2027년 마케팅 트렌드, 예산 짜기 전에 볼 AI 검색 변화

2027년 계획서에 옮길 세 문장

• 2027년 마케팅 트렌드로 가장 분명하게 확인되는 변화는 고객의 첫 탐색이 검색 결과 목록에서 AI 답변으로 옮겨 가고 있다는 점입니다.

• 2026년 조사에서는 AI 요약이 뜨면 검색 클릭이 줄고, 쇼핑 단계에서 AI를 쓰는 소비자가 절반을 넘는다는 결과가 나왔습니다.

• 2027년 마케팅 전략에는 AI 답변 노출을 재는 지표와 그 지표를 개선하는 예산 항목을 따로 넣어야 내년 성과를 설명할 수 있습니다.

11월이면 마케팅팀 책상 위에는 올해 실적표와 내년 예산안 양식이 같이 놓입니다. 검색광고 단가와 SNS 집행액은 올해 숫자를 기준으로 채우면 되는데, AI 검색 항목은 어디에 넣어야 할지 막막하셨을 겁니다.

대행사 비딩을 앞두고 있다면 고민이 하나 더 생깁니다. 제안서마다 "AI 검색 대응"이라는 말은 들어 있지만 무엇을 하고 무엇으로 성과를 재겠다는 것인지 비교하기 어렵기 때문입니다.

아래에서는 2026년에 실제로 발표된 조사와 공식 문서만 근거로 씁니다. 2027년 예측 수치는 쓰지 않았고 확인된 사실과 해석은 나눠 적었습니다.

2027년 마케팅 트렌드는 뭔가요?

2027년 마케팅 트렌드의 중심은 고객이 정보를 찾고 상품을 고르는 첫 단계가 AI 답변으로 옮겨 가는 흐름이며, 2026년 하반기까지 발표된 국내외 조사가 이 변화를 수치로 보여 줍니다.

국내 검색 이용자 1,000명을 조사한 오픈서베이 AI 검색 트렌드 리포트 2026 하반기에서 ChatGPT 이용 경험은 58.1%, Gemini는 52.2%였습니다.

같은 조사의 세부 분석 글에 따르면 생성형 AI 이용자의 56.9%는 궁금한 것이 생기면 바로 AI에 묻는다고 답했습니다.

검색창 자체도 바뀌었습니다. 구글은 2025년 9월 AI 모드를 한국어로 출시했고, 네이버는 2026년 6월 26일 AI탭을 전체 사용자에게 정식 출시했습니다.

여기서 해석을 하나 덧붙이면, 내년 계획에서 따져 볼 질문은 "AI를 쓸까"보다 "고객이 AI에게 물을 때 우리 브랜드가 답변에 나오는가"에 가깝습니다.

2026년까지 데이터로 확인된 변화 다섯 가지

2026년까지 확인된 변화는 검색 클릭 감소, AI 쇼핑 확산, 국내 포털의 AI 검색 전환, 측정 도구 변화, 마케팅 예산의 AI 이동으로 나눠 볼 수 있습니다.

표의 해외 조사는 한국이 표본에 들어 있지 않습니다. 비율을 그대로 국내에 옮기기보다 변화의 방향을 확인하는 자료로 쓰는 편이 안전합니다.

검색 클릭은 줄고 AI 답변이 첫 화면이 됐습니다

AI 요약이 검색 결과 위에 뜨면 사용자가 아래 링크를 누르는 비율이 낮아진다는 사실은 이용자 행동 데이터와 클릭률 데이터 양쪽에서 확인됩니다.

Pew Research Center 조사는 미국 성인 900명의 2025년 3월 브라우징 기록에서 구글 검색 68,879건을 분석했습니다.

AI 요약이 있을 때 일반 검색 결과를 누른 비율은 8%였고 요약 안의 링크를 누른 비율은 1%에 그쳤습니다.

Ahrefs의 2026년 2월 분석에서는 AI 개요가 뜨는 키워드의 1위 페이지 평균 클릭률이 비슷한 정보성 키워드보다 58% 낮게 나타났습니다. 키워드 30만 개의 2023년 12월과 2025년 12월 데스크톱 데이터를 비교한 결과이며 Ahrefs는 이 차이를 상관관계로 표현했습니다.

국내에서도 AI 답변이 차지하는 자리가 커졌습니다. 나스미디어가 2026년 4월 정리한 글에 따르면 네이버는 AI 브리핑이 통합검색 쿼리의 20%를 다루는 목표를 예정보다 일찍 달성했다고 밝혔습니다.

💡 클릭이 줄면 콘텐츠 예산도 줄여야 할까요? 클릭이 줄어도 AI 답변에 브랜드가 언급되거나 출처로 인용되면 노출은 일어납니다. 예산을 줄이기 전에 그 노출을 재는 지표부터 마련해 보세요.

