[AI시대, 브랜드 존재감 높이는 10가지 방법론] 6. AI 가시성 감사를 통해 본 AI 시스템의 진짜 모습

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 몇 회에 걸쳐 AI가 신뢰하는 콘텐츠를 만드는 법, 보도자료를 작성하는 법, 미디어 트레이닝을 진행하는 법을 다뤘습니다. 그런데 이 모든 전략을 실행하기 전에 반드시 해야 할 일이 있습니다. 바로 현재 상태를 정확히 진단하는 것입니다.

AI는 지금 이 순간 여러분의 브랜드를 어떻게 설명하고 있나요? 이 질문에 답하기 위해 앨리슨은 다양한 브랜드를 대상으로 AI 가시성 감사(AI Visibility Audit)를 진행해왔습니다. 그 결과는 매우 흥미로웠고, 때로는 충격적이었습니다.

중립적인 어조 뒤에 숨은 편집의 손길

많은 사람들이 AI의 답변을 보고 “객관적이네요”, “중립적으로 설명하네요”라고 말합니다. 하지만 이는 위험한 착각입니다. AI의 답변은 중립적인 어조를 사용하지만, 그 내용은 결코 중립적인 과정을 거쳐 만들어지지 않습니다.

AI의 답변은 단순한 요약이 아닙니다. 제한된 신뢰 소스, 알고리즘이 부여한 랭킹, 사용자의 질문 방식, 각 플랫폼의 고유한 렌즈를 거친 편집적 선택의 결과물입니다. 같은 브랜드에 대해 질문해도 ChatGPT, Gemini, Copilot, Perplexity는 완전히 다른 답변을 내놓습니다. 마치 서로 다른 편집장이 같은 취재 자료를 가지고 전혀 다른 기사를 쓰는 것과 같습니다.

AI 시스템들은 어디서 정보를 가져오는가

최근 여러 브랜드의 AI 가시성 감사 결과, 흥미로운 패턴이 반복적으로 나타났습니다. AI 모델들은 방대한 인터넷 전체를 참조하는 것처럼 보이지만, 실제로는 소수의 출처에서 반복적으로 데이터를 가져옵니다.

주요 뉴스 매체는 브랜드의 평판 프레임을 설정합니다. Forbes, Reuters, Bloomberg 같은 매체에서 여러분의 브랜드가 어떻게 묘사되었는지가 AI의 전반적인 톤을 결정합니다. 소비자 리뷰와 랭킹 사이트는 ‘Best’, ‘Top’ 형태의 리스트를 제공합니다. G2, Capterra 같은 플랫폼에서의 위치가 AI의 추천 순위에 직접 영향을 미칩니다. Reddit, Trustpilot, Glassdoor 같은 곳은 인간의 목소리를 주입합니다. 감정적 표현과 리스크 관련 언어가 이곳에서 나옵니다. 특히 ChatGPT는 이런 사용자 생성 콘텐츠에 매우 민감하게 반응합니다.

흥미롭게도 브랜드 공식 웹사이트는 정의적 설명에는 활용되지만, 신뢰도 판단의 근거로는 거의 인용되지 않습니다. ‘이 회사는 무엇을 하는가’를 설명할 때는 참조하지만, ‘이 회사는 신뢰할 만한가’를 판단할 때는 제3자 소스를 찾습니다.

AI마다 다른 ‘성격’이 있다

더 흥미로운 발견은 각 AI 시스템이 마치 서로 다른 성격을 가진 사람처럼 행동한다는 것입니다.

ChatGPT는 구조적이고 직설적이며, 때로는 비판적입니다. Reddit 같은 사용자 생성 콘텐츠에 매우 민감하게 반응합니다. Reddit에 우리 회사에 대한 부정적인 논의가 많다면, ChatGPT는 이를 답변에 반영할 가능성이 높습니다.

Gemini는 장황하지만 체계적입니다. 장단점을 꼼꼼히 나열하며 균형을 맞추려 노력합니다. “이 회사의 장점은 A, B, C이고, 단점은 X,Y,Z입니다.”같은 형식을 선호합니다.

Copilot은 프롬프트가 명확할 경우 브랜드 친화적입니다. 공식 웹사이트와 랭킹 사이트를 다른 AI들보다 상대적으로 더 신뢰하는 경향이 있습니다.

