검색은 끝났다 AEO·GEO 마케팅
광고비 0원으로 AI를 당신의 24시간 영업사원으로 부리는 법
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출판사 리뷰
출판사 리뷰
★ 광고는 대박 났다. 그런데 챗GPT에 물어보니, 우리 브랜드 이름이 없다.
★ 당신이 이 문장을 읽는 지금도, AI는 누군가에게 경쟁사를 추천하고 있다.
★ AEO·GEO의 막막함은 여기까지. 내일 아침 뭘 해야 할지 이 책이 알려준다.
지금 당장 챗GPT를 열어보라. "이 분야에서 제일 괜찮은 거 골라줘"라고 물었을 때, 우리 제품과 브랜드가 그 답에 들어 있는가. 십중팔구 모른다. 광고 대시보드 숫자는 줄줄 외우는 마케터도, 정작 소비자가 가장 먼저 마주하는 'AI의 대답' 속에 자사가 있는지 없는지는 한 번도 확인해 본 적이 없다. 매일 돈을 쏟아붓는 광고는 들여다보면서, 정작 소비자의 지갑을 여는 마지막 한마디는 방치하고 있는 셈이다.
이 책은 그 빈틈을 파고든다. AI 검색 마케팅 회사 체인시프트의 세 창업자가 글로벌 대기업부터 작은 인디 브랜드까지 40여 개 프로젝트를 직접 굴리고, 3,000만 건이 넘는 데이터를 매일 들여다보며 길어 올린 현장 보고서다. 감으로 쓴 책이 아니다. 구호도 아니다. AEO·GEO라는 말을 오늘 처음 들은 사람이 펼쳐도, 다 읽고 나면 당장 내일 무엇부터 손대야 할지 또렷해진다.
AEO·GEO는 과거의 검색 엔진과는 다르다!
무서운 진실 하나. AI는 당신 브랜드를 '기억'하지 않는다
지난 수십 년, 마케팅은 결국 '기억'을 차지하는 싸움이었다. 돈을 들여 소비자 머릿속에 브랜드를 박아 넣으면, 결정의 순간 그 이름이 가장 먼저 튀어나왔다. 그런데 AI엔 머릿속이라는 게 없다. 당신이 수십억을 들여 쌓은 인지도를 AI는 기억하지 않는다. 질문이 들어올 때마다 그 자리에서 데이터를 새로 뒤져 답을 만들 뿐이다. 30년 동안 통하던 마케팅 공식이 한순간에 먹통이 되는 지점이 바로 여기다.
작동 방식은 더 충격적이다. 소비자가 "민감성 피부에 좋은 수분크림 추천"이라고 딱 한 줄 던지면, AI는 그 뒤에서 혼자 '민감성 피부가 뭐지', '검증된 보습 성분은 뭐지', '믿을 만한 브랜드는 어디지' 하고 수십 갈래로 질문을 쪼갠다. 그렇게 잘게 나눈 질문을 한꺼번에 훑어보고, 0.3초 만에 답 하나로 정리해 내민다. 당신 눈에는 보이지도 않는 그 수십 개의 질문 속에 우리 브랜드가 한 번도 끼지 못한다면, 결과는 뻔하다. 답에서 깨끗이 지워진다.
그래서 싸우는 자리 자체가 바뀌었다. 다들 '수분크림 추천'이라는 키워드 하나에 매달려 피 터지게 싸우던 시절은 끝났다. 이제 승부는 수천 갈래로 흩어진 '질문들' 전체에서 갈린다. 하나의 질문에서 1등을 하는 브랜드보다, 여러 질문에서 자꾸자꾸 불려 나오는 브랜드가 이긴다. AI에게는 자주 등장하는 것이 곧 '믿을 만하다'는 신호이기 때문이다.
