온라인 마케팅에 익숙한 이들에게는 SEO(Search Engine Optimization) 는 상식이다. 네이버나 구글 검색 결과 상단에 내 상품, 서비스를 노출하는 것은 너무나 당연한 목표였다. 하지만 최근 데이터에 따르면, 단순 검색 보다 제미나이나 ChatGPT 같은 AI 서비스에 상품 비교나 서비스 추천을 요청하는 비중이 급격히 늘고 있다.

이때 등장한 개념이 GEO(Generative Engine Optimization) 와 AEO(Answer Engine Optimization) 다. 이제는 생성형 AI 모델이 내 상품이나 서비스를 답변으로 채택할 가능성을 높이는 광고 활동이 필요하다. 단순히 차별점과 관련한 키워드를 반복하거나 감성에 호소하기 보다는, 신뢰성 있는 통계와 인용 등 구체적인 사실 관계를 포함하는 것이 좋다. LLM의 확각 같은 한계에 대한 논의도 많지만, 소비자는 점차 AI 서비스가 제시하는 결과를 최적의 답이라고 믿고 수용하고 있다. 이 지점이 바로 저자가 이제는 'AI 에이전트를 설득'하는 것이 중요해졌다고 주장하는 이유다. 마케팅의 고전인 AIDA(Attention-Interest-Desire-Action) 모델이 위기를 맞았다. 

AI 에이전트가 제시하는 결과를 신뢰하고 검색을 종료하는 제로클릭(Zero-Click) 현상을 이제는 마케팅 활동의 기본 변수로 받아들여야 한다. 정성 들여 만든 웹사이트 콘텐츠는 이제 AI 에이전트를 위한 원천 데이터(Raw Data) 중의 하나로 활용될 뿐이다. 광고 효과 측정부터 거의 대부분의 활동이 재정의되야 하는 시점이다. AI 에이전트를 데이터로 설득해서 내 상품을 추천하게 만드는 동시에, 소비자의 마음도 얻는 전략이 필요하다. 저자는 이런 종합적인 활동을 브랜딩이라고 정의했다. 

책에서는 AI 에이전트가 촉발한 광고, 마케팅의 변화를 폭넓게 다루고 있다. 급변하는 기술 환경 변화 속에서 방향을 잡고 싶은 분에게 일독을 권한다.