몇 년 전까지 정부지원사업 수행기관을 고를 때 가장 중요한 기준은 “구글·네이버 검색에 잘 노출시켜 주는가”였고, 이 기준으로도 대부분의 기업이 만족스러운 결과를 얻어왔습니다. 그런데 요즘은 소비자가 검색창에 키워드를 입력하기보다 ChatGPT나 Perplexity에 질문을 던지고, 그 답변만 보고 결정을 내리는 경우가 늘고 있습니다. 검색의 방식 자체가 바뀌고 있다면, 그 검색을 대응해야 하는 수행기관을 고르는 기준도 함께 바뀌어야 하는 것은 아닐까요? 특히 정부지원사업으로 몇 년에 한 번 온라인 자산을 새로 만드는 기업이라면, 이 변화를 놓치고 지나가면 다음 기회가 올 때까지 격차를 좁히기 어려울 수 있습니다.
AI 검색 시대, 수행기관을 고르는 기준도 달라져야 할까요?
결론부터 말하면 달라져야 합니다. 다만 완전히 새로운 기준이 필요한 것이 아니라, 기존의 검색 노출 역량에 AI 검색 대응 역량이 추가로 더해져야 하는 것에 가깝습니다. 정부지원사업으로 만드는 홈페이지·콘텐츠·광고 소재는 앞으로 몇 년간 검색되고 인용될 자산인데, 그 검색의 절반이 이제는 전통적인 검색엔진이 아니라 생성형 AI를 통해 이뤄지고 있기 때문입니다.
문제는 많은 기업이 이 변화를 인식하지 못한 채, 여전히 과거 기준(포트폴리오 화려함, 디자인 감각)만으로 수행기관을 선택한다는 것입니다. 몇 년 전 기준으로는 흠잡을 데 없는 선택이었더라도, 검색 생태계 자체가 바뀐 지금은 같은 기준을 그대로 적용하기 어려워졌습니다. 결과물은 예쁘게 나오지만, 정작 소비자가 AI에게 “이런 서비스를 하는 회사 추천해줘”라고 물었을 때 전혀 언급되지 않는 홈페이지가 만들어지는 경우가 적지 않습니다. 겉으로는 잘 만들어진 것처럼 보여도, 몇 달 뒤 실제 문의·매출로 이어지지 않는 이유를 뒤늦게 찾다가 이 격차를 발견하는 경우가 많습니다.
이런 변화는 특히 정부지원사업으로 처음 온라인 자산을 구축하는 기업에게 더 중요합니다. 처음 만드는 홈페이지나 콘텐츠부터 AI 검색을 고려해 설계하면, 이후 별도의 개선 작업 없이도 시간이 지나며 AI 인용이 누적되는 구조를 만들 수 있습니다. 반대로 전통적인 SEO 기준만으로 만든 자산은 나중에 다시 손을 대야 하는 이중 비용이 발생합니다. 지원사업 예산은 한 번 정해지면 다시 늘리기 어려운 만큼, 처음부터 필요한 요소를 다 담아 설계하는 편이 결과적으로 예산을 가장 아끼는 방법이기도 합니다.
왜 지금 이 질문이 중요해졌을까요?
소비자의 검색 행동이 실제로 바뀌고 있기 때문입니다. 예전에는 검색 결과 목록에서 여러 사이트를 클릭해가며 정보를 비교했다면, 지금은 AI에게 질문 하나를 던지고 그 답변 하나로 판단을 끝내는 경우가 늘고 있습니다. 답변에 인용되지 않은 브랜드는 소비자의 선택지에서 아예 배제될 수 있다는 뜻입니다.
