고객은 제품이 아니라 상황을 묻고 있었습니다

브랜드는 다들 아는데 왜 AI는 불러주지 않았을까요

국내 상장 종합식품 기업의 이야기입니다. 제품 인지도는 이미 충분했고 브랜드 검색량도 꾸준히 나오던 곳이라, 처음 상담을 시작할 때만 해도 AI 답변에 안 나올 이유가 없어 보였습니다. 그런데 실제로 ChatGPT나 제미나이에 음식 관련 질문을 던져보면 답변에 등장하는 것은 경쟁사 제품이거나 개인 블로그에 올라온 레시피뿐이었습니다.

저희도 처음에는 콘텐츠가 부족한가 싶었습니다. 그래서 자사 채널을 전부 열어봤는데, 레시피와 제품 소개만 이미 수백 건이 쌓여 있더라고요. 양이 문제가 아니었던 겁니다.

질문을 하나하나 뜯어보니 제품명이 들어 있지 않았습니다

그래서 방향을 바꿔서, 소비자가 실제로 AI에게 던지는 문장 80개를 모아놓고 하나씩 읽어봤습니다. 그러자 굉장히 단순한 사실이 눈에 들어왔습니다. 소비자는 제품을 묻지 않습니다. 자기가 처한 상황을 이야기하고 거기에 맞는 음식을 추천해 달라고 합니다.

제품별로만 정리된 콘텐츠는 조건이 붙으면 대응하지 못합니다

이 회사의 레시피는 전부 제품별로 묶여 있었습니다. 소비자가 그냥 ‘떡볶이 레시피’를 검색할 때는 잘 맞아떨어지는데, 여기에 ’10분 안에’라든가 ‘덜 매운’, ‘전자레인지로’ 같은 조건이 하나라도 붙으면 대응할 페이지가 없었습니다. 조건이 붙는 순간 다른 질문이 되어버리는 거죠.

그 자리를 개인 블로그가 차지하고 있었습니다

AI가 인용하던 출처를 확인해 보니 대부분 개인 블로그와 레시피 커뮤니티였습니다. 왜 그런가 하면, 이분들은 처음부터 자기 상황을 이야기하면서 글을 쓰기 때문입니다. 오늘 야근하고 와서 뭘 해 먹었다는 식으로요. 정작 조리 정보를 가장 정확하게 아는 제조사는 그 정보를 인용될 수 있는 형태로 두지 않고 있었습니다.

제품이 아니라 상황을 기준으로 콘텐츠를 다시 묶었습니다

지식 허브를 처음부터 다시 짰습니다. 기준은 세 가지였는데요, 어떤 상황에서 먹는지와 누가 먹는지, 그리고 어떻게 조리하는지입니다. 이 세 가지를 조합하면 소비자가 실제로 쓰는 문장에 훨씬 가까워집니다.

먼저 콘텐츠 묶음부터 설계했습니다

캠핑이나 자취처럼 먹는 상황을 기준으로 나누고, 아이 간식이나 직장인 점심처럼 누가 먹는지도 함께 봤습니다. 전자레인지나 에어프라이어처럼 조리 도구가 정해져 있는 경우도 따로 묶었고요. 그렇게 만든 묶음 안에서 다시 조건을 조합해 질문 하나에 페이지 하나가 대응하도록 만들었습니다.

조리 시간과 난이도를 본문에 글자로 적었습니다

’10분’이라든가 ‘재료 3개’, ‘전자레인지만 사용’ 같은 조건을 제목과 본문 첫 문단에 넣었습니다. 사소해 보이지만 이게 핵심입니다. AI가 조건이 붙은 질문에 답할 때 필요한 정보가 정확히 이거거든요. 조리 시간이 이미지 안에만 있으면 AI는 그 정보를 읽지 못합니다.

레시피 스키마도 함께 적용했습니다

조리 시간과 재료, 단계, 분량을 Recipe 구조화 데이터로 표기했습니다. 화면에 보이는 내용과 마크업이 서로 어긋나지 않게 맞추는 데 시간이 꽤 걸렸는데, 이 부분을 대충 하면 오히려 검색에서 불이익을 받을 수 있어서 꼼꼼히 확인했습니다.

레시피에서 제품으로 넘어가는 길을 따로 만들었습니다

역할을 나눴습니다. 상황 콘텐츠는 인용을 받아오고, 제품 페이지는 구매를 받는 식으로요. 그래서 레시피 본문 안에서는 사용한 제품을 자연스럽게 링크만 걸고 구매를 권하는 문구는 넣지 않았습니다. 광고처럼 읽히는 순간 AI가 인용을 피하기 때문입니다.

