2025년을 지나 2026년을 바라보 지금, B2B 마케팅 환경은 AI를 기점으로 근본적인 변화의 문턱에 서 있습니다. B2C 기업들이 AI로 광고 크리에이티브를 만들고, 초개인화 캠페인을 실험하는 모습을 보며 ‘B2B에서는 저렇게 AI를 적용하기 어려워’라는 생각이 들었을지도 모릅니다.
하지만 이미 많은 B2B 기업들도 AI를 도입해 이전에 없었던 마케팅 혁신을 이끌어낸 성공 사례가 늘어나고 있습니다. 2025년까지 AI 도입이 선택 사항이었다면, 2026년에는 AI가 명확한 필수 전략으로 자리 잡는 해가 될 것입니다. AI를 도입하지 않는 기업은 경쟁 속도가 맞춰지지 않아 점점 뒤처질 가능성이 커지고 있죠.
혁신은 늘 낯설고 어렵습니다. 그래서 더더욱 작고 실용적인 변화부터 시도하는 것이 중요합니다. 지금 하고 있는 마케팅 방식에 AI를 살짝 끼워 넣는 작은 미세 조정이, 조직 전체의 변화로 확장되는 출발점이 될 수 있습니다. 오늘 아티클에서는 그 기반이 되는 B2B 마케팅의 3대 축―SEO(검색엔진 최적화), 퍼널 최적화, 세일즈 프로세스가 AI로 인해 어떻게 재구성되고 있는지, 그리고 이러한 변화를 기업에 어떻게 적용할 수 있을지 함께 살펴보겠습니다.
B2B 마케팅은 왜 지금 변해야 하는가
전통적으로 B2B 마케팅은 세 가지 축 위에서 움직여 왔습니다.
첫째, 세일즈 서포트 자료 제작입니다. 제안서, 브로슈어, 케이스 스터디 같은 영업용 자료를 만드는 것이 마케팅팀의 주요 업무 중 하나죠.
둘째, 오프라인 중심 마케팅입니다. 포럼, 세미나, 박람회에 부스를 차리고 잠재 고객사들을 만나서, 조금씩 관계를 만드는 것이 B2B 마케팅의 기본입니다.
셋째, 온라인 리드(Lead, 잠재고객 연락처) 확보 활동입니다. SEO로 홈페이지 방문자를 만들고, 검색 광고로 초기 리드를 확보하고, 조금 더 확장할 경우 뉴스레터나 소셜 미디어를 운영하기도 합니다.
이 방식들은 지금도 유효합니다. 하지만 문제는, B2B 구매 여정과 정보 탐색 패턴이 완전히 달라지고 있다는 점입니다. 의사결정자가 많고 구매 프로세스가 긴 B2B일수록, 기존 방식만으로는 고객의 변화를 따라잡기 어려워지고 있습니다. 그리고 결정적으로 AI가 이 변화에 가속도를 붙이고 있습니다. 탄탄해 보이던 세 축도 AI 기술 앞에서 균열이 드러나기 시작하고 있죠. 변화의 물살은 이미 시작됐습니다. 이제 필요한 것은 이 흐름이 어디에서 시작되었는지, 어떻게 진행되고 있는지를 정확히 이해하는 일입니다. 구체적으로 하나씩 살펴보겠습니다.
첫 번째 변화: SEO에서 AEO·GEO로
B2B 마케팅의 기본이자 핵심이었던 검색 엔진 최적화(SEO)가 AI로 인해 거대한 전환점을 맞이하고 있습니다. 지난 20여 년간 사람들은 구글이나 네이버 같은 검색 엔진에 키워드를 입력해 정보를 찾았습니다. 하지만 이제는 ChatGPT, Gemini 등 생성형 AI와 대화하며 "이게 뭐야?", "이런 거 추천해줘" 와 같은 방식으로 궁금한 점을 해결하고 정보를 탐색하고 있어요. 즉, SEO에서 AEO(AI 답변 최적화), GEO(생성형 엔진 최적화)로의 전환이 본격적으로 시작된 것입니다.
