[마케팅 브리프] 'AI 에이전트'가 재편하는 B2B 마케팅… 구글·허브스팟 생태계 전면 개편

디지털 마케팅 및 B2B 시장이 단순 생성형 AI 활용을 넘어 구매 여정 전반을 자율적으로 수행하는 '에이전틱(Agentic) AI' 체제로 급격히 이동하고 있다. 구글은 검색 광고 체계를 AI 기반의 자동 최적화 시스템으로 단일화하고 있으며, 주요 CRM 플랫폼들은 AI 검색 최적화(AEO)와 에이전트 연동을 핵심 동력으로 배치했다. 경기 불확실성 속에서 전반적인 마케팅 예산 증가세는 정체되었으나, AI 도입을 통한 비용 효율화와 성과 지향적 파이프라인 구축에 투자가 집중되는 양상이다.


1. 허브스팟, 연례 콘퍼런스서 'AEO(답변 엔진 최적화)' 도구 및 에이전틱 CRM 공개
B2B 고객관계관리(CRM) 및 마케팅 플랫폼 허브스팟은 연례 콘퍼런스에서 챗GPT, 퍼플렉시티, 제미나이 등 생성형 AI의 답변에 자사 브랜드가 어떻게 노출되는지 측정하고 개선하는 'AEO(Answer Engine Optimisation)' 기능 베타 버전을 발표했다. 더불어 미팅과 통화 기록을 바탕으로 수동 입력 없이 데이터를 자동 갱신하는 '스마트 CRM'과 구매 신호를 추적해 맞춤형 영업 문구를 작성하는 AI 프로스펙팅 에이전트를 함께 선보였다. 야미니 란간 허브스팟 CEO는 "기업의 90%가 AI를 도입했으나 비즈니스 혁신의 성과를 본 곳은 6%에 불과하다"며 "단순 생성 툴 확장이 아닌 정교한 고객 컨텍스트(데이터 맥락)와 워크플로 재설계가 핵심 변수"라고 강조했다.

2. 구글 애즈, 9월부터 'AI 맥스(AI Max)' 전환 가속… 언어 타깃팅 수동 설정 폐지
구글은 이달부터 검색 캠페인 내 확장검색(Broad Match) 및 자동 생성 에셋을 사용하는 광고주를 대상으로 'AI 맥스'로의 자동 마이그레이션을 본격화했다. 이에 따라 광고 문구 작성부터 실시간 검색어 매칭까지 AI가 자동으로 개입해 최적화한다. 또한 9월 말을 기점으로 검색 네트워크 캠페인에서 수동 언어 설정 항목을 순차적으로 제거하고, 사용자의 검색 맥락과 랜딩페이지 언어를 AI가 분석해 자동으로 일치시키는 방식으로 변경된다. 이는 광고 집행의 세부 수동 제어권이 줄어드는 대신 머신러닝의 자율 입찰 및 소재 최적화에 대한 의존도가 더욱 심화되고 있음을 보여준다.

3. 구글 서치 콘솔, 생성형 AI 검색 노출 데이터 리포트 공식 제공
구글이 글로벌 모든 웹마스터를 대상으로 구글 서치 콘솔(Search Console) 내에서 'AI 개요(AI Overviews)' 및 'AI 모드(AI Mode)'를 통한 웹페이지 노출 성과를 추적할 수 있는 리포트를 정식 출시했다. 웹사이트 운영자는 AI 답변에 자사 콘텐츠가 얼마나 인용되었는지, 어떤 페이지가 핵심 소스로 활용되었는지 국가별·기기별 통계를 확인할 수 있다. 퓨리서치센터(Pew Research) 등의 분석에 따르면 AI 개요가 노출될 경우 전통적인 검색 결과의 클릭률(CTR)은 절반 가까이 감소하는 반면, AI 답변에 직접 인용된 브랜드는 무클릭 환경에서도 높은 신뢰도와 상기도를 확보하는 것으로 나타나 GEO(생성 엔진 최적화)의 중요성이 더욱 부각되고 있다.

4. 가트너 조사, CMO 마케팅 예산 매출 대비 7.8%에 정체… AI 통한 대행사 지출 축소
글로벌 시장조사업체 가트너(Gartner)가 북미와 유럽의 마케팅 리더 401명을 대상으로 조사한 연례 CMO 예산 보고서에 따르면, 기업 매출 대비 평균 마케팅 예산 비중은 7.8%로 전년(7.7%) 대비 사실상 제자리걸음을 기록했다. 응답 CMO의 39%는 예산 압박 속에서 생성형 AI 내재화를 통해 외부 에이전시(대행사) 위탁 지출과 인건비를 축소할 계획이라고 밝혔다. 반면 성과 측정이 명확한 페이드 미디어(Paid Media) 지출 비중은 전체 마케팅 예산의 30% 이상을 차지하며 집중 방어되는 추세로, AI를 통한 업무 생산성 개선분이 신규 투자보다는 비용 절감과 하위 퍼널 전환 강화에 흡수되고 있는 것으로 분석됐다.

5. B2B 구매 여정의 변화… "인간 바이어 이전 'AI 평가 에이전트'가 1차 숏리스트 선별"
B2B 마케팅 분석 업계에 따르면 기업 구매 프로세스에서 인간 실무자가 솔루션을 검토하기 전 사내 AI 에이전트가 공급업체의 웹사이트와 백서를 1차 평가해 숏리스트(적격 후보군)를 추리는 사례가 빠르게 확산되고 있다. 이에 따라 수식어 중심의 마케팅 수사("업계 최고의 통합 솔루션" 등)는 AI 알고리즘의 신뢰도 평가에서 감점 요인이 되는 반면, 명확한 고객군(타깃 규모), 실제 해결 과제, 수치화된 성능 데이터 등 정형화된 정보 구조를 갖춘 기업의 콘텐츠가 AI 추천 상위에 오르는 '알고리즘 적합성 편향(AI-AI Bias)' 현상이 뚜렷해지고 있다. B2B 마케터에게는 독자적인 산업 리포트와 구조화된 데이터 배치가 새로운 필수 과제로 떠올랐다.

6. 링크드인, B2B 스팸성 AI 콘텐츠 필터링 강화 및 세일즈 네비게이터 중심 개편
비즈니스 플랫폼 링크드인은 피드 품질 유지를 위해 AI로 무차별 대량 생성된 저품질 콘텐츠와 복제 게시물에 대한 알고리즘 노출 제한 조치를 강화하고 나섰다. 또한 기존에 일반 계정에도 제공되던 소셜 셀링 지수(SSI) 조회를 유료 플래그십인 세일즈 네비게이터(Sales Navigator) 라이선스 보유자로 제한하는 등 플랫폼 내 유료 B2B 리드 생성 인프라를 상업용 솔루션과 직접 연계하는 구조 개편을 단행했다. 이는 무분별한 AI 자동화 활동을 통제하고, 검증된 인맥 및 정량화된 구매 의도 신호를 기반으로 한 프리미엄 B2B 타깃팅 시장의 수익성을 극대화하려는 전략으로 풀이된다.