AI 시대에서 B2B 마케팅 시장의 포지셔닝은 어디에

AI 기술의 발전을 체감하는 시대에 우리는 공포감에 휩싸여 지금이라도 코딩을 배워야 하나 고민합니다. 저 또한 마찬가지입니다. 그런 고민이 무색해지는 답변이 있습니다. 세계 AI 반도체 시장의 약 90%를 장악한 미국 엔비디아의 CEO 젠슨 황의 이야기입니다.

그는 두바이에서 열린 세계정부정상회의 대담 프로그램에서 인류 문명이 새로운 산업혁명의 시대로 접어들었다며 “이제 아무도 프로그래밍을 할 필요가 없다. 누구나 프로그래밍 언어를 사용할 수 있는 날을 만들 것”이라는 포부를 밝혔습니다. 자신도 다시 대학으로 돌아간다면 컴퓨터 공학이 아닌 생명 공학을 배우겠다고 덧붙였습니다.

프로그래머나 개발자에게는 종말론처럼 들릴 말입니다. 반면 업계에는 아직 인간을 대체할 시기가 가깝지 않다는 시각도 있습니다. 이렇게 의견이 엇갈릴수록 각자 자기 포지션을 되물어야 합니다. 특히 마케터는 AI 시대에 어떻게 대응해야 할까요? 역사는 현재를 비추는 거울이자 미래의 길을 제시하는 나침반이라는 말이 있듯이, 이 부분을 찬찬히 살펴보겠습니다.

20세기 마케팅의 시작부터, AI 시대의 마케팅까지

마케팅의 기원은 꽤 오래됐습니다. 오늘날 우리가 흔히 생각하는 마케팅의 개념은 20세기에 정립됐지만, 사람과 사람 사이에 거래와 상업 활동이 오간 고대에도 마케팅의 원형은 있었습니다.

기원전 3000년대부터 기원후 5세기 사이, 고대 메소포타미아, 이집트, 그리스, 로마 등 고대 문명에서는 상품과 서비스를 교환하는 초기 상업 활동이 활발했습니다. 이때 마케팅의 원형은 상인들이 상품을 팔려고 동원한 모든 수단이었습니다.

최초의 광고 기록 중 하나는 고대 메소포타미아의 점토판에 설형 문자로 남았습니다. 걸프 항해 후 잘못된 등급의 구리 광석이 배송됐다는 불만을 담은 설형문자 점토판 편지가 그런 예입니다.

이후 고대 이집트에서는 정치 캠페인에 파피루스 포스터를 썼고, 15세기 후반에는 인쇄 기술이 발달해 대량 제작이 가능해졌습니다. 이때 신문지와 전단지 같은 텍스트 기반 매체가 등장했습니다.

1476년 또는 1477년에 윌리엄 캑스턴이 인쇄한 영어로 된 첫 번째 광고의 보틀리언 사본

최초의 인쇄 광고는 윌리엄 캑스턴의 책 광고로 알려져 있습니다. Sarum Ordinal 또는 Pye라는 종교 서적을 팔려고 발행한 광고입니다. 책 홍보 문구와 함께 이 전단지를 훼손하지 말라는 내용이 담겼습니다.

20세기 이후 라디오와 TV 기술이 등장하면서 소리와 영상의 시대가 열렸고, 광고는 훨씬 직관적으로 바뀌었습니다. 일방향이었지만 파급력이 셌던 이 시기에 드라마 PPL이 시작됐고, CM송이 인기를 끌며 브랜딩이라는 개념이 등장했습니다. 광고 예산과 함께 창의력이 마케팅의 중심이 된 것도 이때부터입니다.

1941년 미국의 시계 제조사 불로바(Bulova)가 뉴욕의 WNBT 채널에서 최초의 합법적인 TV 상업 광고를 방영했습니다. 이 10초짜리 광고는 “America runs on Bulova time”이라는 슬로건과 함께 시계 이미지를 띄웠습니다. 당시 뉴욕에 설치된 TV는 4,000대뿐이어서 광고비로 쓴 9달러에 비하면 실패였지만, 최초의 TV 광고로 남았습니다.

2010년대 이후 인터넷과 스마트폰 시대가 열리면서 마케팅은 일방향에서 소통형 중심으로 변화했습니다. 실시간으로 고객 피드백을 받게 됐고, 소비 패턴이 빨라지면서 짧은 글이나 영상 광고가 인기를 끌었습니다. 최근에는 ‘브랜드’ 팬덤보다 ‘특정 인물’, 즉 인플루언서 중심으로 마케팅의 무게가 이동하는 추세입니다.