검색 엔진 키워드 1위 장기 집권은 AI 시대에 통하지 않는다
어제까지 1등이던 브랜드가, 오늘 아침 흔적도 없이 사라진다
이 책에서 가장 서늘한 대목은 따로 있다. AI에서 한 번 잘 보인다고 끝이 아니라는 것이다. 저자들이 뷰티 시장을 매일 들여다보던 어느 날, 잘나가던 국내 브랜드들의 AI 추천 횟수가 하루아침에 곤두박질 친 걸 보았다. 그 브랜드들은 잘못이 없었다. 광고도 똑같이 돌리고 있었다. 바뀐 건 딱 하나, 챗GPT가 참고하는 정보의 출처가 국내 커뮤니티에서 해외 전문 매체로 옮겨간 것뿐이었다. 그 한 번의 변화에, 국내 정보에만 기대고 있던 브랜드들이 우르르 무너졌다.
출처는 왜 이렇게 출렁일까. AI 회사들이 레딧이나 큰 언론사와 거액을 주고받으며 데이터 계약을 맺는 한편, 여기저기서 저작권 소송에 휘말리고, 검색 방식도 계속 바뀌기 때문이다. 핵심은 간단하다. 우리가 보는 'AI의 답'은 결과일 뿐이고, 진짜 원인은 그 뒤의 '출처'다. 답만 들여다보는 마케터는 영원히 한발 늦는다.
"그럼 한 번 제대로 세팅해 두면 되는 거 아냐?" 천만이다. 책에는 엑셀에 질문 1,000개를 손으로 적어 내려가던 마케터 이야기가 나온다. 그는 매일 챗GPT와 퍼플렉시티에 질문을 일일이 넣고 결과를 받아 적었다. 그런데 일주일 만에 답이 통째로 달라져 있었다. AI의 대답은 한 번 박제해 두는 게 아니라, 매일 숨 쉬며 변하는 생물이었던 것이다. 질문이 5,000개로 불어나자, 사람 손으로 따라잡는 건 진작에 불가능해졌다. 그를 주저앉힌 건 '실패'가 아니라 '멈춤'이었다. 당신이 손 놓고 있는 그 시간에도, 경쟁사와 AI는 1초도 쉬지 않는다.
이미 경쟁은 시작되었다,
GEO, 지금 바로 시작해서 선점하라!
기회의 문은 생각보다 빨리 닫힌다. 저자들은 틱톡과 불닭볶음면 이야기를 꺼낸다. 틱톡이 처음 나왔을 때 다들 'B급 채널'이라며 콧방귀를 뀌었지만, 만년 3등이던 삼양식품은 가장 먼저 올라타 누적 7억 뷰를 터뜨렸다. 지금 틱톡을 우습게 보는 사람은 아무도 없다. AEO·GEO도 똑같은 길을 걷는다. SEO가 '아는 사람만 아는 비법'에서 '안 하면 큰일 나는 기본'이 되기까지 10년, 모바일 최적화는 5년이 걸렸다. AI가 소비자를 바꾸는 속도를 보면, AEO·GEO에 남은 시간은 그보다 훨씬 짧다.
그리고 모두가 GEO를 하는 다음 판에서는 질문이 또 바뀐다. '하느냐 마느냐'가 아니라 '누가 더 꼼꼼히, 더 끈질기게 관리하느냐'다. 먼저 출발해 구조를 익히고, 데이터를 굴리고, 변화에 발 빠르게 대응한 제품과 브랜드만 AI의 추천 목록에 오래 살아남는다. 지금 시작한 사람이 그 자리를 가장 먼저 차지한다. 마지막 질문은 당신을 향한다. AI가 소비자에게 답을 건네는 그 길목에, 우리 브랜드 정보를 미리 깔아둘 것인가. 아니면 끝없는 데이터 더미 속에 조용히 묻힐 것인가.
★ 당신이 이 문장을 읽는 지금도, AI는 누군가에게 경쟁사를 추천하고 있다.
★ AEO·GEO의 막막함은 여기까지. 내일 아침 뭘 해야 할지 이 책이 알려준다.
지금 당장 챗GPT를 열어보라. "이 분야에서 제일 괜찮은 거 골라줘"라고 물었을 때, 우리 제품과 브랜드가 그 답에 들어 있는가. 십중팔구 모른다. 광고 대시보드 숫자는 줄줄 외우는 마케터도, 정작 소비자가 가장 먼저 마주하는 'AI의 대답' 속에 자사가 있는지 없는지는 한 번도 확인해 본 적이 없다. 매일 돈을 쏟아붓는 광고는 들여다보면서, 정작 소비자의 지갑을 여는 마지막 한마디는 방치하고 있는 셈이다.
