[마케팅 브리프 | 2026년 11월 12일자] 공급사 탐색은 AI로, 선택은 ‘입증 가능한 근거’로

기업 구매자의 공급사 탐색 단계에서 생성형 AI가 주요 수단으로 활용되고 있다는 조사 결과가 나왔다. 동시에 구매자는 더 나은 가치를 제공하는 공급사보다 내부에서 선택을 설명하고 정당화하기 쉬운 공급사를 택하기도 했다. 검색과 광고에서도 플랫폼별 노출과 클릭, 전환을 구분해 성과를 살펴야 한다는 분석이 나온다.



생성형 AI로 공급사 조사 시작 55%…검색엔진은 45%
WPP 산하 VML이 10일 발표한 ‘2026 퓨처 바이어 리포트’에 따르면 기업 구매자의 55%는 공급사 조사를 생성형 AI에서 시작한다고 답했다. 전통 검색엔진을 선택한 응답은 45%였다.

조사는 지난 7월 말부터 8월 초까지 미국·영국·프랑스·독일·브라질·호주·뉴질랜드·싱가포르 등 8개 시장의 기업 구매자 750명을 대상으로 진행됐다. 한국은 조사 대상에 포함되지 않았다.

이 수치는 공급사 조사를 시작할 때 어떤 수단을 사용하는지를 묻는 응답 결과다. 전체 검색시장 점유율이나 실제 구매 전환율을 의미하지 않는다.

공식 발표문에는 이전 조사와 비교한 시계열 자료가 제시되지 않았다. 따라서 이번 결과만으로 생성형 AI가 검색엔진을 ‘처음 추월했다’고 해석할 수는 없다.

71% “더 안전한 공급사 선택 경험”…73%는 경력 영향 우려
응답자의 71%는 더 나은 가치를 제공한다고 판단한 공급사보다 더 안전하다고 여긴 공급사를 선택한 경험이 있다고 답했다. 구매 성과가 기대에 못 미칠 경우 자신의 경력에 영향을 줄 수 있다고 본 응답은 73%였다.

VML은 이를 ‘방어적 편향(Defensibility Bias)’이라고 설명했다. 자신의 평판과 책임이 걸린 상황에서는 익숙하고 입증할 수 있으며 조직 내부에서 설명하기 쉬운 선택을 선호한다는 의미다.

다만 71%라는 수치는 응답자가 이런 선택을 한 경험이 있다는 뜻이다. 전체 계약의 71%가 기존 대형 사업자나 인지도가 높은 업체에 돌아간다는 의미는 아니다. ‘더 나은 가치’ 역시 기술 성능만을 뜻하지 않는다.

AI에는 찾기 쉬운 정보, 조직에는 설득할 근거
VML은 B2B 공급사가 AI 플랫폼에서 발견되고 이해될 수 있도록 공개 콘텐츠와 기술문서, 고객 사례, 제품 정보와 입증자료를 명확하고 일관되게 구성할 필요가 있다고 제언했다.

AI가 후보 공급사를 찾는 과정에 관여하더라도 실제 구매에는 조직 내부 합의가 필요하기 때문이다. 재무·IT·조달·리스크 관리 부서와 경영진을 설득하려면 투자수익률(ROI), 기술적 근거, 도입 계획과 관련 사례 등 선택을 뒷받침할 자료가 필요하다는 설명이다.

전문성을 보여주는 콘텐츠의 영향도 확인됐다. 응답자의 59%는 전문적 통찰을 제공하는 콘텐츠를 접한 뒤 이전에 몰랐던 공급사를 최종 후보군에 포함한 경험이 있다고 답했다.

구글 검색 매출 633억5,000만달러…전년 대비 12% 증가
알파벳의 2026년 3분기 실적 발표에 따르면 ‘구글 검색 및 기타’ 매출은 633억5,000만달러로 전년 동기 565억6,700만달러보다 12% 증가했다. 유튜브와 구글 네트워크 등을 포함한 전체 구글 광고 매출은 820억1,200만달러였다.

순다르 피차이 알파벳·구글 최고경영자는 AI 투자가 상업적 검색을 포함한 전체 검색 질의 증가를 이끌고 있으며 전년 동기 대비 검색 질의 증가율이 최근 5년 가운데 가장 높았다고 설명했다.

다만 해당 실적 발표문에는 AI 오버뷰나 AI 모드의 광고 매출이 별도 항목으로 제시되지 않았다. 이 자료만으로는 AI 검색 기능 자체의 수익화 성과를 분리해 판단할 수 없다.

구글 검색과 ChatGPT 광고, 경쟁 구도 달랐다
검색 인텔리전스 기업 애드테나는 11일 미국 광고주 6곳을 대상으로 10월 구글 검색 광고와 ChatGPT 광고 데이터를 비교한 분석을 공개했다.

자동차보험사 두 곳이 각각 설정한 추적 프롬프트에서 관측된 ChatGPT 광고 배치 가운데 비교·잠재고객 확보 사이트의 비중은 각각 53%, 63%였다.

애드테나는 이를 구글 검색에서 강한 광고주가 ChatGPT에서도 같은 위치를 확보한다고 보기 어렵다는 사례로 제시했다.

다만 두 플랫폼의 측정 기준은 다르다. 구글 측 지표는 광고 클릭 비중이고, ChatGPT 측 지표는 광고주별 추적 프롬프트에서 관측된 광고 배치 비중이다. 따라서 두 수치를 동일한 기준의 플랫폼 시장점유율로 해석해서는 안 된다.

애드테나는 광고비를 늘리기 전에 플랫폼 보고서와 웹 분석, CRM 데이터를 대조하고 경쟁사가 어떤 비교·카테고리 프롬프트에서 광고를 집행하는지 점검하라고 권고했다. 클릭 비용이 낮다는 이유만으로 투자수익률이 높다고 판단해서는 안 된다는 취지다.

구글 “AI 검색 노출에 별도 스키마 필요 없어”
구글 검색 센트럴은 AI 오버뷰와 AI 모드에 노출되기 위해 기존 검색 요건 외에 추가 기술 요건이나 특별한 최적화가 필요한 것은 아니라고 안내하고 있다.

지원 링크로 표시되려면 페이지가 구글 검색에 색인돼 있고 검색 결과에 스니펫을 표시할 수 있는 상태여야 한다. 크롤링 허용과 내부 링크를 통한 콘텐츠 발견, 중요한 정보의 텍스트 제공, 화면에 보이는 내용과 구조화 데이터의 일치 등 기존 검색 최적화 원칙도 그대로 적용된다.

새로운 AI용 파일이나 특별한 Schema.org 구조화 데이터를 별도로 만들 필요는 없다. 다만 구조화 데이터 자체가 불필요하다는 뜻은 아니다. 구글은 기존 검색 요건과 권장사항을 충족하더라도 크롤링과 색인, 노출이 보장되는 것은 아니라고 설명한다.

AI가 공급사 탐색에 활용되더라도 구매자는 조직 내부에서 선택을 설명하고 정당화할 근거가 필요하다. VML은 AI가 찾고 해석하기 쉬운 정보와 구매 조직을 설득할 입증자료를 함께 갖추라고 권고했다.

광고 성과 역시 노출과 클릭, 유입 이후 전환을 구분해 살펴야 한다. 애드테나 분석은 플랫폼별 지표와 추적 범위가 다른 만큼 낮은 클릭 비용이나 높은 광고 비중만으로 성과를 단정하지 말아야 한다는 점을 보여준다.