AI 파워드 리퍼지션 관리의 부상

알고리즘적 의사결정으로 정의되는 시대에, 인공 지능은 우리가 정보를 검색하는 방법을 변革하는 것 외에도 우리가 찾는 정보를 변형시키고 있습니다. 오늘날의 리퍼지션은 단순히 구글 검색 결과의 첫 페이지에만 의존하지 않습니다. 점점 더 많은 경우에, 그것은 인공 지능 시스템이 당신, 당신의 회사, 그리고 당신의 브랜드를 어떻게 묘사하는지에 의해 형성되고 정의됩니다. ChatGPT, Claude, Gemini, 그리고 수많은 다른 인공 지능 모델이 지식 발견의 주요 수단이 되는 동안, 새로운 프런티어의 공공 관계가 등장했습니다: AI 파워드 리퍼지션 관리.

누군가가 인공 지능 모델에게 “[당신의 브랜드]”에 대해 묻는다면, 받는答案은 방대한 데이터셋에서 합성됩니다. 이것에는 뉴스 보도, 보도 자료, 블로그 게시물, 리뷰, 위키백과 페이지, 소셜 미디어 활동, 그리고 수많은 다른 콘텐츠 신호가 포함됩니다. 문제는 대부분의 비즈니스가 인공 지능 모델이 어떻게 공공의 존재를摄取하고 요약하는지에 대해 생각하지 않고 있다는 것입니다. 그렇게 함으로써, 그들은 엄청난 기회를 놓치거나 엄청난 책임을 지게 됩니다.

인공 지능 시스템이 의견을 형성하는 방법

인공 지능 모델은 패턴 인식과 확률에 크게 의존하여 응답을 생성합니다. 그것들은 전통적인 의미에서 “생각”하지 않습니다. 대신, 그것들은 가장 통계적으로 가능성이 높은 다음 단어를 식별합니다. 이것은 인공 지능 시대에 리퍼지션을 관리하려면 가시성뿐만 아니라 일관성과 신뢰성도 필요하다는 것을 의미합니다.

JPMorgan Chase의 예를 들어보겠습니다. JPMorgan Chase에 대해 묻는 경우, ChatGPT는 일관되게 그것을 세계에서 가장 큰이자 가장 영향력 있는 금융 기관 중 하나로 언급합니다. 이것은 우연이 아닙니다. JPMorgan은 콘텐츠, 사고 리더십, 기업 커뮤니케이션에大量으로 투자합니다. 그들의 CEO인 Jamie Dimon은 널리 읽히는 주주 편지를 발행합니다. 회사는 활발한 뉴스룸을 유지하며, 소셜 미디어 채널을 정기적으로 업데이트하며, 상위 티어 아웃렛에서 안정적인 미디어 노출을 확보합니다. 결과적으로, 인공 지능 시스템은 그것을 신뢰할 수 있는 안정적인 엔티티로 인식합니다.

반면에, 드문 보도, 일관되지 않은 메시지, 또는 온라인에서 모순되는 정보를 가진 브랜드와 대조해 보십시오. 인공 지능 모델은 그 브랜드에 대한 불완전하거나甚至 부정확한 설명을 생성할 수 있습니다.บาง 경우, 생성적 인공 지능은 협력이나 논쟁을 상상했습니다. 일부에서는 이것을 기술적인 버그로 간주하지만, 마케터와 공공 관계 전문가에게 이것은 전략적인 간격입니다.

기계를 공급하기: 데이터 기반 내러티브 구축

오늘날의 리퍼지션 관리에는 “기계를 공급하기”라는 전략이 포함되어야 합니다. 이것은 일관된, 정확한 내러티브를 개발하고 배포하는 것을 의미합니다. 보도 자료는 여전히 중요합니다. 제3자 기사, 사고 리더십, 위키백과 항목, Crunchbase 프로필, 산업 출판물의 인터뷰도 중요합니다. 목표는 인공 지능 모델이摄取하고 합성할 수 있는 신뢰할 수 있는 브랜드 긍정적인 콘텐츠로 공공 도메인을 홍수시키는 것입니다.

Tesla가 이것을 어떻게 달성했는지 고려해 보십시오. 전통적인 광고를 최소화했에도 불구하고, Tesla는 온라인 담론을 지배합니다. 그들의 제품 업데이트, 임원 트윗, 미디어 출연은 끊임없는 신선한 데이터의 흐름을 생성합니다. 인공 지능 모델은 Tesla의 임무, 성과, 또는 리더십에 대해 묻는 경우에 신뢰할 수 있는 신호가 부족하지 않습니다. 同じことが HubSpot과 같은 회사에도 적용됩니다. 그들은 다작의 블로그와 리소스 허브를 투자하여 마케팅의 권위자로 자리 잡았습니다. 이러한 콘텐츠 스트림은 인간 독자뿐만 아니라 인공 지능 시스템에도 영향을 미칩니다.

SEO를 넘어서: 하이브리드 전략을 위한 AI 최적화

이 환경에서, SEO만으로는 충분하지 않습니다. 검색 엔진 최적화는 트래픽을 유도하는 데 도움이 되지만, AI 최적화는 언어 모델이 의존하는 소스 자료를影响하는 것입니다. 그것은 하이브리드 접근법을 필요로 합니다: PR, 콘텐츠 마케팅, 기술 전략의 조합입니다. 백링크나 키워드 순위를 추구하는 것은 더 이상 충분하지 않습니다. 대신, 공공 관계 전문가들은 그들의 브랜드가 인공 지능이 소비하는 데이터셋에서 적절하게 프레이밍되고 있는지 확인해야 합니다.

