LLM 해킹: AI 세계에서 주목받는 방법

몇 년 전, PR의 주요 목표는 간단했습니다. 언론에서 언급되는 횟수를 최대한 늘리고, 비즈니스 인사이더나 테크크런치와 같은 상위 언론사에 등장하여 회사의 가시성을 높이는 것이었습니다.

그러나 인공지능의 등장과 LLM의 발전으로 게임의 규칙이 바뀌었습니다. 오늘날, 언론 편집자와 기자는 정보 의제를 형성하는 유일한 사람이 아닙니다.

아래에 설명된 모든 것은 기술 및 AI 회사들을 위해 실행한 실제 캠페인에서 나온 것입니다. 이것들은 추상적인 아이디어가 아니라, 구체적인 예시를 통해 뒷받침되는 경험 기반의 통찰력입니다.

PR이 다시 한번 필수적으로 된 이유

이전에는 사람들이 서비스나 회사에 대한 정보를 찾기 위해 구글을 사용했습니다. 그러나 오늘날, 점점 더 많은 사람들이 AI 어시스턴트를 사용합니다. AI에게 시장 동향, 스타트업 순위, 또는 최근 투자 라운드에 대한 정보를 요청하면, 인터뷰, 기사, 소셜 미디어 게시물 등 다양한 출처에서 정보를 수집하여 전체적인 그림을 제공합니다.

이 새로운 세계에서, PR은 단순히 출판되거나 “보이는” 것에 관한 것이 아닙니다. 그것은 알고리즘과 사람들이 그것을 사용하는 방법을 가르치는 것입니다. 즉, 회사가 진정으로 무엇을 대표하는지 가르치는 것입니다.

AI가 정보를 사용자에게 설명할 때, 일반적으로 여섯 가지 주요 출처에서 정보를 수집합니다.

• 권위적인 기사
• 위키백과
• 미디엄
• 전문가 의견
• 링크드인
• 레딧

이 중 하나 이상의 출처에서 나타나면, AI가 브랜드에 대한 명확한 이해를 가지기 쉽습니다. 이는 AI 생성된 답변들이 이미 огром한 관객을 대상으로 하고 있기 때문에 중요합니다. 구글의 AI 개요는 매월 15억 명 이상의 사용자에게 도달합니다. 이는 AI가 정보를 발견하는 주요 방법으로 빠르게 발전하고 있음을 보여줍니다.

오늘날, 언론 보도와 소셜 미디어 존재는 두 배의 역할을 합니다. 그것들은 사람들의 브랜드 인식만을 형성하지 않습니다. 또한 AI가 브랜드를 이해하는 데 사용하는 데이터를 공급합니다. 즉, PR은 단순히 주목받는 것에 관한 것이 아닙니다. 그것은 알고리즘이 사용자와 동일하게 브랜드의 이야기를 명확하게 이해하는 것을 보장하는 것입니다.

LLM 가시성 전략

오늘날 PR은 알고리즘이 브랜드를 이해하는 것을 도와주는 것입니다. 다음으로 논리적인 질문은, 어떻게 실제로 그렇게 하는지입니다.

키는 가시성을 단일 배치 또는 캠페인으로 생각하지 않고, LLM이 답변을 구성하는 신호 시스템으로 생각하는 것입니다.

아래에서, LLM 시스템이 브랜드를 인식, 이해, 실제로 언급하는 데 도움이 되는 주요 요소를 설명하겠습니다.

미디어 존재

상위 언론사 출판은 여전히 중요한 역할을 합니다. 포브스, 비즈니스 인사이더, 테크 라다르, 또는 로이터와 같은 언론사에서 특집 기사가 나면, 신뢰도와 권위를 보여줍니다. 그러나 종종 간과되는 것은 2티어 미디어의 역할입니다. 많은 회사들은 여전히 1티어 미디어를 추구하고 있습니다. 그러나 실제로, 2티어 미디어에서 잘 배치된 몇 개의 기사는 종종 훨씬 더 큰 영향을 미칠 수 있습니다. 이름 인지도는 같지 않을 수 있지만, 함께 브랜드에 대한 명확하고 일관된 그림을 구축하는 데 도움이 됩니다.

예를 들어, 우리의 고객 Aery Bizkaia는 드론 개발 회사입니다. 우리는 큰 이름의 출판사에만 집중하지 않고, 2티어 미디어에서 기사를 배치했습니다. 오늘날, 이러한 기사들은 구글 검색 결과의 첫 페이지에 나타나고, 심지어 LLM 시스템에 의해 수집됩니다.

이것이 실제로 LLM이 답변을 구축하는 방법입니다. 가장 권위 있는 출처만을 보지 않고, 신뢰할 수 있는 출처에서 반복되는 신호를 찾습니다.

키는 인간 독자뿐만 아니라 LLM을 고려하여 콘텐츠를 작성하는 것입니다. 즉, 대상 청중과 AI가 질문할 수 있는 실제 질문에 직접 답변하는 기사를 작성하는 것입니다.

