구글 AI 오버뷰, SEO가 아니라 수요를 바꾸는 기술

---## 구글 AI 오버뷰가 바꾼 검색의 목적

많은 마케터와 SEO 담당자가 순위와 트래픽 그래프만 들여다보면서도, 정작 검색의 목적 자체가 조용히 바뀌고 있다는 사실은 잘 체감하지 못합니다. 지금 구글 AI 오버뷰에서 벌어지는 변화는 제목 태그나 백링크의 문제가 아니라, 아예 "수요를 어디서 만들 것인가"를 다시 묻는 수준의 변화에 가깝습니다.

정보 검색에서 구매 여정으로

예전의 구글은 '왜 잔디에 빈 곳이 생기는지' 같은 정보 탐색형 질문에는 답을 잘 해주었지만, '베스트 골프채', '최고의 다이어트 보조제' 같은 상업적 검색어에는 비교적 중립적인 리스트와 쇼핑 광고 정도만 보여주는 편이었습니다. 그런데 AI 오버뷰가 본격 도입된 뒤, 특히 10월 이후부터는 이런 상업적 쿼리에도 AI 오버뷰가 등장하기 시작했고, 11월 3일을 기점으로 특정 제품 이름에 직접 링크가 걸리면서 상황이 달라졌습니다.

이제 사용자가 "어떤 제품이 좋은지"를 묻는 순간, AI 오버뷰가 몇 개의 제품을 추려서 제안하고, 그 안에서 개별 브랜드 이름을 다시 클릭하면 곧바로 쇼핑 광고와 이커머스, 브랜드 공식 상품 페이지로 이어지는 검색 결과가 펼쳐집니다. 검색창에서 질문을 던졌을 뿐인데, 이미 장바구니에 손이 반쯤 들어간 상태까지 끌려온 셈입니다.

제 기준에서는 이 변화가 단순한 UI 개선이 아니라, 구글이 검색 엔진에서 "수요 발생 플랫폼"으로 자신을 재정의하는 신호에 가깝다고 봅니다. 예전에는 사람들이 먼저 제품을 알고, 그 다음에 검색으로 확인했다면, 이제는 검색 안에서 제품을 처음 인지하고 바로 구매까지 이어지는 경로가 열리고 있습니다.

11월 3일 이후 무엇이 달라졌나

11월 3일이라는 날짜가 의미 있는 이유는, 그날을 기준으로 특정 니치 제품들의 검색량 그래프가 거의 동시에 치솟았기 때문입니다. 그 이전 90일 동안은 사실상 무명에 가까웠던 상품들이, AI 오버뷰 안에서 "추천 제품" 목록에 이름을 올린 직후부터 꾸준한 검색 수요를 얻기 시작했습니다.

여기서 많이들 놓치는 부분이 있습니다. AI 오버뷰에 언급된다는 사실 자체보다, 그 언급에 링크가 달려 있다는 점이 더 중요합니다. 단순히 "이런 제품이 있다"는 문장과, 그 제품 이름이 파란색 링크로 빛나며 별도의 검색 결과를 열어주는 상태는 전혀 다른 수준의 영향력을 가집니다. 전자는 인지에 머무르지만, 후자는 행동을 유도합니다.

저라면 이 지점을 "SEO의 최종 목표가 트래픽 확보에서, AI가 선택할 만한 '제품 언급 지형'을 설계하는 쪽으로 옮겨갔다"고 정의하겠습니다. 누군가의 블로그나 영상에서 언급된 브랜드가, AI 오버뷰의 요약 안으로 끌려 들어가고, 거기서 다시 검색과 구매 여정으로 파생되는 구조가 생겼기 때문입니다.

AI 오버뷰가 만드는 새로운 제품 수요

이 부분에서 의문이 드는 것은 당연합니다. AI 오버뷰에 한두 번 언급된다고 해서 정말로 수요가 생기느냐, 아니면 그저 검색량 그래프만 예쁘게 보이느냐 하는 질문이 따를 수밖에 없습니다. 하지만 구조를 뜯어보면, 왜 이것이 단순 노출 이상의 의미를 갖는지 조금 더 선명해집니다.

검색 퍼널이 짧아지는 구조

전통적인 검색 기반 구매 여정은 길고 복잡했습니다. 사용자는 먼저 문제를 정의하고, 여러 페이지를 열어보고, 비교 글을 읽고, 다시 뒤로 가기를 반복하면서, 수많은 탭과 영상, 리뷰 사이에서 길을 잃기 일쑤였습니다. 그 과정에서 정보 과부하와 분석 마비가 동시에 찾아왔고, 무엇보다 "누구 말을 믿어야 할지" 알 수 없는 신뢰의 문제가 가로막고 있었습니다.

AI 오버뷰는 이 퍼널을 무자비할 정도로 잘라냅니다. 몇 개의 제품만 추려 보여주고, 각 제품이 왜 추천되는지 핵심 요약을 붙여주며, 그것이 마치 구글이라는 플랫폼의 중립적인 판단인 것처럼 느껴지게 만듭니다. 사용자는 수십 개의 리뷰를 뒤져보는 대신, 세 네 개의 옵션 중에서만 선택하면 되는 상황에 놓입니다. 트래픽만 놓고 보면 누군가에게는 악몽이지만, 전환 관점에서는 판매자에게 상당히 유리한 구조입니다.