이 책은 그 빈틈을 파고든다. AI 검색 마케팅 회사 체인시프트의 세 창업자가 글로벌 대기업부터 작은 인디 브랜드까지 40여 개 프로젝트를 직접 굴리고, 3,000만 건이 넘는 데이터를 매일 들여다보며 길어 올린 현장 보고서다. 감으로 쓴 책이 아니다. 구호도 아니다. AEO·GEO라는 말을 오늘 처음 들은 사람이 펼쳐도, 다 읽고 나면 당장 내일 무엇부터 손대야 할지 또렷해진다.
AEO·GEO는 과거의 검색 엔진과는 다르다!
무서운 진실 하나. AI는 당신 브랜드를 '기억'하지 않는다
지난 수십 년, 마케팅은 결국 '기억'을 차지하는 싸움이었다. 돈을 들여 소비자 머릿속에 브랜드를 박아 넣으면, 결정의 순간 그 이름이 가장 먼저 튀어나왔다. 그런데 AI엔 머릿속이라는 게 없다. 당신이 수십억을 들여 쌓은 인지도를 AI는 기억하지 않는다. 질문이 들어올 때마다 그 자리에서 데이터를 새로 뒤져 답을 만들 뿐이다. 30년 동안 통하던 마케팅 공식이 한순간에 먹통이 되는 지점이 바로 여기다.
작동 방식은 더 충격적이다. 소비자가 "민감성 피부에 좋은 수분크림 추천"이라고 딱 한 줄 던지면, AI는 그 뒤에서 혼자 '민감성 피부가 뭐지', '검증된 보습 성분은 뭐지', '믿을 만한 브랜드는 어디지' 하고 수십 갈래로 질문을 쪼갠다. 그렇게 잘게 나눈 질문을 한꺼번에 훑어보고, 0.3초 만에 답 하나로 정리해 내민다. 당신 눈에는 보이지도 않는 그 수십 개의 질문 속에 우리 브랜드가 한 번도 끼지 못한다면, 결과는 뻔하다. 답에서 깨끗이 지워진다.
그래서 싸우는 자리 자체가 바뀌었다. 다들 '수분크림 추천'이라는 키워드 하나에 매달려 피 터지게 싸우던 시절은 끝났다. 이제 승부는 수천 갈래로 흩어진 '질문들' 전체에서 갈린다. 하나의 질문에서 1등을 하는 브랜드보다, 여러 질문에서 자꾸자꾸 불려 나오는 브랜드가 이긴다. AI에게는 자주 등장하는 것이 곧 '믿을 만하다'는 신호이기 때문이다.
검색 엔진 키워드 1위 장기 집권은 AI 시대에 통하지 않는다
어제까지 1등이던 브랜드가, 오늘 아침 흔적도 없이 사라진다
이 책에서 가장 서늘한 대목은 따로 있다. AI에서 한 번 잘 보인다고 끝이 아니라는 것이다. 저자들이 뷰티 시장을 매일 들여다보던 어느 날, 잘나가던 국내 브랜드들의 AI 추천 횟수가 하루아침에 곤두박질 친 걸 보았다. 그 브랜드들은 잘못이 없었다. 광고도 똑같이 돌리고 있었다. 바뀐 건 딱 하나, 챗GPT가 참고하는 정보의 출처가 국내 커뮤니티에서 해외 전문 매체로 옮겨간 것뿐이었다. 그 한 번의 변화에, 국내 정보에만 기대고 있던 브랜드들이 우르르 무너졌다.
출처는 왜 이렇게 출렁일까. AI 회사들이 레딧이나 큰 언론사와 거액을 주고받으며 데이터 계약을 맺는 한편, 여기저기서 저작권 소송에 휘말리고, 검색 방식도 계속 바뀌기 때문이다. 핵심은 간단하다. 우리가 보는 'AI의 답'은 결과일 뿐이고, 진짜 원인은 그 뒤의 '출처'다. 답만 들여다보는 마케터는 영원히 한발 늦는다.