이 변화는 특히 정보 탐색이 필요한 구매(지원사업 수행기관 선택, B2B 서비스, 전문 서비스)에서 두드러집니다. “수출바우처 수행기관 추천해줘”라는 질문을 AI에게 던졌을 때 언급되는 몇 곳과, 전혀 언급되지 않는 곳 사이의 격차는 앞으로 점점 벌어질 가능성이 큽니다. 이런 격차는 검색 순위와 달리 쉽게 눈에 띄지 않아, 정작 당사자는 자신이 AI 답변에서 배제되고 있다는 사실조차 모르는 경우가 많다는 점도 문제를 키웁니다. 이런 흐름을 이해하고 있는 수행기관과, 여전히 과거 방식에 머물러 있는 수행기관은 결과물의 장기적 가치가 다를 수밖에 없고, 그 차이는 지원사업이 끝난 뒤 몇 년에 걸쳐 서서히 드러납니다.
여기에 더해, 정부지원사업 자체가 몇 년 단위로 반복 신청하는 경우가 많다는 점도 고려해야 합니다. 이번에 만든 자산이 AI 검색 시대에 맞게 설계되어 있다면, 다음 사업에서는 이를 기반으로 확장만 하면 되지만, 그렇지 않다면 다음 사업에서 처음부터 다시 구조를 바꿔야 하는 상황이 생길 수 있습니다.
전통적인 수행기관 평가 기준은 지금도 유효할까요?
여전히 유효합니다. 등록 분야, 실행 역량, 커뮤니케이션, 결과보고 지원처럼 수출바우처 수행기관을 고를 때 확인해야 할 기본 기준은 AI 검색 시대에도 그대로 중요합니다. AI 검색 대응 역량은 이 기준을 대체하는 것이 아니라, 그 위에 새롭게 추가되는 항목으로 이해하는 것이 정확합니다.
다만 우선순위는 조정될 필요가 있습니다. 과거에는 디자인 완성도나 포트폴리오 화려함이 상대적으로 큰 비중을 차지했다면, 지금은 그 결과물이 실제로 검색·AI 인용까지 이어지는지가 더 중요한 판단 기준이 되고 있습니다. 예쁘지만 아무도 찾지 못하는 홈페이지보다, 조금 덜 화려해도 검색과 AI 답변에 꾸준히 등장하는 홈페이지가 사업적으로 더 큰 가치를 만듭니다.
기존 기준과 새로운 기준을 함께 확인하려면, 수행기관에 결과물의 디자인뿐 아니라 “이 결과물이 어떻게 검색·AI 검색에 노출되게 설계되어 있는가”를 구체적으로 물어보는 것이 실무적인 방법입니다. 막연히 “SEO도 해드립니다”라는 답변보다, 구체적인 구조화 데이터·콘텐츠 설계 방식을 설명할 수 있는지가 역량의 차이를 보여줍니다. 이 질문에 즉각적이고 구체적으로 답하지 못하고 얼버무린다면, 계약서상의 항목에는 포함되어 있어도 실제 실행 역량은 없을 가능성을 의심해봐야 합니다.
AI 검색 대응 역량은 왜 새로운 평가 기준이 되었을까요?
AI 검색 대응은 일반적인 웹 제작 역량과는 다른 전문성을 요구합니다. 단순히 예쁜 페이지를 만드는 것과, 그 페이지가 생성형 AI의 답변에 인용되도록 구조화 데이터(Schema Markup)와 질문형 콘텐츠를 설계하는 것은 완전히 다른 작업입니다. 이 역량이 없는 수행기관은 결과물의 겉모습은 갖췄더라도, 검색·AI 인용이라는 실질적인 목표는 달성하지 못할 수 있습니다.
또한 AI 검색 대응은 한 번 만들고 끝나는 작업이 아니라 지속적인 모니터링이 필요한 영역입니다. 어떤 질의에서 브랜드가 인용되고 있는지, 경쟁 브랜드 대비 인용 빈도가 어떤지 추적하며 콘텐츠를 계속 보완해야 하는데, 이런 지속적 관리 체계를 갖춘 수행기관은 아직 많지 않습니다. 이 격차가 앞으로 수행기관의 경쟁력을 가르는 요소가 될 가능성이 크고, 실제로 이런 관리 체계를 갖춘 곳과 그렇지 않은 곳의 결과물 격차는 시간이 지날수록 벌어지는 경향을 보입니다.
