그레텔 고잉, 채널 V 미디어 사장 – 인터뷰 시리즈

그레텔 고잉, 채널 V 미디어 사장,는 거의 2십년 동안 글로벌 공공 관계 회사에서 전략적 스토리텔링과 미디어 영향력을 위해 알려진 것을 구축하고 확장한 계통 있는 커뮤니케이션 리더이자 기업가입니다. 2008년부터 설립자이자 사장으로서, 그녀는 에이전시의 성장을 안내하면서 국제 공공 관계 네트워크와 포브스 에이전시 협의회를 통해 더广い 산업에 기여했습니다. 그녀의 경력은 편집과 마케팅에서 시작하여 로젠 그룹, 커스텀 퍼블리싱 협의회, 다양한 출판 매체에서 근무하며 콘텐츠, 브랜드 포지셔닝, 미디어 관계에 대한 강한 기초를 제공했습니다.

채널 V 미디어는 고성장 회사와 정립된 브랜드가 스토리텔링과 전략적 미디어 참여를 통해 가시성을 구축하는 것을 도와주는 글로벌 공공 관계 및 커뮤니케이션 에이전시입니다. 이 회사에서는 전통적인 PR과 현대적인 디지털 전략을 결합하여 미디어 관계, 콘텐츠 개발, 사고 지도력, 통합 커뮤니케이션 캠페인을 포함한 서비스를 제공합니다. 측정 가능한 결과와 내러티브 명확성에 강한 중점을 두고, 채널 V 미디어는 기술, 금융, 소비자 브랜드와 같은 산업을 통해 일하며, 고객을 경쟁적인 시장에서 두드러지게 하며 미디어 환경의 변화를 적응합니다.

2008년에 채널 V 미디어를 설립하여 빠르게 성장하는 기술 회사와 협력하는 회사로 성장시켰습니다. AI 시대에서 내러티브 제어가 경쟁력으로 될 것이라는 초기 신호는 무엇입니까?

우리는 이미 오래전부터 PR을 통해 고객을 위해 내러티브를 제어해 왔습니다. 예를 들어, 회사에서 뉴스 발표를 할 때, 우리는 단순한 비즈니스 스토리를 사용하여 시장 인식을 형성하는 방법을 고려합니다. 회사가 하는 모든 일은 그들이 어떻게 보이고 그들의 청중이 그들의 가치를 이해하는 방법을 형성하는 기회입니다. 무엇이 부족한 것은 이러한 모든 미세 신호가 하나의 일관된 내러티브로 모여서 누구나 한 번에 볼 수 있는 것입니다. 이제 AI가 그 가시성 계층을 생성했습니다.

이러한 유형의 내러티브 제어가 경쟁력으로 될 것이라는 초기 신호 중 하나는 우리의 고객 작업에서 왔습니다. 2016년에 우리는 주류 비즈니스 미디어에 진출한 최초의 AI 회사 중 하나였습니다. 당시 비즈니스 언론은 거의 인공 지능에 대해触れず, 미디어는 그것에 대해 어떻게 말해야 할지 몰랐습니다. (이제는 어처구니없지만, 10년 전 우리는 “AI? 당신은 터미네이터를 의미합니까?”라는 미디어 아웃렛의 응답을 받았습니다.) 우리는 당시 우리의 고객이 하는 일을 홍보하는 것뿐만 아니라 AI를 주류로 가져오고 미디어를 교육하는 것을 깨달았습니다. 우리가 번득은 미디어를 통해 구축한 내러티브는 우리의 고객뿐만 아니라 비즈니스 전체에 대한 AI의 잠재력을 이해하는 기본적인 방법이되었습니다.