"그럼 한 번 제대로 세팅해 두면 되는 거 아냐?" 천만이다. 책에는 엑셀에 질문 1,000개를 손으로 적어 내려가던 마케터 이야기가 나온다. 그는 매일 챗GPT와 퍼플렉시티에 질문을 일일이 넣고 결과를 받아 적었다. 그런데 일주일 만에 답이 통째로 달라져 있었다. AI의 대답은 한 번 박제해 두는 게 아니라, 매일 숨 쉬며 변하는 생물이었던 것이다. 질문이 5,000개로 불어나자, 사람 손으로 따라잡는 건 진작에 불가능해졌다. 그를 주저앉힌 건 '실패'가 아니라 '멈춤'이었다. 당신이 손 놓고 있는 그 시간에도, 경쟁사와 AI는 1초도 쉬지 않는다.
이미 경쟁은 시작되었다,
GEO, 지금 바로 시작해서 선점하라!
기회의 문은 생각보다 빨리 닫힌다. 저자들은 틱톡과 불닭볶음면 이야기를 꺼낸다. 틱톡이 처음 나왔을 때 다들 'B급 채널'이라며 콧방귀를 뀌었지만, 만년 3등이던 삼양식품은 가장 먼저 올라타 누적 7억 뷰를 터뜨렸다. 지금 틱톡을 우습게 보는 사람은 아무도 없다. AEO·GEO도 똑같은 길을 걷는다. SEO가 '아는 사람만 아는 비법'에서 '안 하면 큰일 나는 기본'이 되기까지 10년, 모바일 최적화는 5년이 걸렸다. AI가 소비자를 바꾸는 속도를 보면, AEO·GEO에 남은 시간은 그보다 훨씬 짧다.
그리고 모두가 GEO를 하는 다음 판에서는 질문이 또 바뀐다. '하느냐 마느냐'가 아니라 '누가 더 꼼꼼히, 더 끈질기게 관리하느냐'다. 먼저 출발해 구조를 익히고, 데이터를 굴리고, 변화에 발 빠르게 대응한 제품과 브랜드만 AI의 추천 목록에 오래 살아남는다. 지금 시작한 사람이 그 자리를 가장 먼저 차지한다. 마지막 질문은 당신을 향한다. AI가 소비자에게 답을 건네는 그 길목에, 우리 브랜드 정보를 미리 깔아둘 것인가. 아니면 끝없는 데이터 더미 속에 조용히 묻힐 것인가.
목차
목차
프롤로그 | AI에게 물어보면, 우리 브랜드가 나오나요?
[PART 1] 검색창이 사라진다, 그리고 당신의 브랜드도
1장 소비자는 이제 검색하지 않습니다
- 검색에서 질문으로, 그리고 판단을 맡기는 시대로
- 비교는 사라지고, 요약만 남았습니다
- '소비자가 고른 브랜드'가 아니라 'AI가 추천한 브랜드'
2장 AI가 소비자 대신 던지는 질문들
- 사람이 던지는 질문 vs AI가 만들어내는 질문
- 인지·비교·구매·구매 후, 네 단계의 질문 구조
- 보이지 않는 질문은 관리할 수 없습니다
3장 브랜드 마케팅, 정말 끝난 걸까요
- 소비자를 설득하던 시대에서, AI를 설득해야 하는 시대로
- 그럼에도 여전히 유효한 브랜드 마케팅의 본질
4장 AI는 답을 어떻게 만들어내는가
- 온라인의 수많은 정보가 AI에게는 어떻게 보일까
- 브랜드 메시지는 사라지고, '근거'만 남습니다
- AI가 답을 만드는 4단계, 마케터가 봐야 할 것
- AI가 실제로 믿고 참고하는 정보 출처들
- AI가 참고하는 출처를 계속 관찰해야 하는 이유
5장 GEO는 새로운 마케팅 채널이 아닙니다
- GEO를 또 하나의 채널로 착각할 때 생기는 문제
- 캠페인은 끝나지만, AI의 설명은 남습니다
- 브랜드 메시지가 AI 안에 남는 방식
6장 성공한 캠페인이 AI에는 왜 안 보일까
- 캠페인은 대박이었는데, AI는 우리 브랜드를 왜 외면할까
