생성형 AI의 확산이 소비자의 구매 여정을 근본적으로 바꾸고 있다. 이제 소비자, 특히 트렌드에 민감한 젊은 층은 정보를 얻기 위해 네이버나 구글의 검색창을 먼저 찾기보다, AI 챗봇에게 질문을 던져 결론을 얻는 방식을 선호한다.
단순한 ‘키워드 입력’에서 ‘대화형 탐색’으로의 변화는 마케팅의 구조적 대전환을 예고하고 있다.
■ 선형적 설득의 종말, ‘순환형 구조’의 부상
전통적인 마케팅 모델은 '주의(Attention) → 관심(Interest) → 구매(Purchase)'로 이어지는 선형 흐름을 전제로 했다. 하지만 디지털 네이티브 세대는 광고를 본 뒤 즉각 구매하지 않는다. AI를 통해 정보를 압축하고, 검증하며, 사용 후 경험을 공유해 또 다른 확산을 만든다.
이러한 흐름을 가장 잘 설명하는 모델이 바로 AISPUS(Attention-Interest-Search-Purchase-Use-Synergy)다. 이 모델은 구매를 종착점으로 보지 않고, 마지막 단계인 시너지(Synergy, 공유와 피드백)가 다시 새로운 인지(Attention)를 만드는 ‘열린 순환 구조’를 지향한다.
■ Search의 진화: ‘AQA’가 비교 노동을 대체하다
AI 검색 환경에서 가장 극적인 변화가 일어나는 지점은 'Search(탐색)' 단계다. 현대적 의미의 탐색은 단순 키워드 검색을 넘어 AI 기반 질의응답 탐색(AQA, AI Question & Answer)으로 진화했다.
AQA(AI Question & Answer): 소비자가 생성형 AI 시스템과의 대화를 통해 정보를 얻고, 정제하며,
평가하는 AI 기반 탐색 과정.
최근 젊은 소비자들은 수많은 검색 결과 링크를 일일이 클릭하며 비교하는 ‘비교 노동’에 시간을 투자하지 않는다. AI는 요약된 최적의 결론을 제공하고, 소비자는 이를 확인하기 위해 검색을 활용한다. 이는 탐색 과정을 압축하고, 구매로 전환되는 속도를 높인다.
■ 순환의 핵심, ‘Synergy’를 통한 데이터 선순환
AISPUS 모델의 정점은 시너지(Synergy) 단계에 있다. 사용자의 경험이 데이터화되어 공유되고 피드백을 형성하면, 이는 AI의 학습 데이터가 되어 다른 사용자의 AQA 결과에 반영된다. 긍정적인 시너지가 많을수록 AI 검색 결과에서 추천될 확률이 높아진다. 기업은 AI의 추천 알고리즘과 소비자 선순환 구조 안에 포함되는 설계를 고려해야 한다.
■ 기술보다 중요한 것은 ‘구조적 대응’
한국온라인수출입지원센터 디지털마케팅 팀은 "AI 검색은 강력한 도구이지만, 마케팅의 본질은 소비자행동 구조를 이해하는 데 있다"며, "AISPUS 모델 내에서 AQA를 통한 탐색 압축과 시너지를 통한 재확산 구조를 구축하는 기업이 경쟁력을 확보할 것"이라고 조언했다. AI 검색은 이미 대중화되었다. 마케팅 성공은 광고비가 아닌, ‘순환형 사이클’ 구축에 달려 있다.
한국온라인수출입지원센터 디지털마케팅 팀
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