그 경험은 내가 회사 설립 이후 의심한 것을 명확히 했습니다. 회사가 의도적으로 자신의 내러티브를 정의하고 모든 것을 통해 그것을 강화하는 데 집중할 때, 그들은 시장과 인간 청중을 影響할 수 있습니다. AI가 변경한 것은 이러한 내러티브가 이제 복합 효과를 가졌다는 것입니다. 당신이 배치하는 이야기, 사용하는 언어, 마케팅을 통해 발표하는 데이터 포인트 – 모두가 AI 엔진에 의해摄取되고 앞으로 수백만 명이 당신에 대해 배우는 원료가 됩니다. 새로운 노력이 배치됨에 따라 사라지거나 사라지는 대신, 이러한 것들이 당신의 브랜드 정체성의 영구적 인프라가 됩니다.

회사가 자신을 위해 명확한 내러티브를 구축하지 않고, 신뢰할 수 있는 제3자 출처를 통해 그것을 검증하지 않은 경우, AI는 그것을 위해 하나를 구축할 것입니다. 그리고 그것은 심각한 회사에서 받아들이지 않을 시나리오입니다.

최근 연구에 따르면 AI 엔진은 브랜드 내러티브를 구성할 때 번득은 미디어에 크게 의존합니다. 이것은 이러한 시스템이 실제로 어떻게 신뢰도를 평가하는지에 대해 무엇을 나타냅니까?

우리의 “주목 경제 PR 보고서“에서, 우리는 마케터의 의견을 묻는 대신 AI 엔진에 직접 물었습니다. 우리는 전통적인 미디어 출처가 AI 엔진이 브랜드 내러티브를 구성할 때 평균 43%를 차지하는 것으로 나타났습니다. 회사 소유 콘텐츠는 약 22%, 사용자 생성 및 커뮤니티 콘텐츠는 약 13%를 차지합니다.

그런 다음 우리는 이러한 다른 출처를 간접적으로 지원하는 방법을 조사하여 PR이 실제로 회사 내러티브의 최대 75%를 형성할 수 있다고发现했습니다. 좋은 소식은 그것이 그들의 통제 안에 있다는 것입니다.

이것은 AI가 신뢰도를 평가하는 방법에 대해 많은 것을 알려줍니다. 이러한 모델은 본질적으로 자신의 신뢰 계층을 구축했으며, 이는 커뮤니케이터가 항상 알았던 것입니다. 제3자 검증은 자가 촉진보다 더 무게가 있습니다. TechCrunch 또는 월 스트리트 저널의 존경받는 저널리스트가 회사를 작성할 때, 그 뒤에는 암시적인 편집 검증 과정이 있습니다. 저널리스트가 그것을 다루기로 선택했습니다. 편집자가 그것을 승인했습니다. AI 엔진이 가중하는 신호는 정확히那种 신뢰 계층입니다.

AI는 본질적으로 규모에서 하는 일을 하고 있습니다. 그것은 한 번에 한 명의 주의 깊은 구매자, 투자자 또는 파트너가 하는 일을 하고 있습니다. 그것은 “누가 회사를 이렇게 말하고, 출처는 얼마나 신뢰할 수 있습니까?”라고 묻고 있습니다. 번득은 미디어에 깊은 발자취를 둔 회사는 이러한 시스템에서 신뢰를 구축했기 때문에 엄청난 이익을 얻습니다. – 종종 그것을 실현하지 못합니다. 자체 콘텐츠와 유료 채널에만 의존한 회사는 AI가 그 콘텐츠에 대한 내러티브 권위를 덜 주는 것을 발견합니다.

AI 모델이 회사를 설명하는 응답을 생성할 때, 그것은 무엇을 가장 중요한 신호로 평가합니까?

우리가 고객을 위해 수행한 AI 엔진 감사를 통해, 몇 가지 신호가 일관되게 회사가 어떻게 표현되는지 결정합니다.

AI 엔진은 권위 있는, 확립된 및 편집적으로 검증된 출판물의 커버리지에 비례하여 영향을 받습니다. 예를 들어, Fortune 또는 Forbes의 단일 배치는 수십 개의 자체 출판 블로그 게시물보다 더 많은 내러티브 중량을 가집니다. 이것은 번득은 미디어가 AI 생성 내러티브의 så 큰 부분을 차지하는 이유 중 하나입니다.