- 기존 캠페인 지표가 놓치는 거대한 사각지대
- AI 시대 마케팅이 갖추어야 할 세 가지 조건
[PART 2] GEO는 혼자 할 수 없는 일입니다
7장 GEO는 한 번 끝내는 일이 아니라, 계속 돌보는 일입니다
- 단기 프로젝트로 GEO를 다루면 왜 실패할까
- 왜 '관리'라는 개념이 핵심이 되는가
- GEO를 이루는 네 가지 핵심 요소
- 마케터 혼자의 노력으로는 감당할 수 없는 이유
8장 AI 검색은 '질문, 답변, 인용' 이렇게 굴러갑니다
- AI 검색이 사서가 아니라 연구 조교인 이유
- AI는 질문을 어떻게 이해할까
- AI의 답변은 콘텐츠가 아니라 '요약 결과'입니다
- 인용은 '결과'가 아니라 '방향을 알려주는 신호'입니다
- AI가 참고하는 단어와 맥락
9장 브랜드 마케팅 전체 흐름에 GEO를 어떻게 끼워 넣을까
- 별도 실험으로 다루면 실패하는 이유
- 캠페인 기획 단계에서 함께 봐야 할 것들
- 브랜드 메시지를 '질문 기준'으로 다시 정리하기
- 연간 브랜드 마케팅 계획에 GEO를 넣는 법
10장 100개의 콘텐츠보다 1개의 인용이 강합니다
- 왜 콘텐츠를 많이 만들어도 효과가 없을까
- AI는 어떤 콘텐츠를 신뢰하고 활용할까
- 우리 브랜드 콘텐츠는 AI에서 어떻게 쓰이고 있을까
- AI 검색을 선점하는 콘텐츠 전략
11장 키워드 1등이 AI에서 사라지는 미스터리
- 키워드 시대의 종말, 그리고 질문 시대의 개막
- 키워드와 질문, 무엇이 어떻게 다를까
- 질문을 발견하는 세 가지 경로
- 질문 묶음을 어떻게 운영할까
- 질문 중심 사고로 마케팅 전체를 다시 짜기
12장 AI에게 우리 브랜드가 어떻게 보일까
- AI가 우리 브랜드를 본다는 것의 의미
- 어떤 질문으로 진단해야 할까
- 답변을 다섯 가지 차원에서 분석하는 법
- 진단을 일회성으로 끝내지 않으려면
13장 당장 내일 시작하는 GEO 실전 매뉴얼
- 개념을 이해하는 것과 실행하는 것은 다른 문제입니다
- 예산과 기간은 어떻게 잡아야 하는가
- 핵심 성과 지표(KPI)는 무엇인가
- 조직 안에서 누가 무엇을 맡아야 하는가
- 실패하는 GEO 프로젝트의 네 가지 공통점
- 왜 결국 도구와 시스템이 필요해지는가
14장 엑셀로 질문 1,000개를 만들던 한 마케터의 이야기
- 너무나 흔해서 뼈아픈 시행착오
- 한 뷰티 브랜드 담당자의 GEO 도전
- 질문을 손으로 만들며 생긴 치명적인 문제들
- 질문 업데이트와 반복 확인의 한계, '시간의 저주'
- 모니터링이 멈추는 순간, 전략도 멈춥니다
- 시스템 기반 관리로 바뀐 이후의 변화
[PART 3] 숫자는 거짓말을 합니다, 해석하는 사람만 살아남습니다
15장 왜 대부분의 GEO 데이터는 도움이 되지 않을까
- 기존 마케팅 지표가 반쪽짜리 진실이 된 시대
- 한 번 노출된 결과가 주는 치명적인 착시
- '얼마나 노출됐는지'만 보는 양적 팽창의 위험
- 반복해서 봐야 의미가 생기는 이유, 정적 데이터 vs 동적 데이터
- 핵심 KPI의 입체적 해석 : 가시성·인용·맥락, 그리고 '산업 맥락'과 '경쟁사 GAP'까지
- 정리, 데이터가 부족한 것이 아니라 해석이 부족합니다
16장 AI가 보는 브랜드를 이해하기 위해 꼭 봐야 할 것들
- 방대한 데이터 앞에서 마케터가 잃어버리는 것
