그레텔 고잉, 채널 V 미디어 사장 – 인터뷰 시리즈

그레텔 고잉, 채널 V 미디어의 사장으로서, 그는 20년 가까이 글로벌 공공 관계 회사에서 일해 왔으며, 전략적 스토리텔링과 미디어 영향력을 위해 노력해 왔다. 2008년부터 회사를 설립하여 이끌어 왔으며, 국제 공공 관계 네트워크와 포브스 에이전시 카운슬의 회원으로서 업계에 기여해 왔다. 그의 경력은 편집과 마케팅에서 시작하여, 로젠 그룹, 커스텀 퍼블리싱 카운슬, 그리고 다양한 출판 매체에서 일해 왔으며, 콘텐츠, 브랜드 포지셔닝, 미디어 관계에서 강한 기반을 다져 왔다.

채널 V 미디어는 글로벌 공공 관계와 커뮤니케이션 에이전시로, 고성장 기업과 성장 기업을 위한 가시성을 높이는 것을 목표로 한다. 전통적인 PR과 현대적인 디지털 전략을 결합하여, 미디어 관계, 콘텐츠 개발, 사고 지도력, 그리고 통합 커뮤니케이션 캠페인을 제공한다. 측정 가능한 결과와 내러티브의 명확성을 강조하며, 기술, 금융, 소비자 브랜드 등의 산업에서 업체를 지원하여, 경쟁 시장에서 두드러지게 나타나게 한다.

2008년에 채널 V 미디어를 설립하여 빠르게 성장하는 기술 회사와 함께 일하게 되었습니다. 초기에 어떤 신호가 나레이티브 제어가 AI 시대에 경쟁력으로 될 것이라는 것을 실감하게 했나요?

우리는 이미 오래전부터 클라이언트를 위해 나레이티브를 제어해 왔습니다. 예를 들어, 뉴스 발표를 할 때, 우리는 단순히 미디어 커버리지에만 집중하지 않고, 기본적인 비즈니스 스토리를 통해 클라이언트의 시장 인식을 형성하는 방법을 고려합니다. 모든 회사의 행동은 그들이 어떻게 보이고 그들의 대상이 그들의 가치를 이해하는지에 대한 기회입니다. 무엇이 부족한 것은 이러한 모든 미세 신호가 하나의 일관된 나레이티브로 결합되는 방법입니다. 이제 AI가 이러한 가시성 레이어를 생성했습니다.

한 가지 구체적인 초기 신호는 우리의 클라이언트 작업에서 확인되었습니다. 2016년에 우리는 주류 비즈니스 미디어에 진출한 최초의 AI 회사 중 하나였습니다. 당시 비즈니스 언론은 거의 인공 지능에 대해다루지 않았던 것으로 기억합니다. (이제는 믿을 수 없을 정도로, 10년 전 우리는 “AI? 당신은 터미네이터를 말하는 거죠?”라는 반응을 받았습니다.) 우리는 그때 우리가 단순히 클라이언트가 하는 일을 홍보하는 것이 아니라, AI를 주류로 만들고 미디어를 교육하는 것을 깨달았습니다. 우리가 구축한 나레이티브는 클라이언트와 비즈니스 전체에 대한 AI의 잠재력을 이해하는 기본적인 방법이 되었습니다.

그 경험이 내가 회사 설립 이후부터 의심해 왔던 것을 결실시켰습니다. 회사가 의도적으로 나레이티브를 정의하고 모든 것을 통해 그것을 강화할 때, 그들은 시장과 인간의 대상에게 영향을 미칠 수 있습니다. AI가 변경한 것은 이러한 나레이티브가 복합 효과를 가지게 되었다는 것입니다. 당신이 배치하는 이야기, 사용하는 언어, 데이터 포인트는 모두 AI 엔진에 의해 처리되어 앞으로 수백만 명이 당신에 대해 배우는 원료가 됩니다. 새로운 노력이 배치됨에 따라 사라지거나 사라지는 대신, 이러한 것들이 당신의 브랜드 정체성의 영구적인 인프라가 됩니다.

