Semrush의 2025년 트래픽 조사에서 AI 서비스가 보낸 방문은 전체의 0.14%였습니다. 같은 해 헬스케어 사이트의 오가닉 검색 방문은 30.09% 줄었고, 의류는 21.91% 늘었습니다. 한쪽 숫자만 보면 AI 대응은 시기상조이고, 다른 쪽만 보면 검색 생태계가 이미 무너진 듯 보입니다. 둘 다 5만 개가 넘는 사이트를 분석한 같은 조사에서 나온 결과입니다.
이 간극 때문에 전체 평균은 예산을 정하는 기준으로 부족합니다. 먼저 확인할 것은 자사 페이지가 답변만 전달하는지, 비교와 문의까지 이끄는지, 그리고 그 역할별 방문과 전환이 어떻게 달라졌는지입니다.
0.14%라는 평균이 가린 차이
Semrush는 2025년 1월부터 12월까지 17개 산업의 모바일·데스크톱 방문을 분석했습니다. 산업별 중앙값을 사용한 결과, AI 도구에서 온 방문은 1년 동안 66.02% 증가했지만 전체 방문의 0.14%에 그쳤습니다. 오가닉 검색은 전체 방문의 16.04%였고 전년보다 2.38% 늘었습니다.
검색 전체가 유지됐다는 결론은 산업별 수치를 펼치는 순간 흔들립니다.
| 2025년 오가닉 검색 변화 | 산업 | 변화율 |
|---|---|---|
| 큰 폭 감소 | 헬스케어 | -30.09% |
| 큰 폭 감소 | 뱅킹 | -27.09% |
| 큰 폭 감소 | 교육 | -26.88% |
| 큰 폭 감소 | 웰니스 | -25.64% |
| 증가 | 의류 | +21.91% |
| 증가 | 뷰티 | +19.52% |
17개 산업 중 13개에서 오가닉 검색이 감소했습니다. AI 유입 증가율도 리테일 343%, 의류 319%, 식품 253%로 크게 갈렸고, 소프트웨어·개발은 오히려 26% 줄었습니다.
이 조사만으로 AI 요약이 헬스케어 방문을 30% 줄였다고 단정할 수는 없습니다. 알고리즘 변경, 경쟁, 계절성과 각 사이트의 변화가 분리되지 않았기 때문입니다. 여기서 쓸 수 있는 결론은 더 좁고 실용적입니다. AI 유입의 전체 비중은 작지만, 검색 변화는 이미 업종별로 같은 방향을 보이지 않습니다.
산업명보다 페이지가 맡은 일
Semrush는 오가닉 검색이 증가한 의류와 뷰티를 시각적이고 상품 중심적인 범주로 설명합니다. 사용자는 옷이나 화장품을 고를 때 이미지, 색상, 가격, 재고와 후기를 확인해야 합니다. 요약 답변만으로 구매 판단을 끝내기 어렵습니다.
반면 건강 수치의 의미, 금융 상품의 조건, 시험 점수 환산처럼 사실·정의·절차를 묻는 질의는 짧은 답변으로 용도가 끝날 수 있습니다. AI 답변이나 검색 결과의 요약이 충분하면 원문 방문은 줄어듭니다.
의류라고 모두 방문이 필요한 것도 아닙니다. 세탁 기호의 뜻은 한 문단으로 해결될 수 있습니다. 반대로 병원 예약 가능 시간이나 검사 항목은 페이지를 열고 실제 행동으로 이어져야 합니다. 산업명보다 페이지가 맡은 일이 더 작은 진단 단위인 셈입니다.
페이지 역할은 네 가지 정도로 나눌 수 있습니다. 뜻과 절차를 알려주는 사실형, 조건을 견주는 비교형, 예약·구매·상담을 받는 행동형, 회사의 방법론과 실적을 보여주는 증명형입니다. 사실형 문서는 AI 답변에서 소비될 가능성이 높고, 행동형 문서는 방문할 이유가 남습니다. 비교형과 증명형은 세부 기준이나 원본 근거가 얼마나 구체적인지에 따라 갈립니다.
사실형 문서를 없애면 답변의 근거까지 잃습니다. 대신 출처, 기준일, 적용 조건을 붙여 원문을 확인할 가치를 만들어야 합니다. 행동형 문서에서는 재고·폼·상담처럼 사이트 안에서만 가능한 다음 단계가 막히지 않는지 살펴야 합니다.
방문은 적어도 전환에는 남을 수 있다
Ahrefs가 약 3만 5천 개 사이트를 조사한 2025년 연구에서도 AI 도구는 전체 리퍼럴 트래픽의 약 0.1%를 보냈습니다. 구글이 ChatGPT·Perplexity·Gemini를 합친 것보다 345배 많은 트래픽을 보냈습니다. AI 방문이 아직 작다는 방향은 Semrush 조사와 같습니다.
Ahrefs는 자사 가입 자료와 ‘어떻게 알게 됐는가’라는 응답을 함께 봤을 때 최근 1년 전환의 약 3%가 AI에서 왔다고 밝혔습니다. 업계 평균이 아니라 Ahrefs 한 회사의 자체 수치입니다. 그래도 0.1%의 리퍼럴 비중만으로 사업 기여까지 0.1%라고 계산해서는 안 된다는 점은 보여줍니다.
AI 답변에서 비교를 마친 사람은 적게 들어와도 문의 의도가 선명할 수 있습니다. 모바일 앱이 Referer 정보를 남기지 않거나, 답변에서 본 회사명을 나중에 검색하는 경우도 분석 도구에서는 AI 유입으로 잡히지 않습니다.
측정은 한 항목만 더해도 나아집니다. 문의 폼에 ‘어떻게 알게 됐는가’를 묻고, 상담 기록에서 ChatGPT·AI 검색·AI 추천 언급을 표시합니다. 그 응답을 리퍼럴 세션의 문의율과 함께 보면 세션 수로는 놓치던 경로가 드러납니다.
12개월 자료로 만드는 페이지 지도
지난 12개월 유입 상위 페이지를 사실형·비교형·행동형·증명형으로 표시해 봅니다. 그다음 역할이 같은 페이지끼리 검색 노출, 방문, 문의를 비교합니다. 전체 검색 유입이 10% 줄었다는 사실보다 ‘사실형 방문만 줄고 행동형 문의율은 유지됐다’는 관찰이 다음 결정을 더 정확하게 만듭니다.
수정 순서도 여기서 나옵니다. 기준일 없는 수치와 출처 없는 비교를 먼저 고치고, 관련 행동형 페이지로 이어지는 경로를 확인합니다. 대표 질문 몇 개는 동일한 모델과 조건에서 반복해 인용 여부를 기록할 수 있습니다. 이 작업의 전제와 한계는 GEO와 SEO의 관계와 구글 AI 검색 최적화 가이드 비판적 읽기에서 더 자세히 다뤘습니다.
처음부터 전면 개편할 필요는 없습니다. 문의 경로 기록, 핵심 문서의 날짜·출처 보강, 페이지 역할별 지표 비교를 한 달 동안 실행하면 다음 예산을 정할 근거가 생깁니다. 한 달 뒤에도 볼 수 있는 숫자를 만드는 일이 0.14%라는 시장 평균을 해석하는 출발점입니다.
