GuideGeek, 전 세계 여행지를 위한 맞춤형 AI 구축

GuideGeek, 여행지 맞춤형 AI로 여행 계획의 판을 바꾸다

인공지능은 삶의 거의 모든 영역으로 스며들고 있으며 여행 산업도 예외가 아니다. 가장 두드러진 흐름은 각 도시·지역이 자체 AI를 출시해 방문객이 현지인처럼 계획하고 이동하도록 돕는 것이다. 사용자는 목적지 웹사이트를 뒤지거나 직접 검색하는 대신, 해당 목적지에 특화된 AI에게 무엇이든 묻고 개인 취향에 맞춘 전체 일정을 받을 수 있으며, 가까운 미래에는 에이전트형 AI(agentic AI)로 실제 예약까지 맡길 수 있다.

DMO와의 협업: 데이터 우선의 로컬 정보

여행 매체 Matador Network는 AI 여행 비서 GuideGeek으로 이 흐름을 주도하고 있다. GuideGeek은 소비자용 서비스로 인기를 얻는 한편, NYC Tourism + Conventions, Destination Toronto, 남아프리카 등 전 세계 DMO(관광청)와 맞춤형 버전을 공개했다. 플랫폼은 GPT를 기반으로 하며, 1,000개가 넘는 추가 여행 데이터 소스를 통합한다. ‘Libby’, ‘6ix’ 같은 목적지별 도구는 수백~수천 개의 큐레이션 페이지를 보유한 DMO 데이터를 우선 반영하고, 공식 웹사이트와 인스타그램·페이스북·왓츠앱 같은 소셜 채널과도 연결된다. 여행자는 볼거리, 레스토랑, 항공편, 박물관 등 방문 전반에 관한 질문을 메시지로 보내 즉각적인 답을 얻는다.

마케팅 전환: 검색 트래픽 하락에 대한 대응

대화형 개인화가 만든 전환 경로(여행지 맞춤형 AI)

검색 트래픽 의존도가 높은 DMO는 검색의 AI 개요 도입으로 유입 감소를 우려한다. 다만 뉴스 매체가 광고 노출을 파는 것과 달리, DMO는 ‘목적지’ 자체를 판다. 예컨대 Destination Toronto의 6ix는 “지하철 도보 거리의 미술관을 포함해 달라”, “어른과 아이 모두가 좋아할 식당을 알려 달라”처럼 취향을 정교하게 반영한다. 이렇게 대화형 개인화가 강화되면 잠재 방문자는 구매 퍼널을 더 빠르게 내려가며 전환 가능성이 높아진다. Snowmass Tourism 역시 GuideGeek이 영감 제공과 구체 정보 제공 사이의 간극을 메운다고 평가한다.

가시성과 데이터 활용

GuideGeek은 사용자 데이터를 판매하지 않겠다고 약속하지만, 목적지 파트너는 자사 데이터에 접근해 마케팅·리서치 목적으로 활용할 수 있다. 또한 누가 실제로 방문하는지에 대한 디지털 가시성을 높이도록 설계돼, 전통적으로 도달·노출 중심 캠페인을 집행하던 DMO의 효과 측정을 고도화한다. 결과적으로 여행지 맞춤형 AI로 디지털 가시성과 전환 효율을 동시에 개선할 수 있다.

관계 구축: 방문 전부터 시작되는 대화

웹 탐색 대신 DMO와 직접 대화

Matador Network의 로스 보든은 맞춤형 도구가 방문 전부터 여행자와 목적지 간의 관계를 구축한다고 말한다. 웹사이트를 이리저리 오가거나 무작위 소셜 피드를 따라다니는 대신, 방문자는 이제 DMO와 직접 대화하며 더 개인화된 경험을 얻는다. 개념 자체는 시리(2011)와 초기 웹 챗봇 시절부터 있었지만, 생성형 AI의 도약으로 제한된 스크립트가 아닌 방대한 데이터를 바탕으로 매번 맥락 맞는 답변을 생성하는 단계에 이르렀다.

강력한 활용처로서의 목적지

목적지는 AI와 궁합이 좋다. DMO 지식베이스가 대개 방문자가 찾는 정보를 이미 담고 있기 때문이다. GuideGeek은 그 연결을 극도로 효율화하며, 여행지 맞춤형 AI가 방문자 충성도 제고에도 기여한다.

핵심 요점 및 적용 예시

도입 체크리스트

DMO 데이터 정리와 우선순위 설정, 공식 웹·소셜 채널 연동, 개인정보 보호 원칙 수립, 톤·언어 현지화, 일정 설계와 예약(에이전트형 AI) 연계 테스트 등 실무 준비가 필요하다.

운영 프로세스

1) 데이터 취합·정제 2) 대화 흐름·시나리오 설계 3) 베타 테스트와 성능 모니터링 4) 마케팅·CRM 연동 5) 방문자 피드백을 반영한 지속 개선으로 성과를 확장한다.