고객의 언어를 찾는 여정: 리트릭스의 데이터 기반 검색 광고 실험 설계기

리트릭스 서비스(텀타에서 제공하는 브랜드 가치 보호 솔루션)를 운영하면서 계속 마음에 걸리던 질문이 하나 있었습니다. 분명 브랜드 실무자들이 가격 관리, 셀러 관리, 이미지 도용, 가품 대응 같은 문제를 깊게 겪고 있다는 것을 상담과 미팅을 통해 알고 있는데, 정작 검색 환경에서는 우리가 고객에게 잘 보이지 않는다는 점이었습니다.

이러한 괴리는 어디서 오는 걸까요? 우리는 그 원인을 ‘언어의 불일치’에서 찾았습니다. 마케팅 현장에서 우리가 흔히 저지르는 실수 중 하나는 '브랜드의 언어'가 곧 '고객의 언어'라고 믿는 것입니다. 하지만 실제 시장의 반응은 냉혹합니다. 우리가 "최첨단 AI 가격 모니터링 솔루션"이라고 서비스 중심의 언어를 목 놓아 외칠 때, 고객은 정작 검색창에 "쿠팡 최저가 깨짐 해결 방법"처럼 자신이 처한 상황과 고민 자체를 검색하고 있기 때문입니다.

결국 우리가 사용하는 서비스 언어와 고객이 문제를 인식하고 검색하는 언어 사이에는 깊은 간극이 존재하고 있었던 셈입니다. 만약 고객이 ‘가격 모니터링’이라는 표현으로 검색하지 않는다면, 우리가 아무리 기능을 잘 설명해도 고객을 만날 기회 자체가 사라집니다. 이러한 어긋남은 단순히 광고 노출의 문제를 넘어 브랜드 메시지의 전체의 일관성을 흔들고, 결국 제품이 존재함에도 고객과 연결되지 않는 단절된 상태를 만듭니다.

그래서 리트릭스 팀은 이 간극을 좁히고 서비스의 정체성을 시장의 언어로 재정의하기 위해 4주간의 키워드 광고 실험을 설계했습니다. 이번 실험에서 얻고자 하는 결과는 단순히 “어떤 키워드가 높은 클릭을 기록하는가”를 확인하는 것이 아닙니다. 그 너머에서 리트릭스가 앞으로 어떤 언어로 고객과 대화하고 연결되어야 하는지, 그 핵심적인 기준을 정립하는 것이 이번 여정의 진짜 목적입니다.

실험 목표: 단순 트래픽 증대가 아닌 'PMF 언어' 찾기

고객의 언어를 찾는 여정

앞서 말한 바와 같이, 이번 실험의 최상위 목표는 '전환수 100건 달성' 같은 단순한 숫자가 아닙니다. 바로 PMF(Product-Market Fit)를 관통하는 고객의 언어를 발굴하는 것입니다. B2B SaaS 기업에게 트래픽은 그 자체로 수익이 되지 않습니다. 오직 '문제를 겪고 있는 적합한 유저'의 트래픽만이 의미가 있습니다. 우리는 리트릭스가 해결해 주는 수많은 페인포인트 중, 어떤 키워드가 고객의 심장을 찌르는지 확인하고자 합니다.

검색 키워드가 비즈니스 전체에 영향을 준다

검색 키워드는 단순히 광고 소재의 한 줄이 아닙니다. 이는 비즈니스 가치 사슬 전체에 영향을 미치는 핵심 자산이에요. 이번 실험을 통해 검증된 키워드는 다음과 같이 확장됩니다.

1. 제품 UI 및 메시징: 대시보드 메인에 '가격 모니터링'이라는 딱딱한 단어 대신, 유저가 검색창에 썼던 '가격 위반 조사'라는 단어를 배치함으로써 즉각적인 공감을 이끌어냅니다.
   
   

2. 세일즈 스크립트: 영업 담당자가 잠재 고객을 만났을 때, "저희는 크롤링을 잘합니다"가 아니라 "최저가 관리가 안 되어 고민이 많으시죠?"라며 고객의 실제 검색어로 대화를 시작하게 합니다.
   
   

3. 콘텐츠 톤앤매너: 블로그 포스팅이나 백서의 주제를 정할 때, 검색량이 많지만 의도가 불분명한 키워드보다 실무자의 고충이 녹아있는 키워드를 우선순위에 둡니다.

