[AI시대, 브랜드 존재감 높이는 10가지 방법론] 8. 인간과 AI의 갈림길 – LLM 시대 PR의 재정의
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 7회에 걸쳐 AI 시대 커뮤니케이션의 구체적인 전술들을 하나씩 살펴봤습니다. AI가 어떻게 정보를 선택하는지, 보도자료를 어떻게 작성해야 하는지, 미디어 트레이닝은 어떻게 달라져야 하는지, 보도자료의 출처가 왜 중요한지, AI 가시성을 어떻게 진단하는지, 리뷰 사이트가 왜 중요해졌는지를 다뤘습니다.
이제 잠시 멈춰서 더 큰 그림을 봐야 합니다. 우리가 지금 목격하고 있는 것은 단순한 전술 변화가 아니라 미디어 소비 자체의 근본적인 분기점입니다. 이번 회에서는 왜 이 모든 변화가 필요한지, 그 근본적인 이유를 살펴보겠습니다.
미디어 소비의 두 갈래 길
미디어 소비라고 하면 우리는 보통 사람을 떠올립니다. 뉴스를 읽고, YouTube 쇼츠를 넘기고, 팟캐스트를 들으며 출퇴근하는 사람들 말입니다. 그런데 오늘날 ChatGPT, Gemini, Copilot, Perplexity와 같은 대규모 언어모델 역시 미디어를 소비하고 있습니다. 단, 그 방식은 인간과는 완전히 다릅니다.
인간이 미디어를 소비하는 방식
인간에게 미디어 소비는 사회적이고 문화적이며 감정적인 행위입니다. 우리는 신뢰, 소속감, 습관에 따라 정보를 선택합니다. 특정 뉴스 앵커나 유튜버, 인플루언서를 따르는 이유는 그들이 우리의 세계관과 공명하기 때문입니다. 우리의 피드는 알고리즘에 의해 구성되고, 익숙하거나 즐겁고, 자신을 확인시켜주는 콘텐츠를 통해 편향이 강화됩니다.
매체의 형태도 급격히 변하고 있습니다. 미국의 경우 성인 중 약 38%가 Facebook에서, 35%가 YouTube에서, 20%가 Instagram과 TikTok에서 뉴스를 소비합니다. 팟캐스트를 통한 뉴스 소비도 늘어나 약 10%의 성인이 Spotify나 Apple Podcasts 같은 오디오 플랫폼을 통해 뉴스를 접합니다. 처음으로 소셜미디어가 TV를 제치고 미국인의 주요 뉴스 소비 경로 1위가 되었습니다.
AI가 미디어를 소비하는 방식
반면 대규모 언어모델은 영상을 보거나 소리를 듣거나 피드를 스크롤하지 않습니다. 대신 방대한 양의 텍스트 데이터를 흡수합니다. 책, 웹사이트, 포럼, 연구 논문, 정부 기록, 뉴스 기사, Wikipedia, 기술 문서 등 텍스트로 된 모든 것을 말합니다.
AI가 판단하는 권위는 감정이 아니라 구조에 있습니다. 링크 구조가 탄탄하고, 기계가 읽을 수 있는 형식이며, Schema 마크업으로 명확히 표시된 콘텐츠일수록 AI가 더 많이 인용합니다. 감동적인 스토리보다 명확한 데이터를, 화려한 영상보다 구조화된 텍스트를 선호합니다.
대규모 언어모델은 인간과 달리 백과사전이나 학술 자료 같은 시간을 초월한 데이터와 웹 검색을 통한 실시간 정보를 결합해 답변을 생성합니다. 기록된 지식과 최신 업데이트가 동시에 융합된 정보 구조를 만들어내는 것입니다.
따라서 RAG 시스템은 정부 사이트(.gov), 학계(.edu), 주요 언론, 학술 저널, 기술 문서(Microsoft Docs, GitHub 등), 링크 구조가 잘 연결된 신뢰 가능한 사이트의 콘텐츠를 우선적으로 참조합니다.
점점 벌어지는 간극
여기서 중요한 역설이 발생합니다. 인간과 기계의 미디어 소비는 점점 더 멀어지고 있습니다. 인간이 영상과 오디오 중심으로 이동하는 반면, AI는 텍스트 기반 데이터만 인식합니다. 영상과 오디오는 자막이나 대본이 없으면 AI가 인식할 수 없습니다.
인간을 위해서는 영상과 오디오 콘텐츠를 만들어야 하지만, AI를 위해서는 텍스트와 구조화된 데이터를 제공해야 합니다. 두 전략은 완전히 다른 리소스, 다른 스킬셋, 다른 사고방식을 요구합니다.
PR과 커뮤니케이션에 미치는 의미
이 차이는 결코 단순하지 않습니다. 인간은 감정적으로 공감되는 이야기, 특히 영상과 오디오 기반 스토리에 끌립니다. 반면 대규모 언어모델은 구조화되고 명확한 텍스트와 데이터적으로 두드러진 콘텐츠를 우선시합니다.
PR 업계는 지금까지 인간의 미디어 습관 변화에 맞춰 전략을 개발해왔습니다. 신문에서 TV로, TV에서 온라인으로, 온라인에서 소셜미디어로, 나아가 이제는 숏폼 영상으로. 우리는 늘 청중이 있는 곳으로 움직여 왔습니다.