회사가 명확한 나레이티브를 구축하지 않고, 신뢰할 수 있는 제3자 소스에서 그것을 검증하지 않는다면, AI는 그것을 조각조각으로 조합합니다. 그리고 이것은 심각한 회사가 받아들이지 않아야 할 시나리오입니다.

최근 연구에 따르면 AI 엔진은 브랜드 나레이티브를 구성할 때 번득은 미디어에 크게 의존한다고 합니다. 이것은 이러한 시스템이 실제로 신뢰도를 평가하는 방법에 대해 무엇을 나타내나요?

우리의 “주의 경제 PR 보고서“에서, 우리는 마케터의 의견을 묻는 대신 AI 엔진에게 직접 물었습니다. 전통적인 미디어 소스가 AI 엔진이 브랜드 나레이티브를 구성할 때 40-60%를 차지한다는 것을 발견했습니다(우리는 이것을 43%로 평균화했습니다). 회사 소유 콘텐츠는 약 22%, 사용자 생성 및 커뮤니티 콘텐츠는 약 13%를 차지합니다.

그런 다음 우리는 이러한 소스를 지원하는 PR의 간접적인 방법을 조사하여 PR이 실제로 회사의 나레이티브를 75%까지 형성할 수 있다고발견했습니다. 좋은 소식은 이것이 회사의 통제하에 있다는 것입니다.

이것은 AI가 신뢰도를 평가하는 방법에 대해 많은 것을 알려줍니다. 이러한 모델은 기본적으로 나레이티브 엔진입니다. 페이지를 순위에 매기지 않고, 이야기를종합합니다.

AI는 본질적으로 규모에서 하는 일을 하고 있습니다. 그것은 “누가 회사를 말하고, 출처는 얼마나 신뢰할 수 있나요?”라고 묻습니다. 신뢰할 수 있는 제3자 소스에서 검증된 출처에서 온 콘텐츠는 더 많은 신뢰도를 가지고 있습니다.

AI 모델이 한 회사에 대한 답변을 생성할 때, 그 이면에서 가장 중요하게 평가하는 신호는 무엇입니까?

고객을 위해 수행한 AI 엔진 감사 전반에서 회사가 어떻게 표현되는지를 일관되게 좌우하는 몇 가지 신호가 있습니다.

AI 엔진은 권위있는 출판물에서 보도된 콘텐츠에 비중을 둡니다. 예를 들어, 포춘이나 포브스에 실린 단일 보도는 수십 개의 자체 출간된 블로그 게시물보다 더 많은 나레이티브 가중치를 가집니다. 이것은 번득은 미디어가 AI 생성 나레이티브의 큰 부분을 차지하는 이유 중 하나입니다.

AI 엔진은 또한 정보를 종합할 때 나레이티브 일관성을 찾습니다. 메시지가 단편적이라면(예를 들어, 보도 자료와 웹사이트에 다른 위치, 사고 지도력과 미디어 인터뷰에 다른 언어), AI는 그 혼란을 반영합니다. AI에서 가장 분명하게 나타나는 회사는 일관된 나레이티브를 가진 회사입니다.

구체적인 주장을 사용하는 대신, “업계 최고” 또는 “최상”과 같은 모호한 위치는 AI에게 아무런 도움이 되지 않습니다. 대신, AI 엔진은 구체적인, 양화된 주장에 집착합니다. 예를 들어, 플랫폼이 월 10억 달러를 처리하거나 기술이 소매 감소를 30% 줄였다는 데이터 보고서를 발행한 경우, 이러한 데이터 포인트는 AI의 이해에 자리 잡습니다.

AI 모델이 기업에 대한 답변을 만들 때, 보이지 않는 곳에서 가장 중요하게 평가하는 신호는 무엇입니까?

고객을 대상으로 AI 검색 결과를 조사해 보면 몇 가지 신호가 일관되게 나타납니다. AI는 권위 있고 오래되었으며 편집 검증을 거친 매체의 보도에 큰 영향을 받습니다. 예를 들어 Fortune이나 Forbes 기사 한 건이 기업 블로그 게시물 수십 건보다 브랜드에 관한 설명에 더 큰 비중을 차지할 수 있습니다. 획득 매체 보도가 AI의 설명에서 중요한 이유입니다.

