B2B 구매자들, 이제 구글보다 AI 에이전트를 더 신뢰한다

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B2B 구매 결정 과정에서 AI 에이전트가 핵심적인 역할을 수행하기 시작했다. G2의 조사 결과 구매자의 87%가 챗봇이 벤더 조사 방식을 재편하고 있다고 응답했으며, Responsive가 350명 이상의 구매자를 대상으로 진행한 설문에서는 응답자의 3분의 2가 소프트웨어 평가 시 구글만큼 혹은 그 이상으로 AI 에이전트에 의존하는 것으로 나타났다.

업계 전문가인 Jason Lemkin은 실제 비즈니스 현장에서의 변화를 구체적인 사례로 제시했다. 그는 SaaStr의 AI 툴링을 구축할 때 에이전트가 추천한 벤더를 단 한 번의 의문도 없이 매번 선택했다. 이는 전통적인 검색 기반의 검토 과정이 생략되고 AI의 판단을 신뢰하는 방향으로 구매 행태가 진화했음을 시사한다.

검색 트래픽의 주도권이 검색 엔진에서 LLM으로 이동하고 있다. Semrush의 전망에 따르면 2027년 말에는 LLM 추천을 통한 트래픽이 전통적인 검색 트래픽을 추월할 것으로 보이며, 전환율 측면에서도 이러한 교차 현상이 가속화될 것으로 분석된다. 이는 기존의 구글 상위 노출(SEO) 중심 마케팅 로드맵을 근본적으로 재검토해야 함을 의미한다.

용어 해설

LLM 유입 트래픽(LLM-referred Traffic): — ChatGPT나 Claude와 같은 대형 언어 모델(LLM)의 답변 내 추천을 통해 웹사이트로 유입되는 방문자 흐름이다. 사용자의 구체적인 질문에 대한 해답으로 특정 제품이 제시되므로, 일반적인 검색 엔진 결과보다 구매 의도가 명확하고 신뢰도가 높은 것이 특징이다.
AI 에이전트(AI Agent): — 사용자의 목표를 이해하고 자율적으로 계획을 수립하여 도구 사용 및 의사결정을 수행하는 AI 시스템이다. B2B 소프트웨어 시장에서는 수많은 벤더의 기능을 비교 분석하고 기업의 요구사항에 최적화된 솔루션을 선별하여 추천하는 구매 보조자 역할을 수행한다.
전환율(Conversion Rate): — 웹사이트 방문자 중 제품 구매나 상담 신청 등 마케팅 목표 행동을 완료한 사용자의 비율이다. AI 에이전트가 추천한 트래픽은 사용자의 맥락에 최적화된 정보를 바탕으로 유입되기 때문에, 전통적인 검색 광고 유입 대비 훨씬 높은 성과를 기록하는 것으로 분석된다.
벤더 조사(Vendor Research): — 기업이 새로운 소프트웨어나 서비스를 도입하기 전 후보 업체들의 기능, 가격, 평판 등을 조사하고 비교하는 과정이다. 과거에는 구글 검색과 리뷰 사이트가 중심이었으나, 최근에는 AI 챗봇이 방대한 데이터를 요약하여 제공하는 정보를 바탕으로 의사결정이 이루어지는 추세이다.

기술

LLM
AI Agents
Chatbots

활용 사례

B2B 소프트웨어 벤더 조사
AI 기반 구매 추천 시스템
SaaS 마케팅 전략 수립

언급된 리소스

문서B2B Buyers Now Trust AI Agents Over Google