최근 트래블 매시브가 호스피탈리티 전문 디지털 평가 스타트업 ‘스티플로(Stiplo)’의 연구 결과를 보도한 내용에 따르면 바르셀로나의 정식 등록 호텔 659곳을 대상으로 4대 주요 AI 비서에게 실제 여행자들의 질문 27,360개를 20회씩 반복하여 던진 결과 전체 등록 호텔 중 무려 5분의 1에 달하는 20%(143개 업장)가 AI 검색 결과에서 단 한 번도 추천되지 않았다는 충격적인 결과가 나왔습니다.
히치하이커는 AI 검색이 기존 포털 검색과 결정적으로 다른 지점은 무엇이며, 이에 대응해 개별 여행업계 종사자들은 어떤 실질적인 준비를 해야 하는지 핵심 연구 결과를 바탕으로 상세히 풀어드립니다.
1. 20%의 독점과 20%의 완전한 소멸: AI 검색이 만드는 극단적 양극화
기존 포털 검색의 핵심은 ‘순위 검색’이었습니다. 구글이나 네이버에서 검색할 경우, 1페이지 상단에 노출되지 않더라도 2~3페이지를 넘기거나 검색어를 조금씩 바꿔가며 수많은 개별 웹사이트가 노출될 기회를 얻었습니다.
하지만 AI 검색은 완전히 다른 메커니즘으로 작동합니다. 질문에 대해 최적화된 소수의 정답만을 직접 제시하는 ‘답변형 검색’이기 때문에, AI의 선택을 받지 못한 기업은 검색 생태계에서 완전히 증발해 버립니다.
스티플로의 연구에 따르면, 바르셀로나 전체 등록 호텔 중 무려 5분의 1에 달하는 20%(143개 업장)가 AI 검색 결과에서 단 한 번도 추천되지 않으며 완전한 ‘비가시성(Invisibility)’ 상태에 놓여 있었습니다. 더욱 심각한 문제는 상위 노출의 극단적인 쏠림 현상입니다. 전체 노출의 80% 이상을 단 20%의 상위 호텔이 독식하고 있었으며, 상위 20개 호텔은 평균 1,000회 이상 언급된 반면, 하위 50%의 호텔들은 평균 10회 미만, 혹은 단 1~2회 언급되는 데 그쳤습니다.
이러한 양극화는 체인 호텔과 독립형 호텔 간의 체급 차이에서도 극명하게 나타납니다. 4성급 이상 체인 호텔은 풍부한 자원과 제3자 미디어 노출에 힘입어 AI 추천의 75% 이상을 가져간 반면, 저예산 독립 숙소의 절반 가까이는 AI의 기억 속에서 완전히 잊혀졌습니다.AI 검색 환경에서는 기존 포털 검색처럼 ‘페이지 하단이나 다음 페이지에 잔존하는 기회’ 자체가 사라지며, 선택받지 못하면 아예 존재하지 않는 곳이 되는 차가운 현실을 보여줍니다.
2. 착각과 진실: 대형 여행 미디어보다 더 큰, 개별 정보 사이트의 힘
현재 수많은 마케팅 대행사들이 AI 검색에 노출되기 위한 최신 기술적 팁들을 판매하고 있습니다. 대표적으로 AI 크롤러 전용 파일(llms.txt) 설치, 봇 수집 허용/차단 설정, 챗봇용 구조화 데이터(Schema Markup) 작성, 페이지 로딩 속도 극대화 등이 그 예입니다. 그러나 이번 27,000여 회의 스트레스 테스트 결과, 이러한 기술적 체크리스트들은 AI 노출도에 거의 아무런 영향도 주지 못하는 ‘소음(Noise)’에 불과했습니다.