Perplexity는 인용 중심의 사서 같은 스타일입니다. 빠르게 답변을 제공하지만, 가끔 비슷한 이름의 회사들을 혼동하는 모습을 보입니다.

같은 질문을 던져도 AI마다 전혀 다른 편집 렌즈로 답변합니다. 이는 AI 가시성 전략이 단일한 접근법으로는 작동하지 않는다는 것을 의미합니다.

감사에서 드러난 다섯 가지 핵심 패턴

실제 클라이언트들의 AI 가시성 감사를 진행하면서 발견한 패턴들을 공유하겠습니다.

첫째, 높은 노출이 긍정적인 내러티브를 보장하지 않습니다. 한 글로벌 테크 기업은 60개 질문 중 50개, 즉 83%에서 언급되었습니다. 얼핏 보면 훌륭한 결과 같지만, 모든 답변이 ‘신뢰 결핍’이라는 프레임으로 묶여 있었습니다. 3년 전의 규제 이슈가 평판을 고정시키는 앵커로 작동하고 있었던 것입니다. 언급량이 많더라도 인용되는 소스가 잘못 설정되면 잘못된 내러티브가 더 빠르게 확산됩니다.

둘째, 카테고리 검색에서 나타나는 권위 격차입니다. 직접 브랜드명을 물으면 AI가 정확히 설명하지만, 카테고리 개념을 묻는 광범위한 질문에서는 브랜드가 완전히 사라졌습니다. 예를 들어, “A사가 뭐야?”라고 물으면 정확히 대답하지만, “클라우드 보안 솔루션 추천해줘”라고 요청하면 A사는 답변 리스트에 없었습니다. AI는 홍보성 없는 교육형 콘텐츠를 우선시하기 때문입니다. 카테고리를 AI가 신뢰하는 방식으로 정의하지 않으면, 자사가 속한 시장에서도 초기 검토 단계에서 배제됩니다.

셋째, AI가 스스로 답변을 수정하는 현상은 기회의 신호입니다. 흥미로운 실험을 해봤습니다. AI가 추천 리스트에서 우리 브랜드를 빠뜨렸을 때, “왜 우리 브랜드는 포함되지 않았나요?”라고 되물었더니 Gemini, Copilot, Perplexity는 사과 후 “사실 이 브랜드가 포함되어야 합니다”라고 인정했습니다. 이는 지식이 모델 안에는 존재하지만 신호가 약하다는 의미입니다. 브랜드가 보이지 않는 것이 아니라 라벨링이 부족한 것입니다.

이 문제를 해결하려면 브랜드의 카테고리, 타깃, 해결하는 문제를 명시적으로 정의해야 합니다. 시장에서 실제로 쓰이는 동의어와 언어를 정렬하고, Schema 마크업이나 Wikipedia 항목을 정비하며, 비교 페이지와 문제 해결형 콘텐츠를 구축해야 합니다. 그래야 AI가 정확한 개체로 분류하고 인용합니다.

넷째, 소스 의존성은 설계할 수 있습니다. 어떤 소스가 어떤 유형의 답변에 영향을 미치는지 패턴이 명확합니다. 랭킹과 리스트는 비교형 답변의 핵심 근거가 됩니다. 리스트를 점령하면 답변의 슬롯을 점령하게 됩니다. Reddit이나 Glassdoor 같은 사용자 생성 콘텐츠는 ChatGPT의 감정적 서술과 리스크 언급에 강력한 영향을 미칩니다. 브랜드 공식 사이트는 Copilot에서 정의형 답변에 명시적으로 인용됩니다.

다섯째, 플랫폼별 특성이 브랜드 가시성에 차별적 영향을 미칩니다. ChatGPT는 의견이 뚜렷하고 사용자 생성 콘텐츠를 종합하기 때문에, 사용자 생성 콘텐츠에서 일관된 긍정적 반응을 얻지 못한 브랜드는 ChatGPT가 부정적 측면을 강조할 가능성이 높습니다. Gemini는 브랜드가 누락된 이유를 설명해주기 때문에 카테고리 공백을 진단하는 데 유용합니다. Copilot은 가장 교정 가능성이 높으며 공식 미디어와 랭킹을 중시합니다. Perplexity는 출처의 폭이 넓고 인용 중심이지만, 종종 유사한 이름의 기업들을 혼동합니다.