하지만 이제 대규모 언어모델이 사람과 정보 사이의 첫 번째 접점이 되고 있습니다. 사람들은 더 이상 직접 검색하거나 기사를 읽지 않습니다. ChatGPT에게 물어보고 AI가 요약해준 답변을 받습니다. 이 과정에서 AI가 여러분의 브랜드를 어떻게 이해하고 설명하는가가 결정적으로 중요해졌습니다.
새로운 명령: 영향력을 가진 존재를 영향력 있게 만든다
전통적으로 PR의 핵심은 ‘영향력 있는 사람에게 영향력을 행사하는 것’이었습니다. 주요 언론사 기자, 업계 전문가, 인플루언서에게 우리 브랜드의 스토리를 전달하면 그들이 대중에게 전파해주었습니다.
이제는 영향을 미쳐야 할 대상을 확장해야 합니다. 사람을 넘어, 이제는 정보 전달을 중개하는 대규모 언어모델 자체가 영향력의 대상이 되었습니다. AI가 여러분의 브랜드를 제대로 이해하고 정확하게 설명하도록 만드는 것, 이것이 새로운 PR의 핵심 과제입니다.
앞으로 브랜드가 내러티브를 효과적으로 전달하려면 사람들이 무엇을 읽고 보고 듣는지뿐 아니라, AI가 무엇을 학습하고 이해하는지도 함께 고려해야 합니다.
두 청중을 동시에 만족시키는 실전 전략
그렇다면 구체적으로 어떻게 해야 할까요? 지난 회차들에서 다룬 전술들을 큰 틀에서 정리하면 다음과 같습니다.
인간을 위한 콘텐츠
영상과 오디오로 감정적 연결을 만들고, 스토리텔링을 강화하며, YouTube, TikTok, Instagram에서 숏폼 콘텐츠를 제작하고, 인플루언서 및 크리에이터와 협업하며, 팟캐스트에 출연합니다.
AI를 위한 콘텐츠
모든 영상과 오디오에 정확한 자막과 대본을 제공하고, 웹사이트를 AI가 읽기 쉬운 구조로 만들며, Schema 마크업을 적용하고, 명확한 FAQ를 작성하며, 주요 언론 보도를 확보하고, G2, Trustpilot에서 평판을 관리하며, Wikipedia에 정확한 정보를 등록하고, 비홍보성 교육 콘텐츠를 제작합니다.
두 전략을 연결하는 방법
팟캐스트 인터뷰를 진행했다면 전체 대본을 블로그에 게재하고, YouTube 영상을 올렸다면 핵심 내용을 텍스트로 정리한 아티클을 함께 발행하며, 경영진 연설이나 프레젠테이션은 슬라이드와 스크립트를 웹사이트에 공개하고, 언론 인터뷰 영상은 주요 인용문을 발췌해 텍스트로 정리합니다.
한국 기업을 위한 특별 고려사항
한국어 콘텐츠와 함께 영어 콘텐츠를 반드시 제작하고(ChatGPT는 영어 소스를 더 신뢰), 네이버 블로그, YouTube 같은 한국 플랫폼뿐 아니라 글로벌 플랫폼도 활용하며, 커뮤니티(클리앙, 뽐뿌) 반응은 중요하지만 AI는 읽지 못함을 인식하고, 글로벌 진출 계획이 있다면 G2, Capterra 같은 리뷰 플랫폼을 먼저 구축합니다.
결론
우리는 인간의 미디어 소비 변화를 따라잡기 위해 수년간 노력해왔습니다. 이제는 그 범위를 확장해야 합니다. 대규모 언어모델이 소비하는 콘텐츠의 구조와 형식까지 고려하지 않으면, 미래의 브랜드 스토리는 AI에게 들리지 않는 존재가 될 것입니다.
PR의 새로운 과제는 명확합니다. 사람에게 들리는 메시지를 넘어서, 기계가 읽고 인용하는 메시지를 만드는 것. 인간과 AI, 이 두 청중을 동시에 만족시키는 것이 LLM 시대 커뮤니케이션의 핵심입니다.
다음 단계: AI가 만든 오류, 위기가 되기 전에 대응하라
지금까지 우리는 AI가 우리 브랜드를 정확하게 이해하도록 만드는 법을 배웠습니다. 그런데 만약 이미 AI가 우리 브랜드에 대해 잘못된 정보를 제공하고 있다면 어떻게 해야 할까요?
ChatGPT가 우리 회사를 경쟁사와 혼동하거나, 단종된 제품을 여전히 판매 중이라고 말하거나, 해결된 과거의 논란을 계속 언급한다면? 이것은 단순한 오류가 아니라 브랜드의 위기입니다. 그리고 전통적인 위기 대응 프로토콜로는 해결할 수 없는 새로운 유형의 위기입니다.
다음 회에서는 AI가 생성한 오류를 발견하고, 수정을 요청하고, 장기적으로 정확한 정보가 유지되도록 관리하는 구체적인 브랜드 위기 대응 전략을 다루겠습니다. AI 시대의 위기 관리, 그 새로운 프로토콜을 살펴보겠습니다.
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