제 기준에서는 이 흐름이, 광고비를 태워도 브랜드 검색량이 잘 오르지 않던 중소 온라인 쇼핑몰과 D2C 브랜드에게 새로운 기회가 될 수 있다고 봅니다. 브랜드 자체를 알리는 데 큰 비용을 쓰기 어렵다면, 검색 여정 중간에 갑자기 등장하는 "AI의 추천" 자리에 끼어드는 것이 훨씬 효율적인 우회로가 될 수 있습니다.

리스트 글과 팬아웃 쿼리의 힘

문제는 AI 오버뷰가 어떤 제품을 어떻게 고르는지입니다. 구글 내부 알고리즘을 정확히 알 수는 없지만, 최소한 패턴은 보입니다. 상업적 쿼리에 대한 AI 오버뷰를 열어보면, 인용된 페이지 대부분이 "베스트 X", "Top 추천", "비교 리뷰" 같은 리스트형 콘텐츠입니다. 그리고 그 리스트 안에 있는 제품들이 고스란히 AI 오버뷰 추천 목록으로 끌려 들어가는 경우가 많습니다.

여기에 더해, AI는 하나의 질문을 여러 개의 세부 질문으로 쪼개는 팬아웃 전략을 씁니다. "일본 5일 여행 코스 추천" 같은 질문을 받으면, 지역, 계절, 교통, 비용 등으로 세분화된 쿼리를 자동으로 날리고, 그 각각에서 신뢰할 만한 페이지를 뽑아 조합합니다. 제품도 마찬가지입니다. "베스트 러닝화"라는 한 문장은, "2025 러닝화 추천", "초보자용 쿠션 좋은 러닝화", "러닝화 X vs Y 비교", "X 대체 제품" 같은 수많은 롱테일 쿼리로 분해됩니다.

여기서 핵심은, 개별 브랜드 사이트 하나만 잘 만들어서는 AI 오버뷰 안으로 들어가기 어렵다는 점입니다. "비교되는 대상", "대체 후보", "장단점 논쟁의 한 축"으로 여러 사람의 콘텐츠에 반복해서 등장할 때, 비로소 AI의 팬아웃 쿼리망 안에 걸리기 시작합니다. 저라면 온사이트 SEO보다, 타인의 리스트와 리뷰 속에서 우리 제품이 어떻게 언급되는지를 먼저 점검하겠습니다.

콘텐츠가 아니라 '언급'을 설계해야 하는 시대

많은 마케터가 여전히 "우리 블로그에 무슨 글을 더 써야 할까"에 머무릅니다. 그러나 AI 오버뷰 시대에는 "어디서, 누구의 입을 통해, 어떤 맥락으로 언급될 것인가"가 훨씬 큰 영향을 줍니다. 특히 국내 환경에서는 네이버 중심의 검색 습관이 아직 강하기 때문에, 구글에서 일어나는 이 변화를 과소평가하기 쉽습니다.

리스트와 커뮤니티를 공략하는 방법

AI 오버뷰가 자주 참고하는 소스는 의외로 단순합니다. 제품 비교형 블로그 글, 유튜브 리뷰 영상, 그리고 레딧과 같은 커뮤니티 스레드가 핵심입니다. 한국에서는 레딧 비중이 낮지만, 유튜브와 커뮤니티의 중요성은 오히려 더 강합니다. 결국 검색 엔진은, 사람들이 실제로 토론하고 비교하는 공간을 신뢰의 근거로 삼습니다.

그래서 여기서 많이들 놓치는 부분은, "우리 채널"에만 몰두하면서 타인의 채널을 전략적으로 활용하지 않는다는 점입니다. 비교 리스트에 우리 제품이 전혀 언급되지 않는데, AI 오버뷰가 갑자기 우리 브랜드를 알아서 끌어올 가능성은 거의 없습니다. 반대로 여러 리뷰어의 영상과 글에서 자연스럽게 반복 언급되는 브랜드는, AI가 팬아웃 쿼리를 돌릴 때마다 계속 눈에 띌 수밖에 없습니다.

저라면 유튜버에게 제품을 보내는 행위를 단순 PR 비용이 아니라, "AI가 참고하는 데이터 풀을 넓히는 작업"으로 보겠습니다. 커뮤니티에서 질문에 답하면서 제품을 과시하기보다, 누가 봐도 도움이 되는 정보와 함께 자연스럽게 언급을 섞는 방식이 장기적으로 유리합니다. 과한 홍보는 커뮤니티에서 곧바로 거부당하고, 그 흔적은 AI에게도 부정적인 신호로 남을 수 있기 때문입니다.