한국 시장에서의 실전 사례

최근 국내의 한 자산운용사와 진행한 감사 사례를 소개하겠습니다. 이 회사는 국내에서 수조 원대 자산을 운용하는 중견 자산운용사로, 특히 ESG 투자와 테마형 펀드에서 좋은 성과를 내고 있었습니다. 그런데 ChatGPT에게 “한국에서 ESG 투자를 잘하는 자산운용사 추천해줘”라고 물으면, 대형 운용사 두세 곳만 나오고 이 회사는 전혀 언급되지 않았습니다.

더 흥미로운 점은 회사명을 직접 물어보면 정확히 설명하지만, ‘ESG 펀드’, ‘지속가능 투자’ 같은 카테고리 질문에서는 완전히 배제된다는 것이었습니다. 분석 결과, 문제는 명확했습니다.

첫째, AI가 읽기 어려운 형식이었습니다. 이 회사의 ESG 투자 성과와 철학을 다룬 콘텐츠 대부분이 PDF 투자 설명서나 정기 보고서 형태였습니다.

둘째, 신뢰할 만한 언론 보도가 부족했습니다. 국내 언론 보도는 많았지만, 대부분 ‘○○자산운용, ESG 펀드 출시’ 같은 단신 형태의 보도자료 기사였습니다. AI가 신뢰하는 심층 분석이나 전문가 평가 기사는 거의 없었습니다.

셋째, 글로벌 AI가 참조하는 영어 콘텐츠가 거의 전무했습니다. 경쟁사인 대형 운용사들은 영문 웹사이트에 상세한 ESG 투자 철학과 사례 연구를 게시하고 있었지만, 이 회사는 한국어 콘텐츠에만 집중하고 있었습니다.

결과적으로 ChatGPT는 ‘한국의 ESG 투자 = 대형 운용사’라는 프레임을 학습했고, 실제로 좋은 성과를 내는 중견 운용사는 그 카테고리에서 완전히 배제되어 있었습니다.

여덟 가지 대응 전략

그렇다면 우리는 무엇을 해야 할까요? 실제 감사 데이터를 바탕으로 검증된 여덟 가지 전략을 제시합니다.

첫째, 부정적 앵커를 제거하고 대체하세요. 과거의 부정적 이슈가 계속 인용되고 있다면, 신뢰할 수 있는 매체에 새로운 스토리라인을 반복적으로 노출해야 합니다. 오래된 논란보다 최신의 인용 가능한 자료가 AI의 우선 소스로 자리 잡게 만들어야 합니다.

둘째, 판매하지 말고 가르치세요. 카테고리 개념을 설명하는 비홍보성 콘텐츠를 제작하세요. “우리 제품이 최고다”가 아니라 “이 기술 카테고리는 이렇게 작동하고, 이런 문제를 해결합니다”라는 교육 콘텐츠를 만드세요. 이를 일회성 캠페인이 아닌 핵심 PR 프로그램으로 운영해야 합니다.

셋째, 비교 콘텐츠를 소유하세요. AI가 이미 보여주는 ‘A vs B’ 비교 구조를 참고해 자체 비교 페이지를 구축하세요. 경쟁사와의 공정한 비교를 통해 인용 구조를 선점할 수 있습니다.

넷째, 신뢰받는 플랫폼을 확보하세요. Wikipedia 항목을 정비하고 모호한 서술을 제거하세요. Copilot 같은 주요 모델이 참조하는 랭킹 사이트에 포함되도록 노력하세요. 전문가 인터뷰나 제품 업데이트 영상을 만들 때는 자막을 함께 공개해 AI가 읽을 수 있게 하세요.

다섯째, 신호를 명확히 정비하세요. Schema 마크업을 적용하고, 내부에서만 쓰는 전문 용어를 대중적인 카테고리 언어로 정렬하며, 비슷한 이름의 다른 회사와의 혼동 가능성을 제거하세요.

여섯째, 문제와 해결을 명시적으로 연결하세요. AI 사용자의 질문에 직접 답하는 웹페이지를 만들어 “이 문제를 겪고 있다면 우리 브랜드의 이 솔루션이 답입니다”라는 명확한 구조를 제공해야 합니다.

일곱째, 운영을 체계화하세요. AI 내러티브 태스크포스를 구성하고, 신뢰 허브 구축, 디지털 PR, 콘텐츠 확장 순으로 실행하며, 신뢰받는 도메인에 지속적으로 데이터를 배치하세요.

