"AI 추천 받으려면 SNS 수십건보다 신문 한줄이 효과적"

 

📰 “AI 추천 받으려면 SNS 수십 건보다 신문 한 줄이 효과적”

한국경제 | 2026년 10월 14일 | AI 검색 시대, 기업 마케팅과 언론의 새로운 가치

한 줄 브리핑

검색엔진 시대에는 고객의 눈에 띄는 것이 중요했다면, AI 시대에는 고객에게 답변하는 인공지능의 신뢰를 얻는 것이 중요해지고 있다. 그 과정에서 언론의 공신력과 검증된 정보가 새로운 경쟁력으로 떠오르고 있다.

✅ 5줄 요약

1. 기업 마케팅의 중심이 SEO에서 GEO로 이동하고 있다. 검색엔진에서 상위에 노출되는 것을 넘어 AI가 자사 제품을 추천하도록 만드는 전략이다.

2. 미국 가구업체 RTA스토어는 AI 마케팅에 150만 달러를 투자했다. AI가 자사 제품 정보를 정확하게 이해하고 고객에게 추천할 수 있도록 웹사이트 구조와 콘텐츠를 바꿨다.

3. SNS 홍보보다 언론 보도가 중요해질 가능성이 제기된다. 기사에 등장한 PR 전문가들은 AI 검색에서 공신력 있는 언론 보도의 활용도가 높다고 설명한다.

4. AI 검색 이용자의 구매 전환율이 높게 나타났다. 기사에 따르면 챗GPT 경유 방문자의 구매 비율은 7%, 구글 검색 경유는 5%였다.

5. AI가 검색의 관문이 되면서 기업의 경쟁 방식도 달라지고 있다. 소비자가 기업 웹사이트에 직접 방문하기 전에 AI의 답변에서 브랜드를 발견하거나 아예 발견하지 못할 수 있다.

🔢 핵심 숫자

150만 달러

RTA스토어의 AI 마케팅 투자액

393%

미국 소매 웹사이트 AI 유입 트래픽 전년 대비 증가율

55%

AI 검색 노출에 언론 보도가 중요하다고 응답한 PR 전문가 비율

AI 검색 유입과 일반 검색 유입의 비교

■ 구매 전환율

■ 체류 시간(분)

기사 인용 Similarweb·WSJ 조사. 서로 다른 유입 집단의 관찰 결과이며 AI 자체의 인과효과를 뜻하지는 않음.

 

챗GPT 경유 고객의 구매 전환율은 구글 경유보다 2%포인트 높고, 체류 시간은 약 1.9배로 소개됐다.

📚 산업적 맥락 — SEO에서 GEO로

기업들이 AI 검색에 주목하는 이유는 소비자가 정보를 찾는 방식이 달라지고 있기 때문이다.

구분SEO 시대GEO 시대

주요 관문	구글·네이버 검색	챗GPT 등 AI 답변
목표	검색 결과 상위 노출	AI 답변에서 추천·인용
중요 자산	키워드, 링크, 검색 순위	정확한 정보, 신뢰도, 인용 가능성
고객 행동	여러 링크를 직접 비교	AI가 정리한 선택지를 검토
핵심 경쟁	클릭을 얻는 경쟁	답변에 포함되는 경쟁

여기서 GEO는 Generative Engine Optimization, 즉 생성형 AI 검색 환경에 맞춰 콘텐츠를 최적화하는 전략이다.

다만 중요한 구분이 있다. AI가 모든 언론 기사를 우선적으로 신뢰한다거나, 신문 보도 한 줄이 SNS 수십 건보다 언제나 효과적이라는 사실이 입증된 것은 아니다. 이는 기사에서 소개한 업계의 관찰과 전망에 가깝다.

💡 코난의 통찰

① 검색의 경쟁이 '노출'에서 '추천'으로 이동한다

과거 기업은 검색 결과 첫 페이지에 등장하기 위해 경쟁했다.

