AI가 정답을 골라주는데, 사람들은 왜 더 '나한테 맞는 것'을 찾을까?

인기 디저트를 사려고 한 시간을 줄 서는 사람이, 노트북을 살 때는 AI에게 스펙 비교를 맡긴다. 얼핏 모순처럼 보이는 이 장면을 마크로밀 엠브레인은 하나의 단어로 묶었다. 「2027 트렌드모니터」가 제시한 영점(零點)소비다.

영점소비는 사회가 정한 기준이나 다수가 고른 정답 대신, 나에게 맞는 기준점을 다시 잡고 거기에 시간과 돈을 모으는 소비를 말한다. 엠브레인은 이를 다섯 개의 키워드로 풀었다.

엠브레인의 설명은 이렇다. 가격·스펙 비교처럼 효율이 중요한 소비는 AI에게 맡기고, 취향과 감정이 중요한 영역에는 적극적으로 투자한다는 것이다.

나는 여기서 '확률주의 생존법'에 더 눈이 간다. 소비자는 실패할 가능성이 있는 선택부터 지운다. 줄을 서는 디저트도, 결말을 알고 보는 드라마도 결국 실패하지 않을 확률이 높은 선택이다. 브랜드 입장에서 보면 '더 좋은 제품'이라는 말은 AI의 비교표 안으로 들어가 버리고, 남는 질문은 하나다. 이 사람이 우리를 골랐을 때 실패하지 않는다는 걸 어떻게 보여줄 것인가.

"LLM은 광고 캠페인과 투자자 자료를 구분하지 않는다." 이케아 리테일의 글로벌 CMO 빈첸초 릴리가 Digiday 인터뷰에서 한 말이다. 누군가 AI에게 이케아에 대해 물으면, AI는 홈페이지와 상품 페이지, 기사, 공시까지 누가 썼는지 따지지 않고 한꺼번에 읽어 답을 만든다는 뜻이다.

그는 AI를 "브랜드를 만드는 데가 아니라 퍼뜨리는 데" 써야 한다고 말한다. 그리고 매출을 위해 시기마다 다른 약속을 해 온 브랜드들이 지금 어려움을 겪는 이유로 "모델이 그 브랜드가 무엇을 하는 곳인지 정리하지 못하기 때문"을 꼽았다.

국내 상황도 비슷하다. 10월 15일 한국디지털광고협회 세미나에서 장윤석 네이버 실장은 "SEO가 되지 않으면 사실 그다음은 없다"고 했다.

GEO(생성형 엔진 최적화)라는 말 때문에 이 흐름은 기술 과제처럼 보인다. 풀무원의 사례도 겉으로는 데이터 구조화 작업이다. 하지만 이케아의 말을 겹쳐 보면 순서가 보인다. AI가 우리를 제대로 읽게 만드는 일은 구조의 문제이고, 읽은 뒤 무엇이라고 요약할지는 브랜드가 그동안 쌓아온 말의 문제다.

그래서 나는 GEO를 시작하기 전에 먼저 해볼 일이 있다고 생각한다. 고객이 할 법한 질문으로 우리 브랜드를 AI에게 직접 물어보는 것이다. AI의 답이 우리가 지키려는 한 문장과 다르다면, 고쳐야 할 것은 사이트 구조보다 그동안의 메시지일 수 있다.

홈쇼핑 유아동 프로그램에서 회당 1억 원 안팎 팔리던 영어 교재가 있었다. 그런데 이 교재가 한 번에 20억 원어치 팔린 날이 있다. 바뀐 것은 가격도, 구성도 아니었다. 말하는 사람이었다. 실제로 그 교재로 아이를 키운 교사 출신 크리에이터가 콘텐츠를 만든 것이다.

CJ온스타일이 10월 22일 국내 처음 연 '크리에이터 커머스 페스티벌 코리아(CCFK)'에서 공개한 사례다. 성동훈 CJ ENM 커머스부문 플랫폼본부장은 이 흐름을 한 문장으로 정리했다. "이제는 콘텐츠 자체가 매장이 되는 시대가 됐습니다."