한 가지 효과적인 방법은 인공 지능을 고려하여 디지털足跡을 감사하는 것입니다. 언어 모델이 당신의 공공 콘텐츠만으로 훈련되었다면, 그것은 어떤 이야기를 告げる 것일까요? 그것은 일관된 이야기를 告げ나요? 그것은 당신의 임무, 가치, 경쟁 우위를 반영하나요? Perplexity.ai 또는 Google Gemini 와 같은 도구는 인공 지능이 당신의 브랜드를 요약하는 방법에 대한 창을 제공할 수 있습니다. 이러한 시스템을 “[브랜드]”에 대해 묻거나 “[브랜드]가 신뢰할 수 있는지” 묻는 것과 같은 프롬프트로 정기적으로 테스트하면盲点을 발견하고 콘텐츠 개발을 위한 영역을 강조할 수 있습니다.

신뢰할 수 있는 언급과 신뢰 구축 콘텐츠

또 다른 전략은 당신의 브랜드를 높은 권위의 출처와 일치시키는 것입니다. 회사가 포브스, 블룸버그, 또는 테크크런치와 같은 유명한 출처에서 언급되면, 그 언급은 언어 모델에 의해摄取될 가능성이 더 높습니다. 이러한 신호는 훈련 데이터에서 더 많은 무게를 가지며, 인공 지능이 응답을 생성할 때 그것들을 언급할 가능성이 더 높습니다. 최근의 사례는 OpenAI의 PwC와의 파트너십입니다. 그것은 광범위한 미디어 보도를 받았고, OpenAI의 기업 AI 서비스에 대한 신뢰성을 확립했습니다.

신뢰 구축 콘텐츠는 인공 지능 파워드 리퍼지션 관리의 핵심입니다. 이것에는 창립자 인터뷰, 케이스 스터디, 클라이언트 테스트먼트, 투명한 정책, 그리고 도메인 전문 지식을 보여주는 사고 리더십이 포함됩니다. 콘텐츠는 높은 품질과 높은 볼륨이어야 합니다. 이것은 웹을 스팸하는 것을 의미하지 않습니다. 이것은 당신의 브랜드 내러티브를 지원하는 의도적인 콘텐츠 파이프라인을 의미합니다. 단일의 화이트 페이퍼는 블로그 시리즈, 소셜 미디어 게시물, 팟캐스트 주제, 그리고 미디어 피치로 재사용될 수 있습니다.

인공 지능 리퍼지션이 비즈니스 성공을 결정할 이유

우리는 인공 지능 에이전트가 우리를 대신하여 의사결정을 내리는 세계로 빠르게 접근하고 있습니다. 그들은 벤더를 선택하고, 레스토랑을 제안하고, 직원申请자를 평가하고, 재무 고문을 추천할 것입니다. 많은 경우에, 이러한 선택은 그들이 요약한 사람이나 엔티티에 대한 것입니다. 구글 순위가 2000년대 초에 디지털 마케팅을 변혁시킨 것과 마찬가지로, 인공 지능 생성된 답변은現在 리퍼지션을 재형성하고 있습니다. 성공하는 브랜드는 인공 지능을 검색 도구가 아닌 이해관계자로 취급할 것입니다.

이것은 미래의 아이디어가 아닙니다. 이미, 회사들은 인공 지능 콘텐츠 거버넌스와 직원 교육에 투자하여 리퍼지션 위험을 완화하고 있습니다. 파이낸셜 타임즈 보고서에 따르면, McKinsey, EY, KPMG와 같은 컨설팅 회사들은 직원들에게 책임 있는 인공 지능 사용과 거버넌스를 교육하고 있습니다. 이 트렌드는 인공 지능이 잘못된 브랜드를 용인하지 않으며, 오해를 바로잡지 않는다는 것을 강조합니다. 인공 지능은 데이터의 부족을 용인하지 않습니다. 또한, 기본 자료가 변경되지 않는 한, 오해를 바로잡지 않습니다. 공공 관계 전문가들은 앞으로 생각하고 지금 행동해야 합니다.

인식은 현실입니다. 인공 지능 시대에, 그 인식은 시스템에 의해 대규모로 생성됩니다. 당신의 브랜드가 권위 있는 출처에서 부재하거나, 톤이 일관되지 않거나, 주요 문제에 대해 침묵한다면, 인공 지능은 빈칸을 채우게 됩니다. 그리고 당신은 그것이 告げ는 이야기를 좋아하지 않을 수 있습니다.

해결책은 공황이 아닙니다. 그것은 적극적인 내러티브 구축입니다. 핵심 메시지에서 시작하여 디지털 인프라를 구축하십시오. 목적을 가진 콘텐츠를 발행하십시오. 인공 지능이 당신을 어떻게 묘사하는지 추적하십시오. 유명한 아웃렛과 파트너십을 맺으십시오. 그리고 당신의 브랜드를 데이터로 취급하십시오. 왜냐하면 그것이 인공 지능이 본다는 것입니다. 우리는 새로운 공공 관계의 시대로 접근하고 있습니다. 여기서 영향력은 헤드라인뿐만 아니라 프롬프트와 출력에서 측정됩니다.