AI 검색과 LLM은 앱 발견 가능성의 새로운 시대를 열고 있습니다.

AI 검색 엔진이 사용자 의도와 앱 설치 사이의 또 다른 발견 계층으로 빠르게 부상하면서 앱 발견 여정은 더욱 세분화되고 있습니다.

사용자들은 ChatGPT, Gemini 또는 Claude에 어떤 앱을 다운로드해야 하는지 묻기 시작했습니다. 이러한 시스템은 의도를 해석하고 웹 전반에서 정보를 검색하며 단일 답변으로 추천을 종합합니다. 이러한 최종 후보 목록을 받은 후, 사용자들은 설치하기 전에 앱이 자신의 요구 사항과 일치하는지 승인하기 위해 앱 스토어를 엽니다.

이 새로운 발견 계층은 앱 스토어를 주요 전환 환경에서 제거하지 않습니다. 그러나 고려가 형성되는 방식을 변화시킵니다. 가시성은 AI 엔진이 앱을 어떻게 이해하는지, 특정 사용자 의도와 얼마나 명확하게 일치하는지, 그리고 웹 전반에 걸쳐 얼마나 일관되게 표현되는지에 따라 점점 더 영향을 받습니다.

주요 내용

AI 앱 발견이란 무엇입니까?

AI 앱 발견은 AI 검색 엔진이 사용자 의도에 대한 답변으로 앱을 추천하는 방식을 의미합니다.

기존 검색 엔진처럼 링크 목록을 반환하는 대신, ChatGPT, Gemini, Claude와 같은 AI 검색 엔진은 특정 앱을 직접 제안하는 종합적인 답변을 생성합니다. 이러한 추천은 사용자의 질문에 맞춰 선별된 최종 후보 목록으로 AI 생성 답변 내에 나타납니다.

AI 앱 발견은 키워드 기반이 아닌 의도 기반입니다. 사용자들은 ‘프리랜서를 위한 예산 앱’, ‘진지한 관계를 위한 데이트 앱’ 또는 ‘오프라인에서 작동하는 칼로리 추적기’와 같이 달성하고자 하는 바를 설명합니다. AI 검색 엔진은 그 의도를 해석하고, 내부적으로 쿼리를 확장하며, 웹 전반에서 관련 정보를 검색하고, 기본 작업에 가장 적합한 앱을 결정합니다.

AI 앱 발견은 순위 기반이 아닌 추천 기반입니다. 10개의 파란색 링크를 제공하는 기존 검색 엔진과 달리, AI 검색 엔진은 여러 소스를 평가하고 소수의 앱을 솔루션으로 제안합니다. 출력은 검색 결과가 아닌 지침으로 구성됩니다.

AI 앱 발견은 App Store 전환의 상위 단계에 위치합니다. 많은 경우, 사용자들은 먼저 AI 어시스턴트로부터 최종 후보 목록을 받은 다음, 설치하기 전에 App Store 또는 Google Play를 열어 스크린샷, 평점, 가격 및 포지셔닝을 평가합니다. 앱 스토어는 주요 전환 환경으로 남아 있지만, AI 검색은 고려 대상에 포함되는 앱을 점점 더 형성하고 있습니다.

앱의 AI 검색 가시성을 개선하기 위한 실용적인 지침을 원하십니까?

다가오는 웹 세미나 ChatGPT 및 LLM 검색에서 앱을 검색 가능하게 만드는 방법에 참여하십시오. 업계 전문가들과 함께 AI 검색 엔진이 의도를 해석하고 신호를 평가하며 카테고리 전반에 걸쳐 앱 추천을 제공하는 방법을 분석할 것입니다. 앱의 AI 발견 가능성에 대한 실행 가능한 인사이트를 얻게 될 것입니다.

AI 검색 엔진은 어떤 앱을 추천할지 어떻게 결정합니까?

AI 검색 엔진은 앱을 추천할 때 모델 학습 지식과 실시간 웹 검색이라는 두 가지 주요 입력에 의존합니다.

이러한 구분을 이해하는 것이 중요합니다. AI 생성 답변에서의 가시성은 인터넷 전반에 걸쳐 앱이 어떻게 표현되는지, 그리고 시스템이 특정 쿼리에 응답할 때 어떤 콘텐츠에 접근할 수 있는지에 모두 달려 있습니다.

