AI는 왜 ‘AI 검색 구매 링크’를 노출하는가
AI 검색에서 구매 링크는 어떻게 생성될까?
ChatGPT·Perplexity의 답변 생성 구조(LLM·RAG)를 중심으로,
AI 커머스가 작동하는 원리와 GEO 전략의 필요성을 설명한다.
인사이트
공식몰 차별화 전략 (2) : 공식몰 락인 (lock-in)을 만드는 브랜드 전략
전환이 늘어났다고 공식몰이 곧바로 ‘성공적인 채널’이 되는 것은 아닙니다. 고객이 한 번 방문하고 떠나는 공식몰이 아니라, 다시 찾고, 반복 구매하며, 관계가 쌓이는 공식몰을 만들 수 있느냐가 핵심 과제가 되고 있습니다. 이번 콘텐츠에서는 공식몰 락인(lock-in)을 어떻게 설계할 수 있는지, 실제 브랜드 사례와 분석 관점에서 살펴봅니다.
AI 플랫폼 유입까지 한눈에, 인터넷트렌드로 유입 분석 고도화하기
이제 사용자는 더 이상 검색 결과 페이지를 일일이 탐색하지 않고, AI가 요약·추천한 답변을 통해 바로 의사결정을 내리는 ‘제로클릭(Zero-click)’ 환경에 익숙해지고 있습니다. 이번 콘텐츠에서는 변화된 검색 흐름에 맞춰, 인터넷트렌드 사이트로 기존 유입 분석에서 한 단계 확장하여 AI 유입 분석도 할 수 있는 방안을 소개합니다.
공식몰 차별화 전략 (1) : 구매 저해 요인을 해소하는 브랜드 UX 개선 사례
탐색 단계에서는 무엇을 선택해야 할지 알기 어렵고, 결제 단계에서 오류가 발생한다면, 고객은 구매를 ‘고민’하고 결국 구매 ‘포기’라는 결과로 이어집니다. 실제 공식몰 사례를 바탕으로, 구매까지 여정에서 어떤 요소가 구매를 촉진하고, 저해했는지 분석하고, 핵심 저해 요인에 대한 개선안을 어떻게 도출했는지 살펴보겠습니다.
공식몰 vs 오픈마켓 (3) : 오픈마켓이 담지 못하는 가치, 공식몰에서 완성되는 ‘브랜드 스토리텔링’
스토리텔링은 흔히 감각적 영역으로 인식되지만, 실제로는 데이터 기반의 설계가 필요합니다. 공식몰은 브랜드와 고객이 직접 만나는 공간인 만큼, 어떤 이야기와 메시지가 실제로 고객 행동을 변화시키는지에 대한 분석이 필요합니다. 고객이 어떤 지점에서 공감하고, 어떤 메시지에 반응하며, 어떤 요소를 접한 후 구매로 이어지는지 파악하는 과정이 선행되어야 합니다.
공식몰 vs 오픈마켓 (2) : 공식몰 구매자라고 해서 모두 다 같은 구매자는 아닙니다
공식몰 구매자라고 해서 모두 같은 특성을 지닌 것은 아닙니다. 고객이 어떤 방식으로 공식몰을 이용하는지에 대한 이해, 즉 구매자 분석이 함께 이루어질 때 비로소 의미 있는 차별화 전략을 도출할 수 있습니다. 공식몰 구매자를 하나의 집단으로 보지 않고 행동 유형별로 세분화해 살펴보며, 각 유형이 공식몰에서 어떤 차이를 보이는지 발견하는 방법에 대해 알아보겠습니다.
공식몰 vs 오픈마켓 (1) : 오픈마켓의 시대, 공식몰이 가져야 할 차별화 전략
오픈마켓은 이미 고객의 일상 속에 깊이 자리 잡았습니다. 빠른 배송, 간편한 결제, 익숙한 UI는 구매 장벽을 쉽게 없애며 브랜드의 주요 판매 채널로 자리 잡았습니다. 이러한 환경속에서 오픈마켓과 동일한 방식으로 경쟁하는 것이 과연 최선일까요? 이번 콘텐츠에서는 오픈마켓과 정면 경쟁하기보다, 공식몰만이 가져갈 수 있는 생존 전략과 역할을 살펴보겠습니다.
고객 전환 여정에서 숨은 공신은 무엇인가 : 소재별 기여분석
소재별 기여분석 꼭 해야하나요? 해야 하는 이유는 간단합니다. 소재 분석을 CTR, CVR과 같은 단순 지표 기준으로만 보면, 진짜 유의미한 소재를 발견하기 어렵습니다. 눈에 띄는 소재만 강조하고, 진짜 전환에 기여한 소재는 놓치기 쉬운데요. 이때, 소재별 기여분석은 명확하게 구별할 수 있습니다.
AI가 답하는 시대, 브랜드는 어떻게 살아남는가 : GEO 시대의 브랜드 생존 전략
GEO는 단순하게 ‘한번 해볼만한 마케팅 옵션’이 아니라, AI 상위 노출 경쟁의 시작점으로 필수가 되어버렸습니다. 특히 카테고리가 경쟁적인 브랜드일수록, 선점한 기업이 AI 답변 점유율을 장악하고 나면 뒤늦게 들어오는 브랜드는 이를 되찾기 훨씬 어려워집니다. 시장은 이미 바뀌었습니다. 이제 GEO는 필수입니다.
멀티터치 어트리뷰션으로 보는 상품 전략 설계 (2) : 상품 기여도의 ‘Bias (편향성)’와 ‘Evenness (균등성)’를 활용한 심화 분석
지난 콘텐츠 ‘Single/Multi Touch 모델 분석 방법’에 이어 이번 콘텐츠에서는 상품 기여도 분석을 확장하여, 기여도와 상품이 가진 가치를 함께 활용하여 분석할 수 있도록 ‘Bias’와 ‘Evenness’ 지표를 활용하여 상품 가치가 어디에 집중되어 있고(Bias) 얼마나 고르게 작용하는가를 파악한 심화 분석 사례를 소개해드리겠습니다.