AI 기술의 발전은 단순히 검색 방식을 바꾸는 데 그치지 않고, 광고와 마케팅의 구조 자체를 근본적으로 변화시키고 있다. 기존 퍼널(Funnel) 광고가 클릭과 구매를 중심으로 설계된 단방향 구조였다면, 오늘날의 소비자는 광고보다 정보를 신뢰하며 질문·탐색·비교·사용·공유를 반복하는 순환적 행동 패턴을 보인다.
1. 소비자 행동의 새로운 기준: AISPUS 모델
차세대 마케팅의 핵심은 AISPUS(Attention–Interest–Search–Purchase–Use–Synergy) 모델로 설명된다.
소비자는 문제를 인식(Attention)하고 관심을(Interest) 갖는 단계에서부터 AI 기반 질문 답변(AQA, AI Question Answer)을 통해 정보를 주도적으로 탐색한다. 이후 사용 경험을 공유하며 시너지(Synergy)를 만들어내는 이 모델은 디지털 지식 자산의 축적을 가능하게 한다.
2. BICF와 ACE: 콘텐츠 흐름 속의 신뢰 구축
브랜드 노출 전략 역시 변하고 있다. BICF(Brand In Content Flow) 구조는 브랜드가 광고로서 강제 노출되는 것이 아니라, 콘텐츠의 자연스러운 흐름 속에서 등장하는 방식이다.
사례: 유튜브 ‘달루카 밥상’에서 반려견 간식 언박싱이 정보 경험으로 인식되거나,
AI 걸그룹의 무대 소품이 팬덤을 통해 확산되는 사례가 대표적이다.
이 과정에서 소비자는 AI가 제공하는 정보의 핵심인 ACE(AI Choice Essence)를 바탕으로
자율적이고 신뢰할 수 있는 선택을 내리게 된다.
3. 성과 예측 지표: CSI(Cycle Synergy Index)
본 기사에서는 이러한 순환 구조의 성과를 측정하기 위한 CSI(Cycle Synergy Index) 지표를 제시한다.
CSI는 클릭 참여도, 구매 의사, 후기 공유 등 소비자 행동의 순환적 흐름을 점수화하여 기존 KPI와 결합한 모델이다.
[예시 시나리오: 여드름 케어 챗봇 성과 예측]
AQA(질문): "여드름 케어 뭐가 좋을까요?" → 피부타입 선택지 제공
ACE(선택): 성분 비교 및 전문가 리뷰 기반의 상세보기와 구매 결정
CSI(결과): 후기 공유 및 순환 지수 반영 결과 78점(A- 등급) 도출
이는 기존 퍼널 광고의 평균 점수인 38점(C등급) 대비 2배 이상 개선된 수치로, 광고 회피율 감소와 ROAS(광고비 대비 매출액)의 획기적 상승을 시사한다.
4. 플랫폼과 기업을 위한 새로운 수익화 비전
해당 지표는 플랫폼 기업의 광고 매출 감소 문제를 해결하고, 챗봇 기업에는 정보 기반 추천이라는 새로운 수익화 모델을 제공할 수 있다. 결국 AI 시대의 마케팅은 단순 노출 경쟁이 아닌 질문-아카이브-선택-순환-CSI 예측의 구조로 진화해야 한다. 기록은 곧 경쟁력이며, 아카이브는 곧 신뢰다.
[핵심 요약]
AISPUS 모델: 소비자 행동 반응을 설명하는 차세대 순환 구조 모델
AQA & ACE: AI 질문 기반 정보 탐색과 신뢰 중심의 선택 구조
BICF 전략: 콘텐츠 흐름 내 브랜드 자연 노출을 통한 광고 회피율 감소
CSI 지표: 순환 구조 성과를 수치화한 예측 모델 (기존 대비 고효율 검증)
시냅스코 아키턴트(Synapsco Architant) maidasha AI Research Group
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