결국, 이번 실험은 리트릭스가 시장에서 어떻게 불려야 가장 매력적인지를 찾아내는 '브랜드 정체성 정립'의 과정이기도 해요. 이러한 정체성을 데이터로 증명하기 위해, 우리는 가장 먼저 '키워드'라는 고객의 단서를 어떻게 수집하고 선별할지 그 설계도부터 다시 그렸습니다.

키워드 선정 흐름: 기능별로 ‘고객의 언어’를 좁혀가는 방식

이번 검색 광고에서 가장 중요하게 설정한 기준은, 키워드를 서비스 내부 용어나 기능명이 아니라 고객이 문제를 인식하는 실제 흐름에 맞춰 정리하는 것이었습니다. B2B SaaS의 경우 검색량이 큰 키워드가 실제 구매나 도입 검토와 직접 연결되지 않는 경우가 많아, 단순히 검색량 중심으로 키워드를 선정하는 방식만으로는 고객의 실제 탐색 흐름을 충분히 파악하기 어렵다고 판단했기 때문입니다.

이에 따라 이번 광고 키워드 리서치는 단순히 검색량이 높은 단어를 나열하는 방식이 아니라, 실무자가 어떤 상황에서 어떤 표현을 검색창에 입력하는지를 확인하는 과정으로 설계했어요. 전체 흐름은 다음 세 단계로 구성했습니다.

1) SERP를 활용한 실제 고객 고민 문장 수집: 검색에서 쓰이는 표현 확인하는 단계

가장 먼저 진행한 단계는 네이버와 구글 검색 결과(SERP)를 기준으로 실무자 질문글과 문의글이 실제로 등장하는 키워드를 직접 확인하는 작업이었습니다. 이 단계에서는 키워드 자체의 형태보다, “이 상황에서 이런 검색어를 입력했을 것 같은가?”라는 맥락이 분명한지를 기준으로 삼았어요. 예를 들어 ‘가격 수집’처럼 서비스 관점의 단어보다는, ‘가격 정보 자동으로 모으는 방법’, ‘가격 데이터 크롤링 가능한지’처럼 문제 해결을 전제로 한 표현이 실제 질문글로 등장하는지를 확인했습니다. 이 과정에서 "쿠팡 가격 잡는 법", "상세페이지 이미지 무단도용 대응" 등 실제 업무 맥락에서 튀어나오는 날것의 언어들을 수집했어요. 이렇게 확인된 문의글과 질문글은 캡처 형태로 정리해, 키워드 선정의 근거 자료로 함께 확보했습니다.

2) 검색어 형태로 변환 및 기능별 정제: 고객의 언어를 그대로 쓰되, 실험이 가능한 구조로 만들기 위한 단계

다음 단계에서는 1단계에서 수집한 고객 고민 문장을 검색이 가능한 단어 조합으로 변환했어요. 동시에 키워드 도구인 SE Ranking에 입력해 연관 키워드 확장 여부와 SERP Overview를 함께 확인했습니다. 이 과정에서 연관 검색어가 자연스럽게 확장되지 않거나, 검색 결과가 소비자 중심 정보로만 구성되는 키워드는 실험 목적에 맞지 않다고 판단해 제외했습니다. 반대로 비교·해결 맥락의 연관 키워드가 함께 노출되는 경우에는 최종 후보군으로 유지했습니다.

3) 검색 결과 검증 및 키워드 전략적 제외: ‘이미 시장에서 쓰이고 있는 언어’인지 확인하는 단계

마지막 단계에서는 숫자 지표보다 실제 검색 결과에서의 사용 맥락을 중심으로 키워드를 검증했습니다. 구글 검색 결과를 기준으로 경쟁사들이 해당 키워드로 검색 광고를 집행하고 있는지, 비교·설명 성격의 경쟁사 콘텐츠가 다수 노출되는지, 그리고 이미 리트릭스 블로그 콘텐츠가 자연 검색으로 상위 노출되고 있는 키워드는 아닌지를 하나씩 확인했어요. 이미 자연 유입이 확보된 키워드는 광고 실험 결과가 왜곡될 수 있다고 판단해 제외했습니다.

