장 윤진 
마케팅은 오랫동안 소비자의 선택을 설계하는 일이었습니다. 소비자는 의사결정을 위해 필요한 정보를 찾고, 비교하고, 판단한다고 전제하고, 브랜드는 ‘자신의 브랜드의 이야기를 언제 어디에서 어떻게 보여줄 것인가’를 설계해왔다는 말입니다. 이 가운데 지난 20여년간 검색은 소비자의 의사 결정 과정에서 중심적인 역할을 담당해왔습니다. 콘텐츠는 브랜드와 제품들을 소비자와 연결하는 재료였고, CRM과 리타게팅은 한 번 들어온 사용자를 다시 설득하는 후속 장치였습니다. 이런 구조는 기본적으로 “브랜드가 더 잘 보이면 더 잘 팔린다”는 노출의 양과 판매 사이에 인과관계가 성립한다고 믿음 위에 존재 할 수 있었습니다.
그러나 2026년을 향해 가는 지금, 이런 전제가 흔들리고 있습니다. 그 이유는 검색이 바뀌어서는 아닙니다. 그러나 이런 변화의 근본적인 원인은 검색을 수행하면서 검색 결과 안에서 자신에게 필요한 정보와 브랜드를 주도적으로 선택해오던 주체가 더 이상 검색자 자신만이 아닌 시대가 되었기 때문입니다. 사람은 여전히 질문하지만, 그 질문을 해석하고, 정보를 종합하고, 대안을 비교하고, 결론을 제시하는 역할을 더 이상 사람만 하는 것이 아니라 AI가 대신하기 시작했다는 말입니다.
기존의 검색은 소비자가 해결하려는 고민과 문제를 둘러싼 상황을 표현한 해상도 낮은 검색 쿼리를 받아서 소비자의 인텐트를 추정하여 이에 적당한 답을 제공하는 링크를 제공하는 게이트웨이의 역할을 해왔으나 이제 AI가 등장한 지금의 검색은 “소비자가 정보 탐색을 하려는 검색 맥락을 깊이 있게 해석해 이에 필요한 모든 정보를 종합하고, 이를 원하는 형태로 요약하여 제공하는 일종의 스마트한 가이드”로 바뀌고 있습니다. 2026년에는 우리가 구글을 사용하면서 늘상 보고 있는 AI오버뷰 같이 검색 결과를 일일이 클릭하지 않아도 검색 결과의 내용을 종합 정리한 AI 요약을 접하는 사람이 독립된 별도의 AI 앱을 사용하는 사람보다 훨씬 많아질 것으로 예측됩니다.
이런 변화는 사용자가 검색 결과를 클릭하지 않게 된다는 뜻은 아니지만, ‘클릭이 더 이상 의사결정의 중심 행동이 아니게 될 것’이라는 뜻입니다.
브랜드 매니저의 입장에서 보면 이런 상황은 생각보다 잔혹합니다. 예전에는 소비자가 뭔가 찾을 때 그저 ‘잘 보이는 브랜드’가 되면 대략 더 많이 팔리는 브랜드가 될 수 있었습니다. 그런데 이제는 ‘AI가 답으로 우리 브랜드를 호출해 주지 않으면 더 이상 판매가 일어나지 않게 되는 상황’이 된 것입니다. 최근 자주 듣게 되는 눈에 잘 띄는 브랜드가 되는게 문제가 아니라 호출되는 브랜드가 되어야 한다는 말은 이제 뻔한 유행어가 아니라, 2026년 마케팅에서의 생존 조건을 설명하는 표현이라고 할 수 있습니다.
오늘은 이런 환경적 변화에서 살아남기 위한 7가지 액션 아이템을 정리해보려합니다.
2026년 마케팅 트렌드 변화1 – 고객은 질문하지만, 더 이상 직접 선택하지 않는다
검색 기술이 발전하면서, 그리고 검색 엔진만이 아닌 소셜에서도 커뮤니티에서도 전자상거래 사이트에서도 검색 창이 제공되면서 사람들은 과거보다 더 많은 질문을 합니다. 다만 질문 방식이 점점 예전과 달라지고 있습니다. 예전에는 “러닝화 베스트”, “아이 영어 학습지 비교”, “CRM 추천” 처럼 2~3단어로 이뤄진 검색 쿼리를 던져 놓고 그 결과 목록을 보고서는 그 안에서 스스로 판단했습니다. 하지만 지금은 질문 자체가 더 길어지고 더 구체적이되고 있습니다.
“우리 팀은 5명이고, 리드 획득을 위한 주된 채널이 콘텐츠와 웨비나인데, 영업 사이클이 3개월 이상 걸리고 있어, 이 조건에서 영업 효율을 높이기 위해 CRM과 마케팅 자동화를 어떻게 조합해야 할까”와 같이 자신이 처한 상황을 설명하고, 자신이 원하는 것을 구체적으로 제시하는 질문을 던집니다. 이런 답을 얻기 위해 이전과 달리 이제는 더 이상 10개의 블로그 글을 찾아 정리하는 불편함을 감수할 필요가 없습니다. 사용자는 이제 이 모든 이야기를 AI에게 줄이지 말고 설명을 하면 될 뿐이고, AI는 그 ‘복잡함’을 아무런 무리 없이 이해하고 우리에게 답을 제공합니다.
