[AI시대, 브랜드 존재감 높이는 10가지 방법론] 3. 보도자료도 달라져야 한다

하이퍼앰의 AI마케팅연구소는 2019년에 설립된 이후 AI를 효과적으로 마케팅에 접목할 방법론을 연구하고 있습니다.
AI를 통한 광고효과 극대화, RPA를 통한 마케팅 자동화, AEO/GEO 최적화를 연구하고 브랜드와 마케터에게 도움이 되고자 노력하고 있습니다.

지난 회에서 우리는 사람과 AI라는 두 개의 청중을 위한 전략을 동시에 설계해야 한다는 것을 확인했습니다. 그렇다면 이제 구체적인 질문으로 들어가야 합니다. AI를 위한 콘텐츠는 정확히 어떻게 만들어야 할까요?

클라이언트 미팅에서 가장 자주 받는 질문이 바로 이것입니다. “AI 가시성을 높이는 데 보도자료가 여전히 유효한가요?” 그 답은 명확합니다. 예, 여전히 유효합니다. 단, 조건이 있습니다. AI 시스템이 정보를 찾고 해석하는 방식에 맞춰 작성되어야 한다는 것입니다.

AI가 브랜드의 첫인상을 결정하는 시대

ChatGPT, Gemini, Claude와 같은 대규모 언어 모델(LLM)은 이제 의사결정권자들이 가장 먼저 정보를 찾는 채널이 되고 있습니다. 한국의 B2B 구매 담당자들도, IT 관리자들도, 마케팅 책임자들도 제품이나 서비스를 검토할 때 AI에게 먼저 물어봅니다. 이 과정에서 AI는 단순히 링크를 나열하는 것이 아니라, 여러 소스에서 정보를 수집해 요약을 생성합니다.

여기서 핵심은 AI가 우리 브랜드를 올바른 방식으로 인식하고 요약하도록 만들어야 한다는 것입니다. 만약 AI가 우리 콘텐츠를 제대로 이해하지 못하거나 아예 찾지 못한다면, 우리는 가장 중요한 순간에 부재하게 됩니다. 그 첫인상을 결정하는 순간, 우리 브랜드가 없는 것입니다.

최근 한 클라이언트와의 작업에서 있었던 일입니다. 이 회사는 새로운 클라우드 보안 솔루션을 출시하면서 전통적인 방식으로 보도자료를 배포했습니다. 주요 언론사에도 게재되었고, 웹사이트 트래픽도 증가했습니다. 그런데 ChatGPT에게 “최신 클라우드 보안 솔루션 추천해줘”라고 물어보면 이 회사가 나오지 않았습니다. 경쟁사들은 언급되는데 말이죠. 문제는 콘텐츠가 없어서가 아니었습니다. AI가 읽고 이해할 수 없는 형식으로 작성되어 있었던 것입니다.

구조가 콘텐츠를 결정한다

AI가 콘텐츠를 선택하고 인용하는 과정에서 구조는 가장 중요한 요소에 속합니다. 명확한 형식, 짧은 단락, 스캔하기 쉬운 구성은 AI가 내용을 파악하고 적절한 청크를 추출하는 데 결정적인 역할을 합니다.

전통적인 보도자료는 긴 단락으로 구성되고, 회사 소개가 맨 뒤에 붙으며, 중요한 정보가 여러 문장에 걸쳐 흩어져 있는 경우가 많습니다. 이런 구조는 기자들에게는 익숙하지만 AI에게는 매우 비효율적입니다. AI는 질문에 대한 직접적인 답변이 들어있는 간결한 청크를 선호합니다.

예를 들어, “이 제품의 주요 기능은 무엇인가?”라는 질문에 답하려면, AI는 해당 정보가 명확하게 구분된 단락이나 문장에서 추출되기를 원합니다. 만약 주요 기능이 세 개의 긴 단락에 걸쳐 서술적으로 흩어져 있다면, AI는 이를 효과적으로 요약하지 못할 수 있습니다.

언어와 톤의 재설계

흥미롭게도 대화체 스타일이 격식을 갖춘 기업 문서체보다 AI에 더 잘 반영됩니다. 이는 AI 모델들이 학습한 데이터의 특성과 관련이 있습니다. 자연스럽고 명확한 언어로 작성된 콘텐츠는 AI가 더 쉽게 이해하고 재구성합니다.

또한 질문-답변 형식이 특히 효과적입니다. “이 솔루션은 어떤 문제를 해결하는가?” 다음에 명확한 답변이 오는 구조는 AI가 선호하는 패턴입니다. 요약 중심의 제목과 엔티티(Entity: 텍스트에서 구체적으로 식별 가능한 개체를 의미, 사람이름/회사명/제품명/장소/기술용어처럼 AI는 텍스트를 읽을 때 이런 엔티티를 먼저 인식하고 분류합니다. 그래야 문맥을 이해하고 정확한 답변을 만들 수 있기 때문입니다.) 기반 작성 방식도 AI의 인식률을 높입니다. “새로운 솔루션 출시”보다는 “○○회사, AI 기반 클라우드 보안 솔루션 출시”처럼 구체적인 대상을 포함하는 것이 좋습니다.