새로운 기술이 등장할 때마다 마케팅 전략도 따라 바뀌었습니다. 기술은 단순한 도구가 아니라 환경입니다. 마케팅에서 성공하고 오래 살아남으려면 산업 혁명의 흐름에 맞춰 기술의 특성을 제대로 이해하고 그에 맞는 패러다임을 읽어내야 합니다. 이제는 AI 시대에 접어들었기 때문입니다.

AI 시대에서 검색 엔진 마케팅의 변화

구글 검색 엔진 알고리즘의 변화

AI 기술이 빠르게 발전하면서 검색 엔진도 크게 바뀌고 있습니다. 그 변화의 중심에 구글이 있습니다.

검색은 상위 링크 나열에서 AI가 심층 답변을 구성하는 환경으로 이동하고 있습니다.

구글은 AI를 자사 검색 엔진에 통합해 입지를 더 굳히려 합니다. 구글의 CEO 순다르 피차이는 2024년 뉴욕타임스의 딜북 서밋에서 “2025년은 검색 사상 가장 큰 혁신이 일어나는 해가 될 것”이라며 AI를 활용한 검색 기능의 대대적인 변화를 예고했습니다.

이러한 전략의 일환으로 구글은 ‘프로젝트 아스트라’와 같은 AI 음성 비서를 도입하고, ‘제미나이 2.0’의 ‘딥 리서치’ 기능으로 더 개인화되고 깊이 있는 정보를 제공하겠다고 밝혔습니다. AI가 발전하면 검색 엔진의 능력도 강해진다며 검색 엔진에 대화형 AI 기능을 추가하겠다고도 했습니다. AI 시대에도 검색 분야의 선두를 놓지 않겠다는 뜻입니다.

국내 B2B 비즈니스에서 검색엔진의 영향력 변화

그렇다면 왜 갑자기 구글 이야기일까요? 이 변화 흐름이 국내 B2B 비즈니스 환경에도 중요한 시사점을 주기 때문입니다.

B2B에서는 네이버 1위라는 현재보다 구글과 AI 검색으로 이동하는 흐름을 함께 봐야 합니다.

전통적으로 한국의 검색 엔진 시장은 네이버가 주도해 왔지만, 구글 점유율이 꾸준히 오르고 있습니다. 2024년 상반기 기준 네이버는 약 59%, 구글은 약 30%의 시장 점유율을 기록했습니다. 이 수치를 보고 ‘그래서 왜 구글인가?’라는 의문이 들 수 있지만, 중요한 것은 변화의 흐름입니다. 네이버는 2015년부터 2018년 사이 70%대를 지켰지만 이후 계속 떨어졌고, 당시 11%에 불과했던 구글은 현재 30%까지 상승했기 때문입니다.

국내 검색 시장에서 네이버가 여전히 1위지만, B2B 비즈니스에서는 양상이 다릅니다. 네이버 검색 엔진의 고질적인 문제(광고 피로도)가 여전히 풀리지 않아 B2B 영역에서는 큰 변수가 되기 때문입니다. 누구나 체감하듯 수많은 광고에서 오는 피로감입니다. 예를 들어 ‘코딩하는 법’을 검색하면 실제 정보 대신 코딩 교육 학원이나 서비스 광고가 무수히 뜹니다.

그렇다면 왜 앞으로 구글이 더 중요한 검색 엔진이 된다고 보는 걸까요? 생성형 인공지능을 활용한 ChatGPT가 등장했기 때문입니다.

대형 언어 모델을 잡아야 트래픽이 보인다

최근 GPT를 활용한 검색이 늘고 있습니다. 이 글을 읽는 독자분도 GPT를 한 번쯤 써보셨을 만큼 사용자가 많습니다. 수치로 보면 2025년 2월 기준 ChatGPT의 전 세계 주간 활성 사용자는 4억 명을 넘었습니다. 2024년 12월 3억 명에서 두 달 만에 33% 늘었습니다.

AI 검색 사용이 커질수록 B2B 콘텐츠는 검색엔진과 생성형 답변 양쪽에서 발견될 수 있어야 합니다.