여기서 우리가 잘 이해해야하는 것은 AI가 답을 주는 방식입니다. AI는 대개의 경우 선택지를 10개 늘어놓고 “각자 알아서 고르세요”라고 여러개의 링크를 제공하지 않습니다. 우리가 전달한 상황을 어떨 때는 나보다 더 깊이 이해하여 보완하고 요약하며 이 상황에 맞는 결론을 제시합니다. 종종 최종 답이 될 수 있는 2~3개 후보로 결론을 압축해주기도 하고, 경우에 따라서는 하나의 답을 선택해 주기도 합니다. 즉, 과거의 경쟁은 최종 고려 리스트에 들어가기 위해 같은 화면에 ‘함께’ 등장하는 경쟁을 한 것이라면, 2026년의 경쟁은 아예 선택 후보에 들어가느냐 마느냐의 경쟁으로 바뀐 것이라 할 수 있습니다.
이 변화는 소비재 선택에서도 잘 나타납니다. 예전에는 “단백질 바 추천”을 검색하면 수많은 제품 리뷰가 떴고, 브랜드는 소비자의 클릭을 얻기 위해 가격·맛·성분을 비교하는 콘텐츠를 만들어 제공했습니다. 하지만, 이제는 “야식으로 먹어도 속이 편하고, 출근길 지하철이나 버스 안에서도 흘리지 않고 간편하게 먹을 수 있는 단백질 간식”과 같은 스타일의 프롬프트로 질문이 바뀌었습니다.
이런 질문에서 사용자는 ‘브랜드 탐색’을 하고 있는 게 아니라, ‘상황 해결’을 하고 있는 것입니다. 이때 AI는 제품의 스펙보다 “속이 편하다”는 경험적 신호, “휴대가 쉽다”는 사용 맥락, “실제 후기에서 반복적으로 언급된다”는 신뢰 신호를 결합해 답을 만들어냅니다. 바로 이런 점이 브랜드가 제공해야 할 정보의 성격이 달라지는 이유입니다.
그래서 2026년 마케팅의 첫 번째 액션은, “우리 고객이 어떤 키워드를 검색하는가”보다 “우리 고객이 어떤 상황을 AI에게 설명하고 있는가”를 파악하는 데서 시작해야합니다. 이건 단순히 검색량을 뽑아오는 작업이 아닙니다. 다양한 방법이 제안 될 수 있습니다만, 리스닝마인드의 접근 처럼 소비자들의 검색 쿼리와 검색 경로 그리고 검색 결과 페이지의 콘텐츠를 종합하여 “상황·제약·목표”의 언어를 추출하는 작업이라고 할 수 있습니다. 이런 방법과 함께 고객서비스팀에 싸이는 대화 로그, 세일즈팀의 고객과의 통화 녹취, 리뷰 콘텐츠에 반복되는 표현, 커뮤니티에서 확인되는 Q&A, 심지어 영업사원의 현장 메모 등을 모아 분석하는 것도 도움이 될 수 있을 것입니다.
2026년 마케팅 트렌드 변화2 – 발견되는 일은 더 이상 ‘검색엔진최적화’로 해결되지 않는다
많은 조직이 “검색이 AI검색으로 바뀐다”는 말을 듣고 뭔가 바로 사용 가능한 AI가 좋아하는 콘텐츠 최적화 액션 아이템을 찾습니다. 하지만 지금 벌어지는 변화는 단순한 최적화의 문제가 아니라 AI에 의한 브랜드가 발견될 채널이 분산되고 발견의 주체가 인간을 넘어 AI로 이동하는 변화입니다. 이런 이유로 많은 전문가들이 SEO를 이제는 “Search Everywhere Optimization”이라고 말하는 것입니다. 이 말은 이제 구글을 버리고 틱톡 검색을 대비하라는 말이 아닙니다. 발견이 더 이상 하나의 검색창에서 일어나는 것이 아니라는 말로 이해해야 합니다.
현실적인 장면을 떠올려봅니다. 누군가가 여행을 준비하면서 “가족과 함께 가기 좋은 3박 4일 일본 여행 루트”를 AI에게 묻는다고 생각해봅시다. AI는 유튜브 영상, 블로그 후기, 지도 리뷰, 커뮤니티 글, 항공·호텔 데이터까지 종합해 “이 동선이 현실적이고, 아이가 지치지 않고, 교통비가 합리적”인지를 검토하여 검색한 소비자에게 적합한 최종 제안을 생성해 냅니다. 물론 AI검색들이 검색 결과의 상위 노출 콘텐츠를 참고한다는 것은 상당한 사실임에도 불구하고 여기서 특정 호텔 브랜드가 선택되는 이유는 “검색 1위의 검색 결과에 나오는 브랜드”여서가 아닙니다. 다양한 커뮤니티 사이트나 소셜 미디어, 혹은 블로그 후기에서 반복적으로 언급되는 장점, 불만이 적은 지, 가족 단위 이용자의 실제 경험에 대한 정보가 “신뢰할 만한 신호”로 읽혔기 때문입니다.
B2B 분야의 예에서도 유사합니다. “우리 회사가 속한 섬유 산업에서도 해당 브랜드의 성공 사례나 도입 레퍼런스가 있는가”, “보안 컴플라이언스를 충족하는가”, “도입 후 6개월 안에 성과가 나오는가” 같은 질문들은 한번의 구글 검색으로는 해결되지 않습니다. AI는 리포트, 고객사 사례, 기술 문서, 커뮤니티의 불만/칭찬, 경쟁사 비교 자료를 엮어 “이 공급자는 이 조건에서 리스크가 낮다”는 식으로 답을 만듭니다. 그 과정이 어떻게 진행되는 지를 우리 사용자의 눈으로는 확인 할 수 없지만 그 결과는 사용자가 ‘정답’으로 인정할 만한 내용과 형태로 제시됩니다.
