AI 조작 금지? ChatGPT가 당신을 좋게 평가하도록 만드는 방법 - 그리고 곧 시행될 새로운 EU 규정에서 이것이 금지될 예정입니다

인공지능의 거대한 속임수: 기업들이 생성형 검색 결과를 은밀하게 조작하는 방법

SEO는 죽었다, 이제 GEO 시대다: ChatGPT에서 브랜드를 추천받도록 하는 방법

온라인에서 정보를 검색하는 방식이 급격하게 변화하고 있습니다. 과거에는 구글 검색 결과 첫 페이지에 나오는 파란색 링크 몇 개가 길잡이 역할을 했지만, 이제는 ChatGPT나 Perplexity 같은 AI 시스템이 완성된 답변과 명확한 추천을 제공합니다. 기업과 마케팅 전문가에게 이는 근본적인 변화를 의미합니다. 기존 검색 엔진의 첫 페이지에 노출되는 것만으로는 더 이상 충분하지 않습니다. 인공지능의 예측에 나타나지 않는 기업은 디지털 가시성을 잃고, 그에 따라 실질적인 수익도 감소합니다. 이러한 병목 현상은 GEO(Generative Engine Optimization)라는 완전히 새로운 분야를 탄생시켰습니다. 하지만 AI 모델이 브랜드를 인용하도록 하려면 어떻게 해야 할까요? 영리한 정보 처리와 불법적인 기만 행위의 경계는 어디일까요? 그리고 새로운 유럽 AI 법은 실제로 어떤 의미를 가질까요? 이 글에서는 새로운 답변 경제의 메커니즘을 살펴보고, 생성형 AI 시대에 진정한 신뢰가 왜 가장 가치 있는 자산이 되는지 보여줍니다.

인공지능 대응을 마스터하는 자가 시장을 지배한다

권력의 새로운 쟁점은 더 이상 누가 구글 검색 순위 1위를 차지하느냐가 아니라, ChatGPT의 판결에서 누가 살아남느냐이다

수백만 명의 사람들이 기존의 검색 결과 목록을 일일이 살펴볼 필요 없이 제품 설명, 공급업체 비교, 레스토랑 추천, 의료 연락처 정보, 복잡한 구매 결정 준비 등에 필요한 정보를 얻고 있습니다. 수십 개의 파란색 링크 대신, 가중치가 부여되고 정렬되어 요약된 일관성 있는 답변이 점점 더 많이 제공되고 있습니다. 언뜻 보면 이러한 변화는 더 편리한 검색 방식처럼 보입니다. 그러나 경제적인 관점에서 보면 그 이상의 의미를 지닙니다. 고객 접근에 대한 통제권을 눈에 보이는 순위에서 복잡하고 불투명한 답변 엔진으로 옮겨가고 있기 때문입니다.

이는 기업들에게 새로운 병목 현상을 초래합니다. 기존 검색 방식에서는 다섯 번째나 여덟 번째 결과까지도 확인할 수 있었고, 사용자들은 여러 출처를 비교할 수 있었습니다. 하지만 AI 기반 검색 결과는 대개 소수의 브랜드만 언급합니다. 심지어는 단 하나의 공급업체만 추천하고 그 이유까지 제시하는 경우도 있습니다. 이렇게 제외된 업체들은 단순히 순위가 떨어지는 것을 넘어, 디지털 구매 결정 과정에서 완전히 배제될 수도 있습니다.

이러한 정보 부족 현상은 생성형 검색 엔진 최적화(GEO), 줄여서 GEO라고도 불리는 답변 엔진 최적화 또는 AI 검색 최적화라는 새로운 시장을 창출하고 있습니다. GEO는 생성형 검색 및 응답 시스템이 특정 브랜드, 인물 또는 웹사이트를 더 자주 찾고, 인용하고, 긍정적으로 평가하도록 정보를 체계적으로 조작하는 것을 의미합니다. 이는 합법적인 정보 활동일 수도 있지만, 은밀한 조작, 허위 권위 부여, 그리고 오해를 불러일으키는 가짜 확증으로 이어질 가능성도 있습니다. 바로 이 경계선에서 새로운 마케팅 분야가 등장하는 것인지, 아니면 단순히 차세대 검색 엔진 조작에 불과한 것인지에 대한 의문이 제기됩니다.

