이제는 “왜 저 말을 했는지”를 봐야 한다는 말이다.
쉽게 말하면 이 뜻이다.
이걸 하나씩 풀어보자.
기존 디지털 광고나 검색 분석에서는 사람이 입력한 단어 자체가 굉장히 중요했다.
예를 들어 사용자가 검색창에 이렇게 친다고 해보자.
운동화 추천
다이어트 식단
유모차 비교
강아지 사료
이때 분석가는 보통 이런 걸 본다.
어떤 키워드가 많이 검색됐는가
어떤 키워드에서 클릭이 많이 났는가
어떤 키워드가 전환이 잘 되는가
어떤 키워드가 CPC가 비싼가
즉 핵심 질문은 이거였다.
“사람들이 무슨 단어를 쳤는가?” 이게 키워드 분석이다.
예를 들어 모두 “유모차” 관련 키워드라고 해보자.
유모차 추천
유모차 세탁
유모차 언제까지 타
유모차 꼭 필요해?
유모차 중고 사도 돼?
겉으로 보면 다 같은 카테고리다. 하지만 실제로는 완전히 다르다.
유모차 추천
유모차 브랜드 순위
유모차 비교
--> “사려고 함”
유모차 언제까지 타
유모차 꼭 필요해?
-->“살지 말지 고민 중”
유모차 세탁
유모차 바퀴 고장
--> “이미 가지고 있음”
유모차 중고 사도 돼?
유모차 가성비
--> “예산이 중요함”
즉 같은 ‘유모차’ 키워드라도, 사람 상태는 완전히 다르다.
이걸 구분 못 하면 광고도 엉뚱하게 나갈 수 있다!
인텐트(Intent)는 쉽게 말하면 “의도”, “속마음”, “지금 해결하려는 문제”다.
즉 인텐트 분석가는 이런 걸 본다.
이 사람은 지금 사려고 하는가
아니면 그냥 정보를 찾는 중인가
아니면 비교 중인가
아니면 불안해서 확인하는 중인가
아니면 이미 샀고 후속 문제를 해결하려는가
즉 질문이 바뀐다.
기존 : “무슨 단어를 쳤지?”
AI 시대 : “왜 저 말을 했지?”
왜냐하면 검색 시대에는 사람들이 짧게 쳤기 때문이다.
예전에는 보통 이렇게 입력했다.
운동화 추천
노트북 추천
피부과 추천
영어 공부법
짧으니까, 광고 시스템도 단어 위주로 이해할 수밖에 없었다.
그런데 AI에서는 질문이 이렇게 바뀐다.
“발볼이 넓고 오래 걸어도 안 아프고 회사 출근할 때도
너무 운동화 같지 않은 10만 원대 신발 추천해줘.”
이건 더 이상 단순 키워드가 아니다.
이 안에는 이미 수많은 의도가 들어 있다.
발이 불편함
오래 걸음
출퇴근용 필요
너무 캐주얼한 건 싫음
예산 10만 원대
즉 AI에서는 단어 몇 개보다, 문장 전체의 맥락과 목적이 더 중요해진다.
그래서 키워드 분석만으로는 부족해진다.
예를 들어 사용자가 이렇게 말한다고 해보자.
A “러닝화 추천해줘”
B “무릎이 안 좋은데 러닝화 꼭 필요할까?”
둘 다 러닝화 관련이다. 하지만 광고적으로는 완전히 다르다.
--> 구매 가능성이 높다. 그래서,
제품 추천
브랜드 비교
할인 광고
이 잘 먹힐 수 있다.
--> 아직 구매보다 ‘불안 해소’가 먼저다
그래서 여기서 갑자기 “지금 인기 러닝화 TOP 5!” 이렇게 광고하면 어색하다.
오히려 먼저 필요한 건
쿠션화 vs 안정화 차이
무릎 부담 적은 선택 기준
꼭 러닝화가 필요한 상황인지
같은 정보다.
즉 같은 카테고리라도 광고 방식이 달라져야 한다.
이걸 가능하게 하는 게 인텐트 분석이다.
예전에는 보통 이렇게 봤다.
어떤 키워드 클릭률이 높았는가
어떤 키워드 전환율이 높았는가
어떤 검색어가 효율이 좋은가
앞으로는 이런 질문이 더 중요해질 수 있다.
어떤 질문 유형에서 구매 전환이 높은가
어떤 고민 단계에서 광고 수용성이 높은가
어떤 불안/비교/탐색 상태에서 브랜드 반응이 좋은가
어떤 문장 구조가 실제 구매 의도로 이어지는가
즉 분석 단위가 / “단어” → “질문 유형” → “사용자 상태” 로 깊어진다.
앞으로 광고 잘하는 시스템은 단순히 “관련 단어가 있으니 광고 보여줘”가 아니라
“이 사람은 지금 사려는 건가, 비교 중인가, 불안한 건가, 확인 중인가?” 이걸 읽어야 한다.
그리고 데이터 분석가도 마찬가지다.
앞으로는 단순히 “운동화 키워드 성과 좋음” 이렇게 말하는 게 아니라
“발 불편/출퇴근/장시간 보행 맥락의 질문군에서 추천형 광고 수용성이 높음”
이런 식으로 말하게 될 가능성이 높다.
이게 훨씬 더 실무적인 분석이다.