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'어센트AI'통합검색 결과 입니다. (2건)

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어센트 AI, 日 마케팅 시장 공략 확대..."연 매출 3억엔 목표"

어센트 AI는 지난달 24일부터 26일까지 일본 도쿄 빅사이트에서 열린 마케팅 박람회 '마케팅 위크 서머 2026'에 참가, 일본 시장 사업을 확대한다. 회사는 올해 헬스케어와 금융 산업군을 중점 공략해 3억엔(한화 약 28억원) 이상 연 매출을 올린다는 계획이다. 이번 마케팅 위크 서머 2026에는 ▲광고 ▲SNS ▲이커머스 ▲마케팅 전략 등 마케팅 전 영역을 망라하는 9개 전문 전시로 구성돼 310여개 기업이 참가했다. 7일 회사에 따르면, 어센트 AI는 먼저 박람회 현장에서 150개 이상의 현지 기업들을 만나 맞춤형 상담을 진행했다. 또 누적 7PB(7000TB) 규모 한·미·일 소비자 인텐트 전수 데이터를 기반으로 작동하는 검색 인텐트 분석 엔진 '리스닝마인드'의 핵심 기능과 실무 활용 사례를 라이브 데모로 시연했다. 이를 통해 데이터 활용의 다층화·복잡화로 난항을 겪던 현지 마케터들 관심을 끌어 많은 수의 잠재 고객을 확보했다. 특히 이번 전시에서 어센트 AI는 생성형 AI 중심 마케팅 툴의 데이터 신뢰성 한계를 보완하는 '검색 인텐트 데이터 기반 분석 체계'를 차별점으로 내세웠다. 리스닝마인드는 임의적인 거대언어모델(LLM) 추론 대신, 소비자가 검색창에 남긴 질문·고민·비교 행동 등 실제 구매 맥락을 데이터로 구조화한다. 이를 100% 결정론적 알고리즘 기반의 자체 엔진으로 분석해 시장 분석, 고객 이해, 콘텐츠 전략, 검색엔진최적화(SEO)·AI검색최적화(GEO) 실행에 필요한 인사이트를 제공한다. 가공되기 쉬운 사회관계망서비스(SNS) 데이터나 소수 대상의 설문조사와 달리, 소비자의 솔직한 결핍이 담긴 검색 데이터를 바탕으로 비즈니스 성장에 직결되는 '진짜 인텐트(의도)'를 가시화하는 것이 특징이다. 어센트 AI는 이번 전시회 기간에 맞춰 주요 타깃 산업군인 헬스케어 분야를 겨냥해 '일본 비만약 시장 인텐트 리포트'도 공개했다. 리포트에 따르면 일본 내 비만약 관련 키워드는 월평균 228만회 이상 검색되고 있다. 또 검색 경로 분석 도구인 '패스파인더'를 통해 관련 소비자 관심이 단순 검토 단계를 넘어 실제 사용 단계의 구체적 고민으로 빠르게 확장되고 있는 것으로 확인됐다. 해당 리포트는 SNS 등 공개 채널에서는 쉽게 드러나지 않는 소비자의 내밀한 심리와 생활 맥락을 검색 데이터로 포착한 것이 특징이다. 예를 들어 '마운자로 냉장고 들키지 않는 법'과 같이 가족이나 주변 시선을 의식한 검색 행동은 물론, 여행 시 '기내 반입 및 수하물 휴대' 여부처럼 실제 복용·사용 과정에서 나타나는 구체적인 라이프스타일 변화까지 검색 경로를 통해 보여준다. 어센트 AI는 현재 일본에서 샤프·다이쇼·무라사키 스포츠·닛폰햄·깃코만 등 주요 현지 브랜드 고객사 30개사 이상을 확보하고 있다. 일본 내 리스닝마인드 마케팅과 세일즈는 어센트 AI의 100% 자회사인 어센트 네트웍스가 담당하고 있으며, 올해 헬스케어와 금융 산업군을 중점적으로 공략해 연 매출 3억엔 이상을 목표로 하고 있다. 박세용 어센트 AI 대표는 “이번 전시회를 통해 일본 현지 기업들의 리스닝마인드에 대한 높은 관심과 구체적인 도입 수요를 확인했다”며 “헬스케어와 금융을 비롯한 주요 산업군에서 검색 의도 데이터 기반 마케팅 AI전환(AX)을 확대하고, 아시아와 글로벌 시장을 잇는 크로스보더 데이터 인프라 기업으로 도약하겠다”고 자신했다.

2026.07.07 08:49백봉삼 기자

박세용 어센트AI 대표 "AI 검색 시대, 브랜드는 로고가 아닌 좌표로 기억된다"

