2027 콘텐츠 마케팅 전략: SEO 시대의 종말, 현실이 될까?

블랙키위에서 검색량을 확인하고, 제목과 본문을 다듬고, 발행한 글이 검색 결과에 나오는지 살펴봅니다. 이제는 익숙하죠. 관련 정보를 찾는 고객이 우리 글을 읽고 브랜드에 관심을 갖도록, 콘텐츠 마케터가 꾸준히 해온 SEO 업무입니다.

그런데 고객이 직접 글을 찾아 읽고 제품을 비교하던 일을 AI에게 맡기기 시작했습니다. 검색 결과에서 우리 글을 클릭하기 전에 AI의 설명으로 후보를 추리는 고객이라면, 지금까지 해온 SEO는 어떤 역할을 하게 될까요?

결론부터 말씀드리면, SEO는 여전히 필요합니다. 다만 AI로 인해 고객의 정보를 찾고 제품을 고르는 과정이 달라지는 만큼, 마케터가 준비할 전략도 그에 맞춰 신속해져야 합니다.

이제는 콘텐츠 마케팅의 기본이 된 SEO

SEO는 Search Engine Optimization, 검색엔진 최적화를 뜻합니다. 검색엔진이 웹사이트의 정보를 찾고 이해하도록 정리해, 관련 정보를 찾는 고객에게 콘텐츠가 발견되도록 하는 거죠.

그래서 마케터는 블랙키위 같은 툴로 검색 수요를 살피고, 고객이 궁금해할 내용을 골라 글을 씁니다. 그 내용을 잘 드러내도록 페이지의 제목과 설명도 다듬고요. 메타 타이틀과 메타 디스크립션 역시 이 과정에서 챙기게 되는 항목입니다. 한 번 발행한 글이 오랫동안 고객을 데려오길 기대하며, 꾸준한 유입을 만들 방법을 찾아온 겁니다.

SEO를 이야기할 때 “본문에 키워드를 몇 번 넣어야 한다”, “블로그 서로이웃을 늘려야 한다” 같은 운영 요령도 떠올리게 됩니다. 실제로 저 또한 이런 기법을 활용해 네이버 블로그 상위 노출에 성공한 적이 있는데요. 어떤 요인이 얼마나 영향을 미쳤는지 정확히 구분하기는 어렵지만, 경험상 ‘이렇게 하면 상위 노출에 도움이 된다’라는 식으로 업계에서 통용되는 것 같습니다.

이렇게 SEO도 과도기를 지나, 어느 정도 안정적인 가이드라인 내에서 일종의 ‘공인된 전략’으로 여겨지고 있습니다. 블로그 이웃 많이 만들어 권위 높이기, 교류를 자주 함으로써 살아있는 블로그임을 인증하기 등 이제는 단순 노출 전략을 넘어 ‘채널 운영’의 영역도 중요해지고 있습니다. 한편으로는 ‘테크니컬 SEO’라고 불리는 코딩의 영역도 보조를 맞춰야 하는 중요한 영역으로 여겨지고 있습니다. (출처: 네이버 서치어드바이저)

지금까지는 마케터가 검색량을 살피고 글을 다듬는 동안, 고객은 검색 결과에서 읽을 글을 고르고 있었습니다. 그렇게 몇 개의 글을 읽으며 제품을 비교하고, 자신에게 맞는 후보를 추렸죠. 그런데 이 검색과 비교를 AI에게 맡기게 된다면, 우리가 고객을 만나는 과정도 달라집니다.

Dots, Grok bot, Meta Muse ··· 다가오는 ‘에이전트 시대’

가령 업무용 노트북을 고르는 상황을 생각해보겠습니다. (대부분 회사에서 제공하는 기기를 사용하시겠지만요 😅) 검색창에 ‘가벼운 업무용 노트북’을 입력하고 후기와 비교 글을 몇 개씩 읽던 고객이, 이제 AI에게 “외근할 때 들고 다니기 좋은 업무용 노트북을 추천해줘”라고 묻는 시대가 다가오고 있습니다.

AI가 조건에 맞는 제품과 선택 이유를 답하면, 고객은 그 설명을 읽고 더 알아볼 제품을 추릴 수 있게 되는 거죠. 우리 글이 검색 결과에 노출되는 것은 기본이고, AI가 어떤 브랜드를 후보로 고르고 무슨 설명을 붙이는지도 중요해집니다.

이런 답변에서 브랜드와 콘텐츠가 어떻게 발견되고 설명되는지에 주목하는 접근이 GEO와 AEO입니다. 각각 생성형 엔진 최적화, 답변 엔진 최적화라고 하는데요. 고객이 정보를 찾는 방식이 달라지면서, 마케터의 업무도 검색 결과 이후의 추천과 설명으로 이어지면서 등장하는 새로운 영역이라고 할 수 있습니다.