국내 환경에서의 변형 전략

국내 검색 환경은 조금 더 복잡합니다. 네이버가 여전히 강세이고, 구글 AI 오버뷰는 아직 실험 단계의 기능이라는 인식이 많습니다. 그러나 IT, 개발, 글로벌 소비재, 디지털 서비스처럼 이미 구글 검색 비중이 높은 카테고리에서는 이야기가 달라집니다. 이 영역에서 활동하는 브랜드라면, 지금 시점의 변화가 몇 년 뒤 매출 구조를 갈라놓는 분기점이 될 수 있습니다.

한국어로 된 비교 리스트와 리뷰만이 답은 아닙니다. 영어권 리스트와 레딧, 유튜브에서 먼저 존재감을 확보하고, 그 다음에 한국어 검색으로 파급 효과가 넘어오는 경우가 늘어날 가능성이 있습니다. 특히 글로벌 세일즈를 노리는 SaaS나 하드웨어 제품은, 애초에 AI가 팬아웃 쿼리를 돌릴 때 영어 자료를 우선 참고할 확률이 높습니다.

제 기준에서는, 국내 브랜드가 구글 AI 오버뷰 시대에 대응하려면 네이버 블로그 운영, 자사몰 SEO 같은 익숙한 체크리스트에서 한 발 물러나, "해외 리뷰와 커뮤니티에서 우리 브랜드가 어떻게 보이는가"를 병렬로 보는 것이 더 현실적인 전략이라 생각합니다.

이 전략이 통하는 사람과 통하지 않는 사람

많은 분이 여기까지 읽고 나면, "지금 당장 우리도 AI 오버뷰 대응 전략을 세워야 하는가"라는 질문을 던집니다. 하지만 모든 회사, 모든 제품에 이 접근이 유효한 것은 아닙니다. 누가 이 변화를 기회로 만들 수 있고, 누가 굳이 신경 쓸 필요가 없는지 먼저 구분하는 편이 낫습니다.

누가 이 변화에서 이익을 볼까

브랜드 인지도가 낮지만 온라인 검색 비중이 높은 제품, 예를 들어 특정 취미용 장비, 기능성 식품, 틈새 IT 디바이스 같은 경우에는 AI 오버뷰가 거대한 쇼윈도 역할을 할 수 있습니다. 이들은 TV 광고나 옥외 광고를 대규모로 집행하기 어렵지만, 검색 안에서만큼은 상위 브랜드와 동일한 테이블에 앉을 수 있습니다. 팬아웃 쿼리가 열어주는 비교의 장에서 이름만 자주 등장해도, AI의 추천 목록에 자연스럽게 끼어들 여지가 생깁니다.

반대로, 오프라인 채널 의존도가 높고 검색 자체가 구매 의사결정에서 차지하는 비중이 낮은 비즈니스라면, 이 전략이 큰 변화를 가져오기는 어렵습니다. 동네 학원, 지역 기반 서비스, 특정 B2B 솔루션처럼, 의사결정이 소개와 영업에 더 크게 의존하는 영역에서는 AI 오버뷰 언급 여부가 곧바로 매출로 이어지지 않을 수 있습니다. 저라면 이런 비즈니스에는, 팬아웃 쿼리 공략보다는 기존 고객의 리뷰와 추천 구조를 정교하게 다듬는 편을 권하겠습니다.

현실적 제약과 첫 행동

현장에서 가장 큰 제약은 시간과 인력입니다. 리스트 글 작성자에게 일일이 연락하고, 유튜버에게 제품을 보내고, 해외 커뮤니티에서 활동하는 일은 단기간에 ROI가 가시화되기 어렵습니다. SEO처럼 숫자로 증명하기까지 시간이 걸리는 작업이라, 내부 설득 과정부터 쉽지 않습니다. 또 하나의 함정은, "AI 오버뷰에 나오게 해달라"는 목표만 세우고, 핵심 제품 포지셔닝과 메시지는 건드리지 않는 경우입니다. 제품이 애매하면, 어떤 리스트에 올라가더라도 비교에서 밀립니다.

그래서 첫 행동은 의외로 단순한 데서 시작하는 편이 좋습니다. 자사 브랜드명과 주요 경쟁사 이름을 함께 넣고, "베스트 + 카테고리명", "비교", "대안" 같은 키워드를 조합해 구글에서 직접 검색해 보는 것입니다. 그 결과로 등장하는 리스트 글, 유튜브 영상, 커뮤니티 스레드를 한 번에 모아서, 어디에 우리 제품이 전혀 언급되지 않는지부터 확인해야 합니다. 그 공백이 곧 AI 오버뷰 시대의 리스크 지점입니다.

저라면 여기서 한 단계 더 나아가, 한 달에 한두 곳이라도 "우리 제품이 언급되기 시작한 지점"을 만드는 것을 목표로 잡겠습니다. 거창한 AI 전략이나 거대한 예산보다, 작더라도 꾸준한 언급의 축적이 결국 AI 오버뷰의 추천 목록을 움직입니다. 검색 엔진이 사람들의 말을 학습해 답을 만드는 구조라면, 지금 우리가 해야 할 일은 그 말자체를 조금씩 바꾸는 일에 가깝기 때문입니다.

출처 및 참고 :