AI 엔진은 또한 내러티브 일관성을 합성합니다. 당신의 메시지가 단편화되어 있다면 – 예를 들어, 프레스 릴리스와 웹사이트의 다른 위치 지정, 사고 지도력과 미디어 인터뷰의 다른 언어 – AI는 그 혼란을 반영할 것입니다. 가장 분명하게 나타나는 AI는 일관된 내러티브를 모든 터치 포인트에서 보여주는 회사입니다.

“산업을 이끄는” 또는 “최고의 클래스”와 같은 모호한 위치 지정은 AI에 대한 작업할 것이 없습니다. 대신, AI 엔진은 구체적이고 양적 요구 사항을 붙잡습니다. 만약 당신이 월 10억 달러의 플랫폼을 처리하거나 기술이 소매 감소를 30% 줄였다는 데이터 보고서를 발표했다면, 이러한 데이터 포인트는 AI의 당신에 대한 이해에錨定됩니다. 마지막으로, AI 엔진은不断 업데이트되므로, 최근성과 빈도를 가치 있습니다. 번득은 미디어 커버리지와 사고 지도력을 지속적으로 생성하는 회사는 내러티브가 발전하고 강화되는 것을 볼 것입니다. 2년 전에는 좋은 프레스 사이클이 있었지만 지금은 조용한 회사는 AI의 이해가 구식이거나 또는 경쟁자가 시장에서 새 신호를 넣어버렸습니다.

AI가 B2B 및 소비자 결정 모두에 대한 발견 계층이되는 것을 우리는 보게 됩니다. 이것은 전통적인 검색 및 소셜 미디어와 비교하여 PR의 역할을 어떻게 변화시킵니까?

이것은 재미있게도 많은 사람들이 아직도 PR이 전통적인 SEO에 미치는 영향을 보지 못하고 있습니다. 이제 우리는 그들에게 AI 가시성에서 PR의 영향을 교육해야 합니다.

전통적인 검색에서, PR의 역할은 링크를 생성하는 것입니다. 당신은 출판물에서 커버를 받고, 그 기사는 Google 결과에 나타나며, 독자는 여전히 그것을 클릭하고 평가해야 합니다. AI와 함께, PR은 사용자가 소비하는 내러티브를 影響합니다. 링크 목록을 정렬하는 대신, 독자는 완전히 형성된 회사가 누구인지, 무엇을 하는지, 왜 중요한지에 대한 답변을 받습니다.

검색 시대에는 단 하나의 훌륭한 기사가 승리였습니다. 그것은 검색 가능한 유물이 생성되었습니다. AI 시대에는 번득은 미디어의 모든 조각이 AI 시스템에 피딩되는 데이터 포인트입니다. PR의 역할은 시스템을 피딩하는 것입니다. 그것은 웹사이트를 방문하기 전에 수백만 명이 회사를 이해하는 방법을 형성합니다.

52%의 마케터는 우리의 주목 경제 연구에서 이미 이 변화를 인식하고 있으며, PR이 직접적으로 AI 엔진이 회사를 어떻게 제시하는지 影響한다고 말합니다. 이 새로운 AI 발견 계층은 PR에 복합 효과를 주어 검색에는 없으며 소셜 미디어에는 훨씬 적은 영향을 미칩니다. 오늘 배치된 이야기는 독자가 그것을 읽는 것뿐만 아니라 앞으로 모든 청중에게 내러티브를 형성합니다.

많은 회사가 여전히 자체 콘텐츠에 크게 중점을 두고 있습니다. AI 생성 내러티브에 영향을 미치는 경우, 왜 이러한 접근 방식이 덜 효과적인가요?

자체 콘텐츠는 여전히 중요하며, AI의 이해에 기여합니다. 그러나 그것은 더支持적인 증거로 작용하는 것보다 확실한 출처 자료보다 더 작용합니다. AI 엔진에서 가장 잘 위치한 회사는 제3자 내러티브와 자체 내러티브가 일관된 이야기를告诉하는 회사입니다. 예를 들어, 저널리스트의 기사가 웹사이트에 나타나는 동일한 위치 지정 언어를 사용하는 경우, 그것은 AI 엔진이 픽업하고 확대하는 강화 신호를 생성합니다.

