검색은 따로, AIO는 따로 인 순간 AI는 망가진다

검색광고를 ‘전환 채널’이 아니라 ‘AI 트레이닝 데이터’로 만들었는지를 점검하는 것.

AIO는 확장해도 되는 방향으로만 똑똑해집니다.

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 전환 구조 설계 (가장 중요)

☐ 검색광고 전환을 1개 이상으로 세분화했다

☐ Primary 전환(매출·실상담)을 명확히 정의했다

☐ Primary 전환만 AIO 학습 기준으로 설정했다

☐ 문의 클릭·폼 제출은 Secondary로 분리했다

☐ 체류·스크롤·페이지 이동은 Micro로만 활용 중이다

 모든 전환을 같은 ‘성공’으로 보고 있다면

AIO는 반드시 쉬운 전환부터 망가진다

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 검색 키워드 ‘질’ 관리

☐ 검색 키워드를 전환 질 기준으로 재분류했다

☐ 실제 계약·매출로 이어진 키워드를 식별했다

☐ 정보성·무료·CS 낭비 키워드를 명확히 분리했다

☐ 전환은 있지만 질 낮은 키워드는 확장 대상에서 제외했다

☐ 부정 키워드가 AIO 캠페인에도 동일하게 반영되어 있다

 AIO는 키워드를 직접 보지 않지만

키워드로 들어온 ‘유저 패턴’을 그대로 학습한다

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 학습 데이터 연결 상태

☐ 검색광고와 AIO 캠페인이 같은 픽셀·이벤트 구조를 사용한다

☐ 검색 유입 유저가 AIO 학습 풀에 포함되어 있다

☐ 검색 전환 이벤트와 AIO 학습 이벤트가 동일하다

☐ 캠페인별로 전환 정의가 어긋나 있지 않다

 픽셀은 있는데 학습은 따로 되는 계정이 가장 많이 망한다

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 ‘나쁜 전환’ 제거 필터

☐ 체류 30초 이하 전환을 학습에서 제외했다

☐ 특정 핵심 페이지 미도달 전환을 제외했다

☐ 반복 문의·중복 전환을 제거했다

☐ 무료/정보성 목적 전환 패턴을 식별했다

☐ 나쁜 전환이 AIO 확장 기준에 포함되지 않는다

 좋은 전환을 늘리는 것보다

나쁜 전환을 제거하는 게 AIO에선 훨씬 빠르다

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 검색 → AIO → 리타겟 퍼널 구조

☐ 검색광고를 퍼널의 출발점으로 설계했다

☐ AIO를 단독 확장 채널로 사용하지 않는다

☐ 검색 유입 → AIO 확장 → 리타겟 흐름이 연결되어 있다

☐ 전환 미완료 고의도 유저를 별도로 관리한다

AIO는 항상 검색의 연장선에서만 확장되어야 한다

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 성과 판단 기준 점검

☐ CPA만으로 AIO 성과를 판단하지 않는다

☐ 상담 연결률·계약 전환율을 함께 본다

☐ 전환 후 이탈률을 정기적으로 확인한다

☐ 전환 수 감소 = 실패라고 판단하지 않는다

 AIO 성과는 속도가 아니라

안정성과 질로 판단해야 한다

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 운영팀 공통 인식

☐ “검색광고는 AIO를 위한 학습 채널”이라는 인식이 있다

☐ 검색·AIO를 서로 다른 캠페인으로 보지 않는다

☐ AIO 성과 문제를 ‘AI 탓’으로 돌리지 않는다

 이 인식이 없으면 아무리 세팅을 잘해도 결국 무너진다

검색광고는 매출 채널이 아니라

AIO의 ‘교과서’다.

이 리스트를 기준으로 검색광고를 설계한 계정만이

AI 자동화의 진짜 성과를 만듭니다.