따라서 2026년의 실전 과제는 “웹사이트에 방문하는 이용자 트래픽을 늘리자”가 아니라 “우리가 어떤 소비자 맥락과 상황을 담은 질문의 답에서 얼마나 반복적으로 등장하고 있는가”를 설계하는 것이 되어야 합니다. 이 작업을 할 때 미디어 채널별로 쪼개지말고 PR팀, 콘텐츠팀, 커뮤니티팀, 세일즈팀, 커스터머 석세스팀, 제품팀이 동일한 목표 하에서 함께 목표를 세우고 실행해야 합니다. 왜냐하면 AI가 확인하는 신뢰 신호를 읽는 방식은 개별 채널 단위가 아니라 해당하는 토픽과 상황, 맥락을 커버하는 채널 전반을 단위로 하기 때문입니다.
그래서 소비자들이 사용하는 “질문을 모으고 분석하는 프롬프트 오딧”이 AI 대응의 출발점이 됩니다.
우리는 어떤 질문에서 호출되는지, 호출되지 않는지, 어디서 언급되고 있는지, 어떤 언어로 묘사되는지를 점검해야합니다. 그렇게하지 않는다면 우리들의 전략은 앞으로 나아가지 못하고 다시 과거의 검색 최적화 게임으로 되돌아가버립니다.
2026년 마케팅 트렌드 변화3 – 프롬프트는 키워드의 확장이 아니라, 사고 방식의 변화다
우리는 흔히 프롬프트를 “더 많은 단어가 들어간 긴 키워드” 정도로 생각하기 쉽습니다. 키워드 전략은 ‘소비자가 사용한 단어를 쟁취하기 위한 경쟁’을 전제로 한다면에 프롬프트 전략은 ‘소비자가 해결하려는 상황을 점유하려는 경쟁’이라고 할 수 있습니다. 자신의 이야기를 하려는 소비자의 의도가 키워드에서 프롬프트로 변화하면서 그 해상도가 HD에서 8K로 정밀해졌다고 이야기할 수 있습니다. 그 말은 소비자의 요구가 더욱 까다로워졌다는 뜻이 아니라, AI가 자신의 상황이나 문제가 가진 문제의 복잡함을 처리해줄 것이라는 기대에서 소비자들이 더욱 상세하게 더 솔직하게 자신의 상황을 말하는 것을 표현한 것이라 할 수 있습니다.
이런 상황에서 브랜드가 실제로 겪는 문제는 콘텐츠 양의 부족에 의한 것이 아니라 콘텐츠의 ‘구조나 형태’가 프롬프트 속에 담긴 소비자의 문제의 구조와 맞지 않는다는 것입니다. 예컨대 어떤 CRM/MA SaaS 전문 기업이 “우리 제품의 기능 소개 20개”라는 토픽으로 관련 콘텐츠를 웹사이트에 잘 정리해두었습니다. 그런데, 소비자의 프롬프트가 “우리 회사는 내부 승인 절차가 복잡해서 도입이 느리고, IT팀이 보수적이야, 그리고 보유하고 있는 고객 데이터에도 민감한 정보가 많은 편인데, 이 조건에서도 빠르게 CRM 캠페인으로 성과를 내는 방법이 있을까?”처럼 나온다면, 과연 이 기업의 기능 소개 콘텐츠로 이 질문에 답이 될까? AI에게는 기능 설명을 정리한 콘텐츠나 기능 소개 테이블 보다 “프롬프트에서의 상황과 유사한 조건에서 실제로 성공한 사례와 그 과정”에 대해 언급한 콘텐츠를 찾을 것입니다.
그래서 2026년의 콘텐츠는 ‘제품에 대한 상세한 기능 설명서’가 아니라 ‘제품을 필요로하는 다양한 상황에서의 의사 결정의 판단 도구’가 되어야 합니다. 사용자가 문제를 해결하도록 돕는 가이드, 조건별 체크리스트, 위험 요소와 이에 대한 우회 전략, 실제 도입 과정에서 생기는 장애물과 해결 방식 같은 콘텐츠들이 AI가 답을 만들 때에는 단순한 정보보다 쓰기의 더 좋은 재료가 됩니다. 이건 단지 글의 톤을 바꾸자는 말이 아닙니다. 콘텐츠의 목적이 “자사 운영 웹사이트로의 유입”에서 “다양한 상황에서 필요한 참조/인용/판단에 필요를 채우는 것”으로 바뀌어야 한다는 말입니다.
소비자들의 프롬프트를 그대로 확보할 수는 없는 상황에서, 현실적으로 그리고 실무적으로 가장 효과적인 액션은, 고객이 실제로 던지는 검색 퀴리와 이전 이후에 검색되는 검색 쿼리를 모으고 분석해서 ‘프롬프트’를 추정하는 것입니다. 예를 들어 우리 제품이나 경쟁사 제품 혹은 카테고리 명을 검색할 때 소비자들이 경유하는 검색 경로, 즉 이들이 앞뒤 2단계에서 5단계를 거치며 실제로 검색한 쿼리와 이들 쿼리의 검색 결과 속의 콘텐츠를 바탕으로 소비자가 풀려는 고민이나 충족시키려는 욕구에서부터 이를 위해 고려하는 제한 조건과 바잉팩터, 리즌투바이등을 파악하여 이를 종합한 프롬프트를 만들어내는 것이 좋은 방법이 될 수 있습니다. 리스닝마인드는 이러한 방식을 클러스터 파인더의 검색 클러스터 안에 구현해 두었습니다. 이는 SEO를 위한 키워드 맵이 아니라, AI 호출을 위한 프롬프트 맵이라 할 수 있습니다.
