광고비를 늘리고 신제품을 내놓아도 매출이 예전만큼 오르지 않는 순간이 있습니다. AI로 시장조사를 해봐도 결과는 그럴듯하지만 비슷비슷합니다. 공개 웹에 쌓인 정보로는 이미 알려진 시장은 파악할 수 있어도, 경쟁사도 아직 보지 못한 수요를 찾기는 어렵습니다.

성장의 돌파구는 모두가 아는 시장보다 아직 발견하지 못한 소비자의 순간에 있을 가능성이 큽니다. 그렇다면 그 순간은 어디에서 찾을 수 있을까요? 리스닝마인드의 「AI 시대, 매출 성장의 돌파구를 찾는 2027 검색 데이터 활용 가이드북」은 그 답을 검색 데이터와 CEP에서 찾습니다.

2027 검색 데이터 활용 가이드북 다운로드 >

AI 시대에도 검색 데이터가 중요한 이유는 무엇일까?

국내 검색량 7.7% 감소 속 구글 검색량은 18.9% 증가

AI 검색이 늘었다고 검색이 사라지는 것은 아닙니다. 리스닝마인드의 한국 월간 검색량(네이버+구글) 데이터에 따르면 2023년 8월 대비 2026년 6월 국내 전체 검색량은 7.7% 줄었습니다. 같은 기간 네이버 검색량은 24.0% 감소했지만 구글 검색량은 18.9% 증가했어요. 여기에 ChatGPT와 구글 AI Overview가 여러 웹페이지의 정보를 요약해 답변을 제공하면서, 소비자가 정보를 얻는 경로도 달라지고 있습니다. 검색 자체보다 검색이 일어나는 채널이 재편되고 있다는 뜻입니다.

[표] 2023년 8월과 2026년 6월 국내 월간 검색량 비교(네이버·구글, 단위: 억 회)

네이버·구글 검색 점유율 변화 · 출처: 리스닝마인드 한국 월간 검색량(Naver+Google)

검색 데이터는 왜 소비자 인텐트를 읽는 출발점이 될까?

검색 채널이 바뀌어도 소비자의 필요와 질문은 그대로 남습니다. 2027 검색 데이터 활용 가이드북은 많은 브랜드가 검색 데이터를 전략과 기획의 근거로 쓰는 이유를 두 가지로 정리합니다.

• 솔직함: 소비자는 타인의 시선 없이 자신의 욕구와 고민을 검색창에 그대로 입력합니다.
• 비편향 대규모 데이터: 국내 이용자 대부분이 네이버와 구글로 검색하기 때문에, 검색 데이터로 소비자 고민의 지형을 넓고 정확하게 그려낼 수 있습니다.

질문의 맥락과 의도에 따라 답변이 달라지는 AI 검색 환경에서는, 검색어에 담긴 소비자 인텐트(검색 의도)를 이해하는 것이 콘텐츠와 브랜드 전략의 출발점이 됩니다.

CEP는 정체된 매출의 돌파구

CEP(Category Entry Point)란 무엇인가?

CEP(Category Entry Point, 카테고리 엔트리 포인트)란 소비자가 특정 카테고리의 제품을 사거나 쓰려고 할 때 떠올리는 상황, 즉 ‘이게 필요하다’고 느끼는 순간입니다. CEP는 검색어에 담긴 인텐트 데이터를 시장조사·상품기획·GEO 같은 비즈니스 의사결정으로 연결하는 핵심 개념이에요.

예를 들어 출출한 순간 스니커즈가 함께 떠오르는 소비자는 스니커즈를 살 가능성이 크게 높아집니다. 반대로 소비자가 필요를 느끼는 순간에 떠오르지 않는 브랜드는 그만큼의 매출 기회를 경쟁 브랜드에 내주게 됩니다.

다음 매출 성장의 열쇠는 미(未)고객의 CEP

매출이 정체되는 이유도 CEP에서 찾을 수 있습니다. 기존 고객만으로는 성장 폭이 제한되기 때문에, 다음 성장은 아직 우리 브랜드를 떠올리지 않는 미(未)고객에게서 나옵니다. 미고객의 일상 속 상황 중 아직 어떤 브랜드와도 연결되지 않은 CEP를 찾아 우리 브랜드와 연결할 때, 정체된 매출을 돌파할 수 있어요.