- AI 검색에서 우리 브랜드가 얼마나 자주 나오는지, 가시성과 분포
- AI가 실제로 참고한 정보 출처, 신뢰의 근거
- 우리 브랜드와 경쟁 브랜드의 차이, 상대적 지형도
- AI가 브랜드를 해석하는 주요 맥락, 포지셔닝의 일치
17장 인용 출처가 바뀌자, 브랜드의 AI 노출도 달라졌습니다
- 어느 날 갑자기 사라지는 브랜드들
- 인용 출처 변화가 AI 브랜드 가시성에 끼치는 치명적 영향
- AI가 참고하는 출처는 왜 계속 바뀔까
- 이 거대한 변화에 브랜드는 어떻게 대응해야 하는가
18장 광고 성과는 좋은데 AI에서는 왜 안 보일까
- 화려한 성과 뒤에 숨은 투명 인간
- 광고 지표와 AI의 판단 기준은 근본부터 다릅니다
- 통합되지 않은 데이터가 만드는 치명적인 착각
- 브랜드 내부 의사결정이 흔들리는 순간
19장 데이터는 정답이 아니라 '다음 행동'을 알려줍니다
- 데이터는 폭발했는데 확신은 줄어드는 이유
- 데이터를 '평가'가 아닌 '힌트'로 쓰는 법
- 바꾸고, 확인하고, 다시 손보는 애자일 흐름
- 대시보드는 보고용 결과판이 아니라 '판단 도구'입니다
[PART 4] AI가 결제 버튼을 누르는 시대, 이미 시작됐습니다
20장 이제 소비자가 아니라 AI를 설득해야 합니다
- 구매의 운전대가 소비자에게서 AI로 넘어가는 순간
- AI가 대신 찾고, 대신 비교합니다
- AI가 대신 결제하는 구조, 에이전트 커머스의 도래
- 브랜드는 이제 누구를 설득해야 하는가
21장 AI가 선택하는 브랜드의 조건
- 기억의 싸움에서 참조의 싸움으로
- 기존 브랜드 마케팅의 영향력은 어떻게 줄어드는가
- 브랜드 자산의 의미가 바뀝니다, 기억에서 데이터로
- 케이스 스터디 : 인지도 1위 뷰티 브랜드가 AI 추천에서 밀려난 이유
- AI 데이터가 '구매 기준'이 되는 순간
22장 AI가 이해하기 쉬운 브랜드 만들기
- 소비자와 AI, 서로 다른 두 청중
- 가격, 리뷰, 신뢰의 새로운 기준
- 케이스 스터디 : 두 가지 언어를 모두 구사하는 스마트 매트리스
- 브랜드는 이제 누구에게 설명해야 하는가
23장 GEO가 더 이상 특별하지 않은 날
- 특별한 전략에서 기본 조건으로
- GEO가 기본값이 되는 순간
- 그 이후에도 살아남는 브랜드의 조건
에필로그 | 선택되거나, 사라지거나
[PART 1] 검색창이 사라진다, 그리고 당신의 브랜드도
1장 소비자는 이제 검색하지 않습니다
- 검색에서 질문으로, 그리고 판단을 맡기는 시대로
- 비교는 사라지고, 요약만 남았습니다
- '소비자가 고른 브랜드'가 아니라 'AI가 추천한 브랜드'
2장 AI가 소비자 대신 던지는 질문들
- 사람이 던지는 질문 vs AI가 만들어내는 질문
- 인지·비교·구매·구매 후, 네 단계의 질문 구조
- 보이지 않는 질문은 관리할 수 없습니다
3장 브랜드 마케팅, 정말 끝난 걸까요
- 소비자를 설득하던 시대에서, AI를 설득해야 하는 시대로
- 그럼에도 여전히 유효한 브랜드 마케팅의 본질
4장 AI는 답을 어떻게 만들어내는가
- 온라인의 수많은 정보가 AI에게는 어떻게 보일까
- 브랜드 메시지는 사라지고, '근거'만 남습니다
- AI가 답을 만드는 4단계, 마케터가 봐야 할 것
- AI가 실제로 믿고 참고하는 정보 출처들
