AI 검색/추천이 강해질수록 퍼널 상단의 룰이 바뀝니다. 예전엔 ‘노출→클릭→랜딩’이었지만, 이제는 AI가 요약해 답을 주고 사용자는 클릭을 생략합니다. 이 환경에서 마케터가 집착해야 할 KPI는 CTR이 아니라 AI가 답변에 우리를 포함시키는 확률입니다. 상단 퍼널을 여는 단위가 ‘링크’에서 ‘언급’으로 이동하고 있습니다.
오픈애즈는 이를 ‘브랜드 언급(Brand Mentions)’로 정리합니다. 뉴스/블로그 인용, Reddit 댓글, 업계 리포트, 심지어 CEO 이름까지—웹 전반에서 어떤 맥락으로 자주, 긍정적으로, 신뢰할 만한 출처에서 언급되는지가 AI 검색 노출을 좌우한다는 관점이죠(오픈애즈, AI 검색 시대 브랜드 언급 전략). 즉, AI는 페이지 권위의 연결(백링크)뿐 아니라 언어적 내러티브를 읽고 “이 브랜드를 출처로 써도 안전한가”를 판단합니다.
여기에 두 번째 파도가 겹칩니다. 추천 엔진이 ‘탐색’을 대체하면서(Dev.to의 2026 패션 리테일 전망), 사용자는 검색창에서 길을 잃지 않고 모델이 큐레이션한 피드/답변에서 결정을 내립니다. 더 중요한 변화는 “사용자가 찾는다”가 아니라 “시스템이 알아서 고른다”로 발견(discovery)의 주체가 바뀐다는 점입니다. 결과적으로 상단 퍼널의 경쟁은 트래픽 쟁탈이 아니라 추천/요약 시스템의 기억에 들어가는 경쟁이 됩니다.
그래서 퍼널을 ‘SEO→랜딩→전환’로 설계하면 비용이 새기 쉽습니다. AI가 클릭을 줄이면 CAC는 오르는데, 그 상승을 광고비로만 메우면 지속가능성이 깨집니다. 이제 퍼널은 검색 노출(언급/인용) → 신뢰(감정/맥락/출처) → 행동(에이전트/추천 기반 실행)으로 재정의해야 합니다. “방문을 설득”하기 전에 “AI가 먼저 우리를 믿게” 만들어야 합니다.
실행 관점에서 ‘브랜드 언급’은 추상적 브랜딩이 아니라, 실험 가능한 성장 레버입니다. 오픈애즈가 정리한 것처럼 AI가 보는 신호는 (1) 언급 빈도 (2) 감정(긍/부정) (3) 맥락 (4) 동반 엔터티(함께 언급되는 키워드/브랜드) (5) 출처 신뢰도입니다. 이 5가지는 그대로 그로스 실험 변수가 됩니다. 예: “중립 언급을 긍정 맥락으로 바꾸면 AI 인용이 늘어나는가?”, “권위 매체 3곳에서 ‘비교 리뷰’ 포맷을 확보하면 특정 질의군에서 노출이 오르는가?”
시사점은 명확합니다. 첫째, 콘텐츠 전략을 ‘페이지 생산’에서 서술 구조 설계로 바꿔야 합니다. AI는 우리를 ‘저렴한 대안’으로 기억할지, ‘엔터프라이즈 표준’으로 기억할지 내러티브를 학습합니다. 둘째, PR/커뮤니티/파트너십을 분리하지 말고 언급 포트폴리오로 통합 관리해야 합니다. 셋째, 브랜드 언급 감사(mention audit)는 이제 평판 관리가 아니라 AI 노출 최적화 운영입니다. 잘못된 정보가 저품질 UGC에서 굳어지면, 그게 곧 AI 답변의 ‘상단 퍼널 독’이 됩니다.
전망: 2026년형 퍼널의 경쟁은 ‘더 많은 클릭’이 아니라 ‘더 많은 대행’입니다. 에이전트가 사용자 대신 비교·선정·구매까지 밀어붙일수록, 상단에서 이기는 브랜드는 에이전트가 인용하기 쉬운 출처 자산(명확한 팩트, 업데이트된 공식 문서, 반복적으로 확인되는 제3자 언급)을 가진 곳입니다. 결국 그로스팀의 다음 과제는 하나로 수렴합니다. 링크를 쌓는 팀이 아니라, AI가 확신을 갖고 말할 수 있게 만드는 팀이 퍼널 상단을 엽니다.