"ChatGPT에서 월 1,000명 들어오는데, 이거 얼마짜리예요?"
마케팅 팀장이라면 한 번쯤 받아본 질문이에요. GA4에 chatgpt.com 유입이 보이는데, 경영진은 "그래서 ROI가?"라고 물어보죠. 문제는 AI 검색 트래픽의 가치를 측정하는 방법이 아직 명확하지 않다는 거예요.
다행히 최근 1,230만 방문을 분석한 Superprompt 연구가 나왔어요. ChatGPT 트래픽의 전환율, 방문당 가치, LTV까지 구글과 비교한 데이터거든요. 이 글에서는 실제 데이터를 기반으로 AI 검색 ROI를 계산하는 법을 알려드릴게요.
- ChatGPT 전환율은 14.2%로 Google(2.8%)의 5배 수준이에요.
- AI 검색 방문당 가치는 평균 $47로 Google($9)보다 5.2배 높아요.
- 제로클릭 환경에서는 브랜드 멘션율 같은 대안 지표가 필요해요.
왜 AI 검색 ROI 측정이 어려울까요?
전통적인 SEO ROI는 간단했어요. 방문자 수 × 전환율 × 객단가로 계산하면 됐거든요. 하지만 AI 검색은 다릅니다.
- 제로클릭 환경: ChatGPT가 답변 안에서 정보를 다 주면 사이트 방문이 안 일어나요
- 다중 접점: ChatGPT → Google → 직접 방문처럼 여러 경로를 거치죠
- 어트리뷰션 문제: GA4가 chatgpt.com을 제대로 못 잡는 경우가 많아요
- 벤치마크 부족: "우리 업종에서 얼마나 나와야 정상인가?" 기준이 없었어요
실제 데이터로 보는 AI vs Google 가치 비교
2025년 Superprompt 연구팀이 1,230만 방문을 분석한 결과가 있어요. ChatGPT, Perplexity, Claude 등 AI 검색과 Google을 직접 비교했죠.
전환율 비교
| 소스 | 전환율 | Google 대비 |
|---|
| ChatGPT | 14.2% | 5.1배 |
| Claude | 16.8% | 6.0배 |
| Perplexity | 12.4% | 4.4배 |
| Google 검색 | 2.8% | 1.0배 |
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핵심 인사이트
ChatGPT에서 100명이 들어오면 14명이 전환해요. 같은 결과를 Google에서 얻으려면 500명이 필요하다는 뜻이죠.
방문당 가치 (Value per Visit)
전환율이 높으니 당연히 방문당 가치도 높아요.
- AI 검색 평균: $47/방문
- Google 검색: $9/방문
- 차이: 5.2배
Seer Interactive 케이스에서는 더 극적이었어요. ChatGPT 전환율 15.9% vs Google 1.76%로 9배 차이가 났거든요.
고객 생애 가치 (LTV)
단발성 전환만 높은 게 아니에요. AI 검색으로 온 고객이 더 오래 머물러요.
| 지표 | AI 검색 | Google |
|---|
| 평균 LTV | $1,847 | $1,106 |
| 페이지/세션 | 2.3 | 1.2 |
| 재방문율 | 높음 | 중간 |
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왜 이런 차이가 날까요? AI 검색 사용자는 이미 의사결정 단계가 진행된 상태로 들어와요. ChatGPT에게 "SaaS 분석 툴 추천해줘"라고 물어본 뒤 링크를 클릭하는 거니까, 단순히 정보만 찾는 Google 사용자보다 구매 의도가 높죠.
업종별 AI 검색 ROI 벤치마크
"우리 업종에서는 얼마나 나와?"가 가장 중요한 질문이잖아요. Superprompt 데이터를 업종별로 나눈 결과예요.
| 업종 | 평균 전환율 | 방문당 가치 |
|---|
| 전문 서비스 | 21.3% | $73 |
| SaaS | 18.7% | $64 |
| B2B 제조 | 15.1% | $51 |
| 이커머스 | 9.8% | $28 |
| 콘텐츠/미디어 | 7.2% | $12 |
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업종별 인사이트
전문 서비스가 압도적인 이유: "세무사 추천", "변호사 상담" 같은 질문은 ChatGPT가 정확한 답변을 주기 어려워요. 결국 사이트로 연결되고, 연결된 사용자는 이미 니즈가 명확하죠.
이커머스가 낮은 이유: "나이키 운동화 추천"은 ChatGPT가 바로 답해줘요. 사이트 방문 없이 정보를 다 얻는 제로클릭 비율이 높거든요.
바로 쓸 수 있는 ROI 계산 공식
이제 실제로 계산해볼게요. 두 가지 방법이 있어요.
방법 1: 전환 기반 ROI (기본)
계산 공식
ROI = [(AI 트래픽 × 전환율 × 객단가) - GEO 투자 비용] / GEO 투자 비용 × 100
실제 예시로 보겠습니다.
SaaS 케이스
- 월 AI 트래픽: 1,000명
- 전환율: 18.7% (SaaS 벤치마크)
- 객단가: $100 (연간 구독)
- GEO 투자 비용: 월 $3,000 (컨설팅 + 콘텐츠)
계산:
월 매출 = 1,000 × 0.187 × $100 = $18,700
ROI = ($18,700 - $3,000) / $3,000 × 100 = 523%
방법 2: 가치 기반 ROI (간편)
전환 추적이 어려우면 방문당 가치로 계산할 수 있어요.