2026년 마케팅 트렌드 변화4 – GEO는 SEO를 Search Engine Optimization에서 Search Everywhere Optimization로 진화하게 만들었다.
GEO를 SEO 시책의 대상인 검색엔진에 생성형 AI가 추가된 채널적 확대란 의미의 업그레이드로 이해하면 논의가 우리는 GEO의 본질을 놓치게 됩니다. GEO는 단순히 “AI 검색에도 최적화하자”가 아니라, AI가 답을 생성할 때 당신 제품과 브랜드에 대한 콘텐츠가 신뢰 가능한 소스로 인용되도록 만드는 모든 활동을 뜻합니다.
어떤 브랜드가 ‘기능을 설명하는’ 콘텐츠만 잔뜩 가지고 있으면, AI는 그 브랜드를 “자기 말만 하는 곳”으로 봅니다. 반면 어떤 브랜드가 “이 문제를 해결하기 위한 프레임워크”를 제공하고, 그 프레임워크가 업계의 다양한 주요 미디어들에서 인용되고, 실제 사용자 경험이 댓글 등을 통해 콘텐츠와 결합되는 방식으로 이 프레임워크가 검증된다면, AI는 그 브랜드를 “이 주제에서 판단 기준을 제공하는 브랜드”로 보게됩니다. AI가 답을 만들 때 필요한 것은 단순한 정보의 나열이 아니라, 온드미디어와 언드미디어 전반을 관통하여 구축된 판단을 가능하게 하는 구조입니다.
따라서 GEO 실전 액션은 “AI 친화적 글쓰기” 같은 포장보다 훨씬 현실적으로 들릴 것입니다. 첫째, 브랜드가 특정 주제에서 자사가 직접 고안한 고유한 분류 체계나 프레임을 가져야 합니다. 둘째, 그 프레임이 내부에서 그리고 외부에서 언급되면서 재사용되어야 합니다. 셋째, 그 프레임을 뒷받침해주는 실제 사례들과 관련 데이터 그리고 사람들의 의견이 덧붙여 져야 합니다. 이 세 가지 요소가 합쳐질 때 AI는 그 브랜드를 답의 중심으로 호출할 수 있게 됩니다.
여기서 흔히 빠지는 함정은 “우리는 좋은 콘텐츠를 만들었으니 알아서 인용되겠지”라는 기대라고 할 수 있습니다. AI 권위는 ‘좋은 글’만으로 만들어지지 않습니다. 그래서 다음 단락이 중요한 이유가 바로 여기에 있습니다.
2026년 마케팅 트렌드 변화5 – AI 권위는 광고로 살 수 없기에 ‘외부 신뢰 신호’를 설계하고 그 구조를 구축해야 한다
AI 권위를 단순히 “브랜드가 유명하면 AI도 알아준다”로 이해하면 실행이 불가능해집니다. AI 권위는 명확히 “AI는 단일 기준이 아니라 전체적인 신뢰 시그널을 종합해 권위를 판단한다”는 것입니다. 즉, AI 권위는 인기의 문제가 아니라 검증의 문제입니다. AI는 ‘자기 주장’보다 ‘외부에서 확인된 주장’을 훨씬 더 신뢰합니다.
이와 관련해서 우리들이 현실에서 자주 목격하게 되는 장면이 바로 “브랜드 사이트는 훌륭한데, AI 답변에는 등장하지 않는” 곤란한 상황입니다. 이런 일은 과연 왜 생기는가? 브랜드 사이트에는 보통 제품의 장점만 적혀 있는 경우가 많습니다. 이것으로 충분하다 생각할 수 있지만, 실제로 우리들은 장점만 보고 제품을 선택하여 구매하지 않는 경우가 많습니다. 고객이 가장 두려워하는 것은 ‘도입 후 실패’입니다. AI도 이것을 알고 있습니다. AI는 사용자의 실패 가능성을 줄이는 방향으로 답을 만들려고 합니다. 따라서 AI는 “우리 제품 최고”라는 문장보다 “누가, 어떤 환경에서, 어떻게 성공했는지”에 훨씬 더 관심을 기울입니다.
예컨대 B2B SaaS 솔루션이라면, AI는 “이 솔루션은 보안이 뛰어납니다”라는 문구보다 “어떤 산업의 어떤 규모의 회사가 어떤 컴플라이언스를 충족하며 사용했고, 어떤 장애물(내부 승인/연동/데이터 마이그레이션)을 어떻게 해결했는지”를 보고 싶어합니다. 이건 마케팅 카피의 영역이 아니라, 실제 운영 상황의 기록이라고 할 수 있습니다. AI 권위는 결국 운영의 흔적을 기반으로 만들어집니다. 바로 이런 점에서 GEO에서 E-E-A-T가 중요하다고 말해지는 이유와도 연결이 됩니다.