여러 출처의 정보를 종합할 때는 이야기의 일관성도 봅니다. 보도자료와 웹사이트의 포지셔닝이 다르고, 기고문과 인터뷰의 표현이 다르면 AI도 그 혼란을 반영합니다. 반대로 모든 접점에서 메시지가 일관된 회사는 AI 답변에서도 더 명확하게 나타납니다.

‘업계 선도’나 ‘최고 수준’ 같은 모호한 표현보다 검증 가능한 수치가 효과적입니다. 플랫폼이 매달 10억 달러를 처리한다거나 기술이 소매업 손실을 30% 줄였다는 보고서는 AI가 회사를 이해하는 근거가 됩니다. 최신성과 발표 빈도도 중요합니다. 지속해서 보도와 전문적인 관점을 제공하면 설명이 강화되지만, 2년 전의 좋은 보도 이후 조용해진 회사는 정보가 낡거나 적극적인 경쟁사에 가려질 수 있습니다.

AI가 비즈니스와 소비자 의사 결정의 발견 계층으로 등장하고 있습니다. 이것은 전통적인 검색과 소셜 미디어와 비교하여 PR의 역할을 어떻게 변화시킵니까?

이것은 재미있는 것입니다. 많은 사람들이 아직도 PR의 전통적인 검색 엔진 최적화의 영향을 보지 못하고 있습니다. 이제 우리는 PR의 AI 가시성에 대한 영향을 교육해야 합니다.

전통적인 검색에서, PR의 역할은 링크를 생성하는 것입니다. 당신은 출판물에서 보도되면, 그 기사가 구글 결과에 나타나고, 사용자는 그것을 클릭하여 평가합니다. AI에서, PR은 사용자가 소비하는 나레이티브를 영향력을 미칩니다. 링크 목록이 아니라, 완전히 형성된 회사의 답변을 받습니다.

검색 시대에는 한 가지 훌륭한 기사가 승리였습니다. 그것은 검색 가능한 아티팩트를 생성했기 때문입니다. AI 시대에는 모든 번득은 미디어가 데이터 포인트가 되어, 회사의 나레이티브를 형성하는 데 기여합니다. 이것은 검색 엔진 최적화와는 다릅니다.

52%의 마케터는 이미 이 변화를 인식하고 있으며, PR이 직접적으로 AI 엔진이 회사를 제시하는 방식을 영향력을 미친다고 말합니다. 이 새로운 AI 발견 계층은 검색 엔진 최적화와 달리, PR에 복합 효과를 제공합니다. 한 번의 이야기 배치가 오직 한 번의 청중에게만 도달하는 것이 아니라, 앞으로 모든 청중에게 영향을 미칩니다.

많은 회사들이 아직도 자체 콘텐츠에 중점을 두고 있습니다. 왜 이러한 접근 방식은 AI 생성 나레이티브에 영향을 미치는 데 덜 효과적일까요?

자체 콘텐츠는 여전히 중요하지만, 그것은 지원 증거에 더 가깝습니다. 회사가 제3자 나레이티브와 일관된 이야기를 하는 경우,이는 AI 엔진이 그것을 반영합니다. 예를 들어, 저널리스트의 기사가 웹사이트에 나타난 동일한 위치 언어를 사용한다면, 이는 AI 엔진이 강화하는 신호를 생성합니다.

AI 엔진에는 신뢰도 필터가 있습니다. 자체 콘텐츠는 번득은 미디어보다 계층 구조에서 낮습니다(AI 엔진 자체가 평균 22%의 콘텐츠를 자체 미디어에서, 43%를 번득은 미디어에서 가져온다고 말합니다). 이것은 상당한 격차입니다.

AI의 관점에서 생각하면 이유는 직관적입니다. AI 모델의 임무는 사용자에게 가장 신뢰할 수 있고 유용한 답을 제공하는 것입니다. 회사 웹사이트가 ‘우리는 클라우드 보안의 시장 선도자다’라고 말하면 그것은 주장입니다. TechCrunch가 ‘이 회사는 클라우드 보안의 선도 세력으로 부상했다’고 쓰면 그것은 신호입니다. AI 엔진은 둘을 구별할 만큼 정교합니다.

