로컬 검색 최적화(SEO)가 AI가 사업장 정보를 해석하고 근거를 검증해 추천하는 ‘로컬 5.0’ 단계로 진화하고 있다는 분석이 나왔다. 서치엔진랜드(Search Engine Land)는 8월 18일 로컬 마케팅의 다음 단계로 ‘컨텍스트 인텔리전스’를 제시하며, 다지점 기업은 각 매장의 위치 정보와 지역 맥락, 고객 의도, 신뢰 신호를 연결해야 한다고 분석했다.
로컬 마케팅은 목록 등재와 기본적인 상호·주소·전화번호 일관성에 집중한 로컬 1.0에서 시작했다. 로컬 2.0에서는 지도 검색 결과와 리뷰가 중요해졌고, 로컬 3.0에서는 매장별 페이지와 콘텐츠를 웹사이트 방문·전환과 연결하는 방식이 부상했다. 로컬 4.0은 특정 채널의 순위보다 AI를 통한 발견과 추천을 가능하게 하는 의사결정 기반에 초점을 맞췄다.
현재 단계로 제시된 로컬 5.0에서는 기존 요소가 사라지는 것이 아니라 AI가 이를 한꺼번에 평가한다. 목록, 리뷰, 매장 페이지는 여전히 기반이지만, 정보가 충분히 있다는 사실만으로는 부족하며 AI가 사업장을 이해하고 신뢰할 수 있는 연결된 맥락과 검증 가능한 근거가 필요하다는 설명이다.
구글(Google)의 AI 중심 전환과 챗GPT(ChatGPT), 제미나이(Gemini), 퍼플렉시티(Perplexity) 등 AI 도우미의 확산은 이런 변화를 이끄는 요인으로 제시됐다. AI는 기업이 스스로 게시한 정보만 색인하는 것이 아니라 여러 디지털 접점에서 브랜드 정보가 일관되고, 각 지역 고객에게 적합하며, 모호하지 않은지를 확인한다. 고객 정보, 매장 목록, 예약 시스템, CRM, 리뷰, 운영 시스템, 지역 콘텐츠가 서로 단절돼 있으면 충돌하는 신호가 생겨 추천 가능성이 낮아질 수 있다.
일반적인 매장 페이지를 만드는 것만으로도 충분하지 않다. AI는 호텔이 가족 친화적인지, 병원이 특정 보험을 받는지, 은행 지점이 당일 예약을 제공하는지처럼 구체적인 질문에 답해야 하기 때문이다. 예컨대 고객이 ‘내 주변 은행’을 검색하는 대신 ‘덴버로 이사한 자영업자인데 무료 소상공인용 당좌계좌를 제공하고 토요일에 여는 은행이 어디냐’고 물으면, AI는 조건에 맞는 지점과 거리·토요일 영업시간을 함께 제시할 수 있어야 한다.
이를 위해서는 계정 자격과 수수료, 주말 영업시간, 거리 같은 정보가 여러 출처에서 취합되고 검증돼야 한다. 과거에는 고객이 검색 결과를 클릭해 직접 세부사항을 확인했지만, 로컬 5.0에서는 그 검증 작업이 기계로 이동했다는 것이다. 따라서 다지점 기업은 모든 매장의 정보를 지속해서 갱신하고, 출처 간 불일치를 없애며, 지역별로 풍부하고 신뢰할 수 있는 데이터를 구축해야 한다. 분석은 이런 AI 대응형 위치 데이터 기반이 경쟁 우위가 될 수 있다고 봤다.