AI 시대, 브랜드 신뢰는 ‘일관된 메시지’가 좌우

이는 사람들이 AI를 통해 결과에 대한 인식을 얻기 때문에, 기업들이 자신들의 메시지가 AI 검색 결과에 정확하고 일관성 있게 반영되도록 관리해야 할 필요성을 강조한다.

이는 AI가 검색 결과를 요약하여 제공함으로써 사용자가 직접 웹사이트를 방문할 필요 없이 AI 화면 내에서 정보를 소비하는 경향이 강해졌기 때문이다.

과거에는 특정 키워드나 질문에 대한 해결책을 제공하는 콘텐츠가 중요했고, 검색 엔진 최적화(SEO)를 통해 1, 2위 안에 노출되는 것이 중요했다.

하지만 지금은 AI가 검색 결과에서 관련 정보를 요약하고 맥락에 맞게 재구성하여 보여주기 때문에, 사용자들이 직접 링크를 클릭하여 웹사이트에 방문할 필요가 줄어들어 방문자 수가 감소하고 있다.

쿼리 펜아웃(Query Fan-out)은 이용자가 특정 대질문을 하면 AI 봇이 두 개에서 10개까지의 하위 질문을 생성하여 펼쳐 나가는 개념이다.

이후 AI 봇은 이 하위 질문들 각각에 대한 답변 내용을 찾아 취합하게 된다.

따라서 기업은 자사에 해당하는 질문들을 파악하고, 자체 미디어 및 신뢰할 수 있는 외부 매체를 통해 동일한 메시지를 일관되게 전달하는 전략이 필요하다.

AI는 기업이 직접 관리하는 웹사이트와 블로그뿐만 아니라 해당 기업에 대한 보도기사까지 분석하여 메시지의 일관성을 확인한다.

이러한 정보들의 메시지가 일치하는 정도에 따라 AI는 해당 기업의 신뢰도를 판단하고, 언론사의 티어, 웹사이트의 역사, 그리고 전반적인 권위성도 고려한다.

많은 기업 웹사이트 콘텐츠가 AI에 제대로 노출되지 않는 주된 이유는 봇이 정보를 가져가기 어렵게 만드는 기술적인 설정 오류 때문이다.

robots.txt와 같은 설정을 통해 봇의 접근을 차단하거나, 기본적인 검색 엔진 최적화(SEO)가 미흡하여 AI가 콘텐츠를 수집하고 학습하기 어려운 상황이다.

기업의 웹사이트는 비즈니스나 특정 기술에 대한 '기준점' 역할을 수행해야 한다.

반면 뉴스룸은 '기업 해설서'의 역할을 하며, 제품이나 기술의 맥락, 활용도 등 좀 더 부드러운 형태의 콘텐츠를 다양하게 담아낼 수 있는 공간으로 활용되어야 한다.

이를 통해 웹사이트의 기본적인 사항들이 AI에 의해 어떻게 인식되는지 파악하고, 약 50개 정도의 질문 프롬프트를 관리하며 답변 구조를 기획하는 과정이 중요하다.

AI를 타겟으로 콘텐츠를 만들 때는 AI가 선호하는 표, 목록화, Q&A 형식 등을 적극적으로 도입하는 것이 중요하다. 큰 기업들도 이러한 구조를 잘 활용하지 않는 경향이 있다.

특히 인용이 들어갈 경우, 단순히 '해당 기업 관계자'라고 표현하기보다는 '어느 기업의 누구', '정확한 이름과 직책'을 명시하여 정확도를 높여야 한다.

결과적으로 기자에게 배포하는 보도자료와 AI가 학습할 수 있는 데이터 구조는 이원화하여 관리하는 전략이 필요하다.

따라서 구성원들의 학위, 경력, 전문가로서의 활동 등 개인의 전문성 관련 정보가 명확하게 기록되고 표현되어야 한다. 링크드인 프로필이나 전문 아티클 등을 통해 이러한 전문성을 구축하고 관리하는 것이 필요하다.

인스타그램과 같이 이미지 중심의 콘텐츠 플랫폼에서도 AI 인식 전략이 필요하다.

이미지를 업로드할 때 '대체 텍스트(Alt Text)'를 통해 이미지에 대한 정보를 입력하면 AI가 이를 인식하고 학습 자료로 활용한다.

AI는 특정 질문에 대한 콘텐츠가 많을 경우 권위도와 신뢰도가 높은 출처의 정보를 우선적으로 보여준다. 이는 AI가 학습한 자료와 실시간 검색 결과를 종합하여 답변을 생성하기 때문이다.

그러나 특정 질문에 대한 권위 있고 신뢰할 수 있는 콘텐츠가 부족하거나 매체가 없는 경우에는 개인 블로그와 같은 비공식 채널의 정보도 가져와 활용할 수 있다.

기업은 권위 있는 교수나 전문가들을 지원하고, 이들이 오피니언 리더로 성장할 수 있도록 돕는 관계 구축 전략이 필요하다.

이러한 전문가들이 더욱 영향력 있는 오피니언 리더가 될수록 AI는 그들을 신뢰하여 해당 기업의 정보를 일반인들에게 전달할 확률이 높아진다.

이용자들이 질문을 할 때 특정 기업이 궁금해서 직접적으로 기업명을 검색하는 경우는 '브랜드 프롬프트'에 해당한다. 반면 '논브랜드 프롬프트'는 자신이 처한 문제 상황을 해결하고자 질문하는 경우가 더 많다.

따라서 신규 플레이어들은 고객의 문제 해결을 위한 질문과 언어를 깊이 연구함으로써, AI 검색 환경에서 주도권을 잡을 기회를 모색할 수 있다.

이는 일방적인 정보 전달 방식보다는 고객의 궁금증에 대한 답변을 준비하는 방식으로 접근하는 것이 핵심이다.

AI 검색 결과에 잘 반영되려면 AI가 좋아하는 구조화된 글쓰기가 중요하다. 하지만 사람 독자는 맥락을 필요로 하므로, 이 둘을 결합한 '이중 글쓰기' 전략이 효과적이다.

콘텐츠는 AI가 가져갈 수 있는 구조화된 정보 파트, 사람 독자가 읽을지 결정하는 맥락 파트, 그리고 문제 해결을 위한 솔루션 파트를 종합하여 구성되어야 한다.

특히 서두에서 맥락을 제공하여 독자의 몰입을 유도하고, 이후 구조화된 정보와 사용자 친화적인 솔루션을 동시에 제시하는 것이 좋다.

웹사이트 방문자 수의 감소는 고객의 검색 행위 주체가 인간에서 AI로 옮겨가고 있음을 의미한다.

따라서 AI 검색 결과에 존재하지 않는 기업은 사실상 '존재의 공백' 상태에 놓이게 되므로, 이 문제를 해결하는 것이 급선무다.

기업은 방문자 수 감소와 같은 수치 변화를 인정하고, 변화된 검색 환경에 맞춰 자신들의 메시지를 적극적으로 관리해야 한다.

AI가 신뢰할 수 있도록 콘텐츠의 일관성, 정확성, 권위성을 높이는 전략이 필수적이다.