요즘 구글 애널리틱스 4(GA4) 대시보드를 열어보면 예전만큼 오가닉 트래픽이 잡히지 않는다고 느끼는 사람이 많을 것이다. 검색 엔진에서 우리 웹사이트로 유입되는 방문자 수가 줄고 있다면 그건 SEO를 잘못해서가 아니라 검색 환경 자체가 바뀌고 있기 때문일 수 있다. ChatGPT, Perplexity, Google AI 개요(AI Overview) 같은 AI 검색 엔진이 사용자의 질문에 직접 답을 내놓으면서 웹사이트를 방문하지 않고도 정보를 얻는 시대가 열렸다. 이번 글에서는 AI 시대에 웹 분석이 어떻게 달라지고 있는지, 그리고 마케터가 어떻게 대응할 수 있는지에 대해 이야기하고자 한다.
AI 시대에 검색은 어떻게 바뀌고 있는가?
제로클릭 검색(Zero-click Search)은 사용자가 검색 결과 페이지에서 어떤 링크도 클릭하지 않고 원하는 정보를 얻는 것을 말한다. 이 현상 자체는 새로운 것이 아니지만 AI가 등장하면서 그 규모가 급격히 커지고 있다.
Google 검색에 AI 개요가 포함된 경우 제로클릭률은 83%에 달한다. 사용자 10명 중 8명 이상이 검색 결과에서 AI가 요약해준 답변을 읽고 그대로 검색을 종료한다는 뜻이다. 실제로 2025년 기준 구글 검색 레퍼럴(Referral) 트래픽은 전년 대비 6.7% 감소했고, 뉴스 사이트를 대상으로는 33%나 감소했다.
검색 환경의 변화는 구글만의 이야기가 아니다. ChatGPT Search는 주간 10억 건 이상의 웹 검색을 처리하고 있으며, Perplexity와 Gemini도 빠르게 사용자를 늘리고 있다. AI 검색에서 발생하는 레퍼럴 트래픽은 기존 오가닉 검색 대비 165배 빠른 속도로 성장하고 있다. 그중 ChatGPT가 전체 AI 레퍼럴의 87.4%를 차지한다.
한국 시장에서도 변화가 뚜렷하다. 오픈서베이의 AI 검색 트렌드 리포트에 따르면 한국인의 ChatGPT 사용 경험률이 50%를 넘어섰다. 네이버도 기존의 큐(Cue:) 서비스를 2026년 4월에 종료하고 AI 브리핑으로 전환하면서 AI 검색 시대에 본격적으로 대응하고 있다. 네이버 검색 점유율이 60% 이상인 한국 시장에서 네이버와 AI 검색이 공존하는 독특한 환경이 만들어지고 있는 셈이다.
GA4가 측정하지 못하는 영역은 무엇인가?
GA4가 AI 시대에 놓치는 영역은 크게 세 가지다. 제로클릭 소비(AI 요약으로 인한 세션 미기록), 리퍼러(Referrer) 손실(모바일 AI 앱 유입의 Direct 분류), 봇 크롤링(AI 콘텐츠 수집 행위 감지 불가)이다. 각각을 자세히 살펴보자.
가장 큰 사각지대는 "보이지 않는 소비(Dark Consumption)"다. AI가 우리 웹사이트의 콘텐츠를 크롤링해서 사용자에게 요약 제공하면, 사용자는 원본 사이트를 방문하지 않는다. 당연히 GA4에 세션이 기록되지 않는다. 우리 콘텐츠가 실제로 소비되고 있지만 분석 도구에는 아무런 흔적이 남지 않는 것이다.
두 번째 문제는 모바일 AI 앱에서 발생한다. ChatGPT나 Claude의 모바일 앱에서 링크를 눌러 웹사이트에 접속하면 리퍼러 헤더가 제거되는 경우가 많다. 이 경우 GA4에서는 해당 트래픽을 Direct(직접 유입)로 분류한다. AI 앱에서는 아예 리퍼러 정보 자체가 사라지는 셈이다.
