Anderson의 관점

AI 트래픽 쿠폰 이후 광고의 미래

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Unite.AI를 Google의 선호 소스에 추가
Krita/ComfyUI + Flux Dev.

대규모 언어 모델은 전통적인 검색을 대체하고 있으며, 이는 단순히 쿼리에 대한 답변을 더 직접적으로 제공하는 것뿐만 아니라, 인터페이스 자체를 벽으로 둘러싸인 정원으로 변환함으로써 이루어집니다. 이는 전통적인 검색 엔진을 대체하는 것으로 보이며, 이에 대한 열망은 점점 더 커지고 있습니다. 출판사들은 콘텐츠의 발견 가능성을 챗봇의 잠재 공간으로 이전할 수 있을까요? 그리고 시장 점유율이 모노화 전략을觸發할 때, AI 챗은 여전히 매력적인 장소일까요?

 

의견 화요일, 월 스트리트 저널의 한 기사에서 뉴스 사이트 전반에 걸친 검색 트래픽의 산업 전체적인 하락에 대해 주목했습니다. 이는 무료 도메인 분석 포털을 사용하여 몇 분만에 확인할 수 있는 사실입니다.

過去 3ヶ月間의 The Verge, Ars Tecnica, The Register, The Guardian, TechCrunch, 및 Business Insider의 트래픽 감소. 출처: similarweb.com

過去 3ヶ月間의 The Verge, Ars Tecnica, The Register, The Guardian, TechCrunch, 및 Business Insider의 트래픽 감소. 출처: similarweb.com

이것은 LLM 사용의 급격한 성장과 일치하며, 구글의 AI 요약의 영향으로 인한 직접적인 효과인지 여부를 경험적으로 증명하기는 어렵지만, 두 현상 사이의 관계는 보도가 자명한 것으로 간주되고 있습니다.

뉴스 출판사들은 수십 년 동안 검색 결과 내에서 콘텐츠의 가시성에 의존해 왔으며, 이제는 참조 트래픽이 감소하는 것을 지켜보아야 하며, 플랫폼의 광고주에게의 매력도 함께 감소합니다. 업계에서 수십 년 동안 일해 왔으며, 인쇄의 죽음과 같은 업계의 또 다른 큰 변화를 곧 겪지 않기를希望하는 사람들에게 이것은 고갈되고 또한 걱정스러운 발전입니다.

하락하는 트래픽 통계는 경고의 전조일 뿐입니다. 한 번 시장의 주요 AI 플레이어가 명확해지면, 새로운 상업적 관심의 중심이 최종적으로 알려질 것입니다. 그리고 우리 모두는 이러한 새로운 요새에서 공간을 사거나 획득해야 할 것입니다.

공개적으로 구독에疲れた 시장이 구분된 시장에서 구독 모델로 돌아감에 따라, 상호작용하는 AI 공간은 대량의 이동을 위해 준비되어 있습니다. 이는 인터넷의黎明 이후 가장 파괴적인 변화 중 하나입니다.

잠재 공간의 광고

ChatGPT 사용자들은 일반적으로 광고에 노출되지 않습니다. 그러나 구독 기반 콘텐츠가 광고 지원 모델로 돌아간 상황에서, 챗 기반 광고를 위한 지형은肥沃합니다.

예상대로, 주요 플레이어는 준비되어 있습니다. 2024년 말, OpenAI의 CFO인 Sarah Friar는 회사에서 미래의 AI 기반 인터페이스에 대한 광고를排除하지 않는다고 인정했습니다. 이듬해 4월, 회사는 이미 ChatGPT 내에서 쇼핑 시설을 발표했습니다. 또한, 소셜 네트워크의 인기 있는 비즈니스 접근 방식인 고객을 제품으로 활용하는 방식에 따라, 한 회사의 수익 예측에는 ‘무료 사용자 모노화’가 예정된 수익 스트림으로 포함되었습니다.

