AI 오버뷰 시대 검색 광고 전략 — 싸울 검색어, 영향을 줄 검색어, 수요를 만들 검색어를 나눠라

하나의 입찰 규칙이 통하지 않는 이유

AI 오버뷰가 검색 결과 페이지를 바꿨지만 많은 검색 광고 운영은 여전히 ‘성과 좋으면 올리고 나쁘면 내린다’는 규칙으로 돌아간다. 모든 검색어가 같은 종류의 클릭 경매라는 가정이다. 스페인 퍼포먼스 대행사 빅모모의 아나 코스티치는 영업 주기가 길고 전환 데이터가 적은 B2B·산업재 계정에서 이 가정이 무너진다고 말한다. 구글이 결과 페이지에서 직접 답하면 검색어마다 유료 클릭의 가치가 달라진다. 그래서 AI 오버뷰 검색 광고 전략은 입찰 전에 검색어를 분류하는 데서 시작한다.

달라진 경제학

• 정보성·중간 퍼널 검색의 클릭률이 떨어진다: 답을 구글에서 얻으면 자연 검색과 광고 모두 클릭을 잃는다. 남은 클릭은 질이 좋지만 보통 양의 감소가 더 크다
• 클릭당 비용이 오른다: 상단 자리는 줄고, 잃은 노출을 메우려 검색 광고로 예산을 옮기는 광고주는 늘었다. B2B, 서비스, ‘best X’ 같은 비교 검색에서 압력이 크다
• 순위를 읽기 어려워진다: AI 답변 위의 쓸 만한 자리는 몇 개뿐이고, 그 아래로 밀리면 특히 모바일에서 클릭률이 급감한다

세 개의 버킷

Fight: 싸울 검색어

구매 의도가 분명하고 클릭이 곧 리드와 매출로 이어지는 하위 퍼널 검색어다. 제품+수식어, 공급사 비교, ‘구매’, ‘견적’, ‘대리점’, 구매 의도가 붙은 브랜드 검색이 여기에 든다. SE랭킹의 7월 미국 AI 모드 상업 검색 조사에서 광고 노출 확률은 클릭당 비용 10달러 이상 검색어에서 약 54%, 2~10달러에서 32%, 2달러 미만에서 약 24%였다. 광고가 뜬 답변의 약 10개 중 7개에는 광고주 두 곳이 있었다. 절대 상단을 이겨도 증분 CPA가 맞는 검색어에만 프리미엄을 쓰고, 입찰 시뮬레이터로 비용을 먼저 추정하며, 절대 상단 노출 점유율과 순위 때문에 잃은 노출 점유율을 지켜본다.

Influence: 영향을 줄 검색어

AI 답변이 교육을 대신하고 사용자가 대개 클릭하지 않는 검색어다. 목표는 싼 방문이 아니라 답변에 인용되거나 답 속 브랜드로 언급되는 것이다. 구글 마케팅 라이브 EMEA 2026에서 샤시 타쿠르가 말했듯 최고의 광고는 답이어야 한다. 필자가 맡은 한 B2B 계정에서 AI 답변을 띄운 검색어는 정보성 83.3%, 학습·해결형 10.0%, 상업성 6.7%였다. 이런 검색어는 최대 CPC가 아니라 답변 점유율로 계획하고, 자연 검색이 이미 이기는 곳에는 돈을 쓰지 않는다.

Generate demand: 수요를 만들 검색어

이미 제로 클릭이 이긴 검색어다. 비용은 오르고 물량은 줄어드는데 계속 입찰하거나, 검색 이전의 일에 예산을 쓰거나 둘 중 하나다. 디맨드 젠, 유튜브, 자사 콘텐츠, 리뷰·커뮤니티 활동이 나중에 같은 사람이 구매 의도로 검색할 때 효과를 낸다. 라스트 클릭 ROAS로만 재면 늘 약해 보이므로 브랜드 검색과 파이프라인으로 측정한다.

실무 분류 루틴

분류가 통하려면 두 가지 기반이 먼저다. 키워드·광고·랜딩페이지가 하나의 의미로 묶인 구조, 그리고 리드 스코어링과 오프라인·CRM 신호를 반영한 전환 품질이다. 그 위에서 다음을 반복한다.

1. 검색어를 뽑아 상업성·리서치·정보성으로 의도를 나눈다
2. SEO 데이터, 서치 콘솔, 수동 검색 결과 확인으로 AI 오버뷰가 뜨는 곳과 브랜드 인용 여부를 본다
3. 각 검색어를 세 버킷에 배정한다
4. 검색 결과는 계속 바뀌므로 정기적으로 다시 분류하고 예산을 조정한다

AI Max와 확장검색은 이 분류를 대신하지 않는다. AI 답변 주변에 광고를 띄우려면 필요하지만 통제력은 줄어든다. 버킷이 분명하고 추적이 깨끗한 곳에서 작은 테스트로 도입한다.

정리

모든 검색어에 한 규칙을 적용하는 계정은 설명할 수 없는 비용 상승을 계속 겪는다. 쇼핑 광고 CTR은 오르는데 노출은 줄어든 현상이나 AI 오버뷰가 광고와 반대되는 답을 내놓은 사례도 같은 흐름에 있다. 입찰 최적화에서 버킷 간 예산 재배분으로 관점을 옮기는 것이 지금 검색에 맞는 운영이다.