살인 목록부터 종합적인 판단까지

기존 검색 엔진은 문서를 정리하는 반면, 생성형 시스템은 여러 문서로부터 새로운 문장을 생성합니다. 이러한 차이는 경제적 영향에 근본적인 변화를 가져옵니다. 구글 검색 순위는 적어도 여러 서비스 제공업체가 존재함을 보여줍니다. 하지만 인공지능(AI) 기반 검색 결과는 마치 시장을 객관적으로 분석하고 가장 합리적인 결과를 선택한 것처럼 보일 수 있습니다. 출력물의 언어적 전문성은 시스템이 객관적인 시장 조사를 수행하는 것이 아니라 확률을 계산하고, 자료를 선택하며, 학습된 패턴을 반복하고 있다는 사실을 가립니다.

사용자 입장에서는 검색 비용이 줄어듭니다. 더 이상 여러 웹사이트를 열어 광고 문구를 걸러내고 상충되는 리뷰를 대조할 필요가 없습니다. 그러나 이러한 편리함은 오히려 사전 선택 과정에 대한 의존도를 높입니다. 예를 들어, 정보 도우미가 다섯 개의 브랜드를 알고 있지만 세 개만 언급한다면 나머지 브랜드는 노출되지 않습니다. 읽기 쉽고 통계 자료가 풍부하며 인용 가능한 정보라면, 사실 관계는 더 우수하지만 구성이 다소 미흡한 정보보다 선호될 수 있습니다. 따라서 정보의 표현 방식은 어느 정도 콘텐츠의 질을 가늠하는 척도가 됩니다.

경제적인 관점에서 새로운 게이트키퍼가 등장하고 있습니다. 이전에는 검색 엔진이 주로 검색 결과 페이지에서 사용자의 관심을 끄는 데 집중했지만, 이제 AI 시스템은 고객이 실제로 진지하게 고려하는 소수의 선택지, 즉 '고려 대상 집합'의 구성에 더 큰 영향력을 행사하고 있습니다. 이러한 위치는 추천, 설명, 사전 선택이 하나의 결과물로 통합되기 때문에 일반적인 광고 접촉보다 훨씬 더 가치가 높습니다. 도달 범위가 미리 정해진 수요로 전환되는 것입니다.

이것이 바로 기업들이 예산을 재조정하는 이유입니다. SEO, 홍보, 평판 관리, 제품 데이터 관리, 콘텐츠 마케팅이 하나의 작업으로 통합되고 있습니다. 핵심 질문은 더 이상 단순히 페이지를 찾을 수 있는지 여부가 아닙니다. 중요한 것은 검색 엔진 모델이 브랜드를 관련성 있는 존재로 인식하고, 적절한 속성과 연결하고, 신뢰할 수 있는 정보를 찾아내어 결정적인 순간에 대응에 반영하는지 여부입니다.

수십억 달러 규모의 시장이지만 진입 장벽이 새롭게 높아졌습니다

AI 기반 가시성의 경제적 가치는 단순히 웹사이트 트래픽 증가에서만 비롯되는 것이 아닙니다. 그 영향력의 상당 부분은 사용자가 클릭하기 전에도 발생합니다. 브랜드가 응답에 언급되고, 관련성 있는 것으로 분류되고, 특정 성과 속성과 함께 사용자의 기억 속에 확고히 자리 잡게 될 수 있습니다. 이후 구매가 소매점, 플랫폼 또는 직접 접촉을 통해 이루어지더라도 AI 시스템은 초기 선택에 영향을 미친 것입니다.

이로 인해 측정 문제가 발생합니다. 페이지 조회수, 클릭률, 검색 순위와 같은 기존 지표는 영향력을 부분적으로만 반영합니다. 기업은 AI 기반 가시성 분석도 필요로 합니다. 관련 질문에서 브랜드가 얼마나 자주 언급되는지, 어디에 나타나는지, 시스템이 브랜드에 어떤 속성을 부여하는지, 이러한 언급의 출처는 무엇인지, 다양한 모델, 사용자 구성, 지역 및 기간에 걸쳐 결과가 얼마나 안정적인지, 그리고 브랜드가 단순히 언급된 것인지 아니면 실제로 추천된 것인지 등을 분석해야 합니다

이러한 구분은 매우 중요합니다. 언급은 중립적일 수도 있고, 비판적일 수도 있고, 가볍게 언급될 수도 있습니다. 반면 추천은 암묵적인 행동 촉구를 포함합니다. 첫 번째 위치는 특히 중요한데, 사용자들이 정렬된 목록을 순위로 해석하는 경향이 있기 때문입니다. 따라서 브랜드 언급 횟수만 측정하는 사람들은 해당 브랜드가 경쟁사보다 응답 순위가 낮거나 경고와 함께 표시되는 경우에도 긍정적인 변화처럼 보일 수 있습니다.

