1. 구글 AI Overview란 무엇인가?
구글 AI Overview는 2024년부터 본격적으로 도입된 새로운 검색 결과 형태로, 사용자의 검색 쿼리에 대해 AI가 웹상의 여러 정보를 종합하여 간결한 답변을 제공하는 기능입니다. 기존의 스니펫이나 피처드 스니펫과 달리, 여러 소스의 정보를 종합하여 더욱 포괄적이고 맥락이 담긴 답변을 생성합니다. 소스의 링크 또한 제공하기에 정보의 출처도 확인할 수 있습니다.
이 기능은 복잡하고 어려운 질문이나 비교 검색, 다단계 질문에서 특히 강력한 성능을 보입니다. 예를 들어 "CRM vs ERP 차이점"과 같은 B2B 관련 검색에서 AI Overview는 두 시스템의 정의, 주요 기능, 적용 분야, 장단점을 종합적으로 제시합니다. 기존 검색 결과와의 가장 큰 차이점은 단순한 정보 나열이 아닌 사용자의 검색 의도를 파악하여 구조화된 답변을 제공한다는 점입니다.
미국과 인도 등 주요 시장에서 AI Overview가 10% 이상의 검색 사용량 증가를 견인하고 있으며, 특히 B2B 분야에서는 의사결정에 필요한 정보를 한 번에 얻을 수 있어 활용도가 급속히 증가하고 있습니다. 잘 활용하면 B2B 마케터들에게 새로운 기회가 될 수 있습니다.
2. B2B 마케팅에 미치는 영향과 기회
AI Overview의 등장은 전통적인 SEO 패러다임을 근본적으로 변화시키고 있습니다. 많은 이유 중에서도 특히, 구글 검색 지면에서 AI Overview가 구글 검색광고나 Featured Snippet 보다 위인 최상단에 고정 노출되기 때문입니다. 돈을 들여 광고하는 것보다 더 효율적으로 노출할 수 있다는 말이 됩니다. 과거에는 특정 키워드에 대해 1위 랭킹을 차지하는 것이 최우선 목표였다면, 이제는 AI Overview에 인용되는 신뢰할 수 있는 정보 소스가 되는 것이 더욱 중요해졌습니다. 단순한 키워드 최적화를 넘어서 콘텐츠의 정확성, 포괄성, 구조화 수준이 검색 노출에 결정적 역할을 한다는 의미합니다.
B2B 기술 산업에서 32%의 키워드에 AI 오버뷰가 표시되는 현실을 고려할 때, 이는 더 이상 선택사항이 아닌 필수 전략이 되었습니다. 특히 "솔루션 사이의 비교", "도입 가이드", "ROI 계산" 등 B2B 구매 여정의 핵심 단계에서 AI Overview 노출 빈도가 높아, 잠재 고객과의 첫 접점을 확보하는 중요한 채널로 부상했습니다.
하지만 이러한 변화는 동시에 새로운 기회를 제공합니다. AI Overview에 포함된 브랜드는 높은 신뢰도와 전문성을 인정받게 되며, 경쟁사보다 우선적으로 노출되는 프리미엄 포지션을 확보할 수 있습니다. 또한 복잡한 B2B 제품이나 서비스의 경우, AI Overview를 통해 핵심 가치를 간결하게 전달할 수 있어 리드 생성에 직접적인 영향을 미칠 수 있습니다.
3. AI Overview 노출을 위한 키워드 전략
비교 키워드 활용법
B2B 마케팅에서 가장 효과적인 AI Overview 키워드 전략은 비교 키워드 활용입니다. "A vs B" 형태의 키워드는 AI Overview 노출 확률이 일반 키워드 대비 3배 이상 높으며, 특히 B2B 구매 의사결정 과정에서 핵심적인 역할을 합니다. "Salesforce vs HubSpot", "AWS vs Azure", "Slack vs Teams" 등의 비교 키워드에서 AI Overview는 객관적이고 균형 잡힌 정보를 제공하려 하므로, 양쪽 제품의 장단점을 공정하게 다룬 콘텐츠가 선호됩니다.