회사가 자체 콘텐츠에만 의존한다면, AI 엔진이 회사를 덜 권위적으로 나타낼 수 있습니다. 아니면, 번득은 미디어 발자국이 더 강한 경쟁자가 카테고리 전체의 나레이티브를 정의하도록 할 수 있습니다.

글로벌 고객과 일하면서, 브랜드가 AI의 자사 설명에 영향을 주려 할 때 가장 흔히 저지르는 실수는 무엇입니까?

국내외 기업이 가장 흔히 저지르는 실수는 AI 가시성을 기존의 모든 활동에 통합해야 할 관점이 아니라 별도의 독립된 프로젝트로 보는 것입니다. 일부 기업은 AI 가시성에 영향을 준다는 말을 듣고 전용 ‘AI SEO’ 프로젝트를 시작해야 한다고 생각합니다. 실제로 가장 효과적인 접근은 모든 커뮤니케이션과 PR 프로그램을 운영할 때 AI에 미치는 영향을 하나의 렌즈로 삼는 것입니다.

또 다른 실수는 일관되지 않거나 서로 모순되는 메시지를 시장에 내놓는 것입니다. 대상별로 다른 메시지를 사용할 수 없다는 뜻은 아니지만 핵심 포지셔닝은 일관되어야 합니다. 한 곳에서는 ‘기업 고객 100곳을 둔 마케팅 기술’이라고 소개하면서 다른 곳에서는 ‘중소기업 사용자 1,000명을 둔 업무공간 기술’이라고 소개해서는 안 됩니다. 과거에는 모든 정보를 한데 종합하는 단일 주체가 없었기 때문에 이런 행동의 영향이 작았습니다. 이제 AI 엔진은 모든 보도자료, 기사, 임원 발언, 자사 콘텐츠를 보고 하나의 서사로 조립합니다. 조각들이 맞지 않거나 서로 모순되면 누구에게도 도움이 되지 않는 혼란스럽고 희석된 서사가 됩니다.

침묵하는 것 역시 AI 엔진에서 더 큰 영향을 냅니다. 강력한 제품 출시나 투자 유치 후 기업들이 활동을 멈추는 경우가 있지만, AI 서사는 정적이지 않으므로 기업도 그럴 수 없습니다. 새 콘텐츠를 시장에 계속 내놓지 않으면 서사는 낡거나 경쟁사에 의해 덮어쓰입니다. AI 감사를 해보면 회사의 현재 포지셔닝과 AI 엔진의 실제 설명이 거의 닮지 않은 사례가 있습니다. 가장 가치 있는 산업 분야에서 하는 일은 사실상 보이지 않고, 오래된 기술을 가진 기존 업체가 더 혁신적으로 보이기도 합니다. 1년 넘게 새로운 언론 보도를 만들지 않았기 때문입니다.

마지막으로 주목할 실수는 전문·업계 매체를 무시하는 것입니다. 많은 기업이 가장 큰 매체의 보도만 고집하지만 AI 엔진은 단순한 독자 규모보다 주제 권위와 출처의 구체성을 중시합니다. 월 방문자 1만 명인 전문 매체의 보도가 월 방문자 500만 명인 종합 매체의 짧은 언급보다 고객사의 AI 서사에 더 큰 영향을 준 사례도 있었습니다. 전문 매체가 해당 범주에서 더 강한 신호를 지녔기 때문입니다. 특정 분야에 집중된 권위 있는 독자를 가진 작은 매체가 New York Times의 짧은 언급보다 AI의 인식을 더 크게 바꿀 수 있습니다.

글로벌 고객과 일하면서 브랜드가 AI의 설명에 영향을 주려고 할 때 가장 흔히 저지르는 실수는 무엇입니까?

첫째, AI에서의 가시성을 기존 커뮤니케이션과 분리된 별도 사업으로 보는 것입니다. 전용 ‘AI SEO’ 프로젝트를 시작하기보다 AI 가시성을 전체 홍보와 PR 활동에 적용하는 관점이 더 효과적입니다.