구글의 경우, 검색 거人は 이미 AI 요약 콘텐츠 내에서 유료 배치의 통합을 론칭하고 있으며, Gemini AI 챗 환경에서 네이티브 광고에 대한 ‘매우 좋은 아이디어’를 가지고 있습니다.

가짜 친구

동시에 검색의衰落이焦點에 오르면서, 이번 주에 발표된 새로운 논문은 챗 기반 광고가 현재의 경험과 어떻게 다를지에 대해 추측합니다.

제목은 가짜 친구와 스폰서 광고: 대화형 검색 광고의 위험이며, 뉴욕의 Vassar University의 Jacob Erickson박사에 의해 작성되었습니다.

그는 광고주가 네이티브 광고를 선호하는 것을 다시 강조하며, 배너 광고와 같은 허구적인 예를 제공합니다.

새로운 논문에서 GPT 스타일 AI 인터페이스의 바닥에 배너 광고의 가능한 레이아웃. 출처: https://arxiv.org/pdf/2506.06447

새로운 논문에서 GPT 스타일 AI 인터페이스의 바닥에 배너 광고의 가능한 레이아웃. 출처: https://arxiv.org/pdf/2506.06447

광고 세계와 친숙한 사람들은 이것이 광고주가 원하는 것이 아니며, 특히 프리미엄을 지불할 준비가 되어 있지 않다는 것을 알 것입니다. 그것은 네이티브 광고입니다. 여기서 유료 배치는 콘텐츠에 इतन게 깊숙이 埋め込まれている지, 사용자가 그것을 객관적이고 중립적인 콘텐츠와 혼동할 수 있습니다.

논문에서 시뮬레이션된 예에서, AI는 사용자에게 항우울제 광고를 포함합니다.

논문에서 시뮬레이션된 예에서, AI는 사용자에게 항우울제 광고를 포함합니다.

이 논문은 위의 예에서, 광고가 가능한 의료 추천을 가장할 수 있으며, 사용자에게 악영향을 미칠 수 있다는 문제를 제기합니다.

‘이곳의 문제는 항우울제 추천이 본질적으로 잘못되었다는 것이 아니라, 그것이 광고를 가장할 수 있는 의료 추천일 수 있다는 것입니다.

‘직접 소비자에게 의약품 광고를 하는 것의 해로움에 대한 의견 불일치는 미국 내에서 존재하지만, 이러한 제품의 대화형 검색 광고는 특히 온라인 직접 소비자 의약품 회사들이 일반인에게 처방전 없이도 쉽게 의약품을 구할 수 있도록 하는 도전을 제기합니다.’

논문은 AI가 취약한 사용자의 약점을 악용하여 유해하거나 파괴적인 해결책을 제안할 경우, 더 명백한 윤리적 충돌이 발생할 수 있다고 지적합니다.

취약한 사용자에게 유해한 제안 - 그러나 사용자가 이미 제품을 마시고, AI가 이를 알고 있다면, 제안은 이전의 대화와 관련이 있습니다.

취약한 사용자에게 유해한 제안 – 그러나 사용자가 이미 제품을 마시고, AI가 이를 알고 있다면, 제안은 이전의 대화와 관련이 있습니다.

광고 세계와 친숙한 사람들은 광고료가 제품의 윤리적 논란성에 비례하여 상승하는 경향이 있다는 것을 알 것입니다.

이 논문은 AI 챗 플랫폼이 사용자의 선호도를 알게 되면, 사용자가 특정 제품을 선호하는지 여부를 알 수 있으므로, 제품에 대한 चर화를 단순한 ‘이야기’인지, 계산된 상업적 기회인지 구분하기가 어려워질 수 있다고 지적합니다.

논문에서 시뮬레이션된 예에서, 페프시를 좋아하는 AI 사용자는 페프시를 소비하도록 권유받습니다. 그러나 이 추천에 돈이 교환되었는지 여부는 불분명합니다.

