첫째, '백화점식 나열'을 멈추고 '핀셋' 같은 전문가가 되어야 합니다. 과거의 마케팅은 '물량 공세'였습니다. 카드뉴스 하나를 만들어 인스타그램, 블로그, 페이스북, 틱톡에 똑같이 복사해서 붙여넣었습니다. 이른바 '원 소스 멀티 유즈(OSMU)'라는 미명 하에 자행된 게으른 마케팅이었습니다. 하지만 AI는 이런 맥락 없는 도배를 기가 막히게 걸러냅니다. AI 엔진은 해당 브랜드가 특정 분야에서 얼마나 깊이 있는 전문성(Authority)을 가졌는지를 평가합니다. 만약 당신이 수제화 브랜드를 운영한다고 가정해 봅시다. 모든 SNS에 똑같은 구두 사진을 올리는 건 하수입니다. 틱톡과 릴스에서는 1020세대의 트렌드에 맞춰 '성수동 룩북 챌린지' 영상을 올려 힙한 감성을 보여주고, 블로그와 브런치에서는 '가죽의 종류와 발 건강'에 대한 심도 있는 칼럼을 연재해야 합니다. 그래야 AI는 학습합니다. "아, 이 브랜드는 트렌디한 감각도 있으면서, 신발에 대한 전문적인 지식까지 갖춘 '진짜'구나." 각 매체의 문법에 정교하게 맞춘 고유한 콘텐츠만이 AI에게 당신을 '대체 불가능한 전문가'로 각인시킵니다. '모두'를 만족시키려 하지 마십시오. 핀셋처럼 날카롭게, 당신만의 영역을 파고들어야 합니다.
둘째, '키워드'가 아니라 '질문'에 답해야 합니다. SEO 시대의 영웅은 '키워드'였습니다. 본문에 '강남 맛집', '가성비 노트북' 같은 단어를 몇 번 반복해서 넣느냐가 상위 노출의 핵심이었습니다. 하지만 AEO 시대의 영웅은 '문맥'과 '질문'입니다. AI에게 질문하는 사람들의 패턴을 보십시오. 그들은 더 이상 단어로 검색하지 않습니다. "노트북"이라고 치지 않고, "대학생이 영상 편집용으로 쓰기 좋은데, 무게는 1kg 이하고 가격은 150만 원대인 노트북 추천해 줘"라고 묻습니다. 이것이 바로 '롱테일 키워드(Long-tail keyword)' 전략의 핵심입니다.
※ 롱테일 키워드 (Long-tail Keyword) 검색량 자체는 '노트북' 같은 대표 키워드보다 적지만, 사용자의 구체적인 의도(Intent)가 담긴 3단어 이상의 문장형 키워드를 말합니다. 구매 전환율이 매우 높은 것이 특징입니다.
당신의 홈페이지나 상세 페이지에 소비자가 진짜 궁금해할 만한 질문들을 문장 형태로 적고(FAQ), 그에 대한 명확하고 논리적인 답을 달아두십시오. AI는 두루뭉술한 감성적인 홍보 문구보다, 팩트에 기반한 논리적인 답변을 더 신뢰하고 인용합니다. "우리 제품이 최고예요"라는 외침 대신, "왜 이 제품이 40대 남성의 무릎 관절에 좋은가?"에 대한 과학적인 답변을 준비하십시오. 당신이 내놓은 답이 곧 AI의 답이 되게 해야 합니다.
셋째, 결국 본질은 '신뢰(Trust)'입니다. AI가 가장 두려워하는 것이 무엇인지 아십니까? 바로 거짓말쟁이가 되는 것입니다. AI가 사실이 아닌 정보를 마치 진실인 것처럼 그럴듯하게 말하는 오류를 '할루시네이션(Hallucination, 환각)'이라고 합니다. AI 개발사들은 이 문제를 해결하기 위해 사활을 걸고 있으며, AI 알고리즘은 필사적으로 '공신력 있는 출처'를 찾도록 설계되어 있습니다. 이것은 무엇을 의미할까요? 내가 내 입으로 떠드는 "우리 제품 좋아요"는 이제 AI에게 씨알도 먹히지 않는다는 뜻입니다. 뉴스 기사, 전문 리뷰 사이트, 위키백과, 신뢰할 수 있는 커뮤니티 등 '제3자의 입'을 빌려 "이 브랜드가 진짜라더라"는 검증된 데이터가 웹상에 깔려 있어야 합니다. AI는 검증된 평판을 긁어와 사용자에게 추천합니다. 따라서 이제 마케팅은 단순한 '자랑'이 아니라 '증명'의 과정이 되어야 합니다. 소비자의 찐 후기를 모으고, 공신력 있는 매체에 소개되고, 전문가의 인증을 받는 과정. 이 지루하고 정직한 과정만이 AI의 '할루시네이션 필터'를 뚫고 살아남는 유일한 길입니다.