특히 정부지원사업으로 처음 온라인 마케팅을 시작하는 기업이라면, 이 격차를 스스로 판단하기가 더 어렵습니다. 결과물이 눈으로 보기에 그럴듯하면 문제를 알아채기 힘들고, 몇 달이 지나 검색·AI 인용이 거의 없다는 사실을 뒤늦게 깨닫는 경우가 많습니다.
수행기관이 AI 검색 대응 역량이 있는지 어떻게 확인할 수 있을까요?
가장 직접적인 방법은 해당 수행기관이 만든 기존 결과물을 실제로 AI 검색 엔진에 질의해보는 것입니다. ChatGPT나 Perplexity에 그 수행기관의 고객사 이름이나 관련 서비스를 물어봤을 때 언급되는지 확인하면, 포트폴리오만으로는 알 수 없는 실질적인 역량을 가늠할 수 있습니다. 언급이 전혀 없다면, 아무리 포트폴리오가 화려해도 AI 검색 대응 역량은 부족하다고 볼 수 있습니다.
또한 SEO · AEO · GEO, AI 검색 최적화 엔진 같은 전문 서비스를 별도로 운영하고 있는지도 확인 포인트입니다. 이런 서비스를 체계적으로 제공하는 수행기관은 단순히 트렌드를 마케팅 문구로만 쓰는 것이 아니라, 실제 방법론과 추적 체계를 갖추고 있을 가능성이 높습니다.
마지막으로, 결과물에 FAQPage 같은 구조화 데이터가 실제로 적용되어 있는지 개발자 도구나 구조화 데이터 테스트 도구로 확인해볼 수 있습니다. 이런 기술적 요소는 겉으로 잘 드러나지 않지만, AI 검색 인용 가능성을 좌우하는 핵심 요소이기 때문에 직접 확인해볼 가치가 있습니다.
홈페이지·랜딩페이지 제작에서 AI 검색 대응은 왜 중요할까요?
정부지원사업으로 홈페이지나 랜딩페이지를 처음 제작하는 기업이 많습니다. 이 결과물은 앞으로 몇 년간 사용할 자산인데, 처음부터 AI 검색을 고려해 설계되지 않으면 나중에 별도의 개선 프로젝트를 다시 진행해야 합니다. 반면 처음부터 시맨틱 마크업, 질문형 콘텐츠, 구조화 데이터를 반영해 만들면 오픈 초기부터 검색·AI 인용이 자연스럽게 누적되는 구조를 만들 수 있습니다.
특히 해외 진출을 목적으로 하는 외국어 홈페이지라면 이 격차가 더 크게 벌어질 수 있습니다. 해외 소비자는 국내보다 더 적극적으로 AI 검색을 활용하는 경향이 있어, 외국어 홈페이지가 AI 검색에 대응하지 못하면 국내 시장보다 더 큰 기회비용이 발생할 수 있습니다. 수출바우처로 외국어 홈페이지를 제작한다면, 이 부분을 특히 꼼꼼히 확인해야 합니다.
결국 홈페이지 제작의 목표를 “예쁜 페이지”에서 “검색과 AI가 모두 이해하고 인용할 수 있는 페이지”로 재정의할 필요가 있습니다. 이 재정의가 수행기관 선택 기준에도 그대로 반영되어야 합니다.
위키백과 같은 제3자 출처가 왜 수행기관 선택과 관련이 있을까요?
생성형 AI는 답변을 만들 때 자사 홈페이지만 참고하지 않고, 여러 출처가 같은 사실을 말하고 있는지를 함께 봅니다. 위키백과 등재·관리 같은 신뢰할 수 있는 제3자 출처가 있으면, AI가 브랜드 정보를 더 확실한 사실로 취급할 가능성이 높아집니다. 이런 이유로 홈페이지 제작만 하는 수행기관보다, 제3자 출처 구축까지 함께 설계할 수 있는 수행기관이 AI 검색 시대에는 더 완성도 높은 결과를 만들 수 있습니다.