그렇다면 실제로 무엇을 해야 할까요? 가장 먼저 해야 할 일은 “브랜드의 외부 신뢰 신호 지도”를 만드는 것입니다. 검색 순위가 아니라, 외부에서의 언급을 항목별로 분해해 보는 작업이다. 리뷰 사이트에서 어떤 문장이 반복되는지, 커뮤니티에서는 어떤 질문이 반복되는지, 업계 미디어가 브랜드를 언급할 때 어떤 키워드를 붙이는지, 파트너사가 소개할 때 어떤 맥락에서 소개하는지를 모아보는 것입니다. AI는 백링크보다 ‘멘션’과 ‘다양한 신뢰 소스에서의 참조’를 더 중요하게 보기 시작했습니다. 클릭이 줄어드는 대신 “전환의 가능성이 높은 방문”이 늘어난다는 최근의 관찰들도 바로 이러한 구조가 존재함을 설명한다고 할 수 있습니다.
여기서 또 다른 구체적인 케이스를 들어보고자 합니다. 예를 들어 어떤 건강기능식품 브랜드가 있습니다. 이 브랜드가 AI에게 호출되기를 원한다면, 홈페이지에 단순히 성분표와 효능을 적은 페이지를 두는 것만으로는 부족합니다. AI가 신뢰하는 것은 “의사·영양사 같은 전문가의 해설”, “복용자들의 실제 후기에서 반복되는 경험”, “부작용이나 주의사항을 투명하게 밝히는 태도”, “어떤 상황에서 추천하지 않는지까지 말하는 정직함”이라고 할 수 있습니다. 즉, AI 권위는 ‘좋은 말’이 아니라 ‘균형 잡힌 말’에서 생깁니다. 이런 콘텐츠는 단기적으로 전환을 떨어뜨릴 것처럼 보일 수 있지만, 중장기적으로는 AI가 가장 높게 평가하는 신뢰 신호가 될 수 있습니다.
그래서 가장 효과적인 실행은 “디지털 PR”을 재정의하는 것이다. PR을 단지 기사 몇 건 내는 활동으로 보면 실패합니다. AI 시대의 PR은 “우리의 관점과 프레임이 외부에서 반복 참조되도록 만드는 활동”이어야 합니다. 즉, 기사·인터뷰·리서치·웨비나·파트너십 콘텐츠가 하나의 ‘신뢰 신호 파이프라인’으로 설계되어야 합니다.
실무적으로 보면 예전에는 “보도자료를 배포하고, 트래픽이 늘었는지 본다”였다면, 이제는 “AI가 답을 만들 때 참조하는 외부 소스에 우리 브랜드의 관점이 등장하는지 본다”로 바뀌게 됩니다. 이걸 확인하는 가장 단순한 방법은, 자사 핵심 주제에 대해 AI에게 반복적으로 질문하고 “어떤 출처를 참조하는지, 어떤 브랜드가 반복 등장하는지”를 기록하고 추적하는 것입니다. 그리고 그 출처 리스트를 PR·콘텐츠 전략의 타겟 리스트로 삼는 것입니다. 이건 전망이 아니라, 당장 이번 주에도 할 수 있는 액션이라고 할 수 있습니다.
AI 권위를 만들기 위한 두 번째 액션은 “오프페이지 신뢰 신호의 의도적 생산”이다. 고객 사례는 그냥 있는 것이 아니라 만들어야 합니다. 고객에게 인터뷰를 부탁하는 수준이 아니라, 고객이 내부 보고서로 쓸 만한 ‘성과 요약’ 템플릿을 만들어 제공하고, 그 템플릿을 바탕으로 공동 콘텐츠를 만듭니다. 사용자 커뮤니티가 없다면, 커뮤니티가 생길 만한 최소 단위를 먼저 만듭니다. 예컨대 월 1회 온라인 Q&A 세션, 업계별 실무자 라운드테이블, 특정 문제(예: “AI 검색 대응” 또는 “마케팅 자동화 실패 케이스”)에 대한 오픈 리포트 같은 형태가 될 수 있습니다. 이런 활동은 단기적으로는 “마케팅 같지 않은 일”처럼 보이지만, AI 권위의 관점에서는 가장 직접적인 투자라고 할 수 있습니다.
AI 권위를 만들기 위한 세 번째 액션은 “진정성 높은 인간미, 즉 경험성”입니다. AI 콘텐츠 홍수 속에서 ‘진정성 프리미엄’의 가치가 올라간다고 말할 수 있습니다. 콘텐츠 생성이 가능한 AI에게 정보는 싸고, 인간의 실제 경험은 비싸기 때문입니다. 여기서 “진정성 높은 인간미, 즉 경험성”이란 윤리적 슬로건이 아니라, AI가 신뢰하는 데이터의 형태의 선언입니다. 잘 되는 경우만 보여주지 말고, 도입에서 흔히 실패하는 이유와 그 우회 방법, 우리 제품이 맞지 않는 경우까지 말하는 콘텐츠는 AI가 답을 만들 때 매우 유용한 “리스크 감소 정보”가 됩니다. 고객의 실패를 줄여주는 정보는, 결국 AI가 선택하는 답의 핵심 구성 요소가 될 수 있습니다.