CEP는 어떤 기준으로 구체화할까?

CEP를 구체화하는 6W 1H 프레임워크

2027 검색 데이터 활용 가이드북은 CEP를 구체적으로 정의하는 6W 1H 프레임워크를 예시와 함께 설명합니다. 또한 소비자 구매 상황을 CEP, 나노 인텐트, 핵심 구매 요소, RTB(Reason to Believe), 감성과 스타일이라는 5가지 정보로 나눠 정리하는 방법을 다룹니다.

시장조사: 줄어드는 시장에서 먼저 움직이는 신호는 어떻게 찾을까?

건강 관심사 33개 중 ‘혈당’만 4년 내내 점유율 확대

건강기능식품 시장의 검색 데이터를 보면 건강 관련 검색은 전반적으로 줄고 있습니다. 그런데 네이버 기준 33개 건강 관심사 중 혈당은 4년 내내 점유율을 넓혀 16.1%에서 25.0%까지 올라갔어요. 전체 검색 수요가 줄어드는 시장 안에서도 중요도가 커지는 관심사가 따로 있다는 뜻입니다.

젖산 마그네슘 검색량은 왜 두 달 만에 80배 넘게 늘었을까?

건강기능식품 검색을 개별 성분 키워드로 좁히면 더 작은 신호가 보입니다. 대표 사례가 젖산 마그네슘입니다. 기존 마그네슘 검색량이 줄어드는 가운데, 젖산 마그네슘 검색량은 2026년 6~7월 두 달 만에 790회에서 63,350회로 늘었습니다.

출처: 리스닝마인드 쿼리파인더(젖산 마그네슘/산화 마그네슘/다이소 마그네슘)

2027 검색 데이터 활용 가이드북은 젖산 마그네슘 검색량 급등의 배경을 시계열과 검색 경로로 추적해 아래 흐름을 찾아냈습니다.

1. 젖산 마그네슘 검색량 급등 16개월 전, 다이소가 마그네슘 영양제를 취급하면서 마그네슘 카테고리가 대중화됐습니다.
2. 마그네슘을 처음 복용한 소비자들이 속 불편을 겪으며 ‘위장 부담이 적은 형태’를 찾기 시작했다는 가설이 세워집니다.
3. 최근 12개월 사이 마그네슘 관련 검색 경로는 ‘마그네슘이 필요한가’에서 ‘어떤 형태를 고를까’로 이동했습니다.

성분의 검색량만 보면 ‘젖산 마그네슘이 뜨고 있다’에서 분석이 끝납니다. 하지만 검색량 변화를 소비자가 해결하려는 문제로 읽으면 다음 수요까지 보여요. 가이드북에서는 위장 부담이라는 소비자 문제를 따라 다음 탐색 대상으로 떠오르는 성분과, 이를 투자 판단으로 연결하는 방법을 단계별로 담았습니다.

다음 상승 신호와 투자 우선순위를 정하는 방법은 가이드북에서 확인할 수 있습니다.

가이드북 다운받기 >

상품기획: 세탁세제 소비자는 무엇을 기준으로 제품을 고를까?

세탁세제처럼 제품과 브랜드가 촘촘한 성숙 시장에서는 ‘새로운 제품’보다 ‘소비자가 우리 제품을 선택해야 하는 이유’가 돌파구입니다. 2027 검색 데이터 활용 가이드북은 세탁세제·빨래세제·캡슐세제·빨래비누·세탁비누 5개 카테고리에서 CEP 100개를 확보해, 여러 구매 상황에서 반복되는 구매 기준을 찾았습니다.

세탁세제 CEP 100개 중 63개의 핵심 구매 요소는 ‘저잔류·헹굼성’

세탁세제를 찾게 된 계기는 냄새, 가려움, 아이의 피부처럼 제각각입니다. 하지만 구매 단계에서 소비자는 비슷한 기준을 놓고 비교해요. 세탁세제 관련 CEP 100개 중 63개에서 ‘저잔류·헹굼성’이, 53개에서 ‘라벨·성분·사용 안내 표기’가 핵심 구매 요소로 등장했습니다.