국내 시장도 크게 다르지 않습니다. 2024년 10월 기준 ChatGPT 앱 사용자는 526만 명으로, 한국 스마트폰 사용자의 약 10%입니다. ChatGPT 앱의 1인당 월평균 사용 시간은 51.6분으로, 전년 동월보다 약 20분 늘었습니다. AI가 전통적인 검색 엔진의 대안으로 자리 잡고, 사용자의 검색 습관도 그만큼 바뀌었습니다.

실제로 GPT에 ‘코딩하는 법’을 검색해보니 네이버의 검색 결과와 확연히 달랐습니다. 홍보성 콘텐츠가 아니라 사용자가 찾는 정보를 맞춤으로 정리해 줬습니다. 먼저 단계별로 코딩하는 법을 알려주고, 관련 콘텐츠를 목록으로 묶어준 데다 별도 비용 없이 쓸 수 있는 학습 플랫폼까지 소개했습니다.

여기서 핵심은 GPT가 보여주는 콘텐츠의 출처입니다. 이 콘텐츠는 네이버가 아니라 구글 SEO에 맞춰 작성된 글이었습니다. 앞으로의 마케팅 전략은 네이버나 구글 로직을 넘어 AI 로직에 맞는 콘텐츠 발행에 집중해야 합니다.

B2B 마케팅이 필요하다면, 반드시 SEO 콘텐츠

검색엔진최적화, 그리고 AI 검색엔진최적화 (AIEO)

AI의 등장은 검색의 본질을 바꾸고 있습니다. 과거에는 ‘누가 더 상단에 노출되는가’가 중요했다면, 이제는 ‘누구의 콘텐츠를 AI가 인용하고 추천하는가’가 마케팅의 우위를 가릅니다. 실제로 구글은 검색에 생성형 AI 답변(AI Overviews)을 본격 도입하며 검색 결과 화면 자체를 바꾸고 있습니다. 이렇게 AI가 답변을 합성·인용하는 환경에서 콘텐츠 가시성을 끌어올리는 전략을 생성형 엔진 최적화(GEO)라고 부릅니다. GEO가 기존 SEO와 무엇이 같고 다른지는 GEO vs SEO 비교에서 자세히 정리했습니다.

B2B 마케팅에서는 이 변화가 더 민감합니다. 우리가 일상에서 사는 샴푸나 휴지처럼 단순하고 빠르게 결정되는 B2C 제품과 달리, B2B 영역에서는 제품이나 서비스 하나를 결정하기까지 평균 6.8명의 이해관계자가 관여합니다.

높은 단가와 시스템 전환 리스크, 계약 이후의 파급력을 생각하면 고객은 충동 구매 대신 신뢰할 만한 콘텐츠로 학습하고 비교하며 검토하는 고객 여정(CDJ)을 거칩니다. 그래서 B2B 마케터에게는 짧고 자극적인 광고 문구가 아니라 제품의 기능, 이점, 성과, 도입 효과를 자세하고 전문적으로 설득하는 콘텐츠 전략이 필수입니다.

그 중심에 SEO 기반의 에버그린 콘텐츠가 있습니다. 시간이 지나도 신뢰를 잃지 않는 콘텐츠, 검색되도록 구조화된 콘텐츠, 무엇보다 AI가 신뢰하고 추천할 수밖에 없는 콘텐츠입니다.

에버그린 콘텐츠를 활용한 AI 검색엔진최적화 전략

에버그린 콘텐츠를 잘 활용하는 기업으로 Zapier가 있습니다. Zapier는 전 세계에서 쓰이는 워크플로우 자동화 플랫폼입니다. Slack, Gmail, Google Sheets, Salesforce, HubSpot 등 수천 개의 앱에서 개발자 없이도 반복 작업을 자동화하고 업무 효율을 높이도록 돕습니다.

AI 검색 시대의 에버그린 콘텐츠는 오래된 글이 아니라 매년 갱신되는 비교·선택 기준 자산입니다.

Zapier는 ‘검색 트래픽이 꾸준히 발생할 수 있는 주제’를 중심으로 에버그린 콘텐츠를 꾸준히 제작합니다. 예시로 “The 5 Best Calendar Apps in 2025”를 살펴보겠습니다. 이 콘텐츠는 Zapier의 핵심 키워드 중 하나인 ‘best calendar apps’를 중심으로 기획된 비교형 콘텐츠입니다.

‘calendar apps’라는 키워드는 업무 생산성과 직결돼 B2B 실무자가 자주 검색하는 주제입니다. 게다가 연도만 바꾸면 매년 재활용할 수 있는 구조로 설계돼 있습니다. 각 앱의 장단점을 정리하고, 사용자 유형별로 맞는 앱을 소개한 뒤, Zapier로 어떻게 자동화하는지까지 이어지는 구조입니다.

