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AI가 브랜드를 설명하는 방식은 광고보다 기사와 제3자 평판에 더 크게 좌우됐다.
미국 PR 플랫폼 머크랙(Muck Rack)의 제너레이티브 펄스 팀은 5월 7일 ‘AI는 무엇을 읽는가(What Is AI Reading?)’ 5월 보고서에서 17개 산업 분야에 걸쳐 챗GPT, 클로드, 제미나이 응답에 포함된 링크 2500만건 이상을 분석한 결과를 공개했다.
분석 결과 AI 인용 출처 중 언드 미디어(Earned Media)는 84%를 차지했다. 이 중 저널리즘 기사 등 언론 매체 기반 출처는 전체 인용의 27%를 차지한 반면 유료·광고성 콘텐츠는 0.3%에 그쳤다.
언드 미디어는 브랜드가 직접 게재하는 광고나 자사 채널의 일방적 메시지가 아니라 언론 보도, 학술 자료, 정부·공공기관 자료, 백과사전형식 정보, 제3자 평가 등 외부 신뢰를 통해 얻은 정보 자산을 뜻한다.
PR 업계가 매일 해온 취재 대응, 팩트 제공, 전문 매체 보도 확보가 AI 검색 시대에는 단순 노출 지표를 넘어 AI 답변의 원재료로 활용되고 있다는 의미다.
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머크랙은 2025년 7월 첫 조사 이후 세 차례 보고서에서 언드 미디어 비중이 82~89%, 저널리즘 인용 비중이 25~27% 사이를 유지했다고 설명했다. 특정 생성형AI 모델 업데이트나 일시적 유행이 아니라 AI 시스템이 신뢰할 출처를 고르는 구조적 경향으로 해석됐다.
기존 검색엔진 최적화(SEO)가 키워드, 백링크, 페이지 구조, 검색 순위의 싸움이었다면 생성형 엔진 최적화(GEO·Generative Engine Optimization)는 AI 답변 안에서 브랜드가 어떻게 언급되고 어떤 출처로 인용되는지를 관리하는 부분이다.
소비자가 무엇을 묻는지에 따라 인용 비율에 차이를 보였다. 보고서에 따르면 산업 트렌드에 대한 질문의 경우 어떻게 하는가를 묻는 형식(How-to) 질문보다 저널리즘 인용 비율이 2배 이상 높았다. 또한 보도자료는 제품 추천형인 ‘베스트 오브(Best-of)’ 질문보다 산업 트렌드를 묻는 답변에서 3.5배 더 자주 인용 출처로 등장했다.
이는 보도자료가 AI 검색 시대에도 여전히 의미 있는 출처가 될 수 있음을 보여준다. 특히 신제품 출시 사실만 나열한 자료보다 시장 변화, 기술 흐름, 경쟁 구도, 임상·규제 데이터, 전문가 설명을 함께 담은 보도자료는 AI가 산업 흐름을 설명할 때 활용될 가능성이 높다.
다만 전체 AI 인용에서 가장 큰 비중을 차지한 것은 여전히 언론 보도와 제3자 검증 기반의 언드 미디어라는 점에서, 보도자료는 기사화와 외부 검증으로 이어질 때 영향력이 더 커진다.
생성형 AI별로 선호하는 인용출처는 달랐다. 챗GPT는 위키피디아(Wikipedia), 제미나이는 레딧(Reddit), 클로드는 펍메드 센트럴(PubMed Central·PMC)의 활용 빈도가 높았다. PMC는 미국 국립보건원(NIH) 산하 국립의학도서관(NLM)이 운영하는 의생명·생명과학 논문 원문 저장소다.
미국의 뉴스웹사이트 악시오스(Axios)는 언론중 가장 높은 인용 빈도를 자랑했다. 악시오스는 챗GPT의 17개 산업 중 13개 분야에서 상위 3대 인용 사이트에 포함됐으며, 전체 AI 플랫폼 기준 상위 3위권에 들어간 유일한 언론사였다.
캐나다 토론토대학 마허 천(Mahe Chen) 교수 연구팀도 AI 검색이 구글보다 언드 미디어와 제3자 출처에 의존성이 강하다고 분석했다.
소비자 전자제품분야에서 챗GPT 기준 언드 미디어 비중이 미국에서는 92.1%에 달했고 캐나다에서도 77.^%였다. 자동차의 경우 각각 81.9%, 69.1% 등이었다. 브렌드 사이트나 소셜 출처를 덜 쓰는 경향을 확인했다.
언어권에 따라 영어권 출처를 재사용했으나 챗GPT의 경우 언어에 맞춰 인용되는 출처를 변경하는 경향이 컸다.
홍보언어로 해석하면 자사의 홈페이지 최적화만으로 GEO에 대응할 수 없고 정보의 경우 단순 홍보 문구보다 비교표, 장단점, 가격·스펙·보증 조건, 리뷰, 사용 사례, 통계, 명확한 근거가 필요하다고 제언했다. 더불어 신뢰할 수 있는 언론, 전문 리뷰 사이트, 업계 보고서, 기관 자료 등 제3자 출처에 브랜드가 언급돼야 한다고 덧붙였다.
올해 3월 공개된 버지니어공대와 저장성대 연구진이 발표한 ‘GEO 인용 실패 진단·수정’ 논문은 한발 더 나아가 실제 인용 실패한 정보에 대한 유형을 진단한 뒤 일부 문서(5%) 수정만으로 인욜률을 40% 개선했다고 솔루션을 제시했다. 다만 모든 경우를 해결한 것은 아니며 일부 문서의 경우 상대적으로 경쟁력 높은 콘텐츠에 밀려 인용되지 못하는 사례를 확인하는 등 인용실패사례를 완전히 극복하지 못했다고 실토했다.
여전히 연구가 진행중인 GEO 분야 지만 AI 시대에도 홍보의 핵심은 광고가 아니라 검증 가능한 외부 콘텐츠의 중요성이 높다는 방향성을 갖는다. 브랜드가 AI 답변에 등장하려면 먼저 AI가 읽을 만한 기사, 논문, 공공자료, 객관적 데이터 속에 등장해야 한다.
검색 순위의 시대가 끝난 것은 아니지만, AI가 답을 대신 말하는 시대에는 ‘누가 믿을 만한 근거로 인용되는가’가 새로운 홍보 성과 지표가 되고 있다.
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