AI 엔진에는 신뢰도 필터가 있으며, 자체 콘텐츠는 번득은 미디어보다 계층 구조의 아래에 있습니다. 이것은 AI 엔진 자체가 평균 22%의 콘텐츠를 자체 미디어에서, 43%를 번득은 미디어에서 가져온다는 사실에서 명확합니다. 그것은 상당한 간격입니다.

이유는 AI의 관점에서 생각할 때 직관적입니다. AI 모델의 작업은 사용자에게 가장 신뢰할 수 있는, 유용한 답변을 제공하는 것입니다. 회사의 웹사이트가 “우리는 클라우드 보안의 시장 리더입니다”라고 말한다면, 그것은 주장입니다. TechCrunch가 “이 회사는 클라우드 보안의 주요 lực으로 등장했습니다”라고 작성한다면, 그것은 신호입니다. AI 엔진은 두 가지를 구별하는 데 충분히 정교합니다.

자체 콘텐츠에 너무 많이 의존하는 회사의 위험은 AI 엔진이 그들을 덜 권위적으로 나타낼 수 있거나, 더 나쁨은, 더 강한 번득은 미디어 발자취를 가진 경쟁자가 전체 카테고리에 대한 내러티브를 정의합니다.

전세계 클라이언트와의 작업에서, 브랜드가 자신에 대해 AI가 무엇을 말하는지 影響하려고 할 때, 회사가 가장 흔히 하는 실수는 무엇입니까?

국제 및 국내 회사 모두에서 가장 흔한 실수는 AI 가시성을 별도의 독립적인 이니셔티브로 생각하는 것입니다. 일부 회사는 AI 가시성에 대해 듣고 별도의 “AI SEO” 프로젝트를 시작해야 한다고 생각합니다. 실제로 가장 효과적인 접근 방식은 전체 커뮤니케이션 및 PR 프로그램을 통해 AI 影響을 실행하는 것입니다.

또 다른 실수는 일관되지 않은 또는 모순된 메시지를 시장에 넣는 것입니다. 이는 다른 청중을 위해 다른 메시지를 가질 수 없다는 것을 의미하지 않습니다. 그러나 핵심 위치 지정은 일관되어야 합니다. 예를 들어, 한 곳에서는 “100개의 엔터프라이즈 사용자를 가진 마케팅 기술”로, 다른 곳에서는 “1,000개의 SMB 사용자를 가진 워크플레이스 기술”로 식별할 수 없습니다. 과거에는 이러한 행동이 그렇게 중요하지 않았습니다. 왜냐하면 모든 것을 종합하는 단일 实體가 없었기 때문입니다. 이제 AI 엔진은 모든 프레스 릴리스, 모든 기사, 모든 임원 引用, 모든 자체 콘텐츠를 보고 그것을 단 하나의 내러티브로 합성합니다. 조각들이 일치하지 않거나, 더 나쁨은, 서로矛盾한다면, 결과는 혼란스거나 희석된 내러티브가 됩니다.

조용해지는 것도 AI 엔진에 확대된 영향을 미칩니다. 우리는 회사가 강한 제품 출시 또는 자금 조달 라운드 이후에 그렇게 하는 것을 보았습니다. 그러나 AI 내러티브는 정적이지 않습니다. 회사가 또한 정적일 수 없습니다. 회사가 새로운 콘텐츠를 시장에 넣지 않는다면, 그들의 내러티브는 구식이거나 경쟁자가 덮어씁니다. 우리는 AI 감사를 실행한 경우, 회사의 현재 위치 지정이 실제로 AI 엔진이 그들을 어떻게 설명하는지 거의 관련이 없다는 것을 보았습니다. 그들의 가장 가치 있는 산업 부문의 작업은 거의 보이지 않으며, 구식 기술을 가진 레거시 주도자가 더 혁신적으로 보입니다. 모두가 1년 이상 새 번득은 미디어를 생성하지 않은 이유입니다.

