AI 검색 시대, 소비자의 검색 여정은 어떻게 달라졌을까?

1. 서론

우리는 지금 검색의 세대교체 한복판에 서 있어요.
과거엔 키워드를 중심으로 검색 엔진에 입력하고, 결과 페이지에서 링크들을 일일이 클릭하며 답을 찾아갔죠. 그런데 요즘은 사용자들이 “질문을 던지면 답이 즉시 제공되는” 대화형 AI 검색 환경에 익숙해지고 있어요. 이 변화는 단순히 기술의 진보만을 의미하는 게 아니라, 소비자의 검색 여정 전체가 재정의되는 변화의 시작이에요.

이 글에서는 전통적 검색 여정과 AI 기반 검색 여정의 차이를 비교하고, 소비자의 행동 패턴이 어떻게 바뀌는지 살펴본 뒤, 브랜드 입장에서의 기회와 위기를 함께 조명해볼게요.

2. 전통적 검색 여정

전통적 검색 여정은 대부분 아래의 흐름을 따랐어요:

인지 → 탐색 → 비교/검토 → 결정 → 사후

1. 인지 단계
    소비자는 어떤 문제나 궁금증을 느껴요.
    예: “어디서 여행 가면 좋을까?”, “요즘 인기 있는 무선 이어폰은?”

2. 탐색 단계
    검색창에 키워드를 입력해 여러 검색 결과(SERP: 검색엔진 결과 페이지)를 받고 다양한 웹페이지를 클릭해서 정보를 확인해요.

3. 비교/검토 단계
    다른 제품·서비스를 비교하고, 리뷰나 평가를 참고하고, 여러 사이트를 오가며 비교해요.

4. 결정 단계
    최종적으로 마음에 드는 선택을 하고 구매 또는 가입을 하죠.

5. 사후 단계
    사용 경험이 좋으면 리뷰를 쓰거나 추천하고, 나중에 재구매나 브랜드 충성도로 이어지기도 하고요.

이 과정은 소비자가 직접 탐색하고 비교하는 데 많은 시간이 들고, 여러 클릭을 거치는 게 특징이에요. 브랜드는 검색 엔진 최적화(SEO)를 통해 소비자 여정의 각 접점에 개입하곤 했죠.

3. AI 검색 여정

AI 기반 검색 여정은 위의 흐름을 단축하고 구조를 바꿔요. 대략 이렇게 전개되죠:

질문 → AI 응답 생성 → 후속 질의 → 즉각 의사결정 → (선택적으로) 추가 탐색 → 구매

1. 질문 입력
    소비자는 자연어 문장으로 질문을 던져요.
    예: “가을 서울 근교 드라이브 코스 추천해줘”, “10만 원대 무선 이어폰 중 성능 좋은 것 있어?”

2. AI 응답 생성
    LLM(대형 언어 모델)이 여러 정보를 종합해 요약 형식으로 응답해줘요.
    필요하면 근거나 소스를 함께 제시하기도 해요.

3. 후속 질의
    “좀 더 저렴한 대안은?”, “배터리 지속 시간이 긴 걸로만 추천해줘” 같은 후속 질문이 자연스럽게 이어져요.

4. 즉각 의사결정
    AI 응답만으로 만족하고 바로 선택하는 경우도 많아요.

5. (선택적으로) 추가 탐색
    더 세부 정보가 필요하다면 외부 링크나 리뷰 페이지로 이동해요.

6. 구매 / 실행
    AI가 바로 결제 링크를 연결하거나 쇼핑몰·앱으로 안내하는 경우도 있어요.
    일부 AI 서비스는 구매 실행까지 자동화하려는 시도를 이미 하고 있어요.

이런 방식은 클릭 없이 답을 제공하거나, 소비자의 후속 질문을 자연스럽게 이어주며 여정 자체를 압축해요.

4. 주요 차이점

전통적 검색 여정과 AI 기반 검색 여정의 주요 차이점을 아래 표로 정리해봤어요.

이처럼 AI 검색은 사용자의 선택 과정을 단순화하면서도, 브랜드가 답변 안에 ‘언급’되지 않으면 존재감이 사라지는 리스크도 동시에 안고 있어요.

5. 소비자의 새로운 행동 패턴

AI 검색 환경이 보편화되면서 소비자들의 검색 및 구매 행동에도 뚜렷한 변화가 나타났어요.

1) "답변 = 소비 경험"

요즘은 답변 자체가 소비의 출발점이에요. AI 응답만으로 만족하고 바로 행동하는 경우가 늘고 있어요.
예를 들어, “가성비 좋은 블루투스 이어폰 추천해줘”라고 물으면 AI가 몇 개 제품을 바로 제시하고, 소비자는 추가 탐색 없이 그중 하나를 선택할 가능성도 커요.

2) 클릭 감소 & 제로 클릭 (Zero-click)

검색 결과가 최상단에 요약 응답 형태로 제공되면, 사용자는 링크 클릭 없이도 정보를 소비해요. 실제로 구글 AI 오버뷰(AI Overview)가 등장하면서 제로 클릭 검색 비율이 증가했다는 분석이 있어요. 이건 브랜드로서는 트래픽 유입 감소 위험을 의미해요.

3) 멀티턴 대화적 탐색

한 번의 질문이 아니라 이어지는 대화 흐름 속에서 소비 결정이 이루어져요.
예:

• 사용자: “노트북 추천해줄래?”

• AI: “용도는 뭐예요? 게임용? 문서 작업용?”

• 사용자: “게임 + 디자인 겸용으로 추천해줘”

  이런 흐름이 가능해지면 검색 여정이 훨씬 더 개인화되고 유연해져요.

4) 초기 필터 기준 강화

가격대, 브랜드 선호, 기능 제한 등 조건을 처음부터 제시해서 답변을 좁히는 경향이 강해져요. "5만 원 이하", "무선 충전 가능한 제품만", "국산 브랜드 우선" 등 조건 제시가 더 빈번해요.

6. 소비자 여정의 변화, GEO가 완성한다

AI 검색 시대에 소비자의 여정은 이미 달라지고 있어요. 이제는 단순히 키워드 중심으로 검색 결과 상단에 오르는 것만으로는 충분하지 않아요. 기존 SEO만으로는 AI 검색 환경에서 살아남기 어렵습니다. 이제 브랜드가 해야 할 일은 GEO(AI 검색 최적화)를 통해 AI가 신뢰할 수 있는 답변 속에 자연스럽게 포함되도록 준비하는 것이에요.

저희 BaRam 서비스는 이런 새로운 검색 환경에 맞춰 브랜드가 GEO를 손쉽게 적용하고 성과를 만들 수 있도록 도와드려요.
AI 검색 시대, GEO 최적화로 소비자의 여정에 반드시 등장하는 브랜드가 되어보세요.