AI에 잘 보이려면 돈부터 써야 할까?
해외 검색 실무자의 69%가 AI 검색 예산을 쓰지만, 별도 예산은 14%에 그친다
AI에 노출되려고 따로 돈을 쓰는 회사는 실제로 늘고 있다. 해외 검색 실무자의 69%가 AI 검색 최적화 예산을 갖고 있다. 하지만 AI 검색만을 위한 별도 예산은 14%다.
더 중요한 숫자가 있다. AI 검색에서 나온 매출이 전체 매출의 0~5%라는 답이 46%, 얼마나 되는지 모른다는 답이 35%였다. 돈을 쓰는 회사가 늘었지만, 그 돈이 매출로 얼마나 돌아오는지는 아직 모르는 곳이 많다.
AI 노출은 돈을 따로 쓰는 것보다 먼저 제대로 읽히게 만들고, 그 결과를 재는 일이 중요하다.
다른 회사들은 정말 AI에 돈을 쓰나?
그렇다. SEOFOMO가 2026년 8월 17일부터 27일까지 36개국 검색 실무자 171명에게 물은 조사에서 AI 검색 최적화 예산이 있다는 답은 69%였다. 2025년 같은 조사에서는 38%였다.
윗사람이나 고객사가 AI 검색 노출을 물어본 적이 있다는 답도 91%에서 98%로 늘었다. AI 검색 전략이 있다는 답은 51%에서 75%로, AI 노출이나 인용을 추적한다는 답은 78%에서 92%로 늘었다.
| 항목 | 2025년 | 2026년 | 변화 |
|---|---|---|---|
| 응답자 | 200여 명(22개국) | 171명(36개국) | — |
| 윗사람· | 91% | 98% | +7%p |
| AI 검색 최적화 예산 있음 | 38% | 69% | +31%p |
| AI 검색만 위한 별도 예산 | 5% | 14% | 약 3배 |
| AI 검색 전략 있음(일부 사이트 포함) | 51% | 75% | +24%p |
| AI 노출· | 78% | 92% | +14%p |
| SEO 팀이 주로 맡음 | 75% | 77% | +2%p |
| 맡은 사람 없음 | 11% | 4% | −7%p |
예산을 따로 만들어야 하나?
대부분은 그렇지 않다. 2026년에 AI 검색 예산이 있다는 응답 가운데 54%p는 기존 SEO 예산 안에서 해결한다고 답했다. AI 검색만을 위한 별도 예산은 14%였다.
예산이 아직 없고 계획도 없다는 답은 16%였다. 거의 모두가 AI 검색 노출에 대한 질문을 받고 있지만, 실제 예산과 실행 방식은 회사마다 차이가 큰 셈이다.
| 예산을 어떻게 잡았나(2026년, 171명) | 비율 | 응답 수 |
|---|---|---|
| 있음, SEO 예산 안에 포함 | 54% | 93 |
| 있음, 별도 예산이 SEO보다 많음 | 9% | 16 |
| 있음, 별도 예산이 SEO보다 적음 | 5% | 9 |
| 아직 없지만 계획 있음 | 11% | 19 |
| 아직 없고 계획도 없음 | 16% | 27 |
| 모름 | 4% | 7 |
일을 맡는 사람도 크게 달라지지 않았다. 77%가 SEO 팀이 맡는다고 답했고, AI 검색 전담 인력이나 팀이 있다는 답은 4%였다.
그 돈으로 홈페이지에서 뭘 하나?
가장 많이 하는 일은 특별한 작업이 아니었다. AI 봇이 읽을 수 있게 열어 두고, 고객이 물을 만한 질문까지 내용을 넓히고, AI가 답을 꺼내기 쉽도록 글의 구조를 바꾸는 일이 상위권이었다.
회사와 브랜드 정보를 분명하게 하고 구조화 데이터를 다는 일도 많이 했다. 반면 후기·평판 관리, 유튜브, 레딧 같은 커뮤니티 노출은 상대적으로 적었다.
| 하는 일(복수 선택) | 하는 사람 | 171명 대비(참고) | 효과 컸다는 표 |
|---|---|---|---|
| AI 봇이 읽게 열어 두기 | 106 | 약 62% | 75 |
| 질문 범위까지 내용 넓히기 | 105 | 약 61% | 80 |
| 답을 꺼내기 쉽게 구조 바꾸기 | 97 | 약 57% | 69 |
| 회사· | 96 | 약 56% | 45 |
| 구조화 데이터 달기 | 90 | 약 53% | 38 |
| 외부 매체 언급 얻기(홍보) | 51 | 약 30% | 38 |
| 후기· | 27 | 약 16% | — |
| 레딧· | 19 | 약 11% | — |
효과가 컸다고 느낀 일도 비슷했다. 질문 범위까지 내용을 넓히는 일이 80표로 가장 많았고, AI 봇이 읽게 열어 두기가 75표, 답을 꺼내기 쉽게 구조를 바꾸기가 69표였다.