AI의 역할은 여기서 더 넓어지고 있습니다. 정보를 찾아 비교하는 데 이어 사용자를 대신해 구매에 필요한 작업까지 수행하는 에이전틱 커머스가 구체화되고 있기 때문입니다. 구글은 2026년 1월 상품 발견부터 구매와 구매 후 지원까지 연결하기 위한 공통 규격인 UCP를 발표했습니다. (출처: Google 공식 발표)

고객이 AI가 선별한 제품부터 살펴본다면, 추천 후보에 들지 못한 브랜드는 제품 소개 페이지에서 장점을 설명할 기회부터 줄어듭니다. 후보에 들었더라도 제품이 잘못 설명된다면 고객의 판단에 영향을 줄 수 있고요. 그래서 브랜드가 AI에게 어떻게 이해되고 전달되는지가 고객 확보의 문제와도 맞닿게 됩니다.

각종 산업군에서도 주목하는 GEO·AEO

실제 기업들의 대응에서도 GEO·AEO의 중요성을 확인할 수 있습니다. 해외 데이터베이스 플랫폼 MongoDB 사례를 보면, MongoDB가 주목한 문제는 AI가 제품 사용법을 잘못 설명한다는 것이었습니다. AI가 오래된 문서를 참고하거나 설정 과정의 일부만 안내함으로써 고객이 제품을 제대로 사용하는 데 어려움을 겪을 수 있었죠.

그래서 MongoDB는 자사 제품에 관한 질문과 기준 답변을 마련해 AI의 설명을 대조하기 시작했습니다. 부정확한 답변이 발견되면 콘텐츠 팀이 원문을 점검하고 수정하도록 연결했고요. 고객이 AI에서 받은 안내까지 제품 경험의 일부로 보고 관리한 사례로 볼 수 있습니다. (출처: MongoDB 사례)

국내 공기업에서도 고객의 질문과 AI 답변을 함께 살피려는 움직임이 있습니다. 한국관광공사와 광고회사 HSAD는 2026년 7월 GEO 기반 AI 마케팅 업무협약을 맺고, 글로벌 축제 10개를 대상으로 고객 질문 분석부터 콘텐츠 제작과 확산, AI 검색 성과 측정까지 순차적으로 적용하겠다고 발표했습니다. (출처: HSAD 공식 발표)

이렇게 GEO·AEO 영역이 빠르게 성장한다고 해서 기존 SEO의 역할이 사라진다고 볼 수 있을까요? 오히려 AI가 브랜드를 설명할 때 어떤 정보를 참고하는지 살펴보면, 그 실마리를 찾을 수 있을 것 같습니다.

그래도 SEO가 사라질 이유는 없다

핵심은, AI가 브랜드를 설명하려면 참고할 정보를 찾아 읽을 수 있어야 한다는 겁니다. 구글은 자사의 생성형 AI 검색 기능이 기존 검색 순위·품질 시스템을 기반으로 작동하며, 검색 색인에서 관련 문서를 찾아 활용한다고 설명하고 있죠. Soha AI가 SEO의 기법들이 여전히 유효하다고 보는 이유입니다. (출처: Google Search Central 가이드)

실제로 구글의 AI 검색에 노출될 자격을 얻으려면 페이지가 검색에 색인되고 스니펫 표시 요건 등을 충족해야 합니다. 실제로 어떤 질문의 답변에 등장하는지는 그다음 일인 거죠. 우선은 콘텐츠가 검색에 반영될 기반부터 갖춰야 하는 것이 GEO·AEO 전, 가장 기초적이고 필요한 부분입니다.

ChatGPT 검색에서도 정보에 접근할 수 있는지가 중요합니다. 외부 검색 제공자를 활용하기도 하는 OpenAI는 웹사이트가 검색 결과에 포함될 수 있도록 OAI-Searchbot의 수집을 허용하고, 서버나 CDN이 해당 접근을 막고 있지는 않은지 확인할 필요가 있다고 합니다. (출처: OpenAI 공식 도움말)

고객에게 필요한 콘텐츠를 만들고, 검색엔진과 AI 서비스가 읽을 수 있도록 정비하고, 제품 정보를 최신으로 유지하는 작업은 계속 필요합니다. 이렇게 테크니컬 SEO 작업을 통해 정보가 발견될 토대를 갖췄다면, 이제 그 정보가 고객의 질문에 충분한 답이 되는지도 살펴봐야 합니다.

한 걸음 더 나아가, 고객의 AI 탐색·구매 여정으로

앞서 업무용 노트북을 찾던 고객을 다시 떠올려보겠습니다. 매일 외근하는 사람에게는 휴대성이 중요하겠지만, 이동 중에도 영상 편집을 해야 한다면 무게와 성능을 함께 따져야 합니다. 구매할 제품을 추린 뒤에는 선택 가능한 구성이나 반품 조건이 궁금해질 테고요.

‘업무용 노트북’이라는 키워드 하나 안에도 이렇게 서로 다른 선택 조건이 담겨 있습니다. 검색량을 파악해 관련 글을 발행한 다음에는, 고객이 어떤 상황에서 무엇을 비교하는지까지 알아야 필요한 정보를 준비할 수 있습니다.

탐색 단계에서는 가벼운 제품으로 추천되더라도, 영상 편집 조건이 붙었을 때는 다른 후보와 비교될 수 있습니다. 구매 직전에는 사양보다 반품이나 보증에 관한 설명이 선택을 좌우할 수도 있고요.

