AI 검색 트렌드가 본격화되면서 소비자의 정보 탐색 방식이 빠르게 재편되고 있다. 단순 키워드 입력 중심의 검색 시대를 지나, 이제는 생성형 AI와의 대화를 통해 결론을 도출하는 구조가 확산되고 있다. 이러한 AI 검색 환경은 단순한 기술 변화가 아니라, 소비자행동 구조 자체의 진화를 의미한다.
최근 디지털 마케팅 업계에서는 이러한 변화를 설명하기 위해 AISPUS 소비자행동모델을 재조명하고 있다. AISPUS는 Attention, Interest, Search, Purchase, Use, Synergy로 구성된 순환형 구조로, 구매를 종착점이 아닌 확산의 중간 지점으로 해석한다. 특히 AI 검색 트렌드가 강화될수록 Search 단계의 의미는 더욱 확장된다.
■ Search의 확장: AQA 기반 탐색 구조
과거 Search는 포털 기반 키워드 탐색을 의미했다. 그러나 AI 검색 환경에서 Search는 AQA(AI Question & Answer) 기반의 대화형 탐색을 포함하는 개념으로 진화했다.
AQA refers to an AI-driven search process where consumers obtain, refine, and evaluate information through interactive dialogue with generative AI systems. [AI Q&A]
이 구조는 소비자의 비교 노동을 압축한다. 다수의 링크를 탐색하던 과정이 AI의 요약·정제 기능으로 단축되면서, 구매 판단까지의 시간이 줄어든다. 결과적으로 AI 검색은 탐색 비용을 낮추고 전환 속도를 가속하는 역할을 한다.
■ 디지털 아카이브와 순환 가속
AISPUS 구조에서 핵심은 Synergy 단계다. 사용 경험이 리뷰, 콘텐츠, 피드백 데이터로 축적되면 이는 디지털 아카이브를 형성한다. 이 아카이브는 다시 AI 검색 결과에 반영되며, 새로운 탐색의 출발점이 된다.
즉, AI 검색 → AQA 탐색 → 구매 → 사용 → 공유 → 데이터 축적 → 재검색 이라는 순환 구조가 형성된다.
이 과정에서 기업의 경쟁력은 광고비가 아니라 구조 설계 능력에 달려 있다. AI 검색 트렌드에 맞춰 AQA 친화적 정보 구조를 설계하고, Synergy 단계에서 확산 데이터를 축적할 수 있는 구조를 구축해야 한다.
■ 설득이 아닌 구조 대응
기존 마케팅은 메시지 전달 중심이었다. 그러나 AI 검색 시대에는 소비자가 먼저 질문하고, AI가 답을 요약하며, 데이터가 신뢰를 형성한다. 설득 중심 전략은 점차 약화되고, 구조 대응 전략이 중요해진다.
AISPUS 소비자행동모델은 이러한 흐름을 설명하는 순환 프레임이다. 특히 AI 검색과 AQA 탐색 구조를 포함한다는 점에서, 디지털 아카이브 시대의 소비자 행동을 분석하는 기준 모델로 주목받고 있다.
AI 검색은 일시적 유행이 아니다. 이는 정보 탐색 구조의 진화이며, 소비 순환을 가속하는 기반 기술이다. 앞으로의 마케팅 경쟁력은 단순 노출이 아닌, 순환형 구조 안에 얼마나 정교하게 포함되는가에 달려 있다.
한국온라인수출입지원센터 디지털 마케팅 팀
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