언급할 가치가 있는 또 다른 실수는 니치 및 트레이드 출판물을 무시하는 것입니다. 많은 회사가 가장 큰 아웃렛에서만 커버를 확보하는 것에 집중합니다. 그러나 AI 엔진은 원시 크기보다 주제 권위와 출처 특이성을 우선시합니다. 우리는 니치 트레이드 출판물에 배치가 5백만 명의 월간 방문자와 함께 훨씬 큰 일반 관심 아웃렛에서 언급보다 더 큰 영향을 미친 경우를 보았습니다. 이것은 니치 출판물이 해당 카테고리에서 더 많은 신호 중량을 가졌기 때문입니다. 당신의 공간에서 집중된, 권위 있는 독자를 가진 작은 아웃렛은 실제로 뉴욕 타임즈의 간단한 언급보다 AI针을 더 많이 움직일 수 있습니다.

채널 V 미디어는 내러티브-첫 번째 접근 방식을 강조합니다. AI가 정보를 합성하는 환경에서, 이는 측정 가능한 영향을 어떻게 번역합니까?

AI는 우리가 항상 핵심으로했던 PR 철학의 내러티브-첫 번째 접근 방식을 통해 측정 가능한 영향을 만드는 것을 가능하게 했습니다. 내러티브-첫 번째 접근 방식은 AI 시대에 효과적입니다. 이러한 모델은 본질적으로 내러티브 엔진입니다. 그들은 페이지를 랭크하지 않습니다. 그들은 이야기를 합성합니다.

예를 들어, 우리가 클라이언트를 위해 PR 캠페인을 시작할 때, 우리는 항상 특정 내러티브 결과를 염두에 둡니다. 목표는 단순히 “커버리지”가 아닙니다. 그것은 “이 회사가 어떻게 이해되는지 변경”입니다. 우리는 이제 캠페인 전후에 AI 엔진을 감査하여 정확히 내러티브가 어떻게 변경되었는지 추적할 수 있습니다. 우리는 동일한 프롬프트로 ChatGPT, Claude, Perplexity 및 Gemini(또는 클라이언트가 요청하는 경우 다른)를 쿼리하고, 응답을 비교하며, 내러티브가 어떻게 변경되었는지 추적합니다.

한 캠페인에서, 우리는 단 하나의 분기 내에 86%의 내러티브 일치를 달성했습니다. 4개의 주요 AI 엔진이 그들을 어떻게 말하는지와 우리가 그들을 위해 확보한 미디어 커버리지 사이에서. 우리는 또한 우리가 제작한 구체적인 문구가 AI 플랫폼에 의해 그대로 채택되고 수백만 명의 사용자가 이용할 수 있었습니다. 또 다른 경우, 우리는 2주 이내에 번득은 미디어 내러티브가 AI 엔진의 응답에서 반영되도록 할 수 있었습니다. 이것들은 추상적인 브랜드 메트릭이 아닙니다. 그것들은 우리가 AI 엔진이 클라이언트를 수백만 명에게 어떻게 설명하는지 影響하는 방법에 대한 구체적이고 관찰 가능한 변경입니다.

만약 당신이 일관된 내러티브를 시장에 넣는 것에 대해紀律적이었다면, AI는 그 내러티브를 신실하게 반영할 것입니다. 만약 당신이 그렇지 않았다면, AI는 그것을 위해 하나를 구축할 것입니다. 그리고 결과는 아무도 알 수 없습니다.

회사는 SEO와 달리 AI 발견 가능성을 어떻게 다르게 생각해야 합니까? 특히 대형 언어 모델이 정보 검색을 위한 주요 인터페이스가 되는 경우?

SEO는 발견 가능성을 증가시키는 것입니다. AI 가시성은 발견할 때 이해할 가능성을 증가시킵니다.