인공지능(AI)이 제품을 검색하고 비교하는 단계를 넘어 소비자를 대신해 구매까지 결정하는 시대가 다가오면서 기업의 브랜드 전략도 달라져야 한다는 전망이 나왔다. 소비자가 사용하는 키워드보다 질문에 담긴 상황과 목적, 구매 기준을 파악하고 이를 브랜드 콘텐츠와 연결하는 작업이 중요해졌다는 설명이다. 박세용 어센트AI 대표는 17일 서울 강남구 그랜드 인터컨티넨탈 서울 파르나스에서 열린 컨버전스 인사이트 서밋(CIS) 2026에서 'AI 검색 시대의 브랜드 성장 공식: 에이전틱 커머스와 GEO'를 주제로 발표했다. 박 대표는 "소비자가 AI에 제품을 추천해 달라고 요청할 때는 단순히 제품명이나 카테고리만 입력하지 않는다"며 "언제 사용할 것인지, 무엇을 중요하게 보는지, 어떤 스타일을 선호하는지 등 여러 조건을 함께 제시한다"고 말했다. AI는 이용자의 이런 질문에 포함된 조건을 각각의 좌표로 변환한 뒤, 소비자의 요구와 가장 유사한 콘텐츠와 브랜드를 찾아낸다. 기존 검색엔진이 특정 키워드가 포함된 문서를 노출했다면 AI 검색은 질문과 문서가 의미상 얼마나 가까운지를 판단해 답변을 구성한다는 창가 있다. 그는 "AI는 사용자가 질문할 때 쓴 상황과 맥락을 하나하나 기억했다가 그 조건에 맞는 브랜드를 추천한다"며 "특정 브랜드가 생산한 콘텐츠와 소비자의 질문이 정확히 맞을 때 그 브랜드가 답변으로 선정되는 구조"라고 설명했다. 이 때문에 생성형 엔진 최적화(GEO)를 위해서는 먼저 소비자가 어떤 상황에서 특정 제품이나 브랜드를 떠올리는지 파악해야 한다. 박 대표는 이를 '카테고리 진입점'으로 설명하며 기업이 보유한 기존 고객 데이터만으로는 충분하지 않다고 지적했다. 박세용 대표는 "기업이 가진 고객 데이터는 실제 구매자의 정보라는 점에서 좋은 데이터지만 이미 고객이 된 사람들에 대한 작은 물고기 데이터"라며 "성장하려면 아직 고객이 아닌 사람들의 고민과 욕구를 파악하고 이를 위해 검색 데이터를 봐야 한다"고 말했다. 검색어 전후의 흐름을 분석하면 소비자가 어떤 문제를 해결하기 위해 제품을 찾았는지 확인할 수 있다는 설명도 이어졌다. 특정 제품을 검색하기 전에 입력한 질문과 검색 이후의 행동을 묶어 분석하면 사용 상황과 구매 목적, 제품 선택 기준 등을 재구성할 수 있다는 것이다. 박 대표는 "AI 기업들은 소비자들이 입력한 프롬프트를 외부에 제공하지 않는다"며 "검색 데이터를 활용해 소비자가 어떤 상황에서 제품을 찾고 무엇을 기준으로 선택하는지 분석하면 실제 프롬프트와 유사한 질문을 재구성할 수 있다"고 설명했다. 이를 위해 기업은 재구성한 질문을 AI에 직접 입력하고 답변에서 자사 브랜드가 얼마나 자주 언급되는지 확인해야 한다. 자사 홈페이지가 답변의 근거로 인용되는지, 경쟁 브랜드와 비교해 어떤 속성으로 인식되는지도 함께 분석할 필요가 있다는 설명도 이어졌다. 박세용 대표는 분석 기준으로 제품이 원하는 카테고리로 분류되는지, 핵심 속성이 제대로 전달되는지, 추천 후보군에 포함되는지, 기업이 의도한 사용 상황과 연결되는지 를 확인해야 한다고 제언했다. 박 대표는 "먼저 소비자가 어느 상황에서 우리 브랜드를 떠올리는지 찾아야 하고, 홈페이지에서 브랜드와 그 상황의 관계를 구축해야 한다"며 "이후 외부 미디어와 소비자 평가에서도 같은 이야기가 나오도록 정렬하는 것이 GEO 대응의 핵심"이라고 덧붙였다. 박 대표는 GEO가 최종 목적이 아니라 향후 본격화할 에이전틱 커머스를 준비하는 과정이라고 진단했다. 현재는 소비자가 AI에 제품 추천을 요청하지만, 앞으로는 제품 탐색과 비교, 가격 협상, 결제, 배송까지 AI 에이전트에 위임할 가능성이 높다는 전망도 눈길을 끌었다. 그는 "퍼스널 에이전트가 소비자의 취향과 상황을 이해하고 필요한 제품을 알아서 골라준다면 소비자가 굳이 기존 커머스 플랫폼에 들어갈 이유가 줄어든다"며 "에이전트가 브랜드와 직접 대화하고 제품을 구매하는 구조가 만들어질 수 있다"고 말했다. 이어 이 같은 변화는 대형 플랫폼에 의존해 온 브랜드에도 새로운 기회가 될 수 있다고 내다봤다. 브랜드 에이전트가 소비자 측 에이전트에 재고와 가격, 할인율, 배송 가능일 등을 직접 제안하면서 고객과 직접 거래하는 구조가 가능해지기 때문이다. 박 대표는 "GEO는 AI가 검토할 몇 개 브랜드 안에 들어가기 위한 과정"이라며 "에이전틱 커머스에서는 후보에 포함된 이후 브랜드 에이전트가 어떤 조건을 제시하고 어떻게 거래를 성사시키느냐가 중요해진다"고 말했다. 제품 정보의 일관성도 강조했다. 쇼핑몰과 콘텐츠관리시스템(CMS), 외부 플랫폼에 제공하는 상품 정보가 서로 다르면 AI가 어떤 정보가 정확한지 판단하기 어렵기 때문이다. 박 대표는 "사람에게는 '인테리어에 맞춘 다양한 색상을 제공한다'고 설명할 수 있지만 AI 에이전트에는 실제 제공 가능한 색상 수와 색상 코드를 데이터로 제시해야 한다"며 "사람이 읽을 수 있는 정보와 에이전트가 읽을 수 있는 정보를 함께 설계해야 한다"고 말했다. 아울러 "과거에는 로고가 브랜드였지만 AI 검색 시대에는 소비자의 상황과 연결된 좌표가 브랜드가 된다"며 "에이전틱 커머스 시대에는 에이전트가 브랜드를 경험하고 평가하기 때문에 결국 에이전트가 브랜드가 될 것"이라고 덧붙였다.

2026.06.17 11:25김한준 기자

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