다만 여기서 주의할 점이 있다. 이 숫자는 실무자가 효과가 있다고 느낀 일을 고른 결과다. 실제 매출로 증명된 순위는 아니다.
그런데 돈을 쓰면 매출이 늘었나?
아직은 확실하게 말하기 어렵다. 사업에 좋은 영향이 있었다는 답은 56%였지만, 아직 잴 만한 영향이 없다는 답도 28%였다. 판단할 수 없다는 답은 9%, 오히려 나빠졌다는 답은 5%였다.
매출 비중으로 보면 더 분명하다. AI 검색에서 나온 매출이 전체 매출의 0~5%라는 답이 46%였다. 알 수 없다는 답은 35%였다.
| AI 검색에서 나온 매출 비중 | 2025년 | 2026년(응답 수) |
|---|---|---|
| 0~5% | 62% | 46%(78) |
| 5~15% | 5% | 13%(23) |
| 15~30% | 3% | 2%(4) |
| 30% 넘음 | 0% | 4%(30~50% 4명, 50~70% 1명, 70~90% 1명) |
| 알 수 없음 | 30% | 35%(60) |
| 5% 넘음 합계 | 8% | 19% |
5%를 넘는다는 답은 2025년 8%에서 2026년 19%로 늘었다. AI 검색이 매출과 연결되는 사례가 생기고 있지만, 아직 전체가 그런 상황은 아니다.
왜 매출까지 재기가 어려울까?
가장 어려운 점을 세 개씩 고르게 했더니 측정 문제가 앞에 나왔다. AI 노출을 믿을 만하게 재는 일이 94표로 가장 많았고, 무엇이 노출을 좌우하는지 이해하기와 노출을 방문·전환·매출로 잇기가 각각 69표였다.
실제로 쓰는 지표도 브랜드 노출에 더 많이 몰려 있다. AI 답에 브랜드가 언급되는지를 보는 사람이 152명으로 가장 많았다. AI 플랫폼에서 들어온 방문은 123명, AI 답의 출처 목록에 포함되는지는 121명이 봤다.
전환과 매출을 보는 사람은 81명이었다. 고객이 AI에서 가게를 처음 알고 나중에 가게 이름을 검색하거나 주소를 직접 입력해 방문하면, 분석 도구에서 AI의 영향을 바로 확인하기 어렵기 때문이다.
| 구분 | 항목 | 표· |
|---|---|---|
| 가장 어려운 점(세 개씩) | AI 노출을 믿을 만하게 재기 | 94 |
| 가장 어려운 점 | 무엇이 노출을 좌우하는지 이해하기 | 69 |
| 가장 어려운 점 | 노출을 방문· | 69 |
| 가장 어려운 점 | 믿을 만한 데이터 부족 | 59 |
| 가장 어려운 점 | 예산 부족 | 25 |
| 쓰는 지표(복수) | AI 답에 브랜드 언급 | 152 |
| 쓰는 지표 | AI 플랫폼에서 들어온 방문 | 123 |
| 쓰는 지표 | AI 답 출처 목록에 포함 | 121 |
| 쓰는 지표 | 경쟁사 대비 노출 점유율 | 111 |
| 쓰는 지표 | AI 플랫폼 전환· | 81 |
동네 가게도 따로 예산을 잡아야 하나?
동네 가게는 큰 회사와 출발점이 다르다. 가트너 조사에서 대기업 마케팅 예산 가운데 AI에 쓰는 비중은 평균 15.3%였지만, 이 숫자는 AI 노출만이 아니라 AI 도구 전반에 쓰는 돈이다.
