
새로 보이는 것: AI 접점이 답변에서 행동으로 이어집니다
Google은 9월 16일 소매업체용 업데이트에서 AI Mode와 AI Overviews에서 브랜드와 상품이 발견되는 모습을 보는 Merchant Center 지표, YouTube 광고 옆에서 상품 질문을 받는 Business Agent 베타, 장바구니와 결제로 이어지는 UCP 기능을 함께 소개했습니다. 각 기능의 대상 국가와 이용 조건은 다릅니다. Google 공식 발표 ↗
9월 24일에는 Search Console에서 Lens, Circle to Search, 이미지 업로드 등 이미지 기반 검색을 따로 볼 수 있는 보고 기능도 발표했습니다. 해당 검색 유입이 있는 사이트부터 데이터가 표시됩니다. Google Search Central 공식 발표 ↗
두 발표를 합쳐도 ‘AI가 매출을 만들었다’고 말할 수는 없습니다. 대신 마케터가 관찰할 단위가 넓어졌습니다.
- 어떤 이미지와 질문에서 브랜드가 발견됐는가
- AI가 어떤 제품 정보와 선택 이유를 설명했는가
- 고객이 사이트·장바구니·상담으로 이동했는가
- 그 뒤 문의·구매·브랜드 인식이 달라졌는가
광고의 키메시지를 사실 목록으로 바꿀 필요는 없습니다. 광고가 선택하고 싶은 의미를 만들었다면, 다음 접점은 그 의미를 고객의 상황과 사실 정보에 연결해야 합니다. AI를 위한 마케팅과 사람을 위한 마케팅이 만나는 곳은 더 많은 정보를 넣는 지점이 아니라, 같은 선택 이유가 접점 사이에서 이어지는 지점입니다.
계속 남는 문제: 보이는 것과 효과가 같은 지표가 아닙니다
비교 기간에는 Google Search Console의 AI 검색 노출과 위치를 기존 검색 순위처럼 해석하기 어렵다는 지적이 확인됐습니다. AI 답변 블록의 위치와 블록 안 개별 링크의 위치가 다르고, 화면에 실제로 보이지 않은 링크도 조건에 따라 노출로 집계될 수 있다는 내용입니다. Search Engine Journal 보도 ↗
현재 기간의 제3자 비교 연구에서도 모델 변경만으로 검색과 인용 패턴이 달라질 수 있다는 결과가 나왔습니다. Seer Interactive는 6개 산업의 346개 동일 프롬프트를 비교해 GPT-5.6 Luna가 이전 모델보다 특정 도메인을 지정한 검색을 더 자주 사용하고, 조회한 출처와 최종 인용은 줄었다고 보고했습니다. 이 연구는 공급자가 수행한 한 표본이며 전체 이용을 대표하지 않습니다. 다만 인용 수가 줄었다는 사실만으로 콘텐츠 전략이 실패했다고 판정하면 안 되는 이유는 보여줍니다. Seer Interactive 연구 ↗
업계에서도 같은 문제가 이어집니다. 플랫폼마다 선호하는 출처와 답변 변동성이 달라 공통 기준을 만드는 단계라는 관찰이 나왔습니다. Digiday 보도 ↗
새 보고 기능은 관찰 창을 늘렸지만, 발견·설명·이동·사람의 선택을 한 숫자로 합쳐주지는 않습니다. 이번 2주에서 확인된 것은 측정의 완성이 아니라 경로별로 다른 증거를 남길 수 있는 기반의 확대입니다.
이번 캠페인에서는 네 층을 분리해 봅니다
| 측정 층 | 확인할 질문 | 남길 기록 | 이 지표만으로 말할 수 없는 것 |
|---|---|---|---|
| 발견 | 어떤 질문·이미지·서비스에서 나타났는가 | 서비스, 모델, 지역, 프롬프트, 노출·인용 | 실제로 보았는지, 선호했는지 |
| 설명 | 어떤 사람과 상황에 어떤 이유로 추천됐는가 | 답변 문장, 근거 출처, 사실 오류, 추천 조건 | 브랜드 인식이 바뀌었는지 |
| 이동 | 어디로 넘어가 무엇을 했는가 | 도착 페이지, 장바구니, 상담, 클릭·완료 | AI가 행동의 원인이었는지 |
| 사람의 결과 | 이해·차별성·선호·구매가 달라졌는가 | 조사, 인터뷰, 실험, 문의·매출 | 모든 변화를 AI가 만들었는지 |
가상의 여행 가방 캠페인이 ‘계획에 없던 여행도 가볍게 떠나는 삶’을 제안한다고 해보겠습니다. AI 답변에서 브랜드가 한 번 더 언급되는 것은 발견의 변화입니다. “노트북을 넣고 기차로 이동하는 사람에게 적합하다”는 설명이 붙는 것은 추천 맥락의 변화입니다. 상품 페이지에서 수납 구조를 확인하고 상담이나 구매로 넘어가는 것은 행동의 변화입니다. 고객이 그 브랜드를 더 자유로운 여행의 상징으로 기억하는지는 별도 사람 조사가 필요합니다.
네 층을 한 점수로 합치기 전에 어느 연결이 끊겼는지 찾습니다. 발견은 늘었지만 설명이 일반적일 수 있고, 설명은 좋아졌지만 도착 페이지가 약속을 이어받지 못할 수 있습니다. 구매가 늘어도 가격·프로모션·계절 요인이 함께 바뀌었다면 AI의 효과로 단정할 수 없습니다.
앞으로 2주 동안 바꿀 것은 측정표 한 장입니다
새 도구를 먼저 사기보다 현재 캠페인 하나를 골라 다음 항목을 같은 표에 기록합니다.
1. 캠페인이 바꾸려는 고객의 인식과 한 문장의 키메시지 2. 고객이 AI에 물을 법한 실제 질문 5개와 서비스·모델·지역·반복 조건 3. 답변의 브랜드 언급, 추천 이유, 근거 출처, 사실 오류 4. 연결되는 페이지와 고객이 다음으로 할 수 있는 행동 5. 사람의 이해·선호 또는 실제 문의·구매를 확인할 방법
첫 측정에서는 총점을 만들지 않습니다. ‘언급은 되지만 선택 이유가 없다’, ‘설명은 맞지만 페이지가 다른 약속을 한다’, ‘이동은 있으나 사람의 태도는 미측정’처럼 끊긴 지점을 남깁니다. 다음 수정도 그 한 지점에만 적용합니다.
관찰 범위와 아직 모르는 점
현재 기간은 2026년 9월 15~28일, 비교 기간은 9월 1~14일입니다. 현재 기간 원자료는 103건이며 9월 22일이 누락됐습니다. 비교 기간은 9건뿐이고 9월 1~4일·7~11일이 비어 있습니다. 따라서 기사 수 증가·감소, 주제 점유율, 시장 관심도는 판정하지 않았습니다.
본문의 제품 방향은 공식 원문, 측정 한계는 제3자 비교 연구와 업계 보도를 함께 사용했습니다. 선정 기능은 Google에 편중돼 있으며 다른 AI 서비스의 행동 연결과 측정 기능을 같은 조건으로 조사하지 않았습니다. 실제 캠페인, 한국 계정의 기능 이용 가능성, 고객 인식, 선호, 매출 효과는 측정하지 않았습니다. 제시한 네 층과 점검표는 검증할 운영 가설이며 확정된 성과 모델이 아닙니다.