인용 출처가 블로그에서 자사 채널로 옮겨왔습니다

저희가 지켜보던 상황 질문 80개 가운데 이 브랜드가 등장하는 질문이 처음에는 7개 정도였는데, 프로젝트를 마칠 무렵에는 38개까지 늘었습니다. 비율로 보면 9%에서 48%입니다.

그런데 회사 안에서 가장 반응이 좋았던 건 다른 숫자였습니다. AI가 음식 조리법을 설명할 때 인용하는 출처 중에 자사 콘텐츠가 차지하는 비중이 3%에서 29%로 늘었거든요. 그동안 개인 블로그가 차지하고 있던 자리를 제조사가 되찾아온 셈입니다. AI를 통해 들어오는 방문도 월 410세션에서 1,115세션으로 늘었고, 레시피를 읽다가 제품 페이지로 넘어가는 비율은 7.8%에서 18.6%가 됐습니다.

식품 브랜드 담당자분들께 드리고 싶은 이야기

콘텐츠를 늘리기 전에 질문의 생김새부터 확인해 보세요

소비자가 실제로 어떤 문장을 쓰는지 먼저 모아보시면, 우리 콘텐츠가 왜 안 걸리는지가 대체로 바로 보입니다. 제품별로만 정리된 자산은 조건이 붙은 질문에 대응하지 못하거든요. 이건 콘텐츠를 더 만든다고 해결되지 않습니다.

제조사만 아는 정확한 정보가 오히려 무기가 됩니다

조리 시간이나 분량, 보관법처럼 정확해야 하는 정보는 사실 제조사가 가장 잘 씁니다. 그 정보를 질문 형태에 맞춰 배치하기만 해도 개인 블로그보다 인용될 근거가 훨씬 튼튼해집니다.

제품은 답의 마지막에 두시는 편이 낫습니다

상황 콘텐츠가 인용을 받아오고 제품 페이지가 구매를 받는 구조로 나누시길 권합니다. 처음부터 제품을 앞세우면 광고로 읽혀서 인용에서 밀립니다. 돌아가는 것 같아도 이 순서가 결과적으로 빠릅니다.

자주 묻는 질문

식품 브랜드는 어떤 질문을 노려야 할까요?

제품명이 들어가지 않은 상황 질문입니다. ‘캠핑에서 간단히 먹을 음식’이나 ‘초등학생 간식 추천’처럼 상황과 대상, 조리 방식이 조건으로 붙는 문장을 말씀드리는 건데요. 이런 질문은 브랜드 인지도와 거의 상관없이 조건에 맞는 답을 가진 쪽이 인용됩니다. 그래서 후발 브랜드도 충분히 들어갈 수 있는 영역입니다.

레시피 콘텐츠가 이미 많은데 왜 인용이 안 될까요?

제품별로 묶여 있으면 조건이 붙은 질문에 대응하지 못하기 때문입니다. 같은 떡볶이 레시피라도 ’10분 안에’나 ‘덜 매운’, ‘전자레인지로’ 같은 조건이 제목과 본문에 글자로 드러나야 AI가 그 질문의 답으로 골라 씁니다. 여기에 Recipe 구조화 데이터로 조리 시간과 재료를 표기해 두시면 인식이 한층 정확해집니다.

레시피에서 제품 구매로는 어떻게 연결하나요?

레시피 본문 안에서 사용한 제품을 링크로만 걸고 구매를 권하는 문구는 넣지 않으시는 편이 좋습니다. 인용은 정보성 콘텐츠가 받아오고 구매는 제품 페이지가 받는 식으로 역할을 나누면 양쪽 다 잘 작동합니다. 이 사례에서도 그렇게 나눈 뒤에 이동률이 7.8%에서 18.6%로 올랐습니다.

효과는 언제쯤부터 보이나요?

이 프로젝트는 3개월 시점부터 커버리지가 눈에 띄게 움직였습니다. 콘텐츠를 발행하고 AI가 그것을 다시 읽어 인용에 반영하기까지 시간이 걸리기 때문인데요, 보통은 2개월 차에 변화가 보이기 시작하고 3개월 차부터 지표가 본격적으로 올라갑니다.

리드젠랩과 시작하려면 어떻게 하나요?

무료 진단 신청으로 시작합니다. 실제 고객 질문 20개를 주요 AI에 넣어 답변 80개를 분석하고, 현재 노출 상태와 경쟁 구도를 리포트로 드립니다. 이후 필요에 따라 GEO·AEO 대행 또는 컨설팅·내재화 방식을 정하고, 채널별 시작가는 요금 안내에서 확인하실 수 있습니다.

고객사와 체결한 비밀유지계약에 따라 기업명은 가명으로 표기했습니다. 수치와 실행 내용은 실제 프로젝트 측정 데이터입니다.