이미 구글의 20% 수준까지 따라온 ChatGPT 점유율
<“아직은 그래도 네이버나 구글 검색이 더 많지 않나? AEO, GEO는 너무 앞서간 얘기 아닌가?”>
이렇게 생각하고 있다면, 현실보다 조금 느리게 인식하고 있을 가능성이 큽니다. 현재 구글에 입력되는 쿼리량(검색어 입력량)은 평균 약 140억 건으로 알려져 있습니다. 반면, ChatGPT의 하루 평균 쿼리량은 2025년 중순 기준 약 25억 건 수준입니다. 이미 챗GPT가 구글 쿼리량의 약 18% 수준으로 따라잡은 셈이죠.
구글, 네이버도 ‘키워드 검색’에서 ‘AI 대화’로 이동 중
향후 ChatGPT가 구글을 완전히 대체할 가능성보다는, 구글이 스스로 AI 검색으로 전환하면서 AI 시대에도 검색 엔진으로서 점유율 1위를 유지할 가능성이 더 커보입니다.
한 마케팅 업계 조사에 따르면, 구글은 2025년 7월 기준으로 전체 검색 결과의 약 20%에 AI 요약 답변(AI Overview, 한국어명 ‘AI 개요’)을 제공하고 있습니다. 특히 사용자가 키워드가 아닌 질문형으로 검색어를 입력할 경우에는 60% 이상에서 AI 답변이 제공되고 있죠.
여기에 더해 구글은 최근 ‘구글 AI 모드’를 출시하며 사용자가 AI와 직접 대화하듯 검색할 수 있는 환경을 강화하고 있습니다. 네이버 역시 자사 검색·서비스 전반에 AI 요약·추천 기능을 빠르게 확장하는 중이고요.
‘제로 클릭’ 시대에서 어떻게 살아남을 것인가
이처럼 기존의 ‘키워드 검색 → 검색 결과 페이지 → 링크 탐색’ 방식이 ‘AI와의 대화’ 방식으로 바뀌면서, 사용자들은 더 이상 검색 결과를 클릭하지 않고도 필요한 정보를 얻을 수 있게 되었습니다. 상위에 노출되는 AI 요약 답변으로 사용자들의 클릭이 빠르게 줄어들고 있는 것입니다.
퓨리서치센터 조사에 따르면 구글 AI 요약 답변 하단에 vb노출되는 기존 방식의 링크들은 클릭율이 단 1%에 그친다고 합니다. 또 다른 분석에 따르면, 기존 SERP(검색 엔진 결과 페이지) 상단 1위였던 콘텐츠 링크라 하더라도 Google AI Overview 아래로 내려가는 순간 트래픽의 약 79%를 잃는 것으로 조사됐다고 해요.
파이낸셜타임즈는 2025년 7월, 구글이 AI 답변 비중을 높이는 업데이트를 시행한 이후, 영국 다수 웹사이트의 트래픽이 급격히 감소하고 있다고 우려했습니다. 뉴욕타임스 역시 오가닉 검색 트래픽 비중이 2022년 44%에서 2025년 4월 36.5%로 지속적으로 하락 중이라고 하네요.
두 번째 변화: AI 기반 초개인화 퍼널 최적화
‘퍼널 최적화’라고 하면 아직도 랜딩페이지 A/B 테스트나 이메일 자동화를 먼저 떠올리시나요? 2025년을 지나면서 퍼널 최적화는 전혀 다른 차원으로 진화했습니다. 이제는 AI를 활용해 개인별로 다른 퍼널을 설계 및 운영할 수 있는 시대가 되었습니다.
먼저 기존 B2B에서 활용되는 퍼널 단계는 다음과 같았습니다.
Step 1. 광고·SEO 콘텐츠로 잠재 고객에게 노출
Step 2. 고객이 웹사이트 방문
Step 3. ‘도입 문의’, ‘데모 신청’ 등 CTA(콜 투 액션) 클릭
Step 4. 리드 유입 및 세일즈 전환
그런데 이제는 단계마다 AI가 개입하면서 퍼널의 작동 방식이 달라졌습니다. 사용자별로 다른 랜딩페이지를 보여줄 수도 있고, 방문자가 리드를 남길 가능성이 얼마나 큰지를 실시간으로 분석해 전환율을 높일 수도 있습니다. 여기서 AI는 다음 세 가지 역할을 수행합니다.