둘째, 서로 모순되는 메시지를 내놓는 것입니다. 청중별로 표현은 달라도 핵심 포지셔닝은 같아야 합니다. 한 곳에서는 기업 고객 100곳을 둔 마케팅 기술 업체라고 하고 다른 곳에서는 중소기업 고객 1,000곳을 둔 업무 기술 업체라고 한다면, AI는 보도자료와 기사, 경영진 발언, 자체 콘텐츠를 한데 묶어 혼란스러운 이야기를 만듭니다.

셋째, 제품 출시나 투자 유치 후 발표를 멈추는 것입니다. AI의 설명은 고정되어 있지 않습니다. 새 정보를 꾸준히 제공하지 않으면 기존 정보가 낡거나 경쟁사의 이야기로 대체됩니다. 실제 조사에서 현재 사업 방향이 AI의 설명과 거의 일치하지 않는 회사를 봤습니다. 가장 중요한 사업 분야에서의 활동은 보이지 않고 오래된 경쟁사가 더 혁신적으로 묘사되기도 했습니다. 1년 넘게 새로운 보도를 만들지 않았기 때문입니다.

넷째, 전문 매체를 무시하는 것입니다. AI는 단순한 독자 규모보다 주제별 권위와 출처의 적합성을 중시합니다. 월간 방문자 1만 명인 전문 매체의 기사 한 건이 방문자 500만 명인 종합 매체의 짧은 언급보다 고객사의 AI 설명에 더 큰 영향을 미친 사례도 있습니다.

채널 V 미디어는 나레이티브-최우선 접근 방식을 강조합니다. 이것은 AI가 정보를 종합하는 환경에서 측정 가능한 영향을 어떻게 나타낼 수 있나요?

AI는 우리의 PR 철학의 핵심이 된 나레이티브-최우선 접근 방식을 전략적으로 합리적이고, 측정 가능하게 만들었습니다. 나레이티브-최우선 접근 방식은 AI 모델이 본질적으로 나레이티브 엔진이기 때문입니다.

예를 들어, 클라이언트를 위한 PR 캠페인을 시작할 때, 우리는 특정 나레이티브 결과를 염두에 두고 설계합니다. 목표는 단순히 “보도”가 아닙니다. 그것은 “회사가 어떻게 이해되는지 바꾸는 것”입니다. 우리는 이제 AI 엔진을 캠페인 전후로 감사하여 정확히 나레이티브가 어떻게 바뀌었는지 추적할 수 있습니다.

한 캠페인에서, 우리는 86%의 나레이티브 일관성을 달성했습니다. 미디어 보도와 4개의 주요 AI 엔진이 그들을 어떻게 말하는지 사이에서, 단 한 분기에. 우리는 AI 플랫폼이 우리가 제작한 구체적인 구절을 그대로 채택하여 수백만 명의 사용자에게 제공했습니다. 또 다른 경우에는, 우리는 2주 이내에 AI 엔진이 우리의 번득은 미디어 나레이티브를 반영하도록 만들었습니다. 이것들은 추상적인 브랜드 메트릭이 아닙니다. 그것들은 우리가 AI 엔진이 수백만 명에게 클라이언트를 어떻게 묘사하는지 영향력을 미치는 방법에 대한 구체적이고 관찰 가능한 변화입니다.

회사가 일관된 나레이티브를 시장에 넣는다면, AI는 그것을 신뢰성 있게 반영할 것입니다. 그렇지 않으면, AI는 무작위로 무언가를 조합할 것입니다.

대규모 언어 모델이 정보 검색의 주요 인터페이스가 되면서, 기업은 AI에서 발견되는 방식을 SEO와 어떻게 다르게 생각해야 합니까?

SEO는 발견될 가능성을 높이는 일이고, AI 가시성에 영향을 주는 일은 발견된 뒤 올바르게 이해될 가능성을 높이는 것입니다.

