AI 추천 브랜드, 근거는 사람이 만듭니다 (feat. 크리에이터 AEO)
AI 검색 위한 인플루언서 마케팅
구글 검색 선호 매체로 추가
소비자가 브랜드를 찾는 방식이 바뀌면서 크리에이터 마케팅의 역할도 달라지고 있다. AI는 사용자의 질문을 이해한 뒤 여러 정보를 종합해 적합한 제품이나 브랜드를 골라준다. 기업 입장에서는 검색 결과 상단에 노출되는 것만큼 AI의 답변 안에 자사 브랜드가 포함되는지가 중요해졌다.
이런 변화와 함께 등장한 개념이 ‘크리에이터 AEO(Creator AEO)’다. AEO는 답변엔진최적화(Answer Engine Optimization)의 약자로, 생성형 AI가 답변을 만들 때 특정 브랜드를 더 잘 이해하고 언급하거나 추천하도록 만드는 전략이다. 크리에이터 AEO는 여기에 크리에이터 콘텐츠를 활용한다. 기업 홈페이지의 정보를 정비하는 데서 끝나지 않고, 크리에이터가 만든 리뷰와 비교 콘텐츠, 제품 시연, 실제 사용 경험, 전문적인 설명을 인터넷에 충분히 쌓는 방식이다.
실제 글로벌 마케팅 에이전시 인플루엔서(Influencer)와 프로파운드(Profound)는 이를 ‘Creator-First AEO’로, 레이터(Later)는 ‘Creator AEO’라는 이름으로 사업화하고 있다. 이번 콘텐츠에선 이들 기업의 사례를 토대로 마케터가 알아야 할 크리에이터 AEO 노하우를 살펴본다.
AI가 참고할 수 있는 정보가 많아야 한다
기존 SEO는 기업 홈페이지와 블로그, 랜딩페이지를 중심으로 운영됐다. 검색엔진이 자사 사이트를 쉽게 찾고 높은 순위에 보여주도록 만드는 것이 주요 목표였다. 생성형 AI는 이보다 훨씬 넓은 범위의 정보를 참고한다. 제품 리뷰와 유튜브 영상, 온라인 커뮤니티의 대화, 전문가 콘텐츠, 미디어 평가까지 함께 살핀다. 일부 분석에서는 AI 검색이 참고하는 정보 가운데 브랜드가 직접 운영하는 웹사이트의 비중이 5~10% 수준에 그친다고 설명한다.
이 때문에 크리에이터 AEO에서는 기업이 직접 작성한 홍보 문구보다 외부에 어떤 정보가 쌓여 있는지가 중요하다. 예를 들어 크리에이터가 실제로 제품을 사용하면서 장단점을 설명하거나 경쟁 제품과 비교하면 AI가 참고할 수 있는 구체적인 정보가 생긴다. 어떤 사람에게 적합한지, 어떤 상황에서 유용한지, 사용하면서 어떤 차이를 느꼈는지까지 설명하면 제품을 이해하는 데 필요한 정보도 풍부해진다. 소비자가 AI에게 제품 추천을 요청했을 때 이런 콘텐츠가 브랜드를 추천하는 근거로 활용될 수 있다.
소비자가 사용하는 언어를 담는 것도 중요하다. 같은 제품이라도 연령과 관심사, 사용 목적에 따라 궁금해하는 내용이 다르기 때문이다. 크리에이터는 자신이 활동하는 커뮤니티에서 자주 나오는 질문과 표현을 콘텐츠에 자연스럽게 담는다. AI는 이런 정보를 참고해 어떤 소비자에게 어떤 브랜드가 적합한지를 판단할 수 있다.
팔로워보다 전문성이 더 중요하다
크리에이터 AEO가 확산되면 크리에이터를 고르는 기준도 달라진다. 지금까지는 팔로워 수와 조회수, 참여율이 크리에이터의 영향력을 판단하는 대표적인 기준이었다. AI 검색에서는 유명세만으로 충분하지 않다. 해당 분야를 얼마나 잘 알고 있는지, 구체적인 경험을 얼마나 설명할 수 있는지, 콘텐츠가 신뢰할 만한지가 더 중요해질 수 있다.