그렇다면 AI는 실제로 어디서 정보를 가져와 추천을 구성할까요?놀랍게도 AI 추천 답변을 구성하는 출처 중 호텔 공식 웹사이트가 차지하는 비중은 단 7%에 불과했으며, 공식 관광청 사이트는 2% 미만에 그쳤습니다. 나머지 68% 이상의 정보는 가이드북, 블로그, 현지 추천 리스트 사이트(Local Lesticles)에서 수집되었습니다. 특히 뉴욕타임스나 콘데나스트 같은 대형 언론사보다 로컬-SEO 기반의 개별 정보 사이트들이 더 큰 영향을 미치고 있었습니다.
모로코의 아주 작고 외딴 곳에 위치한 숙소(아라완 럭셔리 사막 캠프, 므하미드 엘 기즐란 근처 에르그 리후디)의 공동 창업자로서 이 글을 읽고 정말 흥미로웠습니다. 저희는 웹사이트나 기술적인 부분에 투자할 예산이 거의 없고, 웹사이트가 얼마나 형편없는지에 대한 지적을 끊임없이 받고 있습니다. 그런데 캠프를 개업한 지 6개월도 안 됐는데 챗GPT를 통해 예약이 이루어졌다는 사실을 알고 정말 놀랐습니다. 캠프에서 만난 한 손님은 챗GPT에 이 지역 숙소 추천을 요청했는데 세 가지 옵션이 나왔고, 몇 가지 추가 질문을 한 후 아라완이 가장 적합하다고 추천받았다고 했습니다. 작고, 새로 생겼고, 인적이 드문 캠프에서 이런 추천을 받았다는 게 정말 놀라웠습니다. 다른 몇몇 손님들도 같은 방식으로 저희 웹사이트 링크를 찾았다고 했습니다. 그런데 제가 직접 검색해 보면 저희 캠프는 전혀 나오지 않습니다.
저희는 규모 때문에 AI 검색에서 경쟁력을 갖추는 건 불가능하다고 생각했습니다. 구글 리뷰 수를 빠르게 늘릴 수도 없고, 백링크도 많지 않으니까요. 하지만 초기에 저희가 했던 노력이 있다면 캠프에 신진 콘텐츠 크리에이터들을 초청하는 것이었습니다. 운 좋게도 몇몇 크리에이터들이 저희와 함께 작업하기를 원했습니다. 대기업처럼 크리에이터들에게 다양한 혜택을 제공할 여력이 없었을 뿐 아니라, 저희는 텐트 6개로 이루어진 아주 작은 숙소라서 단순한 숙박이 아닌 특별한 경험을 제공하는 데 중점을 두었기 때문입니다. AI가 인용하는 정보의 대부분이 호텔 자체 웹사이트보다는 여행 가이드 사이트나 목록형 기사에서 나온다는 연구 결과를 보니, 저희가 생각했던 것보다 그 결정이 더 큰 효과를 내고 있는 것 같아요.
– 모로코의 사막 캠프 운영자가 트래블 매시브 기사에 남긴 댓글
더욱 주목할 점은 인터넷 커뮤니티인 ‘레딧(Reddit)’에 대한 AI의 고도의 신뢰입니다. 레딧은 AI의 웹 검색 과정에서 8번 중 1번꼴로 나타날 만큼 아주 자주 검색되지는 않지만, 일단 검색 결과에 등장하면 AI 모델이 이를 출처로 인용하는 비율이 3분의 2(약 66%)에 달했습니다. 이는 대형 OTA나 일반 가이드북보다 높은 인용 수치입니다. 결국 AI는 호텔이 스스로 주장하는 공식 마케팅 문구보다, 미디어와 실제 사용자들이 제3자의 공간에서 형성한 ‘평판’과 ‘맥락’을 기반으로 추천을 결정한다는 점이 입증되었습니다.
3. 개별 여행 및 호텔업계 종사자를 위한 실전 준비 지침
AI가 추천을 결정하는 진짜 원리를 파악했다면, 이제 개별 현장 종사자들은 막연한 기술적 환상에서 벗어나 실제 노출과 전환을 만들어내는 실용적인 전략으로 전환해야 합니다. 연구 결과가 제시하는 핵심 대응책은 다음과 같이 요약할 수 있습니다.
