마케터라면 ‘그로스 해킹’이라는 말을 처음 들었을 때의 설렘을 기억하실 거예요. 적은 리소스로도 기발한 아이디어와 날카로운 실행만으로 눈에 띄는 성장을 만들어내는 이 개념은 한때 스타트업은 물론 대기업 마케팅팀까지 사로잡았죠. 당시 ‘적게 쓰고 크게 버는 법’은 자금과 인력이 부족했던 팀들에게 거의 마법 같은 공식이었어요.
하지만 시간이 흐르면서 상황은 달라졌어요. 소수만 알던 실험이 빠르게 퍼지고, 모두가 같은 방식을 쓰게 되면서 차별성과 파급력은 점점 희미해졌죠. 그로스 해킹의 정신은 여전히 살아 있지만, AI의 부상은 그 방식을 완전히 새롭게 바꾸고 있어요.
에이비일팔공은 이런 변화를 다시 짚어보기 위해 ABConnect라는 인터뷰 시리즈를 시작했어요. 업계 리더들과 직접 연결 (Connect) 해 이야기를 나누고, 그들의 경험 속에서 새로운 인사이트를 발견하는 대화의 장이죠. 이번 글에서는 그 가운데서도 AI 시대에 다시 정의되는 그로스 해킹에 대해 이야기해 보려 해요.
이 변화의 최전선에 서 있는 곳이 바로 NNT예요. 이들은 AI를 활용해 난이도 높은 개발 과제부터 운영 효율화, 인력 구성, 채널 믹스 전략까지 마케팅과 연결된 거의 모든 지점을 함께 고민하고 실행하고 있어요. 그래서 브랜드 마케터뿐 아니라 광고대행사, 컨설팅펌, 사모펀드와도 협업을 이어가고 있죠.
NNT 조경상 대표님은 숨고 공동창업자로 시작해 딜로이트 컨설팅과 우아한형제들 전략기획팀을 거치며 10년 넘게 그로스 전략을 다뤄왔어요. 이번 인터뷰에서는 NNT가 AI 시대에 어떻게 그로스 해킹을 재정의하고, 또 이를 실전에서 어떻게 구현하고 있는지 직접 들어봤습니다.
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대화는 SEO 이야기로 시작됐어요. 많은 마케터가 SEO를 규칙과 기술의 집합으로 이해하지만, 대표님은 SEO를 “검색 엔진이라는 미완의 기술이 만들어낸 틈”이라고 정의했어요. 과거 검색 엔진은 사람의 언어를 완벽히 이해하지 못했고, 키워드 빈도나 HTML 구조, 백링크 같은 간접 신호로 페이지 품질을 판단했죠.
하지만 생성형 AI의 등장으로 판이 바뀌었어요. 검색 엔진이 단어 나열이 아닌 맥락과 의미를 이해하기 시작한 거예요. 문장과 문장 사이의 흐름까지 파악하며, 단순 키워드 매칭이 아니라 ‘주제 전체’를 평가하는 시대가 열린 거죠. 구글은 이미 키워드 밀도 중심의 평가를 사실상 폐지했고, 네이버도 같은 방향으로 가고 있어요.
“이제는 키워드 밀도가 아니라 주제의 깊이와 가독성이 SEO 성패를 가르는 시대예요. 표면적인 규칙 최적화는 끝났죠.”
AI가 맥락을 읽고 요약하는 능력이 강해질수록, 얕고 단편적인 콘텐츠는 빠르게 도태될 거예요. 결국 마케터는 기술적 꼼수보다 ‘콘텐츠 자체’의 힘을 키워야 하는 환경에 놓였어요.
이 변화는 GEO(Generative Engine Optimization)라는 개념으로 이어져요. GEO는 생성형 AI가 정보를 요약하거나 추천할 때 어떤 페이지를 인용할지를 결정하는 기준이에요. 대표님은 GEO의 본질을 “좋은 콘텐츠를 만드는 단순함”이라고 말했어요. 여기서 ‘좋다’는 건 추상적인 찬사가 아니라 독창적인 시각, 자사 데이터 기반의 정보, 읽기 쉬운 구조처럼 명확한 요소들이죠.