제품 또는 서비스 비교 키워드(vs)가 높은 비율로 AI 오버뷰를 유발하는 특성을 활용하여, 경쟁사와의 비교 분석 콘텐츠를 체계적으로 제작해야 합니다. 이때 중요한 것은 자사 제품의 우위만을 강조하는 것이 아니라, 객관적인 비교 기준을 제시하고 각각의 적합한 사용 사례를 설명하는 것입니다. 예를 들어 "중소기업을 위한 CRM 비교: HubSpot vs Pipedrive vs Zoho" 같은 세그먼트별 비교 콘텐츠가 효과적입니다.
특히, 비교 키워드 중에서도 단순 ‘비교’ 워딩도 노출이 되지만 ‘차이’라는 워딩이 붙인 검색어가 AI Overview 출현 빈도가 높습니다.
*유저의 학습된 정도와 검색 맥락에 따라 출현 조건이 달라질 수 있습니다.
비교 키워드 최적화 시에는 표, 차트, 체크리스트 형태의 구조화된 정보를 포함해야 합니다. AI가 이러한 구조화된 데이터를 선호하며, 사용자에게도 명확한 정보 전달이 가능하기 때문입니다. 또한 "가격 비교", "기능 비교", "사용 사례 비교" 등 다각도의 비교 관점을 제공하여 종합적인 정보를 담은 콘텐츠로 구성하는 것이 중요합니다.
롱테일 키워드 전략
AI Overview는 구체적이고 의도가 명확한 롱테일 키워드에서 더욱 활발하게 작동합니다. "CRM"보다는 "중소기업을 위한 클라우드 기반 CRM 솔루션 선택 가이드"와 같은 구체적 키워드에서 더 높은 노출 확률을 보입니다. 이는 AI가 사용자의 구체적인 검색 의도(Intent)를 파악하여 맞춤형 답변을 제공하려는 특성 때문입니다.
"어떻게", "왜", "무엇", "언제" 등의 질문형 키워드는 AI Overview의 핵심 타겟 키워드로 "B2B 마케팅 자동화를 어떻게 시작해야 할까", "왜 SaaS 기업에게 콘텐츠 마케팅이 중요한가", "무엇이 효과적인 리드 스코링 기준인가" 등의 키워드에 대해 AI Overview는 단계별 가이드나 명확한 이유, 구체적인 기준을 제시하려 합니다.
자연어 검색어 문장도 중요한 타겟 키워드입니다. "스타트업이 마케팅 예산을 효율적으로 배분하는 방법", "B2B 영업팀과 마케팅팀 간 협업을 개선하는 전략" 등의 복합적 키워드에서 AI Overview는 종합적인 솔루션을 제시하려 하므로, 이러한 키워드에 대응하는 심층적이고 실용적인 콘텐츠가 필요합니다.
업계별 특화 키워드
B2B 기술 솔루션 관련 키워드는 AI Overview 노출 빈도가 특히 높습니다. "ERP 도입 가이드", "클라우드 마이그레이션 전략", "디지털 트랜스포메이션 로드맵" 등의 키워드에서 AI Overview는 단계별 프로세스와 고려사항을 체계적으로 제시합니다. 이러한 키워드를 타겟으로 할 때는 업계 표준, 베스트 프랙티스, 실제 사례를 포함한 종합적인 가이드 콘텐츠가 효과적입니다.
의사결정 단계별 키워드 매핑도 중요한 전략입니다. 인지 단계에서는 "B2B 마케팅 트렌드", "디지털 마케팅 변화", 고려 단계에서는 "마케팅 자동화 플랫폼 비교", "CRM 선택 기준", 구매 단계에서는 "ROI 계산 방법", "도입 체크리스트" 등으로 구분하여 각 단계에 맞는 콘텐츠를 최적화해야 합니다. AI Overview는 사용자의 구매 여정을 이해하고 적절한 정보를 제공하려 하므로, 이러한 단계별 접근이 효과적입니다.