1. 구글 리뷰 수량의 절대적 확보: 연구진이 밝혀낸 AI 노출의 단 하나의 가장 강력한 동인은 기술도, 웹사이트 권위도 아닌 ‘구글 리뷰의 개수‘였습니다. 트리바고나 OTA의 리뷰보다 구글 리뷰가 AI의 추천 엔진에 가장 결정적인 영향을 미칩니다. 중요한 점은 리뷰의 평점(점수)보다 ‘리뷰의 절대적인 수량’이 노출에 더 큰 비중을 차지한다는 사실입니다. 이번 분기 현장에서 단 하나의 실천을 해야 한다면, 투숙객의 리뷰 유도 창구를 OTA나 기타 플랫폼에서 ‘구글 리뷰’로 즉시 일원화해야 합니다.
2. 영문 콘텐츠 및 틈새 카테고리(Niche) 점유: 챗GPT 등 주요 AI 엔진은 사용자가 카탈루냐어나 스페인어 등 다른 언어로 질문하더라도, 내부 검색 프로세스는 약 60~80% 이상 ‘영어’로 수행한 뒤 답변만 현지어로 번역해 제공합니다. 따라서 타깃 고객이 국내인이더라도 기계가 읽을 수 있는 명확한 영문 콘텐츠를 갖추는 것은 필수입니다. 또한 소형 독립 숙소의 경우 일반적인 추천 질문에서는 대형 체인에 밀리더라도, ‘배낭여행’, ‘축구 경기 관람’, ‘친구들과의 주말 여행’ 등 명확하고 구체적인 테마를 소유할 경우 관련 질문에서 상위 10위 내에 독점적으로 노출되는 성과를 보였습니다. 자신이 속한 숙소만의 명확한 정체성을 직관적인 단락 글로 웹상에 남겨두어야 합니다.
3. 추천을 넘어 직접 예약으로 이끄는 통로 확보:가장 충격적인 발견 중 하나는 AI가 특정 호텔을 기껏 추천하더라도, 해당 호텔의 공식 웹사이트로 링크를 연결해 주는 비율은 단 7.3%에 불과하다는 점입니다. 나머지 90% 이상의 유입 클릭은 추천 리스트 사이트나 수수료를 떼가는 OTA(Booking.com 등)로 넘어갑니다. 추천을 받는 것(Found)과 실제 우리 사이트에서 예약으로 연결되는 것(Booked)은 완전히 다른 문제입니다. AI 모델이 우리 브랜드를 언급했을 때 최종 예약 경로가 OTA로 새어나가지 않도록, 리프랜딩이나 정보 변경 시 AI 가스펠 크롤러의 수집을 전면 허용하고 주소 및 링크 메타데이터를 정교하게 관리하여 직접 예약 경로를 사수해야 합니다.
마치며
이번 스티플로의 바르셀로나 연구는 AI 시대를 맞이한 여행업계에 명확한 이정표를 제시합니다. 대형 마케팅 대행사들이 판매하는 화려하고 복잡한 ‘GEO 기술 체크리스트’는 정작 AI의 마음을 움직이지 못했습니다. AI의 선택을 받는 본질은 결국 ‘진짜 고객들이 쌓아 올린 평판(구글 리뷰)’과 ‘제3자 미디어 및 커뮤니티가 증언하는 브랜드의 맥락’, 그리고 ‘기계가 오독 없이 읽어낼 수 있는 명확한 정보 구조’였습니다.
알고리즘의 겉모습은 화려하게 바뀌었지만, 그 속에서 작동하는 승리 공식은 놀랍게도 가장 기본적이고 본질적인 고객 경험 관리에 있었습니다. 지금 당장 무의미한 기술 테크닉에 예산을 허비하는 대신, 고객의 구글 리뷰 한 줄을 더 확보하고 낯선 AI 비서가 우리 호텔의 고유한 매력을 올바르게 읽어낼 수 있도록 웹상에 진실된 데이터와 평판을 쌓아 나가는 것, 이것이야말로 AI 검색이라는 거대한 격변 속에서 살아남을 수 있는 가장 확실한 생존 전략입니다.