그러나 AI 검색에서는 고객이 검색 결과 목록을 직접 살펴보지 않고 AI가 정리한 답변만 읽을 수도 있다.

소비자 의사결정 경로의 변화

기존 검색

검색 → 여러 웹사이트 방문 → 비교 → 구매

AI 검색

질문 → AI가 정보 선별·요약 → 추천 검토 → 구매

이 변화가 확산되면 소비자가 비교할 브랜드의 범위를 AI가 상당 부분 결정할 수 있다.

기업의 경쟁 상대가 다른 기업뿐 아니라 AI의 정보 선별 과정까지 확대되는 것이다.

② 기업의 홈페이지가 '사람을 위한 안내서'에서 'AI를 위한 데이터베이스'로 변하고 있다

RTA스토어 사례가 특히 흥미롭다.

이 기업은 AI가 제품을 이해할 수 있도록 상품 정보를 구체화하고 웹사이트의 구조를 수정했다.

그동안 기업 홈페이지는 사람이 보기 좋고 구매하기 편하도록 설계됐다.

이제는 AI가 상품의 가격, 규격, 특징, 용도, 차별점을 정확하게 파악할 수 있도록 만드는 일도 중요해지고 있다.

이는 홈페이지의 고객이 인간 소비자에서 AI 에이전트까지 확장된다는 의미다.

미래의 좋은 홈페이지는 사람이 읽기 편하면서 동시에 기계가 이해하기 쉬운 홈페이지일 가능성이 높다.

③ AI가 발전할수록 오히려 신뢰할 만한 원본 정보의 가치가 높아질 수 있다

AI는 이미 존재하는 정보를 수집하고 분석해 답변을 만든다.

그런데 인터넷에 AI가 작성한 콘텐츠가 급격하게 늘어나면 문제가 발생한다.

AI가 만든 정보를 또 다른 AI가 학습하거나 인용하는 상황이다.

이 과정에서 원본 정보가 불분명해지고, 부정확한 정보가 반복될 위험이 있다.

AI 콘텐츠 증가와 원본 정보의 희소성

AI 생성 콘텐츠 증가

정보량 증가 · 출처 검증 부담 증가

현장 취재 · 직접 조사 · 검증된 원본 정보의 차별적 가치 상승

물론 AI가 언론 보도를 항상 우선하는 것은 아니다. 정부 통계, 학술 논문, 기업의 공식 자료, 전문 데이터베이스도 중요한 원본 정보다.

핵심은 콘텐츠를 누가 만들었느냐뿐 아니라 검증 가능한 근거와 독자적인 정보를 갖고 있느냐에 있다.

④ 언론사의 사업모델이 '트래픽 판매'에서 '신뢰 판매'로 확장될 수 있다

이 기사에서 가장 주목할 부분이다.

전통적인 디지털 언론의 수익모델은 상당 부분 방문자 수에 의존했다.

많은 사람이 기사를 읽으면 광고 노출이 증가하고, 그 결과 수익이 발생하는 구조였다.

그런데 AI가 기사 내용을 요약해 직접 답변하면 어떻게 될까?

독자는 정보를 얻지만 언론사 홈페이지를 방문하지 않을 수도 있다.

반면 AI는 언론사가 생산한 정보에 의존할 수 있다.

이때 정보의 가치를 수익으로 회수하는 새로운 방식이 필요해진다.

기존 언론 사업AI 시대 확장 가능성

독자 트래픽 기반 광고	AI 인용·추천과 연계한 브랜드 가치
구독료	전문 정보·데이터 구독
기사 콘텐츠 판매	AI 기업과 콘텐츠 라이선스 계약
포털 뉴스 공급	구조화된 데이터·아카이브 공급
광고주 대상 지면 판매	검증 가능한 브랜드 정보·콘텐츠 제작

여기에는 중요한 전제가 있다. 언론의 공신력과 상업적 대가를 받고 특정 브랜드를 추천하는 행위는 엄격히 구분돼야 한다.

