AI는 고객의 질문을 다시 쓴다

보이지 않는 질문 공간이 넓어질수록, 먼저·많이·분명하게 새겨 둔 회사가 남는다

고객은 한 문장을 묻지만, AI는 그 문장을 여러 질문으로 다시 만들어 검색한다. 그래서 AI 시대의 질문은 검색창 시대보다 넓고, 복잡하며, 고객에게 잘 보이지 않는다. 하지만 그 안에도 자주 나오는 질문이 있다. 사업자가 할 일은 그 질문들 속에 우리 회사를 먼저, 많이, 분명하게 남기는 것이다.

한 문장으로 — AI 시대의 마케팅은 고객의 질문에 답하는 일이 아니라, AI가 대신 만든 질문에 우리 회사가 답으로 잡히게 만드는 일이다.

질문을 던지는 쪽이 바뀌었나

「이제 질문을 던지는 쪽은 사람이 아니라 AI」라는 말이 돈다. 전부 맞는 말은 아니다. 고객이 여전히 첫 질문을 던진다. 다만 그다음 과정이 달라졌다. 고객이 「강남 코 성형 잘하는 곳」이라고 짧게 물으면, AI는 그 말을 더 구체적인 문장으로 바꾼다. 그리고 「재수술 경험」·「비용」·「부작용 사례」 같은 질문을 만들어 검색한 뒤 답을 합친다. 고객은 그 질문을 보지 못한다. 마케터도 보지 못한다. 이것이 「보이지 않는 질문」이다.

AI는 질문을 실제로 몇 개로 늘리나

구글은 2025년 5월 AI 모드를 내놓으며 「질문 펼치기(query fan-out)」를 공식으로 설명했다. 질문 하나를 여러 주제로 나누고, 동시에 여러 검색을 한다는 뜻이다. 챗GPT도 비슷한 방식으로 검색한다. 실제로 측정한 결과도 있다.

조사시점무엇을 쟀나결과
넥티브(Nectiv), 9개 업종 8,500개 질문2025년 10월챗GPT가 답하기 전에 검색을 한 질문의 비율31%
넥티브같은 조사질문 하나당 챗GPT가 돌린 검색 횟수평균 2.17번 (최대 4번)
넥티브같은 조사챗GPT가 스스로 만든 검색어의 길이평균 5.48단어, 77%가 5단어 이상
넥티브같은 조사「근처·지역」 의도 질문에서 검색을 한 비율59% (업종 중 최고)
셈러시(Semrush), 클릭스트림 8천만 건2024년 하반기사람이 챗GPT에 넣는 질문의 길이평균 23단어
셈러시같은 조사챗GPT가 검색할 때 쓰는 검색어 길이평균 4.2단어

사람은 길게 묻지만, AI는 그 질문을 짧은 검색어 여러 개로 나눈다. 고객이 던진 한 질문이 AI 안에서는 여러 다른 질문이 된다. 특히 지역 업종에서 이 차이가 크다. 병원·학원·인테리어처럼 「근처 어디가 좋으냐」를 묻는 고객일수록 AI는 더 자주 검색하고, 질문도 더 많이 나눈다.

질문이 불투명하면 답도 흔들리나

흔들린다. 그렇다고 무작위로 바뀌는 것은 아니다. 컨덕터(Conductor)는 챗GPT·퍼플렉시티·클로드·제미나이에 같은 질문을 반복해서 넣고, 답에 나온 회사가 얼마나 겹치는지 조사했다.

질문의 종류두 번 물었을 때 같은 회사가 나온 비율1순위 회사가 그대로인 비율
구매(「어디서 살까」)40%59%
추천(「어디가 좋을까」)49%72%
가격58%59%
교육·설명60%30%
비교(「A와 B 중 뭐가 낫나」)63%91%

같은 질문을 해도 답에 나오는 회사가 모두 같지는 않다. 이것이 「불투명」의 실체다. 하지만 같은 결과에서 다른 사실도 확인된다. 「비교」 질문에서는 1순위 회사가 대부분 그대로 나온다. 질문이 많고 복잡해 보여도, 그 안에는 답으로 자주 선택되는 자리가 있다. 그 자리에 들어간 회사는 상대적으로 덜 흔들린다.

한국 고객은 이미 꼬리 질문을 던진다

오픈서베이가 전국 10~59세 1,000명에게 물은 결과다.