기능별 그룹핑: 리트릭스 서비스 4개 카테고리

이 과정을 통해 각 기능별 키워드 리스트를 최종 정리했고, 데이터가 섞여서 인사이트가 흐려지는 것을 막기 위해 최종적으로는 키워드를 네 가지 뚜렷한 기능별 그룹으로 묶었습니다.

1. [가격 수집]: 크롤링을 통한 가격 데이터 확보가 목적인 유저

2. [가격 모니터링/관리]: 유통 질서와 최저가 방어가 시급한 운영 중심 유저

3. [브랜드 저작권 보호]: 무단 도용에 대한 브랜드 보호가 필요한 유저

4. [가품 탐지]: 가짜 상품으로 인한 브랜드 가치 훼손을 막으려는 유저

이후엔 각 그룹별로 고객 페인포인트, 선정 근거, 리서치 자료를 매칭한 별도의 시트를 생성했어요. 기능별로 구분한 이유는 단순히 깔끔하게 정리하기 위해서가 아니라, 이후 광고 집행 결과를 통해 어떤 문제 영역에서 고객의 언어가 더 선명하게 반응하는지를 확인하기 위함이었습니다. 이를 통해 리트릭스의 시장성이 가장 강력한 영역을 판단할 수 있는 구조를 만들 수 있습니다.

이렇게 정리된 키워드 그룹을 바탕으로, 앞으로 한 달간 어떤 호흡으로 실험을 진행할지 구체적인 로드맵을 수립했습니다.

4주 운영 계획: 데이터 기반 최적화 로드맵

이번 검색 광고는 단기 성과를 빠르게 만들기 위한 구조가 아니라, 고객이 실제로 사용하는 언어를 단계적으로 좁혀가는 탐색 중심의 구조로 설계했습니다. 그에 따라 첫 번째 사이클의 기간을 3~4주로 설정했습니다. B2B SaaS 특성상 검색 광고의 초기 반응은 편차가 크고, 짧은 기간의 수치만으로 키워드 적합성을 판단하기 어렵기 때문에 최소한의 학습과 관찰 기간이 필요하다고 봤어요.

1~2주차: 탐색 및 학습 (Broad Exploration)

• 미션: 시장의 반응 범위 확인
  
  

• 내용: 초반 1~2주 동안은 기능별 키워드를 비교적 넓게 세팅해 학습과 탐색에 집중합니다. 이 단계에서는 키워드별 유입 규모보다는, 어떤 표현에서 유입이 발생하고 이후 행동이 이어지는지를 폭넓게 확인하는 것이 목적입니다. 초기에는 수치의 변동성이 클 수 있기 때문에, 단일 지표에 대한 해석보다는 패턴 중심으로 반응을 관찰합니다. 구글 광고 시스템이 어떤 유저에게 우리 광고를 보여주어야 할지 학습할 수 있는 충분한 데이터를 제공하는 시기이기도 합니다.
  
  

• 예산 배분: 이번 1차 사이클은 일 예산 20,000원(기능별 5,000원)이라는 다소 적은 금액으로 시작합니다. 초기 탐색 단계부터 예산을 과감하게 투입하기보다는, 키워드별 반응을 면밀히 확인하며 데이터를 쌓은 뒤 점진적으로 확대하는 방식이 더 적절하다고 판단했기 때문입니다. 초기에는 적은 예산으로도 유의미한 '고객 언어'의 실마리를 충분히 찾을 수 있다는 것이 저희의 생각이에요. 먼저 각 기능 그룹에 예산을 균등하게 배분하여 선입견 없이 시장의 반응을 살피고, 이후 성과가 증명된 키워드에 힘을 실어주는 전략적 유연함을 발휘할 예정입니다.

3주차: 가지치기 및 집중 (Pruning)

• 미션: 비효율 제거 및 성과 키워드 발굴
  
  

• 내용: 탐색 단계에서 일정 수준의 반응이 확인되면, 이후 2주 내외의 기간 동안은 키워드를 점진적으로 압축합니다. 이 단계에서는 행동 지표가 반복적으로 발생하는 키워드를 중심으로 유지하고, 반응이 없는 키워드는 순차적으로 제외해가며 검증을 진행합니다. 이를 통해 단순 유입 키워드와 실제 고객 행동으로 이어지는 키워드를 구분하는 것이 목표예요.
  