입력 1: 모델 학습 지식

AI 검색 엔진은 웹사이트, 포럼, 블로그, 리뷰 및 온라인 토론을 포함한 방대한 양의 공개 텍스트로 학습된 대규모 언어 모델(LLM)에 의존합니다.

학습 중에 이러한 모델은 다음 간의 연관성을 학습합니다.

• 앱 이름과 사용 사례
• 앱 이름과 대상
• 앱 이름과 속성

앱이 특정 작업에 대한 대화에서 자주 언급되면 모델은 해당 앱과 해당 의도 간의 더 강력한 연관성을 개발합니다.

이는 온라인 커뮤니티 토론, 비교 페이지 및 편집자 언급이 AI 검색 엔진이 앱을 ‘이해’하는 방식에 기여한다는 것을 의미합니다. 그러나 모델이 학습되면 다음 버전이 출시될 때까지 내부 지식은 변경되지 않습니다.

입력 2: 실시간 웹 검색

학습된 지식 외에도 대부분의 AI 검색 엔진은 답변을 생성하기 전에 실시간 웹 콘텐츠를 가져옵니다.

사용자가 앱 추천을 요청하면 시스템은 다음을 수행합니다.

1. 질문 뒤에 숨겨진 의도를 해석합니다.
   
2. 관련 콘텐츠를 웹에서 검색합니다.
3. 가장 관련성 높은 구절을 추출합니다.
4. 앱 최종 후보 목록을 종합합니다.

이 검색 입력은 사용자 의도를 명확하고 직접적으로 다루는 콘텐츠를 선호합니다. 구조화된 비교, 질문 기반 설명 및 명확한 설명은 모호하거나 순전히 홍보성 언어보다 AI 검색 엔진이 추출하고 종합하기 더 쉽습니다. AI 검색 엔진은 일반적으로 전체 웹사이트를 실시간으로 처음부터 끝까지 처리하는 대신 문서에서 특정 구절(‘청크’)을 검색하고 평가합니다.

이것이 앱 발견에 중요한 이유

앱이 AI 검색 엔진에 의해 추천될 수 있는 이유는 다음과 같습니다.

• 모델의 학습 지식에서 특정 사용 사례와 강력하게 연관되어 있기 때문입니다.
• 검색된 웹 콘텐츠에 명확하고 일관되게 나타나기 때문입니다.
• 또는 둘 다이기 때문입니다.

이것이 AI 가시성이 App Store 순위를 완벽하게 반영하지 않는 이유를 설명합니다. 다운로드 볼륨은 인기 앱이 웹 전반에서 더 많은 리뷰, 비교 및 편집 보도를 생성하기 때문에 AI 가시성에 간접적으로 영향을 미칠 수 있습니다. 그러나 포지셔닝의 명확성, 웹 표현의 강도 및 사용자 의도와의 일치는 추천 가능성에 직접적인 영향을 미칩니다. 앱이 앱 스토어 내에서 사용자 의도와 일치하는지 확인하려면 AI가 앱 스토어 검색의 관련성을 어떻게 변화시키고 있는지에 대한 블로그를 확인하십시오.

AI 검색 엔진은 앱을 추천하기 위해 앱 스토어 순위를 사용합니까?

AI 검색 엔진은 앱을 추천할 때 앱 스토어 순위 위치를 주요 결정 입력으로 직접 사용하지 않습니다.

키워드 관련성, 다운로드, 참여 및 전환 신호를 기반으로 앱 순위를 매기는 App Store 또는 Google Play와 달리, AI 검색 엔진은 추천을 생성할 때 의도 일치 및 웹 기반 증거에 중점을 둡니다.

AI 검색 엔진은 내부 App Store 알고리즘이나 독점적인 순위 데이터에 접근할 수 없습니다. 이들은 공개적으로 사용 가능한 웹 콘텐츠에 의존합니다. 어떤 경우에는 앱 스토어 목록의 웹 버전(특히 Google Play 목록)을 검색할 수 있으며, 이는 공개적으로 접근 가능한 앱 메타데이터가 AI 생성 답변에 간접적으로 영향을 미 미칠 수 있음을 의미합니다.