리드를 스코어링(Lead Scoring)합니다
들어온 리드 중 실제 구매 가능성이 높은 리드를 예측하고 선별합니다.
구매 시점을 파악합니다.
AI를 통해 웹사이트 내 고객의 행동 패턴(페이지 뷰, 체류 시간, 재방문, 가격 페이지 열람 횟수 등)을 분석해 ‘지금 이 고객은 가격 페이지를 3번 봤으니 곧 구매 결정할 것’이라는 시그널을 탐지하죠.
하이퍼 개인화(Hyper-personalization)입니다.
업종, 회사 규모, 직책, 산업군 등에 따라 동일한 페이지라도 전혀 다른 콘텐츠·문구·사례를 실시간으로 노출합니다. ABM(Account Based Marketing)도 AI 기반으로 더 정교하게 진화하고 있고요.
결국, 퍼널 최적화는 더 이상 “페이지 하나 잘 만들고, A/B 테스트를 조금 더 돌리는 수준”이 아닙니다. AI가 실시간으로 퍼널 자체를 재조합·재설계하는 단계로 넘어가고 있는 것입니다.
세 번째 변화: 세일즈 프로세스 혁신 - AI 에이전트의 등장
AI는 B2B 마케팅뿐 아니라 세일즈 프로세스에도 변화를 주고 있습니다. 특히 이 두 영역의 경계가 흐려지고, 고객 인지 단계부터 →도입 문의 → 계약 단계까지 전체 여정이 AI로 최적화되며 통합되고 있죠. AI 어시스턴트가 이제는 리드 퀄리파잉(리드 자격 검증), 복잡한 제품 질문에 대한 답변, 구매자를 세일즈 퍼널로 안내하는 역할까지 수행하고 있기 때문입니다.
여기에 더해 24시간 응대하는 AI 챗봇, 상담원을 지원해 응답 속도를 높여주는 AI, 미팅 전후 작업을 자동화하는 워크플로우 AI까지 까지 등장하면서, 세일즈 프로세스 전체가 AI를 기준으로 재설계되고 있습니다.
2026년에는 특히 AI 에이전트(AI Agent)의 부상에 주목해야 합니다. 챗본 수준을 넘어, 이제는 직접 의사결정을 하고, 업무를 수행하는 준(準) 주체로서의 AI가 등장하고 있기 때문입니다.
🌍글로벌 성공 사례: Snowflake의 압도적 ABM 성과
데이터 클라우드 기업 스노우플레이크(Snowflake)는 6sense(고객 인텐트 데이터 분석 서비스), Mutiny(웹사이트 초개인화 도구) 등 여러 AI 툴을 결합해 AI 기반 ABM(계정 기반 마케팅) 전략을 구축했습니다.
결과는 놀라웠습니다. AI 도입 이전과 비교했을 때 타깃 페르소나 고객의 문의율이 300% 증가했고, 미팅에서 실제 영업 기회로 전환되는 비율도 26%나 상승했습니다. 핵심은 무엇이었을까요? AI가 고객의 인텐트(구매 의도)를 실시간으로 분석하고, 그에 맞춰 노출되는 캠페인 콘텐츠를 동적으로 바꿨다는 점입니다.
예를 들어 경쟁사 제품을 비교 검색 중인 기업에게는 ‘비교 콘텐츠’를, 데이터 마이그레이션(데이터를 다른 시스템으로 옮기는 과정)에 관심 있는 기업에게는 ‘관련 가이드 콘텐츠’를 자동으로 보여주는 식이죠. 스노우플레이크는 이렇게 AI를 과감하게 도입한 전략 덕분에 경쟁사 대비 한발 앞선 ABM 성과와 매출 성장을 동시에 달성할 수 있었습니다.