이 사례를 '유명한 크리에이터를 쓰면 팔린다'로 읽으면 다음 캠페인도 팔로워 수로 사람을 고르게 된다. 하지만 교재 앞에서 부모가 멈추는 질문을 떠올려 보면 다르게 보인다. "우리 아이가 정말 따라 할까?" 그 질문에 자기 경험으로 답할 수 있는 사람은 많지 않다.

나는 이것이 콘텐츠가 매장이 되는 조건이라고 생각한다. 좋은 매장 직원은 물건을 소개하는 사람이 아니라, 손님이 망설이는 지점을 알아채고 답해 주는 사람이다. 크리에이터 커머스도 결국 그 역할을 누가 하느냐의 문제다.

전환 수는 비슷한데 전환 비용이 계속 오른다. AI에게 물으면 비용이 오르기 시작한 시점, 문제가 생긴 퍼널 단계, 소재의 피로도까지 분석해 준다. 그런데 AI가 모르는 것이 있다. 세일 종료까지 사흘밖에 안 남았고, 새 소재를 촬영할 여유가 없고, 주력 상품 재고가 부족하다는 사정이다.

같은 세미나에서 강성무 카카오 수석 매니저가 든 가상 사례다. 그는 "도구를 잘 쓰려면 무엇보다 질문을 잘해야 한다"며, 성과 신호와 사업 맥락을 함께 읽는 마케터가 더 주목받을 것이라고 봤다. 광고주와 대화해 그 사정을 알아내고 AI에 다시 입력해야, 재고가 부족한 상품을 빼고 카탈로그 광고로 돌리는 식의 현실적인 대안이 나온다는 것이다.

세 이야기의 공통점은 AI가 분석을 대신할수록 '데이터에 남지 않는 것'의 가치가 올라간다는 점이다. 재고 사정, 사업 전체의 흐름, 팀이 실제로 반복하는 일. 이건 모두 사람에게 물어야 나온다.

WARC의 숫자도 같은 방향으로 읽힌다. 광고비를 빠르게 늘리는 쪽이 대형 광고주에서 중소 판매자로 옮겨가고 있다면, 대행사가 함께 일할 사람도, 그들의 사정을 묻는 방식도 달라져야 한다. 나는 AI 시대 실무자의 경쟁력이 프롬프트보다 '누구에게 무엇을 물어야 하는지 아는 것'에 더 가까워지고 있다고 생각한다.

러쉬의 틱톡 계정에는 게시물이 하나뿐이다. 적힌 문구는 "Be somewhere else(다른 곳에 있어요)". 팔로워 34만 명이 넘는 계정이 수년째 그대로다.

러쉬는 2021년 인스타그램·페이스북·틱톡·스냅챗에서 유료 광고와 게시를 멈췄다. 플랫폼의 데이터 정책과 알고리즘에 항의하는 결정이었고, 2023년에는 X 게시도 중단했다. 많은 마케터에게 이 선택은 무모해 보였을 것이다. 소셜은 가장 확실하게 도달을 살 수 있는 곳이기 때문이다.

러쉬 북미 마케팅 책임자 줄리아 햄펠트의 설명은 짧다. "우리의 철학은 플랫폼보다 사람에 투자하는 것입니다." 물론 러쉬는 원래도 유료 소셜 비중이 크지 않았고, 그 결정이 매출 성장의 직접적인 이유라고 단정할 수는 없다.

그래도 이 사례에서 눈여겨볼 것은 결정을 내린 순간보다 그 결정을 5년 동안 바꾸지 않았다는 점이다. 그 사이 소셜 광고 시장은 더 커졌다. 그럼에도 러쉬는 자기 앱과 이메일, 협업처럼 직접 고객에게 말을 걸 수 있는 길을 쌓았다. 나는 브랜드가 남기는 판단에는 '무엇을 할지'만큼 '무엇을 하지 않을지'가 들어 있다고 생각한다.