2026년 마케팅 트렌드 변화6 – 에이전트 시대의 마케터는 ‘실행자’가 아니라 ‘오케스트레이터’가 된다
AI는 소비자 사이드와 브랜드 사이드 모두에 영향을 미칩니다. 후자의 관점의 이야기가 됩니다만, AI 에이전트가 가져올 변화는 “마케팅 자동화가 더 좋아진다” 수준이 아닙니다. 2026년은 기존 모델(Keyword→SERP→Click)에서 새로운 모델(Prompt→AI Agent→Your Brand)로의 이동을 보여줄 것입니다. 이 말은, AI라는 업무 도구를 하나 더 도입하는 문제가 아니라 운영 모델을 재설계하는 문제라는 뜻이됩니다.
현실적인 케이스를 보면 한 중견 B2B 기업의 마케팅 팀이 있다고 할 때, 지금까지 팀의 일은 대체로 이런 흐름이었다고 할 수 있습니다. 시장 조사 → 콘텐츠 기획 → 광고 집행 → 리드 수집 → 이메일을 통한 리드 너처링 → 전환 분석. 이 과정의 상당 부분은 반복적이고, 데이터를 많이 쓰며, 빠른 테스트가 중요합니다. 그런데, 여기에 AI 에이전트가 들어오면 확보한 리드 데이터를 자동으로 풍성하게 하는 에이전트가 잠재 고객의 산업/규모/기술 스택을 자동으로 관련 정보를 수집하여 보강합니다. 그리고 개인화 이메일 에이전트가 업종별·상황별로 메시지를 실시간 생성하고, 캠페인 최적화 에이전트가 하루에도 수십 번 입찰과 타겟을 조정하여 성과를 만들어냅니다. 바로 이런 모습이 ‘2026년 에이전틱 마케팅 스택’의 그림이 됩니다.
여기서 겉으로 보이는 부분에만 주목하여 마케터의 역할이 “줄어든다”고 느끼는 팀이 있다면 이들은 실패한 팀이 될 것입니다. 왜냐하면 실제로 문제는 일이 줄어드는 것에 있는 것이 아니라, 일이 바뀌는 것에 있기 때문이다. 사람이 하던 손작업이 줄어드는 대신, 사람에게 남는 일은 “어떤 목표를 최적화할 것인가”, “어떤 제약을 걸 것인가”, “어떤 메시지는 금지할 것인가”, “어떤 고객은 불필요하게 과도한 타게팅을 피할 것인가” 같은 기준 설정을 하는 일입니다. 이러한 일이 바로 2026년에 더욱 중요해질 오케스트레이션입니다.
오케스트레이터가 실제로 하는 일을 더 구체적으로 그려보겠습니다. 첫째, ‘파일럿 프로젝트 선정’을 액션 아이템으로 제시합니다. 여기서 파일럿 프로젝트란 “멋있는 AI 프로젝트”를 말하는 것이 아니라, 반복적이고 측정 가능하며 리스크가 낮은 업무여야 합니다. 예를 들어 ‘리드 데이터 보강’은 대표적인 파일럿 프로그램이 될 수 있습니다. 왜냐하면 결과가 숫자로 보이고(보강된 필드의 정확도, 세일즈 전환율), 잘못돼도 브랜드 리스크가 상대적으로 낮기 때문입니다. 둘째, KPI를 바꾼다. 단순 리드 수가 아니라 MQL의 기준이 될 “qualified action”을 정의해야 합니다. AI 에이전트 전용 KPI로 ‘Cost per qualified action’ 같은 개념을 제안하여 효율을 측정할 수도 있을 것입니다. 이런 KPI가 없으면 에이전트는 클릭을 늘리거나 이메일 오픈을 늘리는 쪽으로 과최적화될 수 있습니다. 셋째, ‘Human-in-the-loop’를 설계합니다. 어떤 메시지는 자동 발송해도 되지만, 어떤 메시지는 반드시 사람이 승인해야 합니다. 어떤 고객군은 메시지 자동화를 통해 대응해도 되지만, 어떤 고객군은 브랜드 민감도가 높아서 사람이 개입해야 합니다. 이런 판단은 인간이 직접 해야합니다. 넷째, 데이터 흐름을 정리합니다. 에이전트는 데이터가 없으면 ‘그럴듯한 추정’을 하고 맙니다. 그 추정이 반복되면 브랜드와 고객 경험에 손상을 줄 수 있습니다. 따라서 CRM·웹로그·CS데이터·광고데이터와의 연결이 핵심이 됩니다.
이 지점에서 “우리 조직은 데이터가 지저분해서 못 한다”는 말이 나올 수 있습니다. 하지만 현실에서는 데이터 준비를 하고 파일럿 프로젝트를 하는 것이 아니라 먼저 파일럿 프로젝트를 만들고, 그 파일럿 프로젝트가 돌아가기 위해 필요한 데이터를 정의하고 이를 찾아서 정리하는 방식을 취하는 것입니다. 데이터 정비를 전사 과제로 먼저 잡으면 1년이 이상이 걸릴 수도 있고, 그 사이 진출해야할 시장의 기회는 저 멀리 가버릴 수 있기 때문입니다. 이렇게 파일럿 프로그램을 먼저 돌리려고 하면 “정리해야 할 데이터가 무엇인지”가 바로 드러나게 됩니다. 오케스트레이터로서 마케터는 바로 이 우선순위를 설계하는 사람이어야합니다.