리퍼러의 기본 개념을 이해하고 있다면 이 상황이 왜 심각한지 바로 감이 올 것이다. 리퍼러는 유입 분석의 출발점인데 AI 앱에서 그 출발점 자체가 사라지고 있다.
세 번째로 GA4는 클라이언트 사이드 자바스크립트 기반으로 동작하기 때문에 AI 봇이 서버에서 콘텐츠를 크롤링하는 행위를 감지하지 못한다. GA4의 봇 필터링 기능도 IAB(Interactive Advertising Bureau) 리스트에 등록된 봇만 걸러낼 수 있어서 새로 등장하는 AI 크롤러는 필터링 대상에 포함되지 않는 경우가 많다.
GA4에서 AI 트래픽을 추적하려면 어떻게 해야 하는가?
GA4에 한계가 있다고 해서 아무것도 할 수 없는 건 아니다. 리퍼러가 정상적으로 전달되는 경우에는 맞춤 채널 그룹을 설정해서 AI 트래픽을 분리할 수 있다.
GA4의 [관리] → [데이터 표시] → [채널 그룹]에서 새 채널 그룹을 만들거나 기존 그룹을 수정하면 된다. "AI Search"와 같은 이름으로 새 채널을 추가하고, 소스 조건에 다음과 같은 정규식을 넣어주자.
chatgpt\.com|perplexity\.ai|claude\.ai|gemini\.google\.com|copilot\.microsoft\.com|deepseek\.com
이렇게 설정하면 위 도메인에서 유입된 트래픽이 별도의 채널로 분류되어 리포트에서 한눈에 확인할 수 있다.(단, 앞서 이야기한 것처럼 모바일 앱에서 리퍼러가 제거된 경우에는 여전히 Direct로 분류된다는 점을 기억하자.)
Google Search Console에서도 변화가 있다. 2025년 6월부터 AI Mode의 클릭, 노출, 순위 데이터가 Search Console 성과 보고서에 포함되기 시작했다. 다만 AI Mode만 별도로 필터링하는 기능은 아직 제공되지 않아 전체 웹 검색 데이터에 합산되어 표시된다.
흥미로운 점은 AI 검색에서 유입된 트래픽의 품질이다. Ahrefs의 자체 데이터에 따르면 AI 검색에서 유입된 트래픽의 전환율이 약 24배 높았다. 이는 특정 SaaS 서비스의 사례이며, 업계 전반으로 보면 3~11배 수준의 차이를 보이는 조사도 있다. AI가 이미 사용자의 질문을 이해하고 관련성 높은 콘텐츠를 추천해주기 때문에 실제로 사이트를 방문하는 사용자는 구매나 전환 의도가 훨씬 강한 셈이다. 즉, AI 시대에는 트래픽의 양보다 질이 더 중요해진다.
세션과 페이지뷰 외에 어떤 분석 지표가 필요한가?
세션(Session)과 페이지뷰(Pageview)는 웹 분석의 기본 중의 기본이었다. 하지만 이 지표들은 "사용자가 우리 웹사이트에 방문해야만" 측정이 가능한, 클릭 기반 경제의 산물이다. AI 시대에는 사용자가 방문하지 않고도 우리 콘텐츠를 소비할 수 있기 때문에 이 지표만으로는 우리 콘텐츠의 실제 영향력을 파악하기 어렵다.
GA4에서는 기존의 이탈률 대신 참여 세션(Engaged Session)과 참여율이라는 개념을 도입했는데 이것이 AI 시대에 더욱 중요해지고 있다. 트래픽의 절대량이 줄어드는 상황에서는 "얼마나 많이 왔는가"보다 "온 사람이 얼마나 깊이 관여했는가"가 핵심 지표가 되기 때문이다.
