AI 검색 트래픽, 참여도 낮다는 연구 결과
최근 연구에 따르면 LLM (Large Language Models)에서 출발한 웹사이트 방문자가 전통적인 유기적 검색에서 온 방문자보다 참여도가 낮은 것으로 나타났다. 이 연구는 SALT.agency의 Dan Taylor가 발표했으며, Google과 Microsoft Bing의 주장과는 상반된 결과를 보여준다. 이들은 AI 검색 결과의 인용이 더 높은 품질의 클릭을 유도한다고 주장해왔다.
유기적 검색, AI보다 참여도 높아
이번 연구는 SEO가 여전히 가치 있는 채널임을 보여주지만, 검색 엔진들이 잘못된 주장을 하고 있음을 더욱 알리는 계기가 된다. 대부분의 산업에서 유기적인 트래픽이 LLM 추천보다 높은 참여도를 나타낸다. 이는 Key Event Conversion Rate (KECVR)라는 지표를 통해 확인되었다. 이는 GA4의 주요 이벤트를 유도하는 세션 비율을 나타낸다.
유기적 트래픽은 소비자 전자상거래(24.12% vs 17.14%)와 여행(28.97% vs 24.25%) 부문에서 LLM을 크게 앞섰지만, 건강(13.24% vs 12.88%), 커리어(22.31% vs 16.58%), 카탈로그 웹사이트(2.34% vs 2.13%)와 같은 일부 분야에서는 LLM이 앞서는 모습을 보였다.
LLM 트래픽 대세, 연구용에 적합
2024년 3월 이후 LLM 추천 트래픽은 증가하고 있으며, ChatGPT와 Perplexity가 이를 주도하고 있다. 하지만 LLM 트래픽은 초기 단계의 연구나 정보 검색에 더 유익하며, 높은 의도의 거래 행동에는 덜 유용하다는 결과가 나왔다. 예를 들어, B2B 전자상거래에서는 LLM 전환율이 0%인 반면 유기적 검색은 2.68%를 기록했다. 반면 SaaS 분야에서는 LLM 6.69%, 유기적 6.71%로 비교적 균형을 이뤘다.
이번 연구는 1월부터 3월까지의 데이터를 바탕으로, 40개 웹사이트 섹터에서 총 67만 2천여 개의 LLM 추천 세션과 1억 8,800만 이상의 유기적 검색 세션을 구글 애널리틱스를 통해 분석했다.
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