다만 위키백과 등재는 모든 브랜드가 곧바로 진행할 수 있는 작업은 아닙니다. 카테고리 대표성과 검증 가능한 출처가 필요하기 때문에, 이런 요건을 정확히 진단하고, 요건이 부족하다면 먼저 갖춰야 할 것(보도자료, 수상 이력 등)부터 안내해줄 수 있는 수행기관인지도 함께 확인하는 것이 좋습니다. 무리하게 등재를 보장한다고 말하는 곳은 오히려 주의가 필요합니다.
이런 자산들이 서로 연결되어 있다는 점도 중요합니다. 홈페이지·위키백과·AI 검색 최적화 엔진이 각각 따로 존재하는 것보다, 서로를 근거로 삼아 연결되어 있을 때 AI가 참조하는 정보의 신뢰도가 높아집니다. 이 연결 구조를 이해하고 설계할 수 있는 수행기관인지가 핵심 판단 기준입니다.
AI 검색 대응이 부족한 수행기관을 선택하면 어떤 문제가 생길까요?
가장 직접적인 문제는 결과물이 시간이 지나도 검색·AI 인용으로 이어지지 않는다는 것입니다. 지원사업 예산으로 만든 홈페이지나 콘텐츠가 색인은 되지만 검색 상위에 오르지 못하고, AI 답변에도 전혀 등장하지 않는다면, 사업 목적(마케팅 실행을 통한 성과 창출) 자체가 무색해집니다.
두 번째 문제는 뒤늦게 개선 작업을 다시 해야 한다는 점입니다. 처음부터 AI 검색을 고려하지 않고 만든 결과물은 구조 자체를 다시 설계해야 하는 경우가 많아, 다음 지원사업이나 별도 예산으로 재작업 비용이 발생합니다. 처음부터 제대로 설계했다면 들지 않았을 비용입니다.
세 번째는 기회비용입니다. 경쟁사가 먼저 AI 검색 대응을 갖추기 시작하면, AI 답변에서의 인용 점유율은 선점 효과가 있는 영역이라 나중에 따라잡기가 더 어려워집니다. 지금 수행기관을 잘못 선택하는 것이, 몇 년 뒤 AI 검색 경쟁에서 뒤처지는 결과로 이어질 수 있다는 뜻입니다.
모든 업종에 AI 검색 대응이 똑같이 중요할까요?
정도의 차이는 있습니다. 비교·선택·절차 설명이 필요한 업종(B2B 서비스, 전문 서비스, 지원사업 수행기관 자체)은 소비자가 AI에게 직접 질문을 던지는 경우가 많아 AI 검색 대응의 중요도가 특히 높습니다. 반면 즉흥적 구매가 많은 업종은 상대적으로 AI 검색의 영향이 덜할 수 있습니다.
하지만 어떤 업종이든 “AI 검색이 아직 중요하지 않다”고 단정하기는 이릅니다. AI 검색의 영향력은 업종을 가리지 않고 빠르게 확산되고 있고, 지금 대응하지 않는다고 해서 나중에 쉽게 따라잡을 수 있는 것도 아닙니다. 지금 당장 중요도가 낮아 보이는 업종이라도, 미리 기반을 만들어두는 것이 장기적으로 유리합니다. AI 검색의 확산 속도를 감안하면, 지금은 영향이 적어 보이는 업종도 몇 년 안에 소비자의 정보 탐색 방식이 크게 달라질 가능성을 배제하기 어렵습니다.
정부지원사업은 몇 년에 한 번 오는 기회인 경우가 많으므로, 지금 업종의 AI 검색 중요도가 낮다고 판단되더라도 최소한의 기반(구조화 데이터, 질문형 콘텐츠)은 갖춰두는 것이 향후 확장을 대비하는 합리적인 선택입니다.