여덟째, 채널처럼 측정하세요. 분기별로 AI 가시성 감사를 수행하고, 동일한 질문 세트를 기준으로 플랫폼별 인용 빈도를 추적하세요. 네이버 검색이나 구글 애드를 측정하듯이 AI 가시성도 측정하고 개선해야 합니다.

지금 대응해야 하는 이유

왜 지금 이 작업이 중요할까요? AI는 구매 관련 질문에는 브랜드를 추천하지만, 신뢰나 권위 관련 질문에서는 부정적 앵커가 남아 있으면 브랜드를 배제합니다. 또한 브랜드가 정확히 설명되더라도, ‘Best’, ‘Top’, ‘Which’ 같은 질문에서는 카테고리 분류 오류로 제외될 수 있습니다.

여기서 중요한 원칙이 있습니다. 너무 좁게 정의하면 인식되지 않고, 너무 넓게 정의하면 정체성이 희석됩니다. 명확성이 규모보다 중요합니다. 개체 혼동을 정리하고, 브랜드의 카테고리를 직접 정의해야 권위 격차를 줄일 수 있습니다.

핵심 정리

AI는 모든 것을 읽지 않습니다. 이미 신뢰하고, 재활용하기 쉬운 정보만 읽습니다. AI는 평판 앵커, 랭킹, 사용자 생성 콘텐츠를 중심으로 답변을 편집하며, 각 플랫폼의 특성에 따라 이를 필터링합니다.

AI 가시성 문제는 트래픽의 문제가 아니라 라벨링의 문제입니다. 브랜드가 정확한 개체, 카테고리, 문제, 비교 항목으로 매핑되지 않으면, 모델이 브랜드를 알고 있어도 답변에는 포함되지 않습니다.

브랜드가 해야 할 다섯 가지

첫째, 가르치세요. 카테고리 설명형 콘텐츠로 존재감을 구축하세요.

둘째, 비교를 선점하세요. AI가 인용할 수 있는 비교 자료를 직접 제공하세요.

셋째, 신뢰 플랫폼을 확보하세요. Wikipedia, 권위 있는 미디어, 신뢰 가능한 리스트에 브랜드를 노출하세요.

넷째, 기계 가독성을 확보하세요. Schema, 명시적 개체 구조, 최신 인용을 적용하세요.

다섯째, 부정적 앵커를 교체하세요. 오래된 이슈보다 최신 데이터와 보도를 AI에 공급하세요.

이를 하나의 채널로 관리하세요. 분기별로 AI 가시성 감사를 실행하고, ChatGPT, Gemini, Copilot, Perplexity 전반에서 브랜드 인용과 내러티브 프레임을 추적하세요. 이 내용은 이론이 아닙니다. 실제 클라이언트 감사 데이터에서 나온 결과입니다. 데이터로 검증되지 않은 전략은 우리의 플레이북에 포함되지 않습니다.

다음 단계: 새로운 성과 측정의 시대

우리는 AI가 브랜드를 인식하는 방식을 진단하고 개선하는 법을 배웠습니다. 감사를 진행하다 보면 흥미로운 패턴을 발견하게 됩니다. AI가 브랜드를 설명하거나 추천할 때 가장 자주 참조하는 소스가 전통적인 언론 매체가 아니라 리뷰 사이트, 비교 플랫폼, 구매 가이드라는 것입니다. 리뷰 플랫폼이 AI 답변에 미치는 영향력은 우리가 생각하는 것보다 훨씬 큽니다. 다음 회에서는 왜 리뷰 사이트가 AI 시대 PR의 새로운 전장이 되었는지, 그리고 이 플랫폼들을 어떻게 전략적으로 관리해야 하는지 구체적으로 살펴보겠습니다. Earned Media의 정의가 어떻게 확장되고 있는지 함께 알아보겠습니다.

#AllisonHyperM #앨리슨하이퍼앰 #하이퍼앰 #디지털마케팅 #콘텐츠마케팅 #Digital #IMC #PR #대행사 #마케팅전략컨설팅 #디지털에이전시 #AI #GEO #AEO #ChatGPT #Gemini #Copilot #Perplexity #LLM #AIVisibility #AI인식전략 #브랜드평판관리