AI 시대의 마케팅 경쟁 전략

앞으로 마케터가 고민해야 할 방향도 여기에 있습니다. AI 시대의 마케팅 경쟁은 누가 더 많은 ‘신뢰 가능한 정보 자산’을 갖고 있는가의 싸움으로 바뀌었습니다. AI 검색에서 얼마나 권위를 갖느냐가 중요해졌습니다.

B2B 마케팅의 포지셔닝은 더 많은 광고가 아니라 AI와 고객이 신뢰할 정보 자산을 먼저 쌓는 쪽으로 이동합니다.

우리가 앞으로 포지셔닝해야 할 자리는 여기입니다. AI가 인용하고 고객이 신뢰하는 콘텐츠를 누가 먼저, 얼마나 많이 쌓느냐에 달렸습니다. 단순한 주장이 아닙니다. 생성형 엔진 최적화를 다룬 GEO 연구(Aggarwal et al., 2024)는 인용 가능성을 높이는 콘텐츠 설계가 생성형 AI 답변의 가시성을 최대 40%까지 끌어올린다는 것을 실증했습니다. 팩트에 근거한 에버그린 콘텐츠는 타겟의 클릭을 끌어낼 뿐 아니라, 머지않아 올 AI 기반 검색에서도 우위를 잡습니다.

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이 주제를 우리 비즈니스에 적용하고 싶으시다면 — 관련해서는 B2B 마케팅 서비스에서 성장의 접근 방식을 보실 수 있고, 구체적인 상황 진단이 필요하시면 상담 문의로 연락 주세요. 트래픽 양이 아니라 매출이 될 1명을 기준으로 답해 드립니다.

자주 묻는 질문 (FAQ)

AI 시대에 B2B 마케터는 어떻게 포지셔닝해야 하나요?

AI 시대의 마케팅 경쟁은 누가 더 많은 ‘신뢰 가능한 정보 자산’을 갖고 있느냐의 싸움으로 바뀌었습니다. B2B 마케터는 짧고 자극적인 광고 문구가 아니라 제품의 기능·이점·성과·도입 효과를 전문적으로 설득하는 콘텐츠에 집중해야 합니다. AI가 인용하고 고객이 신뢰할 에버그린 콘텐츠를 누가 먼저 더 많이 쌓느냐의 문제입니다.

B2B 비즈니스에서는 네이버와 구글 중 어디에 집중해야 하나요?

국내 전체 검색 시장은 네이버가 1위지만, B2B 영역에서는 양상이 다릅니다. 네이버는 광고 피로도라는 고질적 문제가 남아 있고, 구글 점유율은 과거 11% 수준에서 30%대까지 꾸준히 올랐습니다. 무엇보다 ChatGPT 같은 AI가 인용하는 콘텐츠는 대체로 구글 SEO에 맞춰 작성된 글입니다. B2B에서는 구글 SEO와 AI 검색을 함께 겨냥한 콘텐츠 전략이 점점 더 중요해집니다.

AIEO(AI 검색엔진최적화) 혹은 GEO는 무엇인가요?

AIEO/GEO는 ChatGPT, 구글 AI Overviews 같은 생성형 AI가 답변을 만들 때 우리 콘텐츠를 인용·추천하도록 최적화하는 전략입니다. 과거 SEO가 ‘상위 노출로 클릭을 얻는 것’이었다면, GEO는 ‘AI 답변에서 인용·언명되어 추천받는 것’을 목표로 합니다. 다만 AI 답변도 결국 검색 인덱스를 바탕으로 하므로, GEO는 SEO를 대체하지 않고 그 위에 쌓는 확장 개념입니다. 자세한 비교는 본문에 링크된 GEO vs SEO 글을 참고하세요.

에버그린 콘텐츠가 AI 검색 시대에 중요한 이유는 무엇인가요?

에버그린 콘텐츠는 시간이 지나도 신뢰를 잃지 않고, 검색되도록 구조화됐으며, AI가 신뢰하고 추천할 만한 콘텐츠를 말합니다. 본문에서 소개한 Zapier의 ‘best calendar apps’ 콘텐츠처럼 검색 트래픽이 꾸준한 주제를 중심으로 매년 재활용할 수 있는 구조로 설계하면, 클릭 유도는 물론 AI 기반 검색에서도 계속 인용될 가능성이 높아집니다.