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도입 배경

  • 전통적인 PPC 전략에서 Google Ads의 ‘고객 생애주기 목표’ 설정은 ROAS 최적화의 핵심 요소로 기능.
  • 그러나 설정 오류 시 ROAS 과대평가 및 가치 있는 잠재 고객 이탈이라는 부작용 초래 가능성 상존.
  • AI 검색 시대 진입과 함께 사용자 여정이 더욱 복잡하고 비선형적으로 변화, 기존 PPC 목표 설정의 한계 직면.

구체적인 변화/이슈

  • AI 검색 엔진은 기존 SEO 추적 범위를 넘어서는 다양한 데이터 소스를 활용, 새로운 사용자 행동 데이터 생성 중.
  • 뉴스레터 내 다른 기사에서 Baidu가 AI 인용 지표를 측정하고 ChatGPT 광고가 비디오 게임 채팅에 출현하는 등 AI의 영향력 확대 강조.
  • Google Ads의 ‘고객 생애주기 목표’는 주로 ‘클릭-전환’이라는 선형적 모델에 기반하여, AI 검색의 다각적 상호작용(Generative Chat, Answer Engine 답변 등)을 온전히 반영하기 어려움.
  • AI 검색을 통한 초기 브랜드 인지 및 탐색 단계의 가치 있는 잠재 고객이 기존 ROAS 측정 기준에서 ‘가치가 낮은’ 것으로 오분류되거나 배제될 위험.
  • Contentful 기사에서 지적된 AI 콘텐츠의 ‘원-사이즈-핏-올’ 개인화 문제처럼, PPC 목표 설정도 AI 시대의 다변화된 고객 여정에 대한 맞춤형 접근 부족.

향후 전망

  • AI 검색 환경에서 ‘고객 생애주기 목표’의 재정의는 불가피한 과제로 부상.
  • 단순한 전환율 및 ROAS를 넘어, AI와의 대화 기록, AI 답변에 대한 반응, 간접적인 브랜드 인지 등 GEO/AEO 관점의 새로운 지표 통합이 필수적.
  • ‘Day Zero’ 전략의 중요성 강조. AI 검색을 통해 사용자가 브랜드에 대한 첫 질문을 던지는 순간부터의 여정 전체를 파악하고 최적화하는 데 집중 필요.
  • AI 검색의 영향력을 정확히 측정하고 보고하는 역량은 향후 PPC 및 SEO 성공의 핵심 동인이 될 것으로 예상.

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현업의 시각

  • PPC의 고객 생애주기 목표는 여전히 ‘검색 후 광고 클릭’이라는 전통적 사용자 경로에 집중함.
  • AI 검색은 사용자 질의에 대한 직접 답변 제공, 제너레이티브 채팅 기반 정보 탐색 등 새로운 행동 패턴 촉발.
  • 이는 전통적 클릭 및 노출 기반의 ROAS 지표가 AI 검색 환경의 브랜드 인지 및 초기 탐색 단계 기여를 간과할 위험이 큼.
  • 결과적으로, Google Ads의 설정만으로는 AI 시대의 총체적인 고객 여정 가치 측정에 한계 봉착.

체크리스트 및 대응

  • Google Ads ‘고객 생애주기 목표’ 설정 시, AI 검색 유입 트래픽에 대한 기여 모델 재검토 진행.
  • AI 검색 플랫폼(ChatGPT, Claude, Perplexity 등)에서 발생하는 ‘호출(Calls)’ 데이터 추적 시스템 구축 및 속성 파악.
  • PPC 캠페인 데이터를 AI 검색 행동 데이터(챗봇 상호작용, AI 답변 내 언급 등)와 교차 분석, 숨겨진 고객 여정 패턴 발굴.
  • AI 검색 결과에 최적화된 콘텐츠 전략 수립, 단순 키워드 매칭 넘어 질문-답변 형식 콘텐츠 강화.
  • ‘Day Zero’ 전략으로 B2B 브랜드 인지 초기 단계부터 AI 검색을 활용한 선점 노력 필요.
  • AI 검색 시 인용되는 출처로서의 웹사이트 가치 증대 방안 모색, Baidu의 AI 인용 측정 방식 참고.

GEO 관점의 한 줄 평

  • AI 검색 환경에서 PPC의 고객 생애주기 목표는 ‘직접 전환’을 넘어선 ‘AI 기반 상호작용’을 포함하는 확장적 정의가 필요.