논문에서 시뮬레이션된 예에서, 페프시를 좋아하는 AI 사용자는 페프시를 소비하도록 권유받습니다. 그러나 이 추천에 돈이 교환되었는지 여부는 불분명합니다.

이러한 우려는 챗 기반 광고 시스템이 사용자에게 이미 특정 제품을 좋아하는지 여부를 타겟팅할 수 있도록 허용할 경우, 2010년대의 데이터 스캔들, 캠브리지 애널리티카의 파장, 그리고 최근의 선호도 기반 선거 조작 스캔들의 은폐된 전략을 반복할 수 있습니다.

광고 지원

윤리적 및 법적 고려 사항을 제외하고, LLM 환경에서 광고를 채택하는 데 가장 큰 마찰의 원인은 사용자 기반의 감소입니다. 실제로, 광고 기반 티어를 도입한 스트리밍 비디오 플랫폼의 유지률은 사람들이 광고를 포함하는 환경에서 광고를忍容할 수 있음을 시사합니다.

그러나 우리는 보았듯이, 네이티브 광고와 링그된 광고는 AI 챗의 맥락에서 매우 다른 제안입니다.

불안한 동맹

그러나 먼저, 광고를 위한 콘텐츠가 풍부한 매체가 필요합니다. 가장 주목할만한 AI 챗 플랫폼 중 몇 개는 현재 주요 플랫폼과 콘텐츠권 계약을 맺고 있습니다. 예를 들어, 2024년 OpenAI는 뉴스 코프와의 계약을 맺었습니다.

이 개발은 콘텐츠 회사들이 AI 스크레이핑 조직과 합의하는 것을 의미하며, 이는 올해의 소송을 막을 수 있지만, 적어도 세 가지 질문을 제기합니다.

1) 이 계약은 뉴스 아웃レット의 몰락을 지연시키기 위한 악마의 거래입니까, 아니면 뉴스 제공업체가 자신의 콘텐츠를 LLM의 추론 출력에 포함시키는 방법입니까?

2) 이는 뉴스 제공업체가 자신의 콘텐츠를 AI 회사에 제공하는 방법입니까?

3) 더险한 관점에서, 주요 출판물만을 포함하는 것은 상업적으로 기반한 뉴스 아웃レット을 진실의 중재자로 강화할 수 있습니까? 그리고 사용자는 광고주를 만족시키기 위한 출판물의 상업적 성향을 경험할 수 있습니까?

기계를 공급하기

첫 번째 시나리오에서, AI 회사의 라이선스된 뉴스 콘텐츠 사용은 검색 쿼리만으로 제한될 가능성이 낮습니다. 계약이 기술적으로 허용하는 바와 관계없이,摄取된 자료는 향후 생성 시스템에 영향을 줄 것입니다.

출구를 차단하기

두 번째 시나리오에서, 신뢰할 수 있는 뉴스 파트너의 링크를 AI 챗 응답에서 우선적으로 표시하는 것은 독점 관행에 대한 우려를 불러일으킬 수 있습니다.

두 가지 고려 사항이 있습니다. 첫째, 플랫폼은 사용자가 자신의 포털을 떠나는 것을 싫어합니다. 링크드인은 사용자 생성 콘텐츠에서 외부 링크를 처벌합니다.

새로운 ChatGPT-공급 URL을 클릭할 때 나타나는 Discord 스타일 경고. 출처: chatgpt.com

새로운 ChatGPT-공급 URL을 클릭할 때 나타나는 Discord 스타일 경고. 출처: chatgpt.com

AI 챗 포털의 관점에서, 하이퍼링크는 원치 않는 부담입니다. 호스트에게는 돈을 가져다주지 않습니다. 따라서 경고 팝업은 남아 있고, 챗 내 하이퍼링크는 6.75포인트 크기로 표시될 것입니다.

링크를 찾으세요. ChatGPT는 하이퍼링크를 제공하지만, 6.75pt 크기와 淡い 회색 색조로 표시됩니다.

링크를 찾으세요. ChatGPT는 하이퍼링크를 제공하지만, 6.75pt 크기와 淡い 회색 색조로 표시됩니다.