  

• 최적화: 초기 넓게 잡았던 키워드 풀을 기능별 핵심 2~5개로 압축하기 시작합니다.

4주차: 검증 및 확장 제언 (Validation)

• 미션: 차기 전략 도출
  
  

• 내용: 압축된 핵심 키워드들을 중심으로 예산을 재배정합니다. 성과가 좋은 특정 기능(예: 브랜드 저작권 보호)에 예산의 70%를 몰아주었을 때 효율이 유지되는지 확인합니다. 이 단계의 데이터는 2차 광고 캠페인의 기초 자료가 될 거예요.

[Next Action] 1차 사이클 이후: 키워드 압축을 넘어 비즈니스 전반으로의 확장

1차 사이클이 종료되면, 단순히 광고 키워드를 압축하는 것에서 멈추지 않습니다. 이번 실험 결과를 바탕으로 반응이 확인된 '고객의 언어'를 중심으로 광고 메시지를 더욱 정교화할 계획입니다. 동시에 해당 언어가 블로그 콘텐츠의 주제나 세일즈 미팅 시의 핵심 메시지로 확장 가능한지를 심도 있게 검토할 예정이에요. 검증된 키워드를 검색 광고뿐만 아니라 콘텐츠 전략 전반으로 연결하여, 고객의 문제 해결 여정에 리트릭스의 언어가 깊숙이 스며들게 하는 다음 단계를 준비하려 해요.

다만, 이 모든 과정에서 우리가 놓치지 말아야 할 핵심은 단순히 '얼마나 들어왔는가'가 아닙니다. 유입된 유저들이 '실제로 어떻게 움직이는가'라는 디테일한 행동 패턴입니다.

이번 실험에서 확인하려는 포인트: 단순 클릭이 아닌 ‘클릭 이후 행동’

이번 검색 광고의 핵심은 특정 키워드의 우열을 가리는 것이 아니라, 유입 이후 유저가 보여주는 ‘행동의 결’을 읽는 데 있습니다. B2B 영역은 같은 키워드라도 단순 정보 탐색, 사례 조사, 내부 검토 자료 수집 등 서로 다른 목적의 검색이 섞여 나타나는 등 검색 의도가 매우 복잡하기 때문에 단순히 클릭 수나 CTR만으로는 실제 고객인지 판단하기 어렵기 때문이에요.

이를 위해 우리는 다음 세 가지 행동 지표를 집중적으로 관찰하려고 해요.

• 체류 시간 및 페이지 탐색: 단순 정보 습득인가, 아니면 솔루션 도입을 위한 진지한 탐색인가?

• 의도 기반의 행동 발생: 서비스 소개서 다운로드나 문의 관련 버튼 클릭 등 실제 행동으로 이어지는가?

• 허수 키워드 구분: 클릭은 많지만 이후 행동이 전혀 없는 키워드를 걸러내고 있는가?

유입 규모는 작더라도 유의미한 행동이 반복되는 키워드를 찾아내는 것, 그것이 이번 실험을 통해 우리가 얻고자 하는 가장 뾰족한 인사이트입니다.

실험 결과는 마침표가 아닌 시작점

이번 4주간의 실험이 끝나면, 리트릭스에게는 단순한 광고 리포트 이상의 비즈니스 자산이 남게 될 것입니다. 광고는 단순히 돈을 써서 유입을 만드는 수단이 아닙니다. 광고는 시장과 대화하는 가장 빠른 피드백 루트입니다.

"우리 고객은 '모니터링'보다 '최저가 관리'라는 말을 3배 더 많이 쓴다"는 데이터는 향후 서비스의 기능 우선순위를 정하는 객관적인 근거가 되고, 잠재 고객을 설득하여 도입을 이끌어내는 가장 강력한 소구점이 됩니다. 실험을 통해 어떤 고충이 고객을 가장 빠르게 움직이게 하는지 확인하게 될 것이며, 이는 곧 리트릭스가 시장의 언어로 온전히 갈아입기 위한 가장 중요한 시작점이 될 것입니다.

이제 우리는 막연한 감이 아닌 데이터로 고객의 마음을 읽기 시작했습니다. 한 달 뒤, 어떤 언어가 리트릭스의 새로운 얼굴이 될지 기대해 주세요. 실험 결과가 나오면, 다시 한번 생생한 데이터와 함께 돌아오겠습니다.