AI 기반 제품 분석 플랫폼 업체인 앰플리튜드(Amplitude)가 생성형 AI 중심의 검색 환경에 대응하기 위한 전면적인 제품 전략 전환을 공식화했다. 스펜서 스케이츠(Spenser Skates) CEO는 새로운 시대의 제품 분석은 ‘AI-네이티브’를 핵심 가치로 삼아야 한다며, 그에 따른 기술 방향성을 본격적으로 제시했다. 이는 단순한 기능 업그레이드를 넘어 고도화된 고객 행동 인식과 분석 전환이라는 전략적 재구성을 의미한다.

스케이츠 CEO는 "지금까지 AI는 개발툴의 생산성을 높이는 데 집중됐지만, 고객의 실제 사용 행태를 이해하는 영역은 여전히 수동적"이라고 지적했다. 그는 다수의 애널리스트가 복잡한 데이터를 기반으로 반복적인 가설을 설정하고 쿼리를 만드는 작업이야말로 AI가 가장 적합하게 자동화할 수 있는 과제라고 강조했다. 앰플리튜드는 이를 위해 반복적인 분석 루프를 자동화하는 AI 에이전트 기반 제품 라인업을 순차적으로 출시 중이다.

주요 제품으로는 MCP 서버, AI 가시성, AI 피드백 등이 있다. MCP 서버는 내부 행동 데이터를 모델 컨텍스트 프로토콜을 통해 외부 AI와 연결해 분석 가능성을 열어준다. AI 가시성은 구글(GOOGL)의 제미니(Gemini)나 오픈AI의 챗GPT 같은 생성형 AI 응답 내에서 자사 브랜드 노출 빈도와 위치를 파악해 브랜드 검색 존재감을 측정한다. 최근 출시된 AI 피드백 기능은 고객 피드백을 요약하고 우선순위를 도출하는 기능을 한다.

스케이츠 CEO는 이들 제품이 궁극적으로 ‘검색 패러다임 전환’에 대응하기 위한 전략임을 분명히 했다. 기존 웹사이트 중심의 정보 탐색에서 벗어나, 사용자가 AI 중심 인터페이스로 정보를 획득하는 구조로 이동하고 있다는 점에 주목했다. 특히 제미니나 챗GPT 같은 언어모델 사용이 일상화되면서 소비자들은 상세 검색결과보다 요약된 응답을 중시하게 됐고, 이는 기업의 브랜드 노출 방식에 중대한 영향을 주고 있다.

이러한 흐름은 콘텐츠 마케팅 전략에도 큰 변화로 이어지고 있다. 스케이츠는 "FAQ 형태의 명쾌한 문답 콘텐츠가 AI 모델의 응답 정확도와 브랜드 노출에 큰 영향을 준다"며, 마케터들이 생성형 검색에 최적화된 콘텐츠 전략을 새롭게 구성해야 한다고 강조했다. 나아가 AI 브라우저나 비구글 계열 검색 툴의 확산은 데이터 탐색 경로를 다변화시키며, 이는 곧 더 정교한 행동 데이터 분석의 필요성을 부각시킨다는 설명이다.

앰플리튜드는 이처럼 빠르게 분화하는 고객 인터페이스 환경에 맞춰 AI 기반 행동 분석 역량을 강화하고 있다. 스케이츠는 자사의 강점이 "일반 목적 데이터 웨어하우스가 아닌, 디지털 제품 특화 데이터에 집중한 구조"라며, 분석 요청이 명확한 목표 기반일 경우 AI가 오히려 더 높은 정확성을 발휘한다고 진단했다. 그는 “SQL 코드 작성이 어려운 게 아니라, 분석 기획과 행동 분류가 더 어려운 문제”라며 일반 분석 플랫폼과 차별화를 강조했다.

향후 1년간 앰플리튜드는 글로벌 분석용 대화형 AI 인터페이스 및 기존 ‘앰플리튜드 어시스턴트’와의 통합 고도화를 순차적으로 추진하며, AI-네이티브 분석 툴의 새 기준을 제시할 예정이다.