❄️리멤버XSnowflake 웨비나에서 더 자세히 살펴보세요!
작은 것부터 시작해 보세요
지금까지 살펴본 것처럼, B2B 마케팅 전 영역에서 AI 기반 혁신이 이미 진행 중입니다. 그렇다면 지금 기업들은 무엇을 시작해야 할까요? 중요한 건 완벽한 준비가 아니라, 작더라도 지금 당장 시작하는 것입니다.
==AEO·GEO 전략부터 시작해 보세요.==
AI 검색 크롤러들은 ‘질문형 구조’와 ‘Q&A 형식’의 콘텐츠를 선호합니다. 기존 블로그 포스트 상위 20개를 FAQ 형태로 재구조화하거나, Q&A 게시판을 신설해 자주 묻는 질문과 답변을 정리해 보세요. 이것만으로도 AI가 참고하기에 좋은 콘텐츠 환경을 만드는 첫걸음이 됩니다.
==AI 도구로 작은 파일럿 프로젝트를 진행하세요.==
리드 스코어링 도구를 도입하거나, 웹사이트에 간단한 AI 챗봇을 설치해 보세요. 또는 업종별로 랜딩페이지를 나눠 A/B 테스트를 해보는 것도 좋습니다. 이러한 작은 시도들이 쌓이면, 충분히 의미 있는 학습과 인사이트를 얻을 수 있습니다. 이 같은 성공 경험들을 통해 조직 전체의 AI 활용 역량도 자연스럽게 따라올 수 있고요.
막막하다면, 시장 현황부터 조사해 보세요
2026년 마케팅 전략을 본격적으로 준비하기에 앞서, 시장을 선도하는 기업들과 우리의 직접 경쟁사들은 AI를 어떻게 도입하고 있는지부터 점검해보는 것도 좋은 출발점입니다.
우리 고객사는 어떤 기준으로 파트너를 선택하는지
우리 업계에서 AI 도입이 실제 의사결정에 어떤 영향을 미치는지
경쟁사의 포지셔닝과 메시지는 어디까지 와 있는지
이런 질문에 대한 압을 정량·정성 데이터로 확보하는 것이 매우 중요한데요. 리멤버 마켓리서치에서는 아래와 같은 리서치를 B2B 전문 패널과 정밀 타기팅을 기반으로 수행할 수 있습니다.
📊고객사 리서치
고객 니즈 & 선택 요인 조사
고객 구매 이유 및 이탈 이유 조사
고객 의사결정 구조·영향 요인 분석 조사
고객 만족도 및 재구매 의향 조사
📊경쟁사 리서치
동종 업계 내 포지셔닝 조사
벤치마킹 및 강·약점 분석 조사
핵심 고객사 인지도·이미지 조사
채용 브랜드 파워·업계 인식 조사
📊제품/서비스 리서치
브랜드 인지/인식 조사
신사업·신제품 타당성 조사
상품·서비스 경쟁력 진단 조사
신제품 컨셉·메시지 사전 검증 조사
🎤전문가・유저 인터뷰
특정 분야 전문가 1:1 인터뷰
좌담회(FGI)
사용성 테스트(UT) 및 정성 인터뷰
“우리 업계는 변화가 느리니까, AI 도입이 아직은 선택 사항이 아닐까?”
이렇게 생각하고 계신다면, 그것이 옳은 생각일 수도 있습니다. 변화는 업계마다 속도가 다를 수 있으니까요. 하지만 지금부터 준비하는 기업과 그렇지 않은 기업 간의 격차는 2026년, 그리고 그 이후로 갈수록 더 크게 벌어질 것입니다.
"어떻게 하면 가장 잘 할 수 있을까?" 보다 "얼마나 빠르게 시도할 것인가?"가 더 중요한 질문일 수 있습니다. 우선, 시장 조사부터 차근차근 시작해보세요. 우리 회사에 지금 가장 필요한 인사이트를 실제 고객과 현업자들의 목소리로 확이나는 것, 그게 B2B AI 마케팅 전환의 가장 현실적인 첫 단계입니다.