4. AI Overview 최적화를 위한 콘텐츠 전략
구조화된 콘텐츠 작성법
AI Overview에 선택되는 콘텐츠의 가장 중요한 특징은 명확하고 구조화된 정보 제공입니다. 각 섹션이 독립적으로도 완전한 답변을 제공할 수 있도록 구성해야 하며, 동시에 전체적으로는 포괄적인 정보를 담아야 합니다. H2, H3 태그를 활용한 계층적 구조, 번호나 불릿 포인트를 활용한 리스트 형태, 그리고 각 섹션의 핵심 내용을 요약한 소제목이 필요합니다.
FAQ 형태의 콘텐츠는 AI Overview 최적화에 특히 효과적입니다. "B2B 마케팅 자동화란 무엇인가?", "마케팅 자동화 도구 선택 시 고려사항은?", "ROI 측정 방법은?" 등의 질문과 명확한 답변 구조는 AI가 정보를 추출하고 재구성하기에 최적화된 형태입니다. 각 질문에 대한 답변은 150-300자 내외로 간결하면서도 핵심 정보를 포함해야 합니다.
표, 차트, 체크리스트 등의 구조화된 데이터도 중요합니다. 예를 들어 "B2B 마케팅 채널별 ROI 비교 표", "콘텐츠 마케팅 KPI 체크리스트", "리드 스코링 기준표" 등은 AI가 인식하고 활용하기 쉬운 형태입니다. 이러한 구조화된 정보는 Schema.org 마크업과 함께 사용하면 더욱 효과적입니다.
권위성과 신뢰성 확보
전문성, 권위성, 신뢰성(E-A-T)은 AI Overview 선택의 핵심 기준입니다. B2B 분야에서는 특히 작성자의 전문성과 기업의 권위성이 중요하므로, 콘텐츠 작성자의 이력과 자격을 명시하고, 기업의 해당 분야 경험과 실적을 강조해야 합니다. 또한 최신 업데이트 날짜를 표시하여 정보의 신선도를 보장하는 것도 중요합니다.
데이터와 사례 기반 콘텐츠 제작은 신뢰성 확보의 핵심입니다. 추상적인 개념보다는 구체적인 수치, 실제 기업 사례, 업계 벤치마크 데이터를 포함해야 합니다. "A社는 마케팅 자동화 도입 후 리드 전환율이 35% 증가했다", "업계 평균 대비 15% 높은 ROI를 달성했다" 등의 구체적 정보가 AI Overview 선택 확률을 높입니다.
신뢰할 수 있는 외부 소스 인용과 링크도 중요한 요소입니다. 업계 리포트, 연구 기관 데이터, 정부 통계 등을 적절히 인용하고, 이러한 소스로의 링크를 제공하면 콘텐츠의 신뢰성이 높아집니다. 특히 B2B 의사결정자들은 검증된 정보를 중시하므로, 이러한 신뢰성 요소가 AI Overview 선택뿐만 아니라 실제 비즈니스 성과로도 연결됩니다.
멀티미디어 콘텐츠 활용
이미지, 차트, 인포그래픽은 AI Overview의 시각적 요소로 포함될 가능성이 높습니다. 텍스트만으로는 전달하기 어려운 복잡한 프로세스나 비교 정보를 시각화하면 AI가 이를 인식하고 활용할 수 있습니다. 특히 "B2B 구매 여정 단계별 마케팅 전략" 같은 복잡한 개념을 플로우차트나 인포그래픽으로 표현하면 효과적입니다.
모든 이미지에는 적절한 alt 텍스트와 캡션을 포함해야 합니다. AI는 이미지 자체를 직접 분석하기보다는 이러한 텍스트 정보를 통해 이미지의 내용을 파악하므로, 구체적이고 설명적인 alt 텍스트가 중요합니다. "B2B-marketing-funnel-conversion-rates-2024-chart"와 같은 파일명도 도움이 됩니다.
동영상 콘텐츠의 경우 구조화된 데이터 마크업이 필수입니다. 동영상의 제목, 설명, 섹션별 타임스탬프, 주요 키워드 등을 JSON-LD 형태로 마크업하면 AI가 동영상 내용을 이해하고 적절한 부분을 추출할 수 있습니다. 또한 동영상과 함께 텍스트 요약이나 핵심 포인트를 별도로 제공하는 것도 효과적인 전략입니다.