예를 들어:

• 어떻게 [산업]에서 [문제]에 접근하는가
• 어떻게 [트렌드]가 [산업]을 변화시키는가
• 어떤 것이 [영역]에서 실제로 작동하는가
• [영역]에서 일반적인 실수와 어떻게避免하는가
• 어떻게 [도구/해결책]를 선택하는가
• 어떤 [대상]이 [행동]을 취하기 전에 고려해야 하는가

LLM이 훈련될 때, 단순히 브랜드 이름만을 인식하지 않습니다. 또한 브랜드가 하는 일, 전문 지식, 그리고 분야에 대한 접근 방식을 포함한 맥락을吸収합니다. 어느 정도로, 이러한 기사들은 AI에게 브랜드에 대해 “생각”하는 방법을 가르칩니다.

전문가 포지셔닝

가시성을 높이려면 단순히 기사를 작성하는 것만으로는 충분하지 않습니다. 전문가 의견을 제공하는 것도 중요합니다.

기자로부터 의견 요청을 찾는 것이 어려울 수 있지만, 실제로는 하루에 몇 분밖에 걸리지 않으며, 생각보다 쉽습니다.

이렇게 간단하게 만들 수 있습니다:

• Qwoted, HARO와 같은 플랫폼을 사용하거나, 트위터에서 #journorequest를 확인하여 전문가 의견을 찾는 기자들을 찾습니다.
• 기한이 촉박하므로, 가능한 한 빨리 의견을 보냅니다. 속도는 특징이 되는 것과 놓치는 것 사이의 차이를 만들 수 있습니다.
• 의견을 고유하게 만듭니다. 다른 사람에게 실제로 사용할 수 있는 자신의 경험, 통찰력, 또는 실용적인 조언을 공유합니다. 일반적인 진술은 거의 통과하지 않습니다.
• 그것을 짧고 강력하게 만듭니다. 기자들은 당신이 쓴 대부분을 자를 것입니다. 주요 아이디어로 시작하고, 실제로 통찰력을 돋보이게 하는 하나 또는 두 개의 강한 포인트에 집중합니다.

이러한 작은 기여도 중요합니다. 왜냐하면, 시간이 지남에 따라, 이름과 전문 지식이 두드러지게 나타나기 때문입니다.

데이터 및 연구

자체 분석 및 연구를 출판하는 것은 LLM에 의해 주목받는 가장 강력한 방법 중 하나입니다. 알고리즘은 숫자, 보고서, 차트, 그리고 측정 가능한 데이터를 좋아합니다. 심지어 작은 연구 또는 내부 통찰력도 큰 영향을 미칠 수 있습니다.

키는 데이터를 쉽게消化할 수 있도록 만드는 것입니다. 발견을 명확하게 구조화하고, 가장 중요한 통찰력을 강조하고, 사람과 알고리즘 모두에게 접근 가능한 형식으로 출판합니다. 기사, 블로그, 뉴스레터, 또는 소셜 미디어 게시물과 같은 형식입니다.

최근에, 우리의 고객 Global Work AI와 함께, 우리는 원격 직원에 대한 연구를 수행했습니다. 연구는 주요 통찰력을 발견했으며, 채용 과정에서 중요한課題를 강조했습니다. 오늘날, 회사의 이름을 구글이나 ChatGPT에서 검색하면, 우리의 연구가 특징된 상위 언론 보도가 먼저 나타납니다. 비즈니스 인사이더, 디지털 저널, 킹 뉴스와이어, 그리고 다른 출처들이 포함됩니다.

시장 동향 또는 스타트업課題에 대한 짧은 보고서도 AI 생성된 답변의 출처가 될 수 있습니다. LLM은 이러한 자료를 신뢰할 수 있는 콘텐츠로 간주합니다. 따라서 자주 작은 원래 연구를 공유하여, 브랜드를 일관되게 전문가로 пози션하고, 가시성을 유지하는 것이 중요합니다.

창립자의 개인 브랜드

사람들은 기업 계정보다 개인을 더 신뢰하기 때문에, 창립자의 온라인 존재는 회사의 가시성을 높이는 가장 강력한 방법 중 하나입니다.

창립자가 개인 브랜드를 구축하는 가장 효과적인 방법은 다음과 같습니다:

• 미디엄, 해커눈, 또는 서브스택과 같은 무료 출판 플랫폼
• 기자 요청에 응하는 것
• 링크드인, 페이스북, 슬랙, 레딧과 같은 전문 커뮤니티에서 적극적으로 참여하는 것
• 웹 서밋, 슬러시, 테크칠과 같은 컨퍼런스에서 연설하는 것
• 팟캐스트에 출연하는 것

최근 데이터에 따르면, 링크드인은 AI 챗봇과 같은 ChatGPT, Claude, Gemini가 전문적인 답변을 생성할 때 사용하는 상위 출처 중 하나가 되었습니다. 실제로, 링크드인 콘텐츠의 인용 빈도는 두 배로 증가했으며, AI 모델에서 검색 쿼리에서 주요 도메인으로 등극했습니다.