수백만 명의 팔로를 가진 크리에이터보다 특정 제품군을 오랫동안 다뤄온 중간 규모의 전문 크리에이터가 더 가치 있는 정보를 만들 수도 있다. 특히 비교 리뷰나 사용 방법, 문제 해결 방법처럼 구체적인 내용을 꾸준히 다뤄온 크리에이터는 AI가 참고하기 좋은 정보를 많이 보유할 가능성이 높다.
콘텐츠 형식도 다시 볼 필요가 있다. 짧은 틱톡이나 릴스는 빠르게 많은 사람에게 도달하는 데 강하지만 제품의 특징과 사용 경험을 자세히 설명하기에는 한계가 있다. 반면 롱폼 영상과 상세 리뷰, 전문적인 텍스트 콘텐츠, 커뮤니티 토론은 더 많은 정보를 담을 수 있다.
관련해 레이터가 소개한 외부 연구에 따르면, 유튜브 관련 AI 인용의 94%가 숏츠가 아닌 롱폼 영상으로 연결됐고, 크리에이터의 구독자 수와 AI 인용 빈도 사이의 관계도 낮게 나타났다. 많은 사람이 본 콘텐츠와 AI가 자주 참고하는 콘텐츠가 꼭 같지는 않다는 의미다.
성과 측정도 AI 답변까지 봐야 한다
크리에이터 AEO가 확대되면 마케팅 성과를 평가하는 방법도 달라진다. 조회수와 도달률, 참여율, 구매 전환은 여전히 중요한 지표다. 여기에 AI가 브랜드를 얼마나 자주 언급하고 어떤 상황에서 추천하는지도 함께 확인해야 한다.
레이터가 제시하는 ‘모델점유율(Share of Model)’은 특정 질문에 대한 AI 답변에서 자사 브랜드가 경쟁사와 비교해 얼마나 자주 등장하는지를 보는 지표다. 언급률(Mention Rate)은 브랜드가 답변에 얼마나 자주 포함되는지, 인용률(Citation Rate)은 브랜드와 관련된 콘텐츠가 AI 답변의 근거로 얼마나 활용되는지를 확인한다. 기업은 이런 데이터를 살펴보면서 어떤 질문에서 자사 브랜드가 잘 보이지 않는지, 어떤 경쟁사가 더 자주 추천되는지를 파악할 수 있다.
인플루엔서와 프로파운드도 비슷한 방식을 제시한다. 먼저 AI가 현재 브랜드를 어떻게 설명하고 있는지 확인한 뒤 부족한 영역에 맞는 크리에이터 콘텐츠를 만든다. 이후 AI 답변이 어떻게 달라졌는지 다시 측정해 다음 콘텐츠 전략에 반영한다. 크리에이터 캠페인을 한 번 집행하고 끝내는 것이 아니라 AI가 브랜드를 어떻게 이해하는지를 계속 확인하면서 콘텐츠를 보완하는 방식이다.
크리에이터 AEO가 중요한 이유는 크리에이터 콘텐츠의 수명이 길어질 수 있기 때문이다. 과거에는 캠페인이 끝나면 조회수와 참여도도 빠르게 줄어드는 경우가 많았다. 앞으로는 잘 만들어진 리뷰와 비교 영상, 사용 경험이 오랜 기간 검색되고 AI의 답변에도 활용될 수 있다. 기업은 크리에이터 콘텐츠를 일회성 광고로만 보지 않고 브랜드에 관한 정보를 장기간 쌓는 자산으로 관리할 필요가 있다.
앞으로 AI가 제품을 찾고 비교하고 추천하는 역할을 더 많이 맡게 되면 브랜드가 얼마나 크게 홍보했는지만으로 경쟁하기 어려워진다. 소비자와 크리에이터, 전문가가 온라인에 얼마나 구체적이고 믿을 만한 정보를 남겼는지가 AI의 판단에 영향을 줄 수 있다. 따라서 크리에이터와 함께 AI가 브랜드를 더 정확하게 이해하고 추천하도록 돕는 마케팅 방식이 중요해질 전망이다.
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