5. 측정과 모니터링 방법
AI Overview 노출 현황을 추적하기 위해서는 기존 SEO 도구와 새로운 모니터링 방법을 병행해야 합니다. Google Search Console에서는 아직 AI Overview 노출을 별도로 추적하지 않지만, 클릭률과 노출 수의 변화 패턴을 통해 간접적으로 파악할 수 있습니다. 특히 특정 키워드에서 노출 수는 유지되지만 클릭률이 감소했다면 AI Overview에 포함되었을 가능성이 높습니다.
서드파티 SEO 도구들이 AI Overview 추적 기능을 점진적으로 추가하고 있습니다. SEMrush, Ahrefs, BrightEdge 등에서는 특정 키워드에 대한 AI Overview 노출 여부와 포함된 소스를 확인할 수 있는 기능을 제공합니다. 이러한 도구를 활용하여 주요 타겟 키워드에서의 AI Overview 노출 현황을 정기적으로 모니터링해야 합니다.
성과 측정 지표로는 전통적인 SEO 지표와 함께 AI Overview 특화 지표를 설정해야 합니다. AI Overview 노출 키워드 수, 노출 빈도, 클릭률 변화, 브랜드 언급률 등을 종합적으로 추적하고, 이를 리드 생성, 브랜드 인지도, 웹사이트 트래픽과 연결하여 ROI를 측정해야 합니다. 특히 B2B의 경우 긴 구매 여정을 고려하여 장기적인 성과 추적이 중요합니다.
경쟁사 분석에서는 주요 경쟁사들이 어떤 키워드에서 AI Overview에 포함되는지, 어떤 유형의 콘텐츠가 선택되는지를 분석해야 합니다. 경쟁사가 강세를 보이는 키워드 영역을 파악하고, 차별화된 콘텐츠 전략을 수립하는 것이 중요합니다. 또한 업계 전반의 AI Overview 동향을 파악하여 새로운 기회 영역을 발견하는 것도 필요합니다.
6. 2025년 B2B 마케팅 전략 방향
2025년 B2B 마케팅 환경에서는 AI Overview와 함께 다양한 플랫폼을 활용한 통합적 접근이 필요합니다. Google 광고 비용 상승에 대응하여 LinkedIn, YouTube, 팟캐스트 등 다양한 채널에서의 AI 기반 콘텐츠 최적화가 중요해졌습니다. 각 플랫폼별로 AI 알고리즘의 특성을 이해하고, 플랫폼에 최적화된 콘텐츠 전략을 수립해야 합니다.
AI 도구와 마케팅 자동화의 결합은 더욱 정교해질 것입니다. ChatGPT, Claude, Gemini 등의 AI 도구를 활용한 콘텐츠 제작뿐만 아니라, AI가 생성한 콘텐츠가 다시 AI Overview에 최적화되는 순환 구조를 이해하고 활용해야 합니다. 이때 중요한 것은 AI 생성 콘텐츠라 하더라도 인간의 전문성과 경험이 반영된 고품질 정보를 제공하는 것입니다.
개인화와 맥락화가 더욱 중요해질 것입니다. AI Overview는 사용자의 검색 이력, 위치, 업종 등을 고려하여 개인화된 답변을 제공하는 방향으로 발전하고 있습니다. B2B 마케터들은 다양한 페르소나와 사용 상황을 고려한 콘텐츠를 제작하고, 각각에 최적화된 키워드 전략을 수립해야 합니다.
미래 검색 환경에서는 음성 검색, 이미지 검색, 멀티모달 검색의 중요성도 증가할 것입니다. "OK Google, B2B 마케팅 자동화 도구 추천해줘"와 같은 음성 검색에서도 AI Overview가 활용될 가능성이 높으므로, 자연어 기반의 콘텐츠 최적화와 대화형 콘텐츠 전략이 필요합니다. 또한 이미지와 텍스트를 결합한 검색에서도 우위를 점하기 위해 시각적 콘텐츠의 SEO 최적화가 중요해집니다.