그런데 GA4 바깥에서도 새로운 분석 지표가 등장하고 있다. AI 가시성(AI Visibility)이라고 불리는 영역인데 대표적인 지표를 살펴보면 다음과 같다.
| 지표 | 설명 |
|---|---|
| 인용 점유율(Citation Share) | AI 답변에서 우리 콘텐츠가 인용되는 비율 |
| AI 검색 노출률(Share of Voice) | 특정 키워드의 AI 답변에서 우리 브랜드가 언급되는 빈도 |
| 감정 점수(Sentiment Score) | AI가 우리 브랜드를 긍정적으로 프레이밍하는 정도 |
| 변동성(Drift) | AI 답변에서 우리 브랜드의 인용이 시간에 따라 얼마나 안정적인지 |
다만, 이 새로운 지표들은 아직 불안정한 면이 있다. AirOps의 조사에 따르면 30%의 브랜드만이 AI 검색에서 연속적으로 인용을 유지하고 있다. AI 모델이 업데이트될 때마다 인용 패턴이 바뀔 수 있기 때문이다.
이런 AI 가시성 지표를 추적할 수 있는 전문 도구도 등장하고 있다. Otterly.AI는 ChatGPT, Perplexity, Google AI 개요에서의 브랜드 멘션을 추적해주고, Peec AI는 LLM이 우리 브랜드를 어떤 맥락으로 프레이밍하는지 분석해준다. 아직 초기 단계의 도구들이지만 앞으로 웹 분석의 중요한 한 축이 될 가능성이 높다.
비용을 들이지 않고 간단하게 시작하고 싶다면 우리 비즈니스와 관련된 핵심 질문 20~50개를 정리해두고, 주기적으로 ChatGPT나 Perplexity에 직접 물어보면서 우리 브랜드나 콘텐츠가 언급되는지 수동으로 확인하는 방법도 있다.
마케터가 지금 준비해야 할 5가지
그렇다면 구체적으로 무엇부터 시작하면 좋을까? 지금 당장 실행할 수 있는 다섯 가지를 정리해봤다.
1. GA4에 AI 트래픽 채널 그룹을 설정하자
앞서 설명한 것처럼 GA4의 맞춤 채널 그룹에 AI 검색 도메인을 추가하는 것이 첫 번째 단계다. 설정 자체는 5분이면 충분하고, 한 번 설정해두면 AI 트래픽의 추이를 지속적으로 모니터링할 수 있다.
2. KPI를 클릭에서 참여와 전환 중심으로 바꾸자
"이번 달 오가닉 세션이 몇 건인가"보다 "유입된 사용자의 참여율과 전환율은 어떤가"에 집중하는 것이 좋다. AI 시대에는 적게 오더라도 깊이 있게 관여하는 방문자의 가치가 훨씬 높아진다.
3. AI 인용 모니터링 루틴을 만들자
월 1회 이상, 우리 비즈니스의 핵심 키워드로 AI 검색 엔진에 질문하고 우리 브랜드가 답변에 포함되는지 확인하는 습관을 들이자. 처음에는 수동으로 시작하고, 필요에 따라 전문 도구 도입을 검토하면 된다.
4. 콘텐츠를 AI가 인용하기 좋은 구조로 개선하자
이 영역을 GEO(Generative Engine Optimization, 생성형 엔진 최적화)라고 부른다. 핵심은 간단한데, 질문에 대한 명확한 답변을 문서 상단에 배치하고, 구조화된 데이터(JSON-LD)를 적용하며, 출처와 근거를 명확하게 제시하는 것이다. 기존 SEO 작업과 크게 다르지 않지만 "AI가 인용하기 좋은 형태"를 의식적으로 고려해야 한다.
5. Direct 트래픽의 의미를 재해석하자
GA4에서 Direct(직접 유입)로 분류되는 트래픽이 늘고 있다면, 그 안에 AI 앱에서 온 "히든 트래픽"이 숨어 있을 가능성을 고려하자. Direct 트래픽의 랜딩 페이지, 사용 기기, 행동 패턴을 분석하면 AI 유입인지 실제 직접 유입인지 어느 정도 추론할 수 있다. 예를 들어 블로그의 특정 포스트에 모바일 Direct 유입이 갑자기 늘었다면 AI 검색에서 해당 콘텐츠가 인용되고 있을 가능성이 있다.