해외 시장에서는 한 주제를 깊게 다룬 장문 콘텐츠가 늘고 있어요. 단어 수가 많을수록 AI가 인용할 확률이 높아지기 때문이죠. 실제로 5천 단어 이상의 심층 콘텐츠가 GEO 친화적으로 평가되는 사례가 많아요. 여기에 Flesch Reading Ease 같은 가독성 지표를 관리하면 AI가 ‘독자 친화적’이라고 판단할 가능성도 커져요.
“GEO에서는 키워드보다 주제의 폭과 깊이, 그리고 가독성이 핵심이에요. AI는 정보가 정확하고, 문장이 매끄러우며, 시각적 요소가 적절한 콘텐츠를 선호하죠.”
결국 GEO 전략은 ‘검색 로봇이 읽기 좋은 글’이 아니라 ‘AI가 인용하고 싶은 글’을 만드는 거예요. 그리고 AI가 좋아하는 콘텐츠는 점점 사람이 좋아하는 콘텐츠와 닮아가고 있어요.
커머스나 마켓플레이스 기업에게 프로그래매틱 SEO는 성장 속도를 폭발적으로 끌어올릴 수 있는 무기예요. 대표님은 컬리 사례를 들었어요. ‘제품명+칼로리’처럼 조합 가능한 키워드 셋을 기획하고, 이를 기반으로 페이지 템플릿을 만드는 거죠. 여기에 검색 결과 API, 추천 상품, 사용자 리뷰 같은 자사 고유 데이터를 넣으면 수천, 수만 개의 페이지를 자동으로 만들 수 있어요.
“중요한 건 자사만 줄 수 있는 유니크한 데이터를 녹여 넣는 거예요. 단순히 페이지 수를 늘리는 게 아니라 각 페이지가 진짜 가치 있는 정보를 담아야 해요.”
차별화된 맥락은 필수예요. 예를 들어 컬리의 칼로리 정보 페이지에는 단순 숫자뿐 아니라 동일 제품군과 비교한 수치, 레시피 제안, 식단 팁이 함께 들어가요. 이런 데이터 기반 페이지는 시간이 지날수록 더 많은 트래픽과 전환을 만들어내요.
많은 마케터가 SEO와 쇼핑 검색을 혼동하지만 “완전히 분리된 전략”이라고 강조했어요. 구글 쇼핑이나 네이버 쇼핑은 노출 기준과 작동 방식이 다르기 때문에, 단순히 제품 정보만 등록해서는 부족해요. 블로그 글, 유튜브 리뷰, 인스타그램 콘텐츠 같은 ‘맥락’을 함께 제공해야 해요.
미국에서는 쇼핑 검색 하단에 리뷰 영상과 블로그 콘텐츠가 함께 노출되는 경우가 많아요. 사용자는 가격 비교만이 아니라 구매를 뒷받침하는 스토리와 경험을 원하고, 플랫폼도 이를 높게 평가하죠.
“쇼핑 검색은 가격과 스펙의 싸움이 아니라, 제품을 둘러싼 이야기의 싸움이에요.”
또한 대표님은 “쇼핑 그래프가 맥락을 먹는 시대”라고 표현했어요. 제품 상세 페이지는 가격, 재고, 배송 같은 정형 데이터만 제공하지만 구글 쇼핑의 쇼핑 그래프는 점점 비정형 콘텐츠를 결합해 노출 순위를 결정하고 있어요.
같은 제품이라도 블로그에 레시피, 후기, 비교 분석 글이 있으면 검색과 추천에서 더 자주 노출돼요.
“커머스 블로그는 장기적으로 쇼핑 검색 경쟁력을 높이는 필수 자산이에요. 꾸준히 카테고리 관련 정보를 발행하면 단순 트래픽뿐 아니라 브랜드 신뢰도까지 쌓을 수 있어요.”
소비자는 가격이 조금 높더라도 충분한 정보를 주는 브랜드를 더 신뢰해요.
다음 편에서는 광고·CRM·데이터 분석 영역에서 AI가 만들어내는 변화들을 다룰거예요. 광고 AI 최적화를 통한 ROAS 개선, 브랜드 일관성을 지키는 CRM, 그리고 마케터가 직접 실행 가능한 고도의 데이터 분석까지 AI 활용의 성패를 가르는 실전 전략들을 소개할게요.