7. 실전 체크리스트와 액션 플랜
즉시 실행 가능한 최적화 체크리스트
콘텐츠 감사 및 최적화 (1주차)
기존 콘텐츠에서 AI Overview 노출 가능성이 높은 주제 식별
FAQ 섹션이 없는 콘텐츠에 질문-답변 형태 섹션 추가
모든 이미지에 구체적인 alt 텍스트 추가
제목과 소제목을 명확하고 구체적으로 수정
구조화된 데이터 마크업 (Schema.org) 적용
키워드 전략 수립 (2주차)
"vs", "비교", "차이" 키워드로 콘텐츠 갭 분석
"어떻게", "왜", "무엇" 질문형 키워드 리스트 작성
롱테일 키워드 기회 발굴 및 우선순위 설정
경쟁사 AI Overview 노출 키워드 분석
월별 키워드 타겟팅 계획 수립
기술적 최적화 (3주차)
페이지 로딩 속도 개선 (Core Web Vitals 최적화)
모바일 친화성 점검 및 개선
내부 링크 구조 최적화
중복 콘텐츠 제거 및 canonical 태그 설정
사이트맵 업데이트 및 Google Search Console 설정
AI Overview 구현 로드맵
단계별 구현 로드맵
1단계: 기반 구축 (1-3개월) 현재 콘텐츠 성과 분석과 AI Overview 최적화 기준에 따른 콘텐츠 리뉴얼을 진행합니다. 기존 고성과 콘텐츠를 AI Overview 친화적으로 재구성하고, 부족한 주제 영역에 대한 신규 콘텐츠 계획을 수립합니다. 이 단계에서는 기술적 SEO 기반도 함께 정비하여 AI Overview 노출을 위한 기본 조건을 갖춥니다.
2단계: 콘텐츠 확장 (4-6개월) 1단계에서 수립한 계획에 따라 AI Overview 타겟 콘텐츠를 본격적으로 제작합니다. 비교 콘텐츠, 가이드 콘텐츠, FAQ 콘텐츠를 중심으로 월 8-10개의 최적화된 콘텐츠를 발행하고, 각 콘텐츠의 성과를 모니터링하며 최적화 방법론을 정교화합니다.
3단계: 성과 최적화 (7-12개월) 축적된 데이터를 바탕으로 가장 효과적인 키워드 패턴, 콘텐츠 구조, 최적화 기법을 식별하고 이를 체계화합니다. 경쟁사 대비 우위 영역을 확대하고, 새로운 기회 키워드를 지속적으로 발굴하여 AI Overview 시장점유율을 확대합니다. 또한 다른 마케팅 채널과의 시너지를 창출하여 통합적 성과를 달성합니다.
리소스 및 도구 추천
무료 도구
Google Search Console: 기본 성과 추적 및 키워드 발굴
Google Keyword Planner: 키워드 연구 및 검색량 확인
Schema.org Validator: 구조화된 데이터 검증
PageSpeed Insights: 페이지 속도 최적화
Answer The Public: 질문형 키워드 발굴
유료 도구
SEMrush 또는 Ahrefs: 종합적인 SEO 분석 및 경쟁사 분석
BrightEdge: AI Overview 추적 및 분석 (Enterprise급)
Screaming Frog: 기술적 SEO 감사
Clearscope 또는 MarketMuse: 콘텐츠 최적화 및 토픽 클러스터링
AI Overview 최적화는 단기간에 완성되는 프로젝트가 아닌 지속적인 개선 과정입니다. 빠르게 변화하는 AI 기술과 검색 환경에 대응하기 위해서는 실험적 접근과 데이터 기반 의사결정이 핵심입니다. 이 글에서 AI Overview를 중점으로 설명했지만 SEO를 대충하라는 뜻이 아닙니다. 오히려 SEO를 잘 닦아 놓아야 AI Overview에서도 노출될 가능성이 커집니다. 구글 노출 순위도 중요하겠지만 이제는 AI가 얼마나, 어떻게 소스를 가져가는지 확인해보시길 바랍니다.