SEO와 함께, 당신은 특정 키워드에 대한 순위를 올리기 위해 웹사이트를 최적화합니다. 사람들이 당신을 찾을 수 있도록 합니다. 그리고 사람들이 그것을 클릭하고 결정합니다. AI와 함께, 당신은 사용자가 이미 당신에 대해 형성한 인상을 가지고 있는 경우에 사용자가 당신을 클릭하기 전에 당신에 대한 내러티브를 형성합니다. 사용자가 당신의 웹사이트를 방문하기도 전에, AI의 답변은 최종 정류장일 수 있습니다.

검색과 AI 엔진이 각각 “피딩”되는 방식도 다릅니다. SEO는 주로 당신이 소유하는 속성(당신의 웹사이트)을 최적화하고 그것에 대한 백링크를 생성하는 것입니다. AI 발견 가능성은 당신의 전체 공공 발자취를 최적화하는 것입니다. 이것은 더 외향적인 노력이며, 번득은 미디어 커버, 임원 사고 지도력, 데이터 보고서, 프레스 릴리스, 분석자 언급, 고객 리뷰 및 커뮤니티 토론을 포함한 모든 것을 포함합니다. 당신의 웹사이트는 많은 입력 중 하나이며, 종종 가장 영향력 있는 입력이 아닙니다.

강한 SEO를 가지고 있지만 약한 번득은 미디어 발자취를 가진 회사는 점점 더 어색한 위치에 있게 될 것입니다. 그들은 Google에서 순위를 올릴 수 있지만, AI 생성된 답변에서 제대로 위치하지 못하거나, 또는 잘못 위치할 수 있습니다. B2B 및 기술에서 더 많은 의사 결정자가 AI 엔진을 주요 연구 도구로 사용함에 따라, 그 간격은 실제 비즈니스 문제가 됩니다. 잘할 회사는 두 가지 모두에 투자하지만, AI 가시성이 웹사이트에서보다 더远에있는 내러티브 전략을 필요로한다는 것을 인식할 것입니다.

회사가 AI 출력을 최적화하는 것과 같이, 회사는 AI 출력을 최적화하기 위해 적극적으로 노력할까요? 그렇게 된다면, 그 생태계는 어떤 모습일까요?

이것은 이미 발생하고 있습니다. 우리는 채널 V 미디어에서 오늘날에도 그렇게 하고 있습니다. 그리고 이 것을 일찍 인식하는 회사는 상당한 첫번째 이동자 이점을 얻고 있습니다.

그러나 생태계는 SEO와 매우 다릅니다. Google과 함께, 최적화는 주로 기술적이었습니다(키워드, 메타데이터, 백링크, 사이트 속도 등). AI 엔진과 함께, 최적화는 본질적으로 당신의 이야기를告诉하는 출처를 影響하는 것입니다. 이것은 매우 다른 기술 세트와 더廣い 풍경을 탐색하는 것을 필요로 합니다. 이것은 전략적 커뮤니케이션, 신뢰할 수 있는 제3자 검증 및 번득은 미디어가 AI 훈련 데이터 및 검색 시스템에 피딩되는 방법에 대한 이해를 필요로 합니다.

나는 PR, 콘텐츠 전략 및 AI의 교차점에 있는 새로운 학문을 보게 될 것입니다. 우리는 그것을 AI 가시성이라고 부릅니다. 회사는 그들이 어떻게 표현되는지에 대한 AI 엔진의 것을 정기적으로 감査할 것입니다. 그들은 특정 PR 이니셔티브가 그들의 AI 내러티브를 어떻게 변경하는지 추적할 것입니다. 그들은 커뮤니케이션 전략을 설계할 것입니다. 그들은 두 가지 영향을 동시에 고려하여, 인간 청중에게 그리고 앞으로 모든 청중에게 내러티브를 형성하는 AI 시스템에 영향을 미칩니다.

이미 이 변화를 인식하지 못하는 회사와 팀은 뒤처질 것입니다. 그리고 그들이 기다릴수록, 더 어려워집니다. 왜냐하면 경쟁자가 이미 그들의 AI 내러티브를 활발하게 구축하고 있기 때문입니다. 그들이 하는 모든 일은 AI가 그들의 이야기를 당신의 이야기 대신告诉하도록 훈련시킵니다.