두 번째로, 규제당국이나 평론가들은 권위 링크보다 사용자가 관심을 더 많이 가지고 있는지에 관심을 가질 수 있습니다. 사용자는 AI가 代わりに 읽고 연구를 해주는 것을 지불하기 때문에, 원래 지식이 있는 도메인으로 이동하는 것은 매력적인 전망이 아닐 수 있습니다.

이것은 몇 가지나 클릭이 없거나 거의 없다는 것을 의미합니다. 이 시나리오에서, 파트너 기업의 뉴스룸만이 번성할 것입니다. 왜냐하면 그들은 어떤 경우에도 돈을 받을 수 있기 때문입니다.

부분적 진리

마지막으로, 뉴스 플랫폼의 객관성이 출판의 역사상 가장 큰 공개적인 공격을 받고 있는 시대에, 그리고 가장 큰 뉴스 플랫폼이億万長의 기벽에 따라 다르다는 것을 고려해야 합니다. 뉴스 엔티티는 또한 비즈니스 엔티티입니다.

광고주를 만족시키는 경우가 발견될 때마다, 우리는 많은 다른 편향된 결정이 뉴스 스트림에서 이루어지고 있다고 가정할 수 있습니다.

일부는 생략의 죄입니다. 무엇이 커버되지 않았는지, 또는 미흡하게 커버되었는지에 대한 고려는 또한 정치적 결정이며, 종종 상업적 또는 부패한 결정입니다.

고급 뉴스 네트워크와 플랫폼이 AI 요새 안에 있으면, 작은 목소리가 더 적게 들릴 수 있으며, 공통된 진리의 공감대는 사용자에게 추가 연구 없이 LLM 응답에 의해 더욱 많이 형성될 수 있습니다.

그러나 이것은 현재 상태와 비슷하며, 주요 출판물이 충분한 권위와 팔로워가 있는 소셜 미디어 피드나 Substack을 인용할 수 있습니다.

각 참여 출판물은 자신의 필요의 렌즈를 통해 뉴스를 필터링하며, AI 환경 자체는 자신의 편집 정책과 곧 광고 기반의 우선순위를 가지고 있습니다.

정보와 우리가 ‘진리’라고 생각하는 것에 대해, 그것은相当한 도전입니다.

 

* 저자의 인라인 인용을 하이퍼링크로 변환

** 우리는 ChatGPT와 Google이 장기적으로 시장 리더가 될 것이라고 가정해서는 안 됩니다. 그러나 Tumblr, Yahoo, Friends Reunited, StumbleUpon, MySpace, Betamax, Zip 드라이브 등과 같은 ‘초기 리더’가 장기적으로 우위를 점하기 위해失敗한 역사를 보았습니다.

실제로, TV 쇼에서 제품 플레이스먼트의 훨씬 더 오래된 질문도 해석과 광고의 무결성에 대한 많은 질문을 제기합니다.

†† 또한, 저와 많은 다른 사용자들은 ChatGPT가 클릭 가능한 링크를 렌더링하는 데 어려움을 gặp는 것을 발견했습니다. 동시에, GPT는 요청하지도 않았는데 웹을 검색하는 경향이 있습니다. 이것은 RAG 검색이 저렴한 구독에서 토큰을 소모하기 때문에 업셀의 여지를 제공하기 때문일 수 있습니다. 더 낙관적인 관점에서, 그것은 단순히 GPT의 컷오프 날짜가 이미 khá 오래전이라고 생각할 수 있습니다.

 

最初에 게시됨: 2025년 6월 13일

수정됨: 2025년 6월 13일 12:21:38, 오타 수정 및 재구성

기계 학습 분야 작가, 인간 이미지 합성 분야 전문가입니다. Metaphysic.ai의 연구 콘텐츠 책임자였으며, DNEG의 Brahma.ai로의 합병으로 해체될 때까지 그 역할을 수행했습니다.
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