AI 쇼핑과 에이전틱 커머스는 국내에서도 시작됐습니다

AI가 상품을 찾아 비교하고 구매까지 돕는 에이전틱 커머스는 2026년 해외 조사와 국내 서비스 출시로 이미 진행 중인 변화입니다.

McKinsey가 2026년 10월 28일 공개한 조사는 2026년 6월 11개국 소비자 약 21,000명을 대상으로 했습니다. 한국은 조사 국가에 포함되지 않았습니다.

이 조사에서 미국 AI 이용자 가운데 AI로 구매를 끝까지 마친 비율은 전년 10%에서 17%로 늘었습니다. AI 이용자는 AI 검색 도구를 기존 검색엔진보다 더 영향력 있다고 꼽을 가능성이 3.2배 높았습니다.

미국 리테일 쪽 수치도 있습니다. Digital Commerce 360 보도에 따르면 Adobe는 2026년 7월 미국 리테일 사이트로 들어온 AI 유입이 전년 같은 달보다 62% 늘었다고 밝혔습니다. 이 수치는 Adobe가 발표한 내용이며 측정 방식은 기사에 공개되지 않았습니다.

국내에서는 네이버가 2026년 2월 26일 네이버플러스 스토어 앱에 쇼핑 AI 에이전트 베타를 내놓았습니다. 상품 정보 요약과 비교, 리뷰 분석을 제공하고 디지털·리빙·생활 카테고리부터 시작했습니다.

해석하자면 2027년에는 상품 상세 정보, 가격, 리뷰, 배송 조건처럼 AI가 비교에 쓰는 정보가 정확하고 읽기 쉬운지가 판매 채널 관리 항목에 들어가야 합니다.

측정 방식이 바뀌어야 내년 예산을 지킬 수 있습니다

클릭과 세션만 보고하는 리포트로는 AI 답변에서 생긴 노출을 설명할 수 없으므로, 2027년 성과 보고서에는 AI 답변 지표를 따로 넣어야 합니다.

구글은 AI 기능 대응 가이드(2026년 7월 10일 갱신)에서 생성형 AI 검색 대응도 SEO라고 설명합니다. llms.txt 같은 새 파일이나 특별한 마크업은 필요 없으며 성과는 Search Console의 생성형 AI 성과 보고서로 보라고 안내합니다.

다만 이 문서는 구글 검색에 관한 설명입니다. ChatGPT나 네이버 AI탭이 같은 방식으로 출처를 고른다는 뜻으로 읽으면 안 됩니다.

서비스마다 기준이 다르니 질문을 직접 던져 답변을 기록하는 측정을 따로 해 두는 편이 좋습니다. 이때 아래 지표는 서로 다른 숫자이므로 하나로 합치지 않습니다.

AEO(답변 엔진 최적화)와 GEO 작업의 효과를 보고할 때도 이 구분을 지켜야 내년 예산 회의에서 숫자 해석을 두고 다투는 일이 줄어듭니다.

2027년 마케팅 전략 어떻게 세우나요?

2027년 마케팅 전략은 올해 고객이 AI에게 어떤 질문을 하는지 확인하고, 그 질문에서 브랜드가 어떻게 나오는지 기준선을 잰 뒤 예산과 지표를 정하는 순서로 세우면 됩니다.

설명을 위해 만든 가상의 생활가전 브랜드 A사를 예로 들겠습니다. 마케팅팀은 6명이고 2026년 디지털 마케팅 예산은 12억 원입니다. 11월 안에 2027년 예산안을 내고 대행사 비딩을 열어야 합니다.

1. 고객 질문을 모읍니다. A사는 영업·CS 기록과 검색어 데이터에서 "1인 가구 공기청정기 추천"처럼 브랜드명이 없는 질문 50개를 고릅니다.

2. 기준선을 잽니다. 같은 질문을 ChatGPT, 구글 AI 모드, 네이버 AI탭에 묻고 언급률, 출처 인용률, 질문 커버리지를 따로 기록합니다.

3. 빈 곳을 찾습니다. 경쟁 브랜드만 나오는 질문, 틀린 정보가 나오는 질문, 출처가 자사 사이트가 아닌 질문을 나눕니다.

4. 개선 작업을 정합니다. 상품 상세 정보 정리, 비교 콘텐츠, 공식 사이트 구조 개선처럼 빈 곳에 맞는 작업을 고르고 담당자를 정합니다.

5. 예산과 보고 주기를 정합니다. 측정과 개선에 드는 비용을 별도 항목으로 두고 분기마다 같은 질문으로 다시 잽니다.

리드젠랩은 이런 측정과 개선 작업을 AVO 6단계 프레임워크로 운영합니다. 단계별로 무엇을 하는지 궁금하다면 먼저 확인해 보세요.

예산표에 AI 검색 항목을 따로 만들어 보세요

AI 검색 대응 비용은 기존 SEO나 콘텐츠 항목에 섞어 두기보다 별도 줄로 만들어야 성과와 비용을 함께 설명할 수 있습니다.