앞으로 3~5년 동안, 모델이 브랜드 인식을 형성하는 데 더 자율적이 되는 경우, PR, 데이터 및 AI의 관계는 어떻게 진화할까요?

세 가지 사항이 본질적으로 회사가 시장 존재에 대해 생각하는 방식을 변경하는 방식으로 수렴할 것입니다.

우리는 이미 PR과 AI 가시성이 분리될 수 없게 될 것입니다. 지금 많은 회사가 아직도 AI를 도구로 생각하거나 정렬해야 하는 주제로 생각합니다. 3년 내에, AI는 회사의 브랜드가 인식되는 주요 환경이 될 것입니다. 모든 번득은 미디어 전략은 AI 엔진을 핵심 청중과 AI 응답 影響을 핵심 목표로 설계되어야 합니다. PR과 AI 발견 가능성을 별도의 작업으로 다루는 회사들은 이미 통합한 회사에 의해 능가될 것입니다.

콘텐츠는 여전히 통화일 것입니다. 그러나 고유한 데이터는 커뮤니케이션에서 가장 가치 있는 자산이 될 것입니다. 지금 모든 회사가 동일한 도구에 접근할 수 있으며, 끝없는 양의 콘텐츠를 생성할 수 있습니다. 그러나 모든 회사가 원래 데이터와 연구를 생성할 수는 없습니다. 이것은 그들이 차별화되는 주요 이유 중 하나입니다. AI 엔진은 구체적이고 인용 가능한 데이터를 좋아합니다. 그것은 그들에게 콘크리트한 것을 참조할 수 있기 때문입니다. 회사가 원래 연구(예: 시장 보고서, 벤치마크 데이터, 원래 설문 조사)를 출판하는 것을 투자하는 회사는 AI 생성 내러티브에서 구조적인 이점을 가질 것입니다.

측정이 마침내 더 구체적으로 될 것입니다. 우리는 이미 PR을 측정할 수 있습니다. 우리는 번득은 미디어 배치가 어떻게 AI 내러티브를 변경하는지 추적할 수 있습니다. 우리는 어떤 기사가 인용되는지, 어떤 문구가 채택되는지, 새로운 커버리지가 얼마나 빨리 AI 응답에 반영되는지 추적할 수 있습니다. 앞으로 3년 내에, 이것은 표준 관행이 될 것입니다. 회사는 더 이상 인상 또는 클립 수를 측정하지 않을 것입니다. 그들은 AI 내러티브 공유를 측정할 것입니다. AI가 그들의 카테고리에서 말하는 것의 얼마나 많은 것이 그들의 콘텐츠에 의해 형성되는지, 경쟁사의 콘텐츠에 의해 형성되는지 측정할 것입니다.

전통적인 브랜드 인식 제어는 AI에 의해 자동으로 생성되는 회사의 내러티브로 대체될 것입니다. 당신은 AI 내러티브를 위해 구매할 수 없습니다. 당신은 그것을 번득은 커버리지, 일관된 메시징 및 진정한 권위로 얻어야 합니다. 결과는 좋은 PR의 기본을 보상하는 세계입니다. 그리고 회사가 자신의 AI 내러티브를 활발하게 형성하지 않는다면, 그들은 그것을 운에 맡길 것입니다.

회사는 SEO와 달리 AI 발견 가능성을 어떻게 다르게 생각해야 합니까? 특히 대형 언어 모델이 정보 검색을 위한 주요 인터페이스가 되는 경우?

SEO는 발견 가능성을 증가시키는 것입니다. AI 가시성은 발견할 때 이해할 가능성을 증가시킵니다.