앱 스토어 순위 신호에 대한 자세한 내용은 상위 App Store 순위 요소 및 상위 Google Play 순위 요소에 대한 기사를 참조하십시오.

이것이 App Store 성과가 무관하다는 의미는 아닙니다. 인기 앱은 웹 전반에서 리뷰, 비교, 토론 및 편집 보도에서 더 자주 언급되는 경향이 있습니다. 이러한 광범위한 가시성은 모델 학습 연관성과 검색 가능성을 모두 강화합니다.

그러나 App Store에서 키워드에 대해 높은 순위를 차지한다고 해서 AI 생성 추천에 자주 포함되는 것으로 자동적으로 이어지지는 않습니다.

높은 수준에서 AI 검색 엔진은 다음을 기반으로 앱을 평가합니다.

• 앱이 사용자의 특정 의도와 얼마나 명확하게 일치하는지
• 모델 학습 지식에서 앱이 해당 사용 사례와 얼마나 강력하게 연관되어 있는지
• 앱이 관련 웹 콘텐츠에 얼마나 일관되게 나타나는지

이것이 AI 가시성과 App Store 순위가 상관관계가 있지만 동일하지 않은 이유를 설명합니다. 앱은 App Store 내에서 높은 볼륨의 키워드를 지배할 수 있지만, 포지셔닝이 불분명하거나 웹 존재감이 약하면 AI 추천에 거의 나타나지 않을 수 있습니다. 반대로, 강력한 의도 명확성과 일관된 웹 언급을 가진 틈새 앱은 App Store 순위가 높지 않더라도 AI 생성 답변에 자주 나타날 수 있습니다.

예시: App Store 순위 vs ChatGPT 추천

이러한 차이를 설명하기 위해 2월 13일(발렌타인 데이 전날)에 다음을 비교했습니다.

• 미국 App Store의 상위 데이트 앱 (AppTweak 데이터 기준)
• “미국에서 가장 인기 있는 데이트 앱은 무엇입니까?”에 대한 ChatGPT의 답변

두 목록 사이에는 의미 있는 중복이 있습니다. Tinder 및 Hinge와 같은 주요 업체는 두 곳 모두에서 두드러지게 나타나며, 이는 전반적인 인기가 여전히 AI 생성 추천에 영향을 미친다는 것을 나타냅니다.

그러나 목록이 동일하지는 않습니다. App Store에서 높은 순위를 차지하는 일부 앱은 ChatGPT의 추천에서는 더 낮게 나타나거나 전혀 나타나지 않는 반면, 다른 앱은 스토어 순위만으로는 예상할 수 없는 정도로 더 두드러지게 나타납니다.

이러한 차이는 작용하는 뚜렷한 입력 요소를 반영합니다. App Store 순위는 다운로드, 전환 및 키워드 성과를 우선시하는 경향이 있는 반면, AI 검색 엔진은 의도 일치, 학습 연관성 및 웹 기반 표현을 우선시합니다.

ASO 및 UA 팀에게 이 구분은 매우 중요합니다. ASO는 전환 및 인스토어 발견 가능성에 필수적입니다. 그러나 AI 검색은 순위 신호만으로는 가시성을 확보하기에 충분하지 않은 추가적인 추천 환경을 도입합니다.

결론

AI 검색은 앱이 평가되고 추천되는 새로운 방식을 도입합니다. 앱 스토어를 대체하는 것은 아니지만, 사용자가 앱 스토어에 도달하는 방식을 재편하고 있습니다.

ASO는 전환 및 인스토어 가시성에 필수적입니다. 동시에 사용자들은 자신의 필요에 맞는 앱을 찾기 위해 AI 검색 엔진으로 점점 더 눈을 돌리고 있습니다. 이러한 시스템은 의도를 해석하고 검색 및 연관시키는 신호를 기반으로 추천을 종합하여 다른 관점에서 앱을 평가합니다.

ASO 및 UA 팀에게 이는 앱 발견 가능성이 이제 순위 위치 이상에 달려 있음을 의미합니다. AI 검색 엔진이 앱을 평가하고 제공하는 방식을 이해하는 것이 전통적인 ASO 전략의 중요한 확장으로 자리 잡고 있습니다.

자주 묻는 질문