또 하나 중요한 현실적 포인트는 “에이전트의 ROI는 생각보다 빨리 측정된다”는 점입니다. 에이전트 ROI를 두 자릿수 전환율 상승, 55% 운영 효율 개선, 90일 내 투자 회수 같은 형태로 제시할 수 있습니다. 물론 모든 조직이 똑같은 숫자를 얻는다는 뜻은 아닙니다. 하지만 메시지는 분명합니다. 에이전트는 ‘미래 투자’가 아니라, 지금 성과로 검증되는 운영 혁신이라 할 수 있습니다. 그렇기 때문에 2026년의 경쟁력은 “AI를 쓰는가”가 아니라 “AI를 마케팅팀의 내부 운영 체계의 축으로 흡수했는가”로 갈린다고 할 수 있습니다.
마지막으로, 오케스트레이터 시대에 팀의 스킬셋도 바꿔줍니다. 팀 역량 강화와 노코드 실험을 액션 아이템으로 제시할 수 있습니다. 여기서 역량 강화는 ‘프롬프트 잘 쓰기’ 같은 얕은 기술의 강화가 아닙니다. 에이전트의 성과를 읽고, 잘못된 최적화를 감지하고, 브랜드 리스크를 통제하고, 데이터 파이프라인의 병목을 이해하여 에이전트를 평가할 수 있는 능력입니다. 쉽게 말해 마케터는 이제 “메시지를 만드는 사람”이면서 동시에 “자동화된 의사결정 시스템을 관리하는 사람”이 되어야합니다. 하지만, 이 부분의 현실적 실행이 어려운 부분입니다. 바로 이 지점에서 모든 회사의 마케팅 부분 역시 에이전트를 평가할 수 있는 오토이벨류에이터와 같은 또 다른 에이전트가 필요하게 됩니다. 2026년 말이 되면 우리는 사내 마케팅 프로세스를 혁신하는 AI 에이전트들을 평가하고 개선하는 오토이벨류에이터의 존재를 아주 당연한 것으로 여기게 될 것입니다.
2026년 마케팅 트렌드 변화7 – AI 기술이 더욱 보편화 될 수록 ‘브랜드 코어’는 더 구체적으로 증명되어야 한다
이미 2026년을 전망하는 많은 글들이 나왔습니다. 그런데 재미있게도 이 많은 전망 글이 대부분 “AI 시대엔 진정성이 중요하다”로 결론을 끝내고 있습니다. 맞는 말이라고 생각하면서도 한가지 불편한 점은 이 말이 너무 추상적이라는 점입니다. 이걸 나의 글에서도 마지막으로 가져도 놓은 이유는 나 또한 진정성이 중요하기 때문이라고 생각하기 때문입니다. 다만, ‘진정성이 브랜드에게 가져다줄 프리미엄’은 감성적 당위가 아니라, AI가 신뢰를 계산하는 방식이 주는 프리미엄이라는 것을 강조 하고 싶습니다.
AI 콘텐츠 범람 속에서 인간적 목소리와 검증 가능한 전문성이 당신의 브랜드에 차별화를 가져다 준다고 말할 때 이 진정성은 “착하게 말하자”가 아니라 “검증 가능하게 말하자”에 가깝습니다. 즉 검증 가능한 브랜드 코어를 주장하고 이를 강화하라는 말입니다.
그럼 “브랜드 코어”를 어떻게 현실로 만들 수 있을까요? 가장 좋은 방법은 브랜드 코어를 ‘문장’이 아니라 ‘비즈니스 로직, 마케팅 활동, 콘텐츠 네러티브 전체에서의 행동 규칙’으로 바꾸는 것이다. 예를 들어 어떤 브랜드가 “우리는 고객 시간을 절약합니다”라고 말한다고 할 때 이 문장은 어느 브랜드나 주장하는 흔한 슬로건이 되어버립니다. 하지만 이를 사업 비즈니스 로직으로, 즉 행동 규칙으로 바꾸면 전혀 다른 이야기가 됩니다. 고객이 문의했을 때 24시간 내 응답, 온보딩 7일 내 첫 성과를 보여주는 설계, 기능을 늘리기보다 핵심 플로우를 줄이는 제품 원칙, 가격 정책에서의 투명성 같은 형태로 구체화된다면 브랜드 코어를 강화하는 진정성을 구축한 것이 됩니다. 이때 AI가 학습하는 것은 슬로건이 아니라 일관된 행동 패턴이라고 할 수 있습니다.
위에서 이야기했던 다양한 미디어 채널에서의 일관성이 단순히 브랜드와 관련한 유사한 콘텐츠를 다양한 미디어에 뿌리라는 미디어 가이드라인을 지키는 문제가 아니라는 점이 중요합니다. 다양한 채널에서의 경험 일관성을 “선택이 아닌 필수”로 제시하고, 브랜드 콘텐츠에서만이 아니라 서비스 현장에서에 일관되게 브랜드 코어를 실행함으로서 AI와 인간 모두에게 신뢰를 주게 됩니다. 메시지·콘텐츠·경험이 일관되어야 한다고 말하는 것이 바로 이런 이야기입니다.
이러한 브랜드의 노력은 실제로 AI 호출에 직접 영향을 줍니다. AI는 한 채널에서 본 주장과 다른 채널에서의 평판이 충돌하면, 보수적으로 답을 만듭니다. 즉, “확신하기 어렵다”는 이유로 다른 브랜드를 추천할 수 있습니다.