동시에 새로운 진입 장벽이 등장하고 있습니다. 대형 브랜드는 과거 언급 횟수, 언론 보도, 리뷰, 검색량, 구조화된 데이터 등에서 더 많은 정보를 보유하고 있습니다. 이러한 요소들은 축적된 평판 자본과 같은 역할을 합니다. 신생 기업들은 인용 가능성이 높은 콘텐츠를 통해 따라잡을 수 있지만, 단순히 웹사이트를 개선하는 것만으로는 부족합니다. 업계 전문지, 고객, 협회, 비교 사이트, 기타 신뢰할 수 있는 제3자 네트워크로부터 검증을 받아야 합니다. 따라서 AI 기반 가시성 확보는 개별 콘텐츠 제작보다는 분산된 정보 인프라 구축에 달려 있습니다.

숫자, 인용문, 출처가 효과적인 이유는 무엇일까요?

기초적인 지리정보 검색(GEO) 연구에 따르면 특정 편집 개입을 통해 생성된 검색 결과에서 출처의 가시성을 크게 높일 수 있습니다. 구체적인 통계 자료, 검증 가능한 출처 인용, 전문가의 사실적 진술이 특히 효과적인 것으로 나타났습니다. 통제된 실험에서 측정된 가시성은 최대 약 40%까지 증가했습니다. 실제 생성형 검색 엔진을 사용한 검증에서도 상당한 효과가 확인되었습니다. 이러한 수치는 의미 있는 것이지만, 확실한 사업적 효과를 보장하는 것으로 오해해서는 안 됩니다.

그 기저 메커니즘은 타당해 보입니다. 생성형 시스템은 답변에 간결하게 통합될 수 있으면서 동시에 검증 가능한 증거처럼 보이는 텍스트 조각을 선호합니다. 정확한 수치는 일반적인 광고 문구로 가득 찬 페이지보다 추출하기 쉽습니다. 명확하게 정의된 문제는 모호한 브랜드 메시지보다 기업에 귀속시키기가 더 쉽습니다. 적어도 표면적으로는 외부 출처를 사용하면 단순히 자사 홍보를 복제하는 위험을 줄일 수 있습니다.

이는 중요한 분기점으로 이어집니다. 진정성 있고 관련성이 있으며 방법론적으로 검증 가능한 데이터를 보완하면 정보 품질과 시스템 활용성이 모두 향상됩니다. 반대로, 신뢰할 수 있는 근거 없이 수치가 생성되거나, 인용문이 맥락에서 벗어나거나, 독립적이라고 주장되는 출처가 회사 자체에 의해 통제되는 경우, 최적화는 기만적인 구조가 됩니다. 형식적인 표면은 숫자, 출처, 전문가 의견 등 동일하게 유지됩니다. 차이점은 출처, 내용, 그리고 공개 여부에 있습니다.

자주 인용되는 41% 증가율 또한 맥락을 고려해야 합니다. 이는 실험 환경 내에서의 특정 가시성 지표를 나타내는 것이지, 매출, 리드 또는 실제 추천 건수의 전반적인 증가를 의미하는 것은 아닙니다. 검토 대상 자료들은 이미 제공된 정보의 맥락 내에 존재했던 것들입니다. 따라서 본 연구는 주로 기존 콘텐츠가 그 표현 방식과 증거 구조 덕분에 응답에 더욱 효과적으로 통합될 수 있음을 보여줍니다. 모든 수정된 페이지가 더 자주 크롤링되거나, 자연 유입적으로 더 많이 접근되거나, 플랫폼 전반에 걸쳐 영구적으로 추천될 것이라는 것을 증명하는 것은 아닙니다.

두 번째 줄의 놀라운 장점

GEO 연구에서 가장 흥미로운 관찰 결과 중 하나는 기존 검색 결과에서 상위권을 차지하지 못하는 페이지에 관한 것입니다. 한 실험에서 출처 인용을 추가하자 5위 페이지의 가시성이 115% 이상 증가한 반면, 동일한 시나리오에서 1위 페이지의 가시성은 크게 감소했습니다. 인용과 통계에서도 유사한 분포 효과가 관찰되었습니다. 이는 이미 성공적인 구글 페이지가 추가 최적화를 통해 자동으로 더욱 우위를 점하게 될 것이라는 일반적인 가정과 상반됩니다.