결과보고에서도 AI 검색 지표가 유리하게 작용할까요?
네. 앞으로 정부지원사업의 결과보고에서도 AI 검색 인용 여부가 새로운 성과 지표로 활용될 가능성이 있습니다. 전통적인 검색 순위나 방문자 수 외에, “특정 질의에서 AI가 브랜드를 인용했는가”라는 지표는 아직 낯설지만 점점 더 설득력 있는 증빙으로 받아들여지는 추세입니다. 이런 지표를 미리 준비해둔 기업은 다음 지원사업 신청에서도 차별화된 실적을 제시할 수 있고, 아직 낯선 지표인 만큼 먼저 제시하는 쪽이 심사에서 상대적으로 눈에 띄는 효과도 있습니다.
이 지표를 확보하려면 사업 초기부터 검증 질의 목록을 만들고, 정기적으로 여러 AI 엔진에 같은 질문을 던져 인용 여부를 기록하는 과정이 필요합니다. 이런 추적 체계를 갖춘 수행기관과 함께 사업을 진행하면, 결과보고 단계에서 이미 준비된 데이터를 활용할 수 있어 훨씬 수월합니다. 반대로 사업이 끝난 뒤에야 이런 지표가 필요하다는 사실을 깨달으면, 기준선이 될 초기 데이터가 없어 증분을 증명하기 어려워집니다.
이미 진행 중인 지원사업에서도 AI 검색 대응을 추가할 수 있을까요?
이미 협약을 체결하고 실행 중인 사업이라도, 실행계획서의 큰 틀을 벗어나지 않는 범위에서 AI 검색 대응 요소를 추가하는 것은 대부분 가능합니다. 예를 들어 홈페이지 제작이 진행 중이라면, 완성 직전에라도 구조화 데이터와 질문형 콘텐츠 섹션을 추가로 반영할 수 있는지 수행기관과 협의해볼 수 있습니다. 이미 다 만들어진 뒤 다시 고치는 것보다는, 진행 중일 때 반영하는 것이 훨씬 효율적입니다.
이미 완성되어 운영 중인 홈페이지라면, 별도의 개선 작업으로 접근할 수 있습니다. 페이지 구조를 처음부터 다시 짜지 않고도 메타데이터·FAQ 콘텐츠·구조화 데이터를 추가하는 것만으로 상당 부분 개선이 가능한 경우가 많습니다. 다만 페이지 구조 자체가 시맨틱하지 않게 짜여 있다면 부분 수정만으로는 한계가 있어, 현재 상태를 먼저 진단받는 것이 순서입니다.
이런 개선을 이번 지원사업이 아니라 다음 지원사업의 항목으로 계획하는 것도 방법입니다. 이번 사업으로 만든 자산의 한계를 파악해두고, 다음 지원사업 신청 시 “AI 검색 대응 강화”를 구체적인 목표로 제시하면 오히려 더 설득력 있는 신청서를 만들 수 있습니다. 이번 사업의 한계를 숨기기보다 다음 단계의 구체적인 실행 계획으로 전환하는 태도가, 지원사업을 반복 신청하는 기업에게는 더 유리한 전략이 됩니다.
수행기관마다 말하는 ‘AI 검색 최적화’가 다 같은 의미일까요?
그렇지 않습니다. 최근 많은 대행사가 GEO·AEO·AI 검색 최적화라는 용어를 마케팅 문구로 사용하지만, 실제로 이를 뒷받침하는 방법론과 도구를 갖춘 곳은 그중 일부입니다. 어떤 곳은 단순히 페이지에 FAQ 문구 몇 개를 추가하는 수준이고, 어떤 곳은 구조화 데이터 설계부터 인용 여부 추적까지 체계를 갖추고 있습니다. 같은 용어를 쓴다고 같은 수준의 서비스는 아닙니다.