SEO에서는 사람들이 회사를 찾고 스스로 판단하도록 특정 키워드 순위를 높이기 위해 웹사이트를 최적화합니다. AI 발견 가능성에서는 사용자가 클릭하기도 전에 AI 엔진이 회사에 대해 들려주는 서사를 형성합니다. 사용자는 웹사이트에 도달할 때 이미 인상을 형성했으며, 아예 방문하지 않을 수도 있습니다. 많은 경우 AI의 답변이 최종 목적지입니다. 이는 근본적으로 다른 환경입니다.

검색과 AI 엔진에 정보가 공급되는 방식도 다릅니다. SEO는 주로 소유한 자산인 웹사이트를 최적화하고 백링크를 만드는 일입니다. 반면 AI 발견 가능성은 전체 공개 발자국을 최적화하는 일입니다. 언론 보도, 임원 사상 리더십, 데이터 보고서부터 보도자료, 애널리스트 언급, 고객 리뷰, 커뮤니티 토론까지 포함하는 훨씬 더 외향적인 노력입니다. 웹사이트는 여러 입력 중 하나이며, 흔히 가장 영향력 있는 입력도 아닙니다.

SEO는 강하지만 언론 보도 기반이 약한 기업은 점점 난처한 위치에 놓일 것입니다. Google 순위는 높아도 AI가 생성한 답변에서는 무시되거나 잘못 포지셔닝됩니다. 특히 B2B와 기술 분야의 의사결정자가 AI 엔진을 주요 조사 도구로 더 많이 사용하면서 이 격차는 실제 사업 문제가 됩니다. 성공할 기업은 두 영역 모두에 투자하되, AI 가시성에는 자사 웹사이트를 훨씬 넘어서는 서사 전략이 필요함을 이해하는 기업입니다.

대규모 언어 모델이 정보 검색의 주요 창구가 될수록, 기업은 AI에서의 발견 가능성을 기존 SEO와 어떻게 다르게 생각해야 합니까?

SEO가 발견될 가능성을 높이는 일이라면, AI 가시성은 발견된 뒤 기업이 어떻게 이해될지를 좌우합니다. SEO에서는 특정 검색어에 맞춰 웹사이트 순위를 높이고, 방문자가 사이트를 보고 판단하도록 합니다. AI 환경에서는 이용자가 클릭하기도 전에 AI가 기업의 이야기를 들려줍니다. 이용자가 사이트에 도착할 때는 이미 인상을 형성했을 수 있고, 많은 경우 AI의 답변에서 탐색이 끝납니다.

정보를 공급하는 방식도 다릅니다. SEO는 주로 소유한 웹사이트와 그로 연결되는 링크를 최적화합니다. AI에서의 발견 가능성은 획득 매체 보도, 경영진의 전문적 관점, 데이터 보고서, 보도자료, 분석가의 언급, 고객 평가와 커뮤니티 토론 등 공개적으로 남긴 모든 흔적에 달려 있습니다. 웹사이트는 여러 입력 중 하나이며 가장 영향력 있는 입력이 아닐 수도 있습니다.

검색 순위는 좋지만 획득 매체에서의 존재감이 약한 기업은 구글에서는 잘 보여도 AI 답변에서는 누락되거나 부정확하게 소개될 수 있습니다. 특히 기업과 기술 분야에서 의사결정자들이 AI를 주요 조사 도구로 쓰면 이는 실제 사업 문제가 됩니다. 두 영역 모두에 투자하되, AI 가시성에는 웹사이트 밖으로 확장되는 일관된 설명 전략이 필요합니다.

회사가 AI 출력을 최적화하는 미래를 볼 수 있나요? 그것은 어떻게 생길까요?

이미 발생하고 있습니다. 우리는 채널 V 미디어에서 오늘날에도 그렇게 하고 있으며, 이를 인식하는 회사들은 상당한 선도자 이점을 얻고 있습니다.

그러나 생태계는 SEO와 매우 다릅니다. 구글에서 최적화는 주로 기술적인 것이었습니다(키워드, 메타데이터, 백링크, 사이트 속도 등). AI 엔진에서 최적화는 본질적으로 나레이티브를 형성하여 AI가 당신의 이야기를 말하는 소스를 영향력을 미치는 것입니다. 이것은 매우 다른 기술 세트와 더 넓은 풍경을 탐색하는 것을 필요로 합니다.

