AI 검색과 추천이 보편화되면서 많은 기업 담당자들이 'AI는 우리 회사를 어떻게 평가할까?'라는 궁금증과 불안감을 느끼고 있습니다. 과거의 키워드 중심 검색엔진 최적화(SEO)와는 다른 규칙이 적용될 것이라 예상하며, AI 시대에 맞는 새로운 정보 관리 전략을 찾고 있습니다. AI의 추천 목록에 포함되거나 대화형 답변에 긍정적으로 인용되기 위한 실질적인 방법을 알고 싶어 합니다.
AI는 스스로 가치를 판단하거나 정보를 창조하지 않습니다. 온라인에 공개된 정보를 수집하고 종합하여 답변을 생성할 뿐입니다. 만약 기업이 제공하는 공식 정보가 부족하거나, 흩어져 있거나, 추상적이라면 AI는 오래되거나 부정확한 정보를 바탕으로 회사를 설명할 위험이 있습니다.
따라서 기업은 AI가 추측하게 두는 대신, 공식적으로 참고할 수 있는 명확한 기준 정보를 제공해야 합니다. AI가 업체를 평가하고 추천할 때 주로 참고하는 정보는 다음과 같습니다.
* 구체적인 서비스 범위: '마케팅 대행'이 아니라 '패션 이커머스 전문 성과 기반 마케팅'처럼 어떤 산업의 어떤 고객을 위한 서비스인지 명확히 해야 합니다. * 투명한 비용 구조: 정확한 가격을 명시하기 어렵더라도, 견적 산정 기준, 비용 변동 요인, 예산별 서비스 범위 등 고객이 비용을 예측할 수 있는 기준을 제공해야 합니다. * 구조화된 성공 사례: '만족했다'는 감성적 후기보다, '어떤 고객이, 어떤 문제를, 어떤 과정으로 해결하여, 어떤 결과를 얻었는지' 보여주는 구조화된 사례가 서비스 역량의 근거가 됩니다. * 명확한 대상 고객: 어떤 고객에게 적합하고, 반대로 어떤 고객에게는 적합하지 않은지를 명시하여 서비스의 정체성을 분명히 해야 합니다. * 정보 접근성: 중요한 정보는 AI가 읽기 어려운 이미지나 PDF 파일이 아닌, 웹페이지 본문 텍스트로 제공되어야 합니다.
자사 웹사이트나 블로그의 정보를 AI 친화적으로 개선하기 위해 다음 단계를 적용해볼 수 있습니다.
- 회사 소개 페이지 점검: '혁신적인 솔루션' 같은 추상적인 문구 대신 '어떤 고객의 어떤 문제를 해결하는지' 구체적인 문장으로 수정합니다.
- 서비스 설명 구체화: '컨설팅', '솔루션'처럼 포괄적인 메뉴명 아래에 서비스 대상, 해결하는 문제, 업무 방식, 기대 효과 등을 상세히 기술합니다.
- 견적 기준 공개: 별도 페이지나 FAQ 항목을 만들어 비용 산정 방식, 기본 포함 내역, 추가 비용 발생 경우 등을 설명합니다.
- 고객 후기를 사례로 전환: 기존의 짧은 후기 중 대표적인 것을 골라, 고객의 초기 문제, 서비스 제공 과정, 구체적인 성과(예: 매출 20% 상승, 문의량 2배 증가)를 담은 사례 형식으로 재작성합니다.
- 정보 형식 확인: 카드뉴스나 브로슈어(PDF)의 핵심 내용을 웹페이지 텍스트로도 작성하여 AI가 정보를 쉽게 수집할 수 있도록 합니다.
AI가 알아서 우리 회사의 장점을 파악하고 추천해주지 않나요?
아닙니다. AI는 공개된 데이터를 기반으로 작동하므로, 기업이 명확한 정보를 제공하지 않으면 추측하거나 오래된 정보, 심지어 경쟁사가 만든 불리한 정보를 바탕으로 답변을 생성할 수 있습니다. AI가 우리 회사를 정확히 이해하도록 만드는 책임은 기업 자신에게 있습니다.
콘텐츠를 최대한 많이 만드는 것이 AI 추천에 유리한가요?
양보다 질과 구조가 더 중요합니다. 주제가 분산된 수많은 블로그 글보다, 고객이 궁금해하는 핵심 질문들에 대해 일관되고 구체적인 답변을 제공하는 '공식 지식 허브'를 구축하는 것이 효과적입니다. 잘 정리된 소수의 정보가 산발적인 다수의 정보보다 AI의 신뢰를 얻기 쉽습니다.
정리하면
* 자사 웹사이트의 회사 소개와 서비스 설명을 AI와 잠재 고객의 관점에서 다시 읽어보세요. * 가장 중요한 고객 후기 1~2개를 '문제-과정-결과' 구조를 갖춘 성공 사례로 재작성해보세요.