출처: 리스닝마인드 CEP파인더(세탁세제/빨래세제/캡슐세제/빨래비누/세탁비누)

계절성을 걸러낸 세탁세제 검색 데이터는 무엇을 보여줄까?

계절성을 걸러낸 전년 동기 대비 검색량 비교도 같은 방향을 가리킵니다. ‘빨래냄새’ 검색량은 49% 감소했지만, ‘무향 세탁세제’는 53%, ‘모락셀라 세제’는 약 5배 늘었습니다. 세탁세제 소비자의 검색이 막연한 불편에서 구체적인 해결 조건으로 옮겨가고 있는 것이에요.

[표] 세탁세제 관련 키워드의 전년 동기 대비 검색량 변화

가이드북에서는 세탁세제 CEP 데이터를 바탕으로 CEP 스코어링으로 공략 우선순위를 정하고, 화이트 스페이스 후보 5개를 비교해 최종 제품 컨셉까지 도출하는 과정을 보여줍니다.

GEO: AI에게 선택받는 브랜드가 되려면 무엇부터 해야 할까?

제품을 비교하고 추천받는 순간의 일부는 이제 생성형 AI 안에서 일어납니다. 가이드북에 따르면 검색엔진의 평균 쿼리가 3.2단어인 데 비해, AI 프롬프트는 평균 91단어로 상황과 조건, 근거를 함께 담습니다. 상황이 담긴 질문에 답해야 하는 만큼 GEO(생성형 엔진 최적화)의 출발점 역시 CEP입니다.

GEO는 어떤 5단계로 실행할까?

2027 검색 데이터 활용 가이드북은 GEO를 CEP 발굴에서 시작하는 5단계 실행 과정으로 정리했습니다.

1. CEP 발굴
2. 프롬프트 리스트업
3. 응답 수집·진단·모니터링
4. 엔티티 갭 분석
5. 온드·언드 미디어 보강과 지속적 모니터링

세탁세제 ‘피부·가족안심’ CEP, 브랜드 키워드 비중은 4%

세탁세제의 ‘피부·가족안심’ CEP는 월평균 검색량이 2,138회지만 브랜드 키워드 비중은 4%에 그칩니다. 검색 수요는 있지만 아직 어떤 브랜드도 선점하지 못한 상황이기 때문에, AI 답변에서 먼저 자리를 잡을 수 있는 영역이에요.

어센트 AI GEO Watcher AI 가시성 대시보드 예시 화면

관리 프롬프트 설계법과 엔티티 갭 분석 사례는 가이드북에서 자세히 확인할 수 있습니다.

가이드북 다운받기 >

2027 검색 데이터 활용 가이드북에는 어떤 내용이 담겨 있을까?

이 글에서 소개한 건강기능식품·세탁세제 사례는 가이드북의 일부입니다. 가이드북(총 61쪽)에는 다음 내용이 단계별 분석 화면과 함께 담겨 있습니다.

[표] 2027 검색 데이터 활용 가이드북 장별 구성

각 장 끝에는 리스닝마인드 기능으로 같은 분석을 직접 따라 해볼 수 있는 FLOW가 정리돼 있어요.

매출이 정체됐다면 어디서부터 다시 봐야 할까?

매출이 정체돼 있다면 시장 규모뿐 아니라, 우리 브랜드가 소비자의 주요 CEP에서 얼마나 잘 고려되고 있는지 살펴봐야 합니다. 소비자가 언제 우리 카테고리를 필요로 하는지에 대한 답은 검색어에 담긴 인텐트 데이터 안에 있습니다.

리스닝마인드는 키워드 검색량 조회 툴이면서, 구글·네이버 실제 검색 데이터로 검색 전후 경로와 검색 의도까지 분석하는 인텐트 데이터 플랫폼입니다. 4년치 검색량 추이, 검색 전·후 2~3단계 경로, 정보형·상업형 의도 분류를 함께 볼 수 있어, 가이드북의 시장조사·상품기획 분석을 실제 업무에 그대로 적용해볼 수 있어요.

시장조사부터 상품기획, GEO까지 단계별 분석 방법을 확인하고 싶다면, 아래 링크에서 가이드북을 무료로 받아볼 수 있습니다.

2027 검색 데이터 활용 가이드북 다운받기 >