- AI가 참고하는 출처를 계속 관찰해야 하는 이유
5장 GEO는 새로운 마케팅 채널이 아닙니다
- GEO를 또 하나의 채널로 착각할 때 생기는 문제
- 캠페인은 끝나지만, AI의 설명은 남습니다
- 브랜드 메시지가 AI 안에 남는 방식
6장 성공한 캠페인이 AI에는 왜 안 보일까
- 캠페인은 대박이었는데, AI는 우리 브랜드를 왜 외면할까
- 기존 캠페인 지표가 놓치는 거대한 사각지대
- AI 시대 마케팅이 갖추어야 할 세 가지 조건
[PART 2] GEO는 혼자 할 수 없는 일입니다
7장 GEO는 한 번 끝내는 일이 아니라, 계속 돌보는 일입니다
- 단기 프로젝트로 GEO를 다루면 왜 실패할까
- 왜 '관리'라는 개념이 핵심이 되는가
- GEO를 이루는 네 가지 핵심 요소
- 마케터 혼자의 노력으로는 감당할 수 없는 이유
8장 AI 검색은 '질문, 답변, 인용' 이렇게 굴러갑니다
- AI 검색이 사서가 아니라 연구 조교인 이유
- AI는 질문을 어떻게 이해할까
- AI의 답변은 콘텐츠가 아니라 '요약 결과'입니다
- 인용은 '결과'가 아니라 '방향을 알려주는 신호'입니다
- AI가 참고하는 단어와 맥락
9장 브랜드 마케팅 전체 흐름에 GEO를 어떻게 끼워 넣을까
- 별도 실험으로 다루면 실패하는 이유
- 캠페인 기획 단계에서 함께 봐야 할 것들
- 브랜드 메시지를 '질문 기준'으로 다시 정리하기
- 연간 브랜드 마케팅 계획에 GEO를 넣는 법
10장 100개의 콘텐츠보다 1개의 인용이 강합니다
- 왜 콘텐츠를 많이 만들어도 효과가 없을까
- AI는 어떤 콘텐츠를 신뢰하고 활용할까
- 우리 브랜드 콘텐츠는 AI에서 어떻게 쓰이고 있을까
- AI 검색을 선점하는 콘텐츠 전략
11장 키워드 1등이 AI에서 사라지는 미스터리
- 키워드 시대의 종말, 그리고 질문 시대의 개막
- 키워드와 질문, 무엇이 어떻게 다를까
- 질문을 발견하는 세 가지 경로
- 질문 묶음을 어떻게 운영할까
- 질문 중심 사고로 마케팅 전체를 다시 짜기
12장 AI에게 우리 브랜드가 어떻게 보일까
- AI가 우리 브랜드를 본다는 것의 의미
- 어떤 질문으로 진단해야 할까
- 답변을 다섯 가지 차원에서 분석하는 법
- 진단을 일회성으로 끝내지 않으려면
13장 당장 내일 시작하는 GEO 실전 매뉴얼
- 개념을 이해하는 것과 실행하는 것은 다른 문제입니다
- 예산과 기간은 어떻게 잡아야 하는가
- 핵심 성과 지표(KPI)는 무엇인가
- 조직 안에서 누가 무엇을 맡아야 하는가
- 실패하는 GEO 프로젝트의 네 가지 공통점
- 왜 결국 도구와 시스템이 필요해지는가
14장 엑셀로 질문 1,000개를 만들던 한 마케터의 이야기
- 너무나 흔해서 뼈아픈 시행착오
- 한 뷰티 브랜드 담당자의 GEO 도전
- 질문을 손으로 만들며 생긴 치명적인 문제들
- 질문 업데이트와 반복 확인의 한계, '시간의 저주'
- 모니터링이 멈추는 순간, 전략도 멈춥니다
- 시스템 기반 관리로 바뀐 이후의 변화
[PART 3] 숫자는 거짓말을 합니다, 해석하는 사람만 살아남습니다
15장 왜 대부분의 GEO 데이터는 도움이 되지 않을까
- 기존 마케팅 지표가 반쪽짜리 진실이 된 시대
- 한 번 노출된 결과가 주는 치명적인 착시
- '얼마나 노출됐는지'만 보는 양적 팽창의 위험