전통적인 검색에서, PR의 역할은 링크를 생성하는 것입니다. 당신은 출판물에서 커버를 받고, 그 기사는 Google 결과에 나타나며, 독자는 여전히 그것을 클릭하고 평가해야 합니다. AI와 함께, PR은 사용자가 소비하는 내러티브를 影響합니다. 링크 목록을 정렬하는 대신, 독자는 완전히 형성된 회사가 누구인지, 무엇을 하는지, 왜 중요한지에 대한 답변을 받습니다.

검색과 AI 엔진이 각각 “피딩”되는 방식도 다릅니다. SEO는 주로 당신이 소유하는 속성(당신의 웹사이트)을 최적화하고 그것에 대한 백링크를 생성하는 것입니다. AI 발견 가능성은 당신의 전체 공공 발자취를 최적화하는 것입니다. 이것은 더 외향적인 노력이며, 번득은 미디어 커버, 임원 사고 지도력, 데이터 보고서, 프레스 릴리스, 분석자 언급, 고객 리뷰 및 커뮤니티 토론을 포함한 모든 것을 포함합니다. 당신의 웹사이트는 많은 입력 중 하나이며, 종종 가장 영향력 있는 입력이 아닙니다.

강한 SEO를 가지고 있지만 약한 번득은 미디어 발자취를 가진 회사는 점점 더 어색한 위치에 있게 될 것입니다. 그들은 Google에서 순위를 올릴 수 있지만, AI 생성된 답변에서 제대로 위치하지 못하거나, 또는 잘못 위치할 수 있습니다. B2B 및 기술에서 더 많은 의사 결정자가 AI 엔진을 주요 연구 도구로 사용함에 따라, 그 간격은 실제 비즈니스 문제가 됩니다. 잘할 회사는 두 가지 모두에 투자하지만, AI 가시성이 웹사이트에서보다 더遠에있는 내러티브 전략을 필요로한다는 것을 인식할 것입니다.

회사가 AI 출력을 최적화하는 것과 같이, 회사는 AI 출력을 최적화하기 위해 적극적으로 노력할까요? 그렇게 된다면, 그 생태계는 어떤 모습일까요?

이것은 이미 발생하고 있습니다. 우리는 채널 V 미디어에서 오늘날에도 그렇게 하고 있습니다. 그리고 이 것을 일찍 인식하는 회사는 상당한 첫번째 이동자 이점을 얻고 있습니다.

그러나 생태계는 SEO와 매우 다릅니다. Google과 함께, 최적화는 주로 기술적이었습니다(키워드, 메타데이터, 백링크, 사이트 속도 등). AI 엔진과 함께, 최적화는 본질적으로 당신의 이야기를告诉하는 출처를 影響하는 것입니다. 이것은 매우 다른 기술 세트와 더廣い 풍경을 탐색하는 것을 필요로 합니다. 이것은 전략적 커뮤니케이션, 신뢰할 수 있는 제3자 검증 및 번득은 미디어가 AI 훈련 데이터 및 검색 시스템에 피딩되는 방법에 대한 이해를 필요로 합니다.

나는 PR, 콘텐츠 전략 및 AI의 교차점에 있는 새로운 학문을 보게 될 것입니다. 우리는 그것을 AI 가시성이라고 부릅니다. 회사는 그들이 어떻게 표현되는지에 대한 AI 엔진의 것을 정기적으로 감査할 것입니다. 그들은 특정 PR 이니셔티브가 그들의 AI 내러티브를 어떻게 변경하는지 추적할 것입니다. 그들은 커뮤니케이션 전략을 설계할 것입니다. 그들은 두 가지 영향을 동시에 고려하여, 인간 청중에게 그리고 앞으로 모든 청중에게 내러티브를 형성하는 AI 시스템에 영향을 미칩니다.

이미 이 변화를 인식하지 못하는 회사와 팀은 뒤처질 것입니다. 그리고 그들이 기다릴수록, 더 어려워집니다. 왜냐하면 경쟁자가 이미 그들의 AI 내러티브를 활발하게 구축하고 있기 때문입니다. 그들이 하는 모든 일은 AI가 그들의 이야기를 당신의 이야기 대신告诉하도록 훈련시킵니다.