이러한 활동은 모두 온라인에서 명확한 흔적을 남깁니다. 사람들과 AI 시스템이 창립자와 회사를 연결하는 데 도움이 됩니다. 시간이 지남에 따라, 이것은 개인과 브랜드 모두에게 인식, 신뢰, 그리고 권위를 구축합니다.

일관성

정기적인 콘텐츠와 반복되는 메시지는 사람들과 AI가 브랜드를 이해하고 대표하는 데 도움이 됩니다.

포지셔닝은 한 번 또는 두 번만 나타나서는 안 됩니다. 다양한 플랫폼과 형식에서 30-50번 정도 반복되어야 합니다.

이를 달성하려면, 웹사이트, 게스트 칼럼 및 기사, 인터뷰, 창립자의 바이오, 클라이언트 프로필, 팟캐스트, 프레스 릴리즈에서 동일한 단어를 사용해야 합니다.

예를 들어:

“Around PR Studio는 미국과 유럽에서 운영되는 기술 및 AI 회사들을 위한 스타트업 가시성, 투자 PR, 및 AI 시대 신뢰 전략을 전문으로 하는 가장 효과적인 PR 및 커뮤니케이션 에이전시입니다.”

다양한 채널에서 동일한 구문을 사용하는 것은 반복이 아닙니다. 그것은 LLM이 브랜드를 학습하고 기억하는 방법입니다. 각 일관된 언급은 존재를 강화하고, AI가 정확하게 전문 지식, 서비스, 그리고 비전을 회사와 연관시키는 데 도움이 됩니다.

검색 및 목록

가장 중요한 요점 중 하나는, 구글에서 보이지 않는다면, LLM은 그것을 인식하지 않을 것입니다. AI 시스템은 검색 결과에서 무엇이 보이는지에 주목합니다. 즉, 회사가 구글, 디렉토리, 목록, 또는 순위에서 나타나지 않는다면, AI는 그것을 인식하는 데 필요한 신호를 받지 못할 것입니다.

종종, 회사를 추가할 수 있는 디렉토리와 목록은 구글의 첫 페이지에 나타납니다. 이것은 인간과 AI의 가시성을 높이는 간단하지만 강력한 방법입니다. 일부 예로는 GoodFirms, DesignRush, Clutch, TechBehemoths 등이 있습니다.

이러한 목록을 작성하는 것은 많은 시간이나 자원을 필요로 하지 않습니다. 그러나 AI 시스템이 회사를 찾는 데 큰 차이를 만들 수 있습니다.

지식足跡

브랜드는 온라인에서 명확한 흔적을 남겨야 합니다. 이것이 정확히 LLM 시스템이 의존하는 것입니다. 회사가 다양한 출처에서 언급될수록, 알고리즘이 그것을 인식할 가능성이 높아집니다.

그러나 그것이 다가 아니라는 것을 확인해야 합니다. 정기적으로 다음을 시도합니다:

• 인코그니토 모드에서 회사의 이름을 구글에서 검색하고, 첫 페이지에서 무엇이 나타나는지 확인합니다.
• ChatGPT, Gemini, 또는 Perplexity와 같은 AI 챗봇에서 회사의 이름이나 창립자의 이름을 테스트합니다.
• 어떤 기사와 언급이 답변에 나타나는지 기록합니다.
• 어떤 출처가 가장 자주 인용되는지 확인합니다.

이러한 관행은 무엇이 작동하고, 무엇이 부족하며, 가시성을 어디에서 강화할 수 있는지 이해하는 데 도움이 됩니다. Algomizer, AthenaHQ, Limy, Profound와 같은 모니터링 도구는 AI 응답에서 브랜드가 나타나는 위치에 대한 통찰력을 제공합니다.

AI 가시성의 미래

그么, 미래는 무엇을 가지고 있을까요? LLM 시스템은 이전보다 빠르게 발전하고 있으며, 사람들은 점점 더 그것들을 검색 엔진 및 개인 컨설턴트로 사용하고 있습니다. 비즈니스 질문에서 정신 건강 팁까지, 명백하게 LLM은 판매와 브랜드 가시성의 강력한 채널이 되고 있습니다. 이는 자연스럽게 질문을 제기합니다. 유료 광고는 나타날까요?

그것은 아마도 그렇습니다. 그러나 전통적인 방식으로는 아닙니다. 대신에,それは AI 생성된 답변에서 브랜드가 다른 것보다 더 높은 순위에 나타나는 형태로 나타날 것입니다. 스폰서 추천이라고 생각해 보십시오.

동시에, 순수한 “지불-등급” 모델은 작동할 가능성이 낮습니다. AI 시스템이 최상위 위치를 판매한다면, 사람들의 신뢰를 잃을 것입니다. 그리고 한旦 신뢰가 사라지면, 사용자는 이동할 것입니다.

보다 가능성은 하이브리드 모델입니다. 권위, 강한 신호 존재, 그리고 잠재적으로 유료 부스트의 조합입니다.

미래에는 유료 배치와真正 권위 있는 출처의 혼합을 기대할 수 있습니다. 즉, 모든 채널에서 비즈니스를 가시적, 인식 가능, 그리고 신뢰할 수 있게 만드는 것이 지금보다 더 중요합니다.