검색 데이터로 미고객 수요와 AI 오류 잡는다

어센트AI가 매달 약 2억개의 검색 키워드를 분석해 제품을 아직 구매하지 않은 ‘미고객’의 관심사와 정보 탐색 경로를 기업 의사결정에 활용하고 있다. 박세용 대표는 서울 강남구 본사에서 검색창에 입력되는 질환, 가정 형편, 구매 고민 등은 타인에게 보여주기 위한 과시가 섞이기 쉬운 소셜미디어 게시물보다 소비자의 실제 의도와 선호를 구체적으로 드러낸다고 설명했다.

검색의 무대도 포털에서 생성형 AI로 넓어지고 있다. 소비자는 스마트폰 제품군 비교나 휴대용 선풍기 추천처럼 복잡한 질문을 AI에 던지고 정리된 답을 얻는다. 기업의 대응 역시 검색 결과 상단 노출을 겨냥한 검색엔진최적화에서 AI 답변에 자사 브랜드와 제품이 언급되도록 하는 생성형엔진최적화로 이동하고 있다. 어센트AI는 질문별 추천 브랜드와 자사·경쟁사가 이해되는 맥락까지 분석한다.

2013년 설립된 어센트AI는 국내외 대기업과 마케팅 회사를 대상으로 검색엔진최적화 컨설팅을 해왔다. 사전 학습 정보에 의존하는 거대언어모델은 최신 주제를 충분히 이해하지 못할 때 지식의 빈틈을 그럴듯한 내용으로 채우는 환각을 일으킬 수 있다. 회사는 한국·미국·일본 이용자의 실제 검색 기록을 토대로 콜라겐 사용 방식과 탐색 브랜드, 구매 관심으로 이어진 정보 흐름 등을 확인해 판단 가능한 자료로 제공한다.

기업이 보유한 자체 고객 데이터는 이미 확보된 소비자 중심이고, 기존 시장조사는 패널 범위에 묶이는 한계가 있다. 소셜데이터가 포함된 빅데이터도 타인의 시선을 의식한 표현 때문에 수요 파악이 흐려질 수 있다. 어센트AI의 ‘리스닝 마인드’는 검색 여정을 한눈에 제시하며, 최근에는 이를 클로드 등 생성형 AI와 연결해 자연어 질문으로 분석 결과를 받을 수 있게 했다. 박 대표는 브랜드 홈페이지의 일방적 주장만으로는 AI 추천을 얻기 어렵다며 소비자의 일상적 대화와 검증된 정보에 스며드는 마케팅 전략이 필요하다고 강조했다.