계산 공식
ROI = [(AI 트래픽 × 방문당 가치) - GEO 투자 비용] / GEO 투자 비용 × 100
같은 케이스를 방문당 가치($64, SaaS 벤치마크)로 계산하면
- 월 매출 = 1,000 × $64 = $64,000
- ROI = ($64,000 - $3,000) / $3,000 × 100 = 2,033%
전통적 ROI 계산의 한계와 대안 지표
솔직히 말하면, 위 계산법도 완벽하진 않아요. AI 검색의 본질적 특성 때문이에요.
왜 전통적 ROI가 부족할까요?
- 제로클릭 가치 누락: ChatGPT가 "NOVAS는 GEO 전문가다"라고 답변했는데 클릭이 안 일어나면? 브랜드 인지는 올라갔지만 ROI 계산엔 0이에요
- 다중 접점 추적 불가: ChatGPT → Google → 직접 방문 경로에서 ChatGPT 기여도를 측정하기 어려워요
- 장기 효과: AI가 "NOVAS 추천"을 학습하면 6개월 뒤에도 효과가 나타나는데, 이걸 어떻게 측정하나요?
대안 지표: Foundation Inc. 프레임워크
Foundation Inc.는 GEO 환경에 맞는 새로운 지표를 제안했어요.
GEO ROI 대안 지표
1. 브랜드 멘션율 (Brand Mention Rate)
ChatGPT에게 "GEO 컨설팅 추천해줘"라고 물었을 때 우리 브랜드가 언급되는 비율이에요. 경쟁사 10개 중 3번 언급되면 30%죠.
측정 방법: 핵심 키워드 100개로 매주 테스트 → 멘션율 추적
2. 경쟁 포지셔닝 점유율 (Competitive SOV)
경쟁사와 함께 언급될 때 우리가 먼저 나오는 비율이에요. "NOVAS vs 경쟁사" 질문에서 NOVAS가 먼저 언급되면 1위 포지셔닝이죠.
3. 답변 품질 점수 (Answer Quality Score)
AI가 우리 정보를 얼마나 정확하게 전달하는가예요. "NOVAS는 GEO 전문가"(정확) vs "NOVAS는 SEO 업체"(부정확)를 구분해서 측정해요.
실제로 한 B2B SaaS는 브랜드 멘션율을 KPI로 잡았어요. 6개월간 15% → 47%로 올렸고, 같은 기간 AI 검색 트래픽이 3배 증가했거든요. 직접적인 전환 데이터는 없었지만 경영진을 설득하기엔 충분했죠.
실행 가이드: 내일부터 적용하기
이론은 충분해요. 이제 실전으로 넘어갈게요.
Step 1: 현재 AI 트래픽 측정
먼저 우리 사이트에 AI 검색 트래픽이 얼마나 오는지 확인해야 해요. GA4 설정이 필요한데, 이미 다른 글에서 다뤘어요:
Step 2: 업종 벤치마크 확인
위 표에서 우리 업종 전환율을 찾아보세요.
- 전문 서비스: 21.3%
- SaaS: 18.7%
- B2B 제조: 15.1%
- 이커머스: 9.8%
업종이 애매하면 보수적으로 15%를 쓰세요.
Step 3: ROI 계산 (두 가지 시나리오)
보수적 시나리오
- 전환율: 벤치마크의 70% 적용
- 방문당 가치: 하위 25% 적용
- 목적: 최소 기대치 설정
낙관적 시나리오
- 전환율: 벤치마크 그대로
- 방문당 가치: 중간값 적용
- 목적: 최대 가능성 제시
두 시나리오를 같이 보여주면 경영진이 리스크를 판단하기 쉬워요.
Step 4: 대안 지표 추적 시작
전환 데이터가 부족하면 브랜드 멘션율부터 시작하세요.
- 핵심 키워드 20개 선정 (예: "GEO 컨설팅", "AI 검색 최적화")
- 매주 ChatGPT/Perplexity/Claude에 질문
- 우리 브랜드 언급 여부 체크
- 멘션율 = 언급된 키워드 수 / 전체 키워드 수
3개월 데이터가 쌓이면 트렌드가 보여요.
Step 5: 경영진 보고 자료 작성
이렇게 구성하면 효과적이에요.
- 현황: 현재 AI 트래픽 수치 + 전환율
- 벤치마크: 업종 평균과 비교
- ROI 계산: 보수/낙관 시나리오
- Google 비교: 같은 결과를 SEO로 내려면 필요한 비용
- 대안 지표: 브랜드 멘션율 추이
실전 팁
"ROI 500%"보다 "Google 대비 전환당 비용 2.7배 낮음"이 더 설득력 있어요. 경영진은 상대적 효율성을 더 중요하게 보거든요.
결론: ROI 계산은 출발점일 뿐
솔직히 말하면, ROI 계산이 GEO의 전부는 아니에요. 제로클릭 환경에서 모든 가치를 숫자로 담기는 어렵거든요. ChatGPT가 "NOVAS는 GEO 전문가"라고 학습하면, 그 효과는 6개월 뒤에도 나타나요. 이걸 어떻게 ROI로 측정하나요?
그래도 계산은 필요해요. 경영진을 설득하려면 숫자가 있어야 하니까요. 위에서 알려드린 방법으로 최소 기대치를 설정하고, 브랜드 멘션율 같은 대안 지표로 보완하세요. 두 개를 같이 보여주면 "GEO가 효과 있는가?"라는 질문에 답할 수 있어요.
ChatGPT 트래픽 1,000명이 Google 트래픽 5,000명 가치라는 건 이제 데이터로 증명됐어요. 문제는 "우리 회사에서도 그럴까?"인데, 그건 측정해봐야 알 수 있어요. 내일부터 GA4 설정하고, 3개월 뒤에 다시 계산해보세요. 숫자가 말해줄 거예요.