돈을 받고 긍정적인 기사를 써주는 방식이 아니라, 독립적인 취재와 검증을 통해 축적한 신뢰 자체를 사업적 자산으로 발전시켜야 한다.

⑤ '언론에 한 번 나왔다'는 사실이 기업의 새로운 디지털 자산이 될 수 있다

예전에는 기업이 신문에 소개되면 홍보 효과가 일정 기간 지속되다가 점차 줄어들었다.

하지만 AI 검색이 언론 보도를 참고한다면 과거의 기사가 새로운 질문에 대한 답변에서 다시 등장할 가능성이 있다.

예를 들어 어떤 기업의 신제품이 출시될 때 주요 언론에서 제품의 기술과 특징을 구체적으로 설명했다고 가정하자.

그 정보는 시간이 지나도 AI가 해당 제품을 이해하는 데 참고할 수 있는 자료가 된다.

따라서 기업 홍보의 관점에서도 단순한 기사 건수보다 정보의 정확성, 독창성, 지속적인 활용 가능성이 중요해진다.

기사 한 건의 가치는 발행 당일의 조회수뿐 아니라 이후 얼마나 오랫동안 유용한 정보로 남는가에 따라서도 달라질 수 있다.

⑥ AI 검색 시대의 홍보는 '좋은 이야기'보다 '검증 가능한 사실'이 중요해진다

기사에 등장한 기업들의 변화는 단순히 AI에 잘 보이기 위한 마케팅 기술만을 뜻하지 않는다.

AI가 제품을 제대로 이해하려면 구체적인 정보가 필요하다.

예를 들어 '최고의 제품', '혁신적인 기술', '고객 만족 1위' 같은 표현만으로는 제품을 객관적으로 비교하기 어렵다.

반면 제품 규격, 가격, 성능, 사용 조건, 시험 결과, 인증, 고객 지원 정책 등은 비교 가능한 정보다.

AI 검색에 대응하려는 기업일수록 광고 문구보다 검증 가능한 자료를 체계적으로 축적하는 일이 중요해질 수 있다.

이는 홍보와 마케팅의 업무 방식에도 변화를 요구한다.

메시지를 잘 포장하는 능력뿐 아니라, AI와 소비자가 확인할 수 있는 근거를 설계하는 능력이 중요해진다.

⑦ 그러나 AI 추천은 새로운 권력 집중을 만들 수 있다

검색엔진 시대에도 상위 노출 알고리즘의 영향력은 컸다.

AI 검색 시대에는 그 영향력이 더 직접적일 수 있다.

소비자가 열 개의 검색 결과를 비교하는 대신 AI가 제시한 세 가지 제품만 검토한다면, 답변에 포함되지 않은 기업은 소비자의 선택지에서 사라질 수 있다.

특히 중소기업이나 신생 브랜드는 AI가 참고할 만한 정보와 인지도가 부족할 수 있다.

따라서 GEO가 새로운 마케팅 기술로 성장하는 동시에 AI의 추천 기준과 출처 표시, 광고 여부, 이해관계의 투명성도 중요해진다.

AI의 추천이 편리해질수록, 누가 어떤 기준으로 추천받는지를 감시할 필요도 커진다.

⑧ 언론사에는 위기이면서 동시에 새로운 기회다

AI가 뉴스 내용을 직접 요약해 제공하면 언론사의 방문자는 줄어들 수 있다.

그러나 언론사가 독자적인 정보와 전문성을 확보한다면 AI 생태계에서 중요한 정보 공급자가 될 수도 있다.

여기서 중요한 것은 단순히 기사를 많이 생산하는 것이 아니다.

누구나 AI로 만들 수 있는 일반적인 설명 기사와 현장 취재, 인터뷰, 자체 조사, 데이터 분석을 통해 생산한 기사는 가치가 다르다.