나는 PR, 콘텐츠 전략, AI의 교차점에 있는 새로운 학문을 볼 수 있을 것입니다. 우리는 이것을 AI 가시성이라고 부릅니다. 회사는 정기적으로 AI 엔진이 자신과 경쟁사에 대해 무엇을 말하는지 감사할 것입니다. 그들은 특정 PR 이니셔티브가 AI 나레이티브를 어떻게 변화시키는지 추적할 것입니다. 그들은 커뮤니케이션 전략을 설계하여, 인간 대상에게 영향력을 미치고, 앞으로 모든 대상에게 영향력을 미치는 AI 생성 나레이티브를 형성하는 데 중점을 둘 것입니다.

이미 이것에 대해 생각하지 않는 회사들은 추적하기 위해 노력할 것입니다. 그리고 기다릴수록, 더 어려워집니다. 이미 AI 나레이티브를 형성하는 경쟁사들은 당신의 이야기를 대신하여 AI가 학습하도록 하는 중간점을 구축하고 있습니다.

앞으로 3-5년 동안 AI가 브랜드 인식 형성에 영향을 미치는 방식으로 PR, 데이터, AI의 관계가 어떻게 진화할 것으로 보나요?

세 가지가 결합하여 시장 존재에 대한 회사의 생각을 근본적으로 바꿀 것입니다.

우리는 이미 PR과 AI 가시성이 분리될 수 없음을 보이고 있습니다. 지금 많은 회사가 아직도 AI를 도구 또는 주제로 생각합니다. 3년 내에, AI는 회사의 브랜드가 인식되는 주요 환경이 될 것입니다. 모든 번득은 미디어 전략은 AI 엔진을 핵심 대상으로 설계되어야 하며, AI 응답 영향력이 핵심 목표가 되어야 합니다. PR과 AI 발견 가능성을 별도의 작업 스트림으로 처리하는 회사들은 이미 통합한 회사에 의해 능가될 것입니다.

콘텐츠는 여전히 통화가 될 것입니다. 그러나 독점적인 데이터가 커뮤니케이션에서 가장 가치 있는 자산이 될 것입니다. 지금 모든 회사가 동일한 도구에 접근할 수 있으며, 끝없는 콘텐츠를 생성할 수 있습니다. 그러나 모든 회사가 독점적인 데이터와 연구를 생성할 수는 없습니다. 이것은 차별화의 주요 원천 중 하나입니다. AI 엔진은 구체적이고 인용 가능한 데이터를 좋아합니다. 그것은 그들에게 구체적인 것을 참조할 수 있기 때문입니다. 독점적인 연구(시장 보고서, 벤치마크 데이터, 원래 설문 조사)를 출판하는 회사는 AI 나레이티브에서 구조적 이점를 가질 것입니다.

측정은 마침내 PR과 커뮤니케이션에서 더 구체적이 될 것입니다. 우리는 이미 PR이 어떻게 AI 나레이티브를 변화시키는지 추적할 수 있습니다. 회사는 더 이상 인상 또는 클립 수를 측정하지 않을 것입니다. 그들은 AI 나레이티브 점유율을 측정할 것입니다. 즉, AI가 카테고리에서 회사의 콘텐츠와 경쟁사의 콘텐츠가 얼마나 많은 영향을 미치는지 측정합니다.

전통적인 브랜드 인식 제어 수단은 AI에 의해 자동으로 생성되는 회사 나레이티브로 대체될 것입니다. 당신은 구글 광고를 구매하는 것처럼 AI 나레이티브를 구매할 수 없습니다. 당신은 그것을 번득은 미디어, 일관된 메시지, 그리고 진정한 권위로 통해 얻어야 합니다. 결과는 좋은 PR의 기본을 보상하는 세계이며, 회사가 자신의 AI 나레이티브를 적극적으로 형성하지 않는다면, 대중이 그들에 대해 생각하는 것을 우연히 맡길 것입니다.

멋진 인터뷰 감사합니다. 더 많은 정보를 원하는 독자는 채널 V 미디어를 방문할 수 있습니다.