항목결과
정보가 필요할 때 AI에게 바로 묻는 사람56.9%
첫 답을 받고 꼬리 질문으로 더 파고드는 사람42.3%
제미나이 답변 만족도 / 챗GPT 답변 만족도77.3% / 70.6%
AI 답을 그대로 믿는 비율(두 서비스 모두)50%대
뉴스·생활 정보에서 네이버를 주로 쓰는 비율60%대

많은 고객은 첫 답에 만족하지 않고 추가 질문을 한다. 고객이 던지는 꼬리 질문에 AI가 만드는 파생 질문까지 더하면, 우리 회사가 등장할 수 있는 질문의 수는 처음 고객이 한 질문보다 훨씬 많아진다. 뉴스와 생활 정보는 아직 네이버를 많이 이용하지만, 「어디가 좋으냐」는 질문에는 이미 AI를 이용하고 있다.

먼저, 많이, 분명하게 — 격차는 왜 벌어지나

GEO의 핵심은 AI가 우리 회사를 어떻게 이해하고 있는지를 알고, 그것을 회사가 원하는 방향으로 맞춰 가는 작업이다. 이 정의는 정확하다. 그리고 이 작업에는 시간의 방향이 있다.

AI가 어떤 회사를 답에 올릴지는 확률이다. 그 확률은 AI가 읽은 데이터에서 나온다. 우리 회사에 대한 문장이 많고, 일관되고, 오래 쌓여 있을수록 확률은 올라간다. 후발 주자는 같은 양의 내용을 쌓는 데 시간이 걸린다. 그동안 앞선 회사는 계속 내용을 쌓는다. 모든 경우가 같지는 않지만, 방향은 그렇다.

조사시점결과
5W·에브리싱PR 종합(프로파운드·셈러시·에이치레프스 등 6개 조사, 인용 6억 8천만 건)2024년 8월~2026년 4월AI 답변 인용의 68%를 상위 15개 사이트가 차지. 구글 일반 검색에서는 같은 질문에 상위 15개가 약 20%
같은 조사2025년 8~9월챗GPT의 레딧 인용 비율이 6주 만에 60%에서 10%로 하락

두 결과가 같은 사실을 보여 준다. AI의 답은 검색보다 훨씬 적은 회사에 집중된다. 먼저 들어간 회사가 유리할 수 있다는 뜻이다. 동시에 그 명단은 몇 주 만에도 바뀐다. 한 번 들어가는 것으로 끝나지 않는다. 먼저 들어가고, 계속 내용을 채워야 한다.

우리 회사도 이 방향으로 움직이고 있다. 2026년 9월 9일부터 가이드 100편을 하루 2~3편씩 예약 발행하고 있고, 9월 15일 기준 4개 AI 어디에도 아직 이름이 나오지 않는다. 구글에 색인된 페이지는 27장 중 1장이었다. 이 숫자가 어떻게 움직이는지를 매달 이 칼럼에 적는다.

마케터에게 남는 일

통제할 수 없는 질문 공간이 넓어질수록 마케터가 할 수 있는 일은 줄어드는 것처럼 보인다. 반대다. 통제할 수 없는 부분이 커질수록 통제할 수 있는 부분의 값이 올라간다. AI가 어떤 파생 질문을 만들지는 정할 수 없다. 하지만 그 질문이 「비용」·「재수술」·「주차」·「환불」로 이어질 때 우리 홈페이지에 그 답이 한 문장으로 적혀 있는지는 정할 수 있다. 질문을 관리하는 것이 아니다. 어떤 질문이 와도 찾을 수 있는 문장을 미리 만들어 두는 것이다. 그래서 이 일은 광고보다 어렵고, 더 많은 능력을 요구한다. 그만큼 먼저 시작한 쪽의 자리는 오래 갈 수 있다.

이 글의 요점 — ① 고객의 한 질문을 AI는 평균 2.17번의 검색으로 쪼갠다. 지역 업종에서 가장 심하다. ② 같은 질문도 답에 나오는 회사는 40~63%만 겹친다. 그러나 비교 질문의 1순위는 91% 그대로다 — 확률이 몰리는 자리가 있다. ③ 한국 고객 56.9%는 AI에게 바로 묻고 42.3%는 꼬리 질문을 던진다. ④ AI 인용의 68%는 상위 15곳에 몰리고, 그 명단은 6주 만에 바뀐다 — 먼저 들어가고, 계속 채운다.

같이 읽을 글

자료 출처

작성일 · 고침

#AI의 눈 #검색은끝났다 #파생질문 #확률 #선점

← 칼럼 목록
무료로 신청하기→