서울 소상공인 조사에서는 사업장에서 AI를 쓰는 곳이 9.7%였다. 도입을 막는 이유로는 비용 부담이 69.0%로 가장 많았고, 지식·인력 부족이 30.7%였다.
| 비교 | 숫자 | 조사 |
|---|---|---|
| 해외 검색 실무자: AI 노출 예산 있음 | 69% | SEOFOMO, 2026.8, 171명 |
| 해외 검색 실무자: 별도 예산 | 14% | 같은 조사 |
| 대기업 마케팅 예산 중 AI 비중 | 15.3%(준비된 곳 21.3%) | 가트너, 2026.1~3, 401명 |
| 서울 소상공인: AI 활용 중 | 9.7% | 중기중앙회 서울본부, 2025.9, 300곳 |
| 서울 소상공인: 도입 걸림돌 「비용」 | 69.0% | 같은 조사 |
| 혼자 일하는 자영업자 생성형 AI 이용률 | 12.6% | KISDI, 2026.4 |
| 소상공인 월평균 마케팅비 | 29만 원 | 닐슨, 2021 |
그래서 동네 가게가 해외 검색 실무자처럼 AI 검색 예산을 따로 만드는 것부터 시작할 필요는 없다. 이미 쓰고 있는 홈페이지와 블로그 관리 안에서 고객이 물을 만한 내용을 정리하고, AI가 읽기 쉬운 구조로 바꾸는 것부터 할 수 있다.
사장님은 지금 무엇부터 해야 하나?
먼저 고객이 실제로 물을 만한 질문 다섯 개를 정한다. 그리고 매달 같은 날 챗GPT, 제미나이, 구글 AI 개요에 같은 질문을 넣어 본다.
가게 이름이 나오는지, 어떤 사이트가 출처로 잡히는지를 적어 두면 된다. 실무자들이 많이 보는 「브랜드 언급」과 「출처 포함 여부」를 돈을 많이 들이지 않고 직접 확인하는 방법이다.
중요한 것은 처음부터 매출 숫자 하나를 만들어 내려고 하지 않는 것이다. 지금 AI에서 가게가 언급되는지조차 모른다면, 먼저 현재 상태를 기록해야 나중에 달라진 점을 확인할 수 있다.
해외 검색 실무자 사이에서 AI 노출 예산이 1년 사이 38%에서 69%로 늘어난 것은 사실이다. 다만 이 흐름이 국내 대행 시장에도 1~2년 늦게 같은 모습으로 나타날지는 아직 예상일 뿐이다.
이번 조사 자체에도 한계가 있다. 2025년과 2026년 응답자는 같은 사람들이 아니고, 2026년 응답자는 171명이다. SEO에 관심이 많은 실무자가 조사에 참여했을 가능성도 있다.
또한 예산이 있다고 답한 회사의 실제 금액은 조사하지 않았다. AI 검색에서 나온 매출 비중도 분석 도구로 확인한 값이 아니라 응답자가 답한 값이다.
결국 지금 확인되는 것은 AI 검색에 관심을 갖고 돈을 쓰는 회사가 늘고 있다는 사실이다. 동시에 그 돈이 실제 매출로 얼마나 돌아오는지는 아직 제대로 측정하지 못하는 회사가 많다는 사실도 함께 봐야 한다.
요점 ① AI 검색 최적화 예산이 있다는 실무자는 38%에서 69%로 늘었지만, 별도 예산은 14%다. ② AI 노출에서 효과가 컸다고 꼽힌 일은 내용 넓히기 80표, 봇이 읽게 열어 두기 75표, 글 구조 바꾸기 69표다. ③ AI 검색 매출이 전체의 0~5%라는 답은 46%, 알 수 없다는 답은 35%로 합쳐 81%다. ④ 서울 소상공인의 AI 활용은 9.7%, 도입 걸림돌로 비용을 꼽은 비율은 69.0%다.
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자료 출처
- The State of AI Search Optimization Survey Report 2026(SEOFOMO·2026.8.17~27·36개국 검색 실무자 171명)
- The State of AI Search Optimization Survey 2025(SEOFOMO·2025·22개국 검색 실무자 200여 명)
- AI remains a top priority for CMOs, but spending lags(Marketing Dive·가트너 2026 CMO 지출 조사·2026.1~3·401명)
- Gartner 2026 CMO Spend Survey: 15.3% of marketing budgets to AI, only 30% ready to scale(Barchart 게재 가트너 발표문·2026)
- 서울 소상공인 10곳 중 9곳 「AI 안 쓴다」(더나은미래·중기중앙회 서울지역본부·2025.9.10~18·300곳)
- 서울 소상공인 AI 활용 실태조사 보도(경향신문·2025.11)
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