생성형 AI(Generative AI)의 등장으로 검색 환경이 급변하면서, 기업의 검색 전략 또한 근본적인 변화를 요구하고 있습니다. 이제는 단순히 키워드 도구의 검색량 숫자에만 의존할 것이 아니라, 사용자가 특정 단어를 검색하는 '이유'와 '의도'를 파악하는 것이 중요해졌습니다. 투자에 앞서 자사 제품의 수혜 대상이 실제로 그것을 검색하는지, 그리고 검색 결과로 도달했을 때 발견하는 정보가 제공 가치와 일치하는지를 확인하는 '검색 시장 적합성(Search Market Fit)' 확보가 필수적입니다.
대부분의 검색 전략은 도구가 제시하는 키워드 제안에만 의존하여 잘못된 출발점에서 시작하는 경우가 많습니다. 키워드 도구는 '몇 명이 검색했는지'만 알려줄 뿐, '왜 검색했는지'에 대한 정보는 제공하지 않습니다. 실제로 한 유명 기업은 의미 있는 검색 맥락에 존재하지 않는 용어를 노려 수천 개의 제품 템플릿을 제작했고, 높은 순위(rankings)는 달성했지만 사용자 전환은 전혀 발생하지 않은 사례도 있습니다. 이는 검색 노출 자체가 목표가 아니라, 실제 전환으로 이어지는 수단임을 간과한 결과입니다. 특히 AI 답변이 직접 사용자의 질문을 해결하면서 정보형·검토형 콘텐츠의 클릭이 줄어들고, '인용(cited)'되는 것과 '선택(chosen)'되는 것이 같지 않다는 점을 명심해야 합니다.
검색 시장 적합성은 스타트업의 제품-시장 적합성(Product-Market Fit)과 유사한 개념으로, 자사 제품/서비스로 혜택을 볼 사용자가 실제로 그것을 검색하는지, 그리고 검색을 통해 발견하는 것이 제공 가치와 일치하는지 사전에 확인하는 것이 핵심입니다. 이 두 가지 조건이 충족되지 않으면 검색 예산을 다른 곳으로 전환하는 것이 현명합니다. 또한, 검색 시장 적합성은 시장 성숙도와 사용자 인식 변화에 따라 끊임없이 변하기 때문에, 한때 유효했던 카테고리가 AI 종합 답변으로 인해 사라질 수도 있습니다. 예를 들어, 2년 전 'LLM' 키워드가 트래픽은 많았지만 사업 성과는 미미했던 반면, 2022년 이후에는 가장 가치 있는 검색 자리 중 하나가 된 것처럼 타이밍(timing) 또한 중요한 요소입니다.
결론적으로, SEO나 AEO 프로그램을 시작하기 전에 '누가 검색하는지, 무엇을 원하는지, 그들의 의도와 자사 제품 사이에 진짜 연결선이 있는지를 먼저 알아야 합니다. 타깃 용어를 직접 검색하여 구글(Google)이나 AI 엔진이 노출하는 결과를 사용자 시뮬레이션 관점에서 분석하고, 결과가 자사 사업과 전혀 다른 유형의 콘텐츠나 제품을 보여준다면 이는 근본적인 불일치 신호로 받아들여야 합니다. 이러한 연결선이 존재하지 않는다면, 아무리 완벽하게 최적화된 페이지를 만들어 모든 AI 엔진에 인용되더라도 쿼리 반대편의 사용자는 결코 고객이 되지 않을 것입니다. 사용자 리서치는 검색 전략의 사전 작업이 아니라, 콘텐츠 브리프와 랜딩 페이지를 만들기 전 가장 먼저 수행해야 할 핵심 단계입니다.