구체적인 사례를 들어본다면, 어떤 교육 서비스 브랜드가 광고에서는 “개인 맞춤 학습”을 강조합니다. 그런데 실제 후기에서는 “상담이 형식적”이라는 언급이 반복된다면, 또한 커뮤니티에서는 “가격은 비싸지만 교재는 평범”이라는 말이 돈다면, 이때 AI는 “아이 맞춤 영어 학습”에 대한 답을 만들면서 광고 카피가 아니라 후기와 커뮤니티 신호를 더 강하게 읽을 수 있습니다. 결과적으로 그 브랜드는 호출되지 않게됩니다. 반대로, 광고·웹사이트·후기·커뮤니티에서 같은 언어가 반복되는 브랜드는 AI가 “일관된 경험을 제공한다”고 판단하기 쉬워집니다. 이게 바로 브랜드 코어 모든 채널에서 일관되게 확인되는 진정성이 AI 시대에 중요한 이유입니다.
또 다른 현실적 포인트는 브랜드 코어를 “새로운 미디어 지형”과 연계하여 강화해야한다는 점입니다. 이전에 없었던 마이크로 드라마, 생성형 비디오, 비디오 팟캐스트 등이 성장하고 있습니다. AI 기술에 의해 콘텐츠 생성이 월등히 쉬워지면서 콘텐츠 포맷 경계가 무너지기 시작했습니다. 조만간 우리들은 웹드라마가 아니라 마이크로드라마, 촬영하는 비디오가 아닌 생성형 비디오, 오디오 팟캐스트가 아닌 비디오 팟캐스트 같은 포맷의 등장을 적극 활용해야합니다.
이런 변화를 콘텐츠 트렌드로만 바라보면 또 새로운 거 해야 하나로 끝날 수 있습니다. 하지만 AI에 의해 브랜드가 호출되어야만 살아남는 시대로의 진입의 시그널이라는 관점으로 본다면 다른 이미를 가질 수 있습니다. 다양한 포맷에서 반복적으로 브랜드 코어가 주장하는 관점이 증명될수록, AI는 해당 브랜드 코어가 가르키는 영역에서 그 브랜드를 더 신뢰하게됩니다. 이러한 포맷 확장은 ‘바이럴’을 목적으로 한 찍어내기가 아니라 ‘신뢰 증폭’이라는 결과를 만들어내는 새로운 시대의 IMC라 할 수 있을 것입니다.
어떤 B2B 기업이 텍스트 블로그만 운영하는 것과, 같은 내용을 웨비나로 설명하고, 그 웨비나를 요약한 리포트를 내고, 그 리포트를 기반으로 업계 팟캐스트에 출연하고, 고객 사례 인터뷰를 영상으로 만든 것의 차이는 무엇인가? 단순 도달의 차이가 아닙니다. AI 입장에서 보면 “여러 독립된 채널에서 같은 논리가 반복 검증되는 브랜딩”이라 할 수 있습니다. 이런 활동을 하는 브랜드는 AI가 답변을 만들 때 인용하기가 쉽고, 추천해도 리스크가 낮습니다. 결국 호출되는 강한 브랜드가 됩니다.
그래서 2026년의 “진정성”은 콘텐츠를 인간적으로 쓰는 문제가 아닙니다. 브랜드의 관점을 반복 검증 가능한 형태로 다양한 미디어와 포맷으로 유통시키는 문제가 됩니다. 실무 액션 레벨에서 하나의 핵심 관점을 정하고(예: “AI 시대의 마케팅은 노출이 아니라 호출 경쟁이다”), 그 관점을 텍스트·영상·라이브·고객사례·파트너 콘텐츠로 반복 배포하며, 그 과정에서 “우리가 실제로 본 것과 우리가 경험한 것을”을 반드시 포함해야합니다.
위에 쓴 글에 동의하여 만약 당신의 마케팅 팀이 2026년을 제대로 준비한다면 당신의 조직은 더 이상 “AI 시대는 언제 올까? 어떤 변화를 만들 것인가?”같은 이야기를 반복하지 않아야 합니다. 대신 아래의 세 가지를 오늘부터 실행하려 할 것입니다.
첫째, 키워드만이 아닌 프롬프트를 파악한다. 고객이 실제로 어떤 상황(카테고리 엔트리 포인트)을 말하고 있는지, 어떤 제약 조건(바잉팩터)을 말하는지, 무엇을 두려워하는지(잠재된 불만)를 파악해야합니다.
둘째, 콘텐츠를 유입 장치로만 보지 않고 ‘판단 도구’로 바꾼다. 조건별 가이드, 실패 케이스, 트레이드오프, 실행 체크리스트 같은 형태로 재구성해야합니다.
셋째, AI 권위를 “유명해지는 것”이 아니라 “외부에서 검증되는 것”으로 정의하고, PR·커뮤니티·고객 사례를 신뢰 신호 파이프라인으로 연결하여 공동으로 설계해야합니다. 그리고 운영에서는 에이전트를 도입하되, KPI와 Human-in-the-loop를 포함한 오케스트레이션 모델을 만들어야합니다.
링크를 얻는 시대에서, 정답이 되는 시대로. 실행자로서 일하는 시대에서, 오케스트레이터로서 설계하는 시대로. 기계가 모든 것을 만드는 시대에서, 인간이 ‘증명 가능한 경험’으로 신뢰를 쌓는 시대로 이동하며 발생하는 이 모든 변화를 한 문장으로 축약해본다면 “2026년의 마케팅은 더 많이 보이기 위한 기술이 아니라, AI가 대신 결정해도 안전하다고 믿을 수 있는 브랜드를 설계하는 일이다.” 라고 할 수 있을 것입니다.
