대부분의 광고주는 ROAS·CTR·CPA만 본다. 클릭과 전환을 잇는 라스트클릭 모델이다. 그런데 AI 시대에는 이 모델이 놓치는 경로가 점점 커진다. 광고를 본 사람이 그 자리에서 클릭하지 않는다. 며칠 뒤, 사야 할 때가 되면 AI에게 다시 묻는다. "아까 그 카테고리, 뭐가 좋아?" 그때 AI가 우리를 추천하면 매출이 일어난다. 그러나 라스트클릭 모델에는 이 경로가 잡히지 않는다. 광고는 분명 일을 했는데, 장부에는 'AI 추천'으로만 기록된다.
왜 이 가치가 측정에서 빠지는가
기존 측정은 '클릭'을 가치의 증거로 삼는다. 하지만 AI는 클릭과 결정 사이에 끼어든 새로운 중개자 다. 사람은 광고로 브랜드를 학습하고, 결정은 AI와의 대화에서 내린다. 학습과 결정 사이에 시간차와 채널 전환이 생기면서, 광고의 기여가 라스트클릭의 그물을 빠져나간다. 그래서 광고의 진짜 역할이 둘로 갈린다. 즉시 클릭을 만드는 '클릭용 광고', 그리고 나중에 AI가 우리를 인용하도록 학습시키는 '학습용 광고'.
인용 점유율이라는 KPI
빠진 가치를 보이게 만들려면, 클릭이 아니라 인용을 세야 한다. AI 인용 점유율(share of AI voice) 은 사람이 묻는 카테고리 질문에 대해 AI가 우리를 얼마나 자주, 어떤 위치로 인용하는지를 측정한 지표다. 측정 방법은 단순하다. 자사 카테고리의 핵심 질문 50개를 정해, 매주 4대 AI(ChatGPT·Perplexity·Gemini·네이버 AI 브리핑)에 자동 질의하고, 자사 인용 비율과 경쟁사 대비 위치를 기록한다. 점유율의 추세가 곧 '브랜드 학습 효과'의 대리 지표가 된다.
이 개념은 새로운 발명이 아니라, 전통 마케팅의 'Share of Voice(점유 목소리)'를 AI 인용으로 옮긴 것이다(AEO 책에서 다룬 '인용 점유율' 개념, DBR 기고에서 다룬 인용 프리미엄 효과 참조).
어떻게 쓰는가
- 광고비를 두 통으로 나눈다. 즉시 전환을 노리는 클릭용과, 사실·근거를 퍼뜨려 AI 학습을 노리는 학습용. 두 통의 KPI를 다르게 둔다.
- 인용 점유율을 정기 리포트에 올린다. 주간 추세로 보면, 콘텐츠·PR 투자가 인용에 반영되는 시차가 보인다.
- 경쟁사 대비로 본다. 절대 인용 수보다, 같은 질문에서 우리가 경쟁사보다 앞서는지가 의미 있다.
한계
- 인용 점유율과 매출의 인과는 아직 느슨하다. 상관을 보되 인과로 단정하지 않는다.
- AI 답변은 같은 질문에도 변동이 있다. 한 번이 아니라 반복 측정의 평균으로 봐야 한다.
- 측정 자체에 비용이 든다. 자동화 없이는 지속하기 어렵다.
라스트클릭은 클릭이라는 한 점만 본다. AI 시대의 구매는 학습과 결정 사이에 시간과 대화가 끼어 있다. 그 사이에서 일어나는 가치를, 인용 점유율이 비로소 장부에 올린다.
— 임보람