Gartner의 2026 CMO 예산 조사에서 마케팅 예산은 매출의 7.8%였고 그중 AI 비중은 평균 15.3%였습니다. 응답자는 북미·영국·유럽의 마케팅 리더 401명이며 대부분 연매출 10억 달러 이상 기업이라 국내 중견기업과 규모가 다릅니다.

같은 조사에서 56%는 올해 예산으로 전략을 다 실행하기 어렵다고 답했습니다. 새 항목을 만들려면 기존 항목에서 옮겨 와야 하는 상황이 국내 기업만의 일은 아닌 셈이죠.

가상의 A사가 예산을 다시 나눈다면 아래처럼 쓸 수 있습니다. 비율은 설명용 가정이며 권장 배분이 아닙니다.

새 항목의 규모는 업종과 경쟁 강도에 따라 크게 달라집니다. 대행 범위별 비용 구조는 리드젠랩 가격 안내에서 확인할 수 있습니다.

AI 마케팅 전략은 대행사 비딩에서 이렇게 확인하세요

AI 마케팅 전략을 대행사에 맡길 때는 제안서의 표현보다 측정 질문 목록, 지표 정의, 재측정 주기가 적혀 있는지를 먼저 보세요.

비딩 요청서에 아래 질문을 넣으면 제안서를 같은 기준으로 비교하기 쉬워집니다.

• 측정에 쓸 질문 목록을 미리 보여 줄 수 있습니까? 브랜드명을 넣은 질문과 넣지 않은 질문은 따로 집계합니까?

• 언급률, 출처 인용률, 질문 커버리지를 각각 어떻게 정의하고 분모는 무엇입니까?

• 어떤 AI 서비스에서 언제, 몇 번 측정하고 결과 원문을 공유합니까?

• 개선 작업 가운데 사이트 코드, 상품 정보, 외부 채널 중 무엇을 직접 수행합니까?

A사라면 이 네 질문에 대한 답을 배점표의 별도 항목으로 두고 답이 모호한 제안서는 감점하는 방식으로 쓸 수 있습니다.

📌 "AI 노출 몇 % 보장"이라는 제안은 어떻게 보나요? AI 답변은 서비스, 시점, 질문 표현에 따라 달라지므로 특정 수치를 보장하기 어렵습니다. 보장 수치보다 측정 방법과 기준선을 공개하는지를 보세요.

자주 묻는 질문

2027년 마케팅 트렌드 중 가장 먼저 준비할 것은 무엇인가요?

브랜드명이 없는 고객 질문으로 AI 답변 기준선을 재는 일입니다. 기준선이 없으면 내년에 어떤 작업을 해도 효과를 설명하기 어렵습니다. 연초 첫 달 안에 질문 목록과 측정 일정을 정해 두세요.

AI 마케팅 전략을 세우려면 광고 예산을 줄여야 하나요?

반드시 줄일 필요는 없습니다. 총액을 유지한 채 효율이 낮은 키워드나 채널에서 일부를 옮기는 방식이 일반적입니다. 다만 어느 항목에서 옮길지는 올해 전환 데이터를 보고 정하세요.

2027년 마케팅 전략에 넣을 AI 지표는 몇 개가 적당한가요?

언급률, 출처 인용률, 질문 커버리지 세 가지로 시작하면 충분합니다. 지표마다 분모가 다르므로 보고서에 분모를 함께 적어야 합니다. 상품이 많은 기업은 카테고리별로 나눠 보는 것이 좋습니다.

해외 조사 수치를 국내 계획서에 써도 되나요?

조사 국가와 표본, 시점을 함께 적는다면 쓸 수 있습니다. 예를 들어 McKinsey의 53%는 한국이 빠진 11개국 평균이므로 국내 목표치로 바꿔 쓰지 않는 편이 좋습니다. 국내 수치가 필요하면 오픈서베이처럼 국내 표본 조사를 함께 인용하거나 직접 측정하세요.

2027년 마케팅 계획, AI 답변 진단부터 넣어 보세요

2027년 마케팅 트렌드는 AI 답변이 검색과 쇼핑의 첫 화면이 되는 흐름이고, 내년 계획에는 이를 재는 지표와 예산 항목이 필요합니다.

리드젠랩은 자체 플랫폼 SOHA를 직접 개발해 운영하고 있어서 비브랜드 질문 기준선 측정을 계획 단계부터 바로 시작할 수 있습니다. 삼성, GS, 매일유업, 한글과컴퓨터 같은 대기업 프로젝트를 진행해 왔기 때문에 연간 예산과 내부 보고 절차에 맞춘 운영 방식에도 익숙합니다. 닥터나우와 인라인AI의 실명 사례도 공개해 두었습니다.

내년 예산안을 쓰기 전에 우리 브랜드가 지금 AI 답변에서 어떻게 나오는지 확인하고 싶다면 리드젠랩에 진단을 요청해 주세요. 주요 고객 질문 기준으로 현재 언급과 인용 현황을 정리해 드립니다.

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