AI가 저렴하게 생산할 수 있는 콘텐츠가 많아질수록 직접 확보한 정보의 희소성은 커질 수 있다.

따라서 언론사는 기사 생산량보다 독자적으로 확보한 정보의 양과 질, 검증 수준, 재활용 가능성을 새로운 경쟁력으로 삼을 필요가 있다.

⑨ 언론의 미래는 '콘텐츠 기업'을 넘어 '신뢰 인프라 기업'일 수 있다

전통적인 언론사는 정보를 수집해 독자에게 전달하는 역할을 해왔다.

AI 시대에는 여기에 새로운 기능이 더해질 수 있다.

정보의 진위를 검증하고, 사건의 맥락을 설명하고, 서로 충돌하는 주장들을 비교하며, AI가 활용할 수 있는 신뢰도 높은 자료를 제공하는 역할이다.

신문의 기사가 AI 답변의 출처가 되고, 언론사의 아카이브가 산업의 데이터 자산이 되는 것이다.

물론 이것이 자동으로 수익으로 연결되는 것은 아니다. 저작권 계약, 데이터 접근권, 이용료 산정 등 사업적 설계가 필요하다.

그러나 방향은 흥미롭다.

언론사가 사람에게 뉴스를 전달하는 기업에서 사람과 AI 모두에게 신뢰할 수 있는 정보를 제공하는 기업으로 확장될 가능성이다.

⑩ 결국 경쟁력은 '얼마나 많이 노출되느냐'보다 '얼마나 믿을 수 있느냐'로 이동할 수 있다

SNS 시대의 마케팅은 관심을 끄는 능력이 중요했다.

짧은 영상, 강렬한 이미지, 화제성 있는 콘텐츠가 소비자의 시선을 사로잡았다.

AI 검색 시대에도 관심은 중요하다. 다만 AI가 소비자의 선택을 도와주는 과정에서는 정보의 정확성과 비교 가능성이 더 중요해질 수 있다.

이것은 관심 경제가 사라진다는 뜻이 아니다.

관심을 얻는 경쟁 위에 신뢰를 얻는 경쟁이 추가되는 것이다.

SNS가 사람의 시선을 차지하는 경쟁이었다면, AI 검색은 사람의 판단을 도와주는 정보에 포함되기 위한 경쟁이다.

🔚 코난의 한줄

이 기사를 읽으며 가장 흥미로웠던 부분은 AI가 발전할수록 신문의 가치가 다시 주목받을 수 있다는 점이다.

인터넷이 등장했을 때 신문은 정보 유통의 독점력을 잃었다. SNS가 등장하면서 사람들의 관심과 광고 시장도 분산됐다.

그리고 AI가 등장하면서 이제는 독자가 언론사 홈페이지에 방문할 필요마저 줄어들 수 있다.

그런데 역설적으로 AI가 정보를 생산하고 유통하는 역할까지 맡게 되자, 그 정보가 어디에서 왔고 얼마나 믿을 만한 것인지가 다시 중요한 문제가 되고 있다.

언론사에 기회가 있다면 바로 이 지점일 것이다.

다만 과거처럼 신문이라는 간판만으로 신뢰를 얻을 수는 없다. AI 시대에 살아남는 언론은 기사를 많이 생산하는 언론이 아니라, 다른 곳에서는 얻기 어려운 사실과 맥락을 제공하는 언론일 가능성이 높다.

AI가 답변을 만드는 시대, 언론은 그 답변을 믿을 수 있게 만드는 역할에서 새로운 가치를 찾아야 하지 않을까.

🔑 핵심 키워드

#인공지능 #AI검색 #GEO #SEO #언론산업 #신문의미래 #디지털마케팅 #생성형AI #콘텐츠라이선스 #코난의통찰

 

반응형

728x90

제품 홍보하려고 '2000만원' 쓴 곳이…AI 검색 결과에 '깜짝'

제품 홍보하려고 '2000만원' 쓴 곳이…AI 검색 결과에 '깜짝'