따라서 브랜드 이름이 추천되는지에 더해 어떤 상황에서 추천되는지, 설명은 정확한지, 참고한 자료는 현재 제품과 맞는지를 함께 봐야 합니다. 중요한 고객 상황을 골라 질문과 답변을 기록해두면, 우리 콘텐츠에 어떤 정보가 부족한지도 구체적으로 연결할 수 있을 겁니다.

2027년 GEO 전략의 시작은 기본기 위에서

Soha AI가 2027년 GEO·AEO 전략을 준비하는 마케터 분들에게 아래 세 가지를 제안합니다. 고객의 질문을 따라가다 보면 준비해야 할 정보도 구체적으로 보입니다. 추천의 근거가 될 제품 정보가 필요하고, 비교할 때 참고할 외부 평가도 있어야 하며, 그 내용이 서로 어긋나지 않는지 살펴야 하죠.

1. 일관된 브랜드 핵심 정보

우선 고객에게 어떤 제품으로 기억되고 싶은지부터 정리해보세요. 누구를 위해 어떤 문제를 해결하는지, 실제로 제공하는 기능과 조건은 무엇인지가 분명해야 제품 소개에도 일관된 설명을 담을 수 있습니다.

이 설명이 홈페이지와 도움말, 제품 소개서에서도 맞아떨어지는지 살펴보세요. 채널에 따라 표현은 달라져도 같은 제품의 상세 설명은 최대한 일관되게 전달해야 합니다. 오래된 정보나 자료가 남아 있는지 확인해보고, 현재 방향성과 상황에 맞춰 고치는 것부터 시작하시기를 권장드립니다.

2. 신뢰할 수 있는 외부 자료

고객이 제품을 비교하며 참고하는 정보는 브랜드 자체에서 제공하는 정보만 있지 않습니다. 전문 매체의 평가, 고객의 실제 경험, 공개된 비교 자료처럼 누가 어떤 근거로 제품을 설명하는지 확인할 수 있는 자료도 함께 쌓여야 합니다.

AI 답변에 연결된 출처를 읽어보는 것도 도움이 됩니다. 도메인 이름과 권위, 앞서 알려드렸던 요소들이 맞아 떨어지는지도 살펴봐야 합니다. 구글과 같은 검색 엔진에서는 인위적인 언급량 생성에 대해 예민하게 대응하고 있기 때문에, 유용하고 신뢰할 수 있는 콘텐츠를 통해 외부에서 ‘시키지 않은’ 바이럴이 이루어지는 것이 중요합니다. (관련 안내)

3. 더 많고 다양한 VoC 확보

이렇게 정리한 정보가 실제 답변에서는 어떻게 쓰이는지 확인할 차례입니다. 영업 상담이나 구매 문의에서 자주 나온 질문을 골라 고객의 상황과 선택 조건을 담아 AI에게 물어보세요. 각 결과 및 답변을 읽고, 우리 제품의 설명이 정확한지, 어떤 자료를 참고했는지도 함께 살펴봐야 합니다.

빠진 정보가 보이면 기존 제품 소개나 도움말을 보완할 수 있습니다. 이후에 같은 질문으로 답변을 확인할 때는 질문 환경을 꼼꼼히 기록해보세요. AI는 어떤 걸 활용했는지, 프롬프트 내용은 구체적으로 어땠는지를요. 추후 데이터베이스로 쌓아 자료들을 다시 훑어볼 때가 오면 훨씬 도움이 됩니다.

결국 이런 전략을 이어가려면 고객이 언제 우리 제품을 필요로 하고, 무엇을 비교하며, 결정 전에 어떤 정보를 찾는지 기본기가 탄탄히 쌓여 있어야 합니다. 늦지 않았습니다. 더 고객에게 밀착하고, 목소리를 듣고, AI 답변 최적화로 넓혀가세요.

가장 중요한 건 역시, 기본기

2027년 콘텐츠 마케팅을 준비한다면 지금 운영하는 랜딩페이지, 상세페이지부터 살펴보세요. 검색엔진이 콘텐츠를 수집하고 색인할 수 있는지 점검하고, 고객이 제품을 판단하는 데 필요한 정보를 충실히 제공하고 있는지 마케터부터 제대로 파악하고 있어야 합니다. 지금까지 해온 SEO 업무가 그 출발점이 될 수 있겠죠!

여기에 VoC를 더해보세요. 고객의 목소리를 기반으로 만들어 본 프롬프트의 AI 답변에서 우리 기업·브랜드의 언급 여부와 설명하는 내용을 읽어보면, 기존 콘텐츠에서 보완할 부분과 공백을 찾을 수 있을 거예요. 우리보다 앞서나가는 기업이나 브랜드의 콘텐츠나 인용 출처들을 역추적해서 보완할 수도 있습니다. SEO로 쌓은 기반 위에서 고객의 구매 여정을 더 구체적으로 이해하며 넓혀가는 것에서 ‘2027 콘텐츠 마케팅의 A to Z’를 시작해보세요 ☺️

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