마치며
AI 검색 엔진의 확산으로 웹 분석의 패러다임이 "클릭 측정"에서 "영향력 측정"으로 전환되고 있다. GA4의 맞춤 채널 그룹으로 AI 트래픽을 분리하고, 인용 점유율(Citation Share) 등 AI 가시성 지표를 보완적으로 활용하는 것이 핵심 대응 전략이다.
GA4는 여전히 강력한 도구지만, AI 시대에는 GA4만으로 우리 콘텐츠의 실제 영향력을 파악하기 어려워지고 있다. 세션 수가 줄었다고 해서 우리 콘텐츠가 덜 소비되고 있는 것은 아닐 수 있고, Direct 트래픽이 늘었다고 해서 단순히 북마크 유입이 많아진 것도 아닐 수 있다.
중요한 것은 이 변화를 위협으로만 볼 것이 아니라 새로운 기회로 바라보는 시각이다. AI가 우리 콘텐츠를 인용한다는 것은 그만큼 콘텐츠의 전문성이 인정받고 있다는 뜻이기도 하다. GA4의 맞춤 채널 설정부터 AI 인용 모니터링까지, 오늘 소개한 내용을 하나씩 실행해보면서 변화하는 분석 환경에 대응해보는 계기가 되었으면 좋겠다.
관련 글: 유입 분석을 위한 HTTP 리퍼러(Referrer) 이해하기 | GA에서 naver.com/referral은 무엇일까?
자주 묻는 질문
Q. GA4에서 AI 검색 트래픽을 분리해서 볼 수 있는가?
가능하다. GA4의 맞춤 채널 그룹 기능을 이용하면 chatgpt.com, perplexity.ai 등 AI 검색 도메인에서 유입된 트래픽을 별도의 채널로 분류할 수 있다. 다만 모바일 앱에서 리퍼러가 제거된 경우에는 여전히 Direct로 분류되므로 완벽한 분리는 어렵다.
Q. 제로클릭 검색이 늘면 GA4 데이터가 무의미해지는가?
무의미해지는 것은 아니다. GA4는 실제 웹사이트 방문자의 행동을 분석하는 데 여전히 가장 강력한 도구다. 다만 GA4 데이터만으로 우리 콘텐츠의 전체 영향력을 판단하기는 어려워지고 있으므로, AI 가시성 지표를 보완적으로 활용하면 된다.
Q. AI 개요에 내 콘텐츠가 인용되는지 어떻게 확인하는가?
2025년 6월부터 AI Mode 데이터가 Search Console 성과 보고서에 포함되기 시작했지만 별도 필터링은 아직 지원되지 않는다. ChatGPT나 Perplexity에서의 인용은 Otterly.AI 같은 전문 도구를 사용하거나, 핵심 키워드로 직접 검색하여 수동으로 확인하는 방법이 있다.
Q. GEO(생성형 엔진 최적화)를 시작하려면 가장 먼저 무엇을 해야 하는가?
기존 SEO 기반이 잘 되어 있다면 GEO는 크게 어렵지 않다. 가장 먼저 할 일은 주요 콘텐츠의 도입부에 핵심 질문에 대한 직접적인 답변을 배치하는 것이다. 업계에서는 AI 시스템이 콘텐츠의 도입부를 특히 중요하게 평가하는 경향이 있어, 첫 200단어 내에 핵심 답변을 배치할 것을 권고한다. 도입부에서 명확한 답변을 제공하면 인용 가능성이 높아진다.
Q. 기존 SEO 작업은 더 이상 의미가 없는 건가?
전혀 그렇지 않다. SEO는 GEO의 기반이다. AI 검색 엔진도 결국 웹에 존재하는 콘텐츠를 크롤링해서 답변을 생성하기 때문에 검색 엔진이 크롤링하기 좋은 구조, 명확한 메타데이터, 양질의 콘텐츠라는 SEO의 기본 원칙은 AI 시대에도 유효하다. 오히려 SEO가 잘 되어 있는 콘텐츠가 AI에도 인용될 가능성이 높다.
