전통 SEO 퍼널이 무너지고 있습니다. 이제 유저는 “검색 → 비교 → 클릭”이 아니라 “AI 추천 → 브랜드명 검증 검색 → 전환”으로 움직입니다. dev.to가 인용한 Wynter 데이터에 따르면 B2B 구매자의 84%가 AI로 벤더를 발견하고, 68%는 구글보다 AI 툴 안에서 여정을 시작합니다. 문제는 이 앞단이 분석 툴에서 통째로 증발한다는 것. GA에는 ‘브랜드 검색’만 남고, 실제로는 20분 전 ChatGPT가 씨앗을 심어 CAC를 바꿔놓습니다.
이게 왜 CAC 이슈냐면, 다크 퍼널은 “클릭을 사는 비용”이 아니라 “추천될 확률을 올리는 비용”의 게임으로 바꾸기 때문입니다. Search Engine Land가 추적한 13개월 LLM 레퍼럴 데이터에서 LLM 유입은 아직 전체의 2% 미만이지만, 성장률은 가파르고(일부 300%까지), 전환율이 18%로 가장 높았습니다. 즉 볼륨은 작아도 ‘상담 끝난 고객’처럼 들어오는 트래픽이라, 같은 세션이라도 CAC 회수 속도가 다릅니다.
맥락을 더 해석하면, 기술적 SEO의 우선순위가 뒤집힙니다. AI는 “페이지를 랭킹”하기보다 “엔티티를 연관” 짓습니다. dev.to의 ‘Dark Funnel’ 글이 말하듯, 싸움은 키워드가 아니라 “누가 이 주제의 정답 후보인가?”입니다. 여기서 중요한 건 도메인/제품/포지셔닝의 단일성(One domain = one topic = one entity)과, 다양한 고권위 표면에서의 반복 노출(커뮤니티, 게스트 포스트, 오픈소스, 포럼 답변 등)입니다. 이것은 광고비로 단번에 밀어붙이기 어려운 대신, 한번 쌓이면 장기적으로 CAC를 구조적으로 낮춥니다(브랜드 검색이 늘고, 추천이 더 쉬워지므로).
그렇다고 “llms.txt 하나 깔면 끝” 같은 지름길은 없습니다. dev.to의 다른 글(‘Nobody’s Reading Your llms.txt…’)은 서버 로그 기반으로 주요 LLM 제공자가 llms.txt를 요청하지 않는다고 못 박습니다. 중요한 교훈은 두 가지입니다. (1) llms.txt는 학습 크롤러가 아니라 ‘라이브 에이전트’(예: Claude Code, MCP 연동 에이전트)가 쓰는 힌트일 수 있다. (2) 추천/인용 가능성은 결국 권위·신뢰·문맥의 누적이 크게 좌우한다. 즉 파일은 “비용 거의 없는 보조 신호”이지, CAC를 바꿀 메인 엔진이 아닙니다.
시사점은 퍼널 레버가 더 ‘콘텐츠의 앞부분’으로 이동한다는 점입니다. 같은 글에서 나온 핵심 수치: LLM 인용의 44.2%가 페이지 텍스트의 첫 30%에서 발생합니다. 이건 그로스 관점에서 엄청 실용적입니다. 우리가 당장 할 수 있는 건 (a) 랜딩/블로그/문서의 첫 2문장을 “AI가 그대로 인용해도 말이 되는 정의+효용”으로 재작성하고, (b) 첫 화면에서 제품이 누구/무엇/언제 유용한지 엔티티를 확정 짓고, (c) H2 구조를 ‘문제-해결-증거-CTA’로 고정해 추출성을 높이는 겁니다. LLM 유입 전환율이 높다면, 여기서의 5~10% 개선은 곧 CAC 인하(동일 유입 대비 더 많은 유료 전환)로 직결됩니다.
또 하나의 실행 포인트는 “측정의 북극성”을 바꾸는 겁니다. 다크 퍼널에서는 일반 키워드 오가닉 트래픽이 아니라, 브랜드 검색량(구글 서치 콘솔로 무료 추적), 다이렉트 트래픽 추이, ‘멘션 속도’(새 문맥에서의 이름/제품 언급 증가), 뉴스레터 성장률처럼 ‘엔티티 강도’를 대변하는 지표가 CAC 선행지표가 됩니다. 광고를 줄이는 최단 루트는, 이 신호들을 키워 AI의 추천 후보군(Shortlist)에 안정적으로 들어가는 것입니다.
전망은 명확합니다. Jason Barnard가 Search Engine Land에서 말한 것처럼(AAO: Assistive Agent Optimization), 추천 엔진은 ‘행동하는 에이전트’로 진화 중입니다. 유저가 클릭해 주는 시절에는 전환 최적화가 화면/카피 중심이었다면, 에이전트 시절에는 “기계가 이해하고 실행할 수 있는가”가 구매 여정을 잠급니다. 그래서 앞으로 CAC의 핵심 전장은 SEO 테크닉이 아니라, 브랜드를 하나의 명확한 엔티티로 설계하고(포지셔닝, 도메인 구조, 일관된 설명), 여러 표면에 배포해 인용 확률을 올리는 ‘발견성(Discoverability) 엔지니어링’이 될 겁니다. 볼륨이 작을 때부터 이 게임을 시작한 팀이, 나중에 광고 인플레이션이 와도 CAC 방어선을 가장 두껍게 갖게 됩니다.