- 반복해서 봐야 의미가 생기는 이유, 정적 데이터 vs 동적 데이터
- 핵심 KPI의 입체적 해석 : 가시성·인용·맥락, 그리고 '산업 맥락'과 '경쟁사 GAP'까지
- 정리, 데이터가 부족한 것이 아니라 해석이 부족합니다
16장 AI가 보는 브랜드를 이해하기 위해 꼭 봐야 할 것들
- 방대한 데이터 앞에서 마케터가 잃어버리는 것
- AI 검색에서 우리 브랜드가 얼마나 자주 나오는지, 가시성과 분포
- AI가 실제로 참고한 정보 출처, 신뢰의 근거
- 우리 브랜드와 경쟁 브랜드의 차이, 상대적 지형도
- AI가 브랜드를 해석하는 주요 맥락, 포지셔닝의 일치
17장 인용 출처가 바뀌자, 브랜드의 AI 노출도 달라졌습니다
- 어느 날 갑자기 사라지는 브랜드들
- 인용 출처 변화가 AI 브랜드 가시성에 끼치는 치명적 영향
- AI가 참고하는 출처는 왜 계속 바뀔까
- 이 거대한 변화에 브랜드는 어떻게 대응해야 하는가
18장 광고 성과는 좋은데 AI에서는 왜 안 보일까
- 화려한 성과 뒤에 숨은 투명 인간
- 광고 지표와 AI의 판단 기준은 근본부터 다릅니다
- 통합되지 않은 데이터가 만드는 치명적인 착각
- 브랜드 내부 의사결정이 흔들리는 순간
19장 데이터는 정답이 아니라 '다음 행동'을 알려줍니다
- 데이터는 폭발했는데 확신은 줄어드는 이유
- 데이터를 '평가'가 아닌 '힌트'로 쓰는 법
- 바꾸고, 확인하고, 다시 손보는 애자일 흐름
- 대시보드는 보고용 결과판이 아니라 '판단 도구'입니다
[PART 4] AI가 결제 버튼을 누르는 시대, 이미 시작됐습니다
20장 이제 소비자가 아니라 AI를 설득해야 합니다
- 구매의 운전대가 소비자에게서 AI로 넘어가는 순간
- AI가 대신 찾고, 대신 비교합니다
- AI가 대신 결제하는 구조, 에이전트 커머스의 도래
- 브랜드는 이제 누구를 설득해야 하는가
21장 AI가 선택하는 브랜드의 조건
- 기억의 싸움에서 참조의 싸움으로
- 기존 브랜드 마케팅의 영향력은 어떻게 줄어드는가
- 브랜드 자산의 의미가 바뀝니다, 기억에서 데이터로
- 케이스 스터디 : 인지도 1위 뷰티 브랜드가 AI 추천에서 밀려난 이유
- AI 데이터가 '구매 기준'이 되는 순간
22장 AI가 이해하기 쉬운 브랜드 만들기
- 소비자와 AI, 서로 다른 두 청중
- 가격, 리뷰, 신뢰의 새로운 기준
- 케이스 스터디 : 두 가지 언어를 모두 구사하는 스마트 매트리스
- 브랜드는 이제 누구에게 설명해야 하는가
23장 GEO가 더 이상 특별하지 않은 날
- 특별한 전략에서 기본 조건으로
- GEO가 기본값이 되는 순간
- 그 이후에도 살아남는 브랜드의 조건
에필로그 | 선택되거나, 사라지거나
저자
저자
주민건 체인시프트 공동창업자·대표. 글로벌 커머스 분야에서 10년 이상의 경력을 쌓았으며, 타겟, 빅토리아 시크릿 등 글로벌 커머스 프로젝트를 수행했다. 카페24에서 플랫폼 전략을 담당하며 온·오프라인 커머스 전반을 경험했고, 이후 글로벌 이커머스 커뮤니티 스타트업을 창업했다. 현재 체인시프트에서 AI 검색 시대의 브랜드 발견 구조와 소비자 여정 변화를 연구하며 AEO·GEO 사업을 이끌고 있다.
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