형식의 함정을 피하라

여기서 많은 기업들이 놓치는 중요한 포인트가 있습니다. 바로 파일 형식입니다. 정교하게 디자인된 PDF 보도자료, 인포그래픽이 삽입된 이미지 파일, 과도하게 스타일링된 문서들은 사람의 눈에는 아름답지만 AI에게는 읽기 어렵거나 아예 읽을 수 없는 정보입니다.

최근 검토한 한 글로벌 브랜드의 보도자료는 시각적으로는 훌륭했지만, 핵심 정보가 모두 이미지 안에 텍스트로 들어가 있었습니다. AI는 이 정보를 추출할 수 없었고, 결과적으로 ChatGPT가 이 제품을 설명할 때 경쟁사의 정보만 참조하게 되었습니다. HTML 기반의 텍스트 콘텐츠를 사용하는 것이 AI 가시성 측면에서는 훨씬 효과적입니다.

맥락과 신뢰성의 구축

AI는 정보의 신뢰성을 판단할 때 맥락을 중요하게 고려합니다. Wikipedia에 언급된 엔티티, 스키마 메타데이터가 포함된 웹페이지, Yahoo Finance와 같은 고신뢰 도메인에 게재된 콘텐츠를 AI가 우선적으로 선택합니다.

따라서 보도자료에 Wikipedia에 이미 등재된 기업명이나 기술 용어를 정확하게 사용하고, 웹사이트에 구조화된 데이터를 추가하며, 신뢰할 수 있는 제3자 플랫폼에 정보를 게재하는 것이 모두 AI 가시성을 높이는 전략이 됩니다.

뉴스 배포 서비스만으로는 충분하지 않다

PRNewswire, Business Wire와 같은 전통적인 배포 서비스는 여전히 가치가 있습니다. 이들은 콘텐츠가 크롤링될 수 있는 시작점을 제공하고, 주요 언론사들이 접근할 수 있는 채널을 열어줍니다. 하지만 AI 가시성을 확보하기 위해서는 이것만으로는 부족합니다.

배포 서비스를 통해 보도자료를 내보내는 것과 동시에, 자사 웹사이트에 AI 친화적인 구조로 재작성해 게재해야 합니다. 또한 해당 콘텐츠가 검색 엔진뿐 아니라 AI가 이해할 수 있는 방식으로 구성되어 있는지 점검해야 합니다.

기술을 가로막는 관성의 극복

현대의 보도자료 형식은 1950~60년대 언론 환경에 맞춰 설계되었습니다. 편집자들이 기사로 만들기 쉽도록 역피라미드 구조로 인용문을 포함해 작성하는 방식이 표준이었습니다. 70년이 지난 지금도 우리는 거의 같은 형식을 사용하고 있습니다.

하지만 지금은 다릅니다. AI가 브랜드 메시지의 첫 번째 필터가 되었고, 사람들이 AI로부터 정보를 얻는 시대입니다. 우리는 완전히 새로운 청중을 위해 글을 써야 합니다. 문제는 기술이 아니라 사람의 관성입니다. 익숙한 형식, 검증된 구조, 안전한 배포 전략에 머물러 있으면, AI 시대의 가시성 경쟁에서 뒤처지게 됩니다.

형식, 구조, 배포 전략을 새롭게 정의하는 브랜드만이 AI 시대의 결정적 우위를 선점할 수 있습니다. 보도자료를 작성할 때마다 자문해야 합니다. 이 콘텐츠는 기자만을 위한 것인가, 아니면 AI도 읽고 이해할 수 있는가?

다음 단계: AI가 브랜드를 설명하는 방식 점검하기

보도자료의 형식을 바꾸는 것은 시작일 뿐입니다. 더 중요한 질문은 이것입니다. AI가 지금 우리 브랜드를 어떻게 설명하고 있는가? 우리가 원하는 메시지를 전달하고 있는가, 아니면 오래된 정보나 경쟁사와 혼동된 내용을 제공하고 있는가?

다음 회에서는 AI Visibility Audit, 즉 AI가 우리 브랜드를 어떻게 인식하고 있는지 점검하는 구체적인 방법을 다루겠습니다. 여러분이 직접 ChatGPT, Gemini, Perplexity에서 자사 브랜드를 테스트하고, 문제점을 발견하며, 개선할 수 있는 실무 가이드를 제공하겠습니다.

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