이 차이를 구분하려면 결과물이 아니라 과정을 물어봐야 합니다. “어떤 질의를 대상으로 최적화하는가”, “그 질의를 어떻게 선정했는가”, “인용 여부를 어떻게 측정하는가”처럼 구체적인 방법론을 설명할 수 있는지가 진짜 역량과 마케팅 문구를 가르는 기준입니다. 막연히 “AI 검색에 노출되게 해드립니다”라고만 답하는 곳은 실제 방법론이 없을 가능성이 있습니다.
또한 GEO는 SEO와 완전히 분리된 별개의 작업이 아니라 상당 부분 겹치는 영역입니다. 이 둘을 따로 파는 곳보다, 검색과 AI 검색을 하나의 흐름으로 통합해 설계하는 수행기관이 결과적으로 더 일관성 있는 자산을 만듭니다. 검색·AEO·GEO를 별도 프로젝트로 쪼개어 진행하면, 서로 다른 기준으로 만들어진 콘텐츠가 충돌하는 경우도 생길 수 있습니다.
수행기관을 바꾸지 않고 지금 있는 곳에서 대응할 수는 없을까요?
기존에 함께해온 수행기관이 있다면, 반드시 새로운 곳으로 바꿔야 하는 것은 아닙니다. 먼저 기존 수행기관에 AI 검색 대응 역량이 있는지, 없다면 이를 보완할 계획이 있는지 물어보는 것이 순서입니다. 오래 함께한 수행기관은 브랜드와 업종에 대한 이해가 이미 쌓여 있어, 이 자산을 버리고 새로 시작하는 것보다 기존 관계 위에 새로운 역량을 더하는 편이 효율적일 수 있습니다.
다만 물어봤을 때 명확한 답변이 나오지 않거나, 트렌드를 마케팅 문구 이상으로 이해하지 못하고 있다면 신중하게 재검토할 필요가 있습니다. 특히 앞으로 몇 년간 사용할 자산(홈페이지, 브랜드 콘텐츠)을 다루는 사업이라면, 지금 이 판단이 이후 몇 년의 격차로 이어질 수 있다는 점을 감안해야 합니다.
절충안으로는, 기존 수행기관과의 관계는 유지하되 AI 검색 대응이 특히 중요한 항목(홈페이지 구조화 데이터, 위키백과 등재 등)만 별도로 전문성을 갖춘 곳과 진행하는 방법도 있습니다. 모든 것을 한 곳에서 처리해야 한다는 원칙보다, 항목별로 가장 적합한 역량을 가진 곳을 선택하는 유연함이 결과적으로 더 나은 자산을 만듭니다.
수행기관 선택, 결국 무엇을 우선해야 할까요?
전통적인 평가 기준(등록 분야, 실행 역량, 커뮤니케이션, 결과보고 지원)은 여전히 기본이지만, 여기에 AI 검색 시대에 맞는 새로운 질문 하나를 추가해야 합니다. “이 수행기관이 만든 결과물이 몇 달 뒤에도 검색되고, AI에게 인용될 수 있는가”라는 질문입니다. 이 질문에 구체적으로 답할 수 있는 수행기관과, 막연히 트렌드를 언급만 하는 수행기관은 실질적인 역량 차이가 큽니다.
결국 좋은 수행기관은 지금 당장의 결과물뿐 아니라, 그 결과물이 시간이 지나며 어떻게 검색·AI 검색에서 가치를 쌓아갈지까지 설계할 수 있는 곳입니다. 정부지원사업이라는 한 번의 기회를 장기적인 자산으로 만들 것인지, 몇 달 뒤 다시 손봐야 할 결과물로 남길 것인지는 이 선택에서 갈립니다. 지금 조금 더 꼼꼼히 확인하는 수고가, 몇 년 뒤 검색과 AI 답변 양쪽에서 브랜드가 꾸준히 발견되는 결과로 돌아옵니다.
AI 검색 시대에 맞는 수행기관을 찾고 계신다면 상담에서 결과물의 검색·AI 인용 설계까지 함께 점검해 드립니다.