이러한 결과는 평준화 효과로 이해할 수 있습니다. 생성 시스템은 제한된 반응 내에서 여러 소스를 통합해야 합니다. 이때, 약한 소스가 갑자기 더 탄탄하고 간결하며 이해하기 쉬운 정보를 제공하게 되면, 그 소스에 더 많은 공간이 할당됩니다. 그러면 이전에 지배적이었던 소스는 더 이상 그 공간을 활용할 수 없게 됩니다. 따라서 전체적인 관심량은 무한정 증가하는 것이 아니라 재분배되는 것입니다.

이는 중소기업과 전문 서비스 제공업체에게 진정한 기회를 제공합니다. 기존 검색 결과에서는 오랜 역사, 백링크, 브랜드 인지도, 방대한 콘텐츠 이력 덕분에 유명 도메인이 유리한 위치를 차지합니다. 그러나 생성형 검색 결과에서는 특정 질문에 대해 시장 선두 기업보다 더 나은 답변을 제공하는 소규모 전문 업체가 엄청난 영향력을 발휘할 수 있습니다. 복잡한 제품, 설명이 필요한 서비스, 불완전한 데이터가 있는 틈새시장이 특히 유망합니다.

하지만 이러한 효과에는 경고가 따른다. 모든 시장 참여자가 동일한 최적화 방법을 사용하게 되면 상대적 이점은 줄어든다. 혁신은 새로운 최소 기준이 된다. 그러면 승자는 단순히 통계와 자료를 활용하는 사람이 아니라, 독창적인 데이터, 독점적인 전문 지식, 그리고 진정한 기관의 신뢰도를 보유한 사람이 된다. 경쟁은 글의 세련됨에서 증거 제시로 옮겨간다.

타인의 칭찬은 자기 홍보보다 낫다

기업은 자사 웹사이트를 완벽하게 제어할 수 있지만, 바로 그 이유 때문에 설득력이 제한적입니다. 스스로를 선도적, 혁신적, 또는 특히 신뢰할 수 있는 기업이라고 소개하는 제조업체는 편향된 주장을 펼치는 것입니다. 반면, 독립적인 기술 논문, 신뢰할 수 있는 고객 리뷰, 또는 업계 연구 보고서는 외부 검증을 제공합니다. 생성형 시스템은 이러한 차이를 항상 의식적으로 반영하는 것은 아니지만, 제3자 자료에서 더욱 다양한 비교 대상, 구체적인 경험, 그리고 더 깊은 맥락적 이해를 얻는 경우가 많습니다.

광범위한 상업용 검색 쿼리 분석 결과, AI 기반 검색 결과에서 브랜드 발견의 상당 부분이 외부 도메인에서 비롯되는 것으로 나타났습니다. 21,000건 이상의 브랜드 언급을 분석한 연구에서 85%가 외부 소스에서 발생했으며, 해당 기업의 자체 웹사이트로 직접 연결된 경우는 훨씬 적은 비율을 차지했습니다. 비교 기사, 베스트셀러 목록, 리뷰 등이 특히 효과적이었습니다. 다른 데이터 세트에서는 플랫폼, 쿼리 유형 및 정의에 따라 비율이 다르게 나타나지만, 분명한 추세는 기업 자체 웹사이트만으로는 더 이상 충분하지 않다는 것입니다.

외부 의견이 자사 웹사이트보다 정확히 세 배의 영향력을 미친다는 주장은 흔히 반복되지만, 여러 요소를 혼동하고 있습니다. 실제로, 공개 웹상에서의 브랜드 언급은 기존의 백링크보다 AI 검색 결과 상위 노출과 훨씬 더 강한 상관관계를 보이는 것으로 나타났습니다. 이는 모든 외부 언급이 자사 페이지보다 세 배 더 큰 영향력을 가진다는 인과관계를 의미하는 것은 아닙니다. 상관관계는 관계를 나타낼 뿐, 근본적인 메커니즘을 반드시 의미하는 것은 아닙니다.

실질적인 관점에서 그 결과는 명확합니다. 홍보는 AI 기반 검색 가능성의 기술적 구성 요소가 됩니다. 기술 논문, 분석가 보고서, 협회 웹사이트, 신뢰할 수 있는 고객 사례 연구, 공개 데이터 세트, 팟캐스트, 비디오 형식, 관련 커뮤니티 토론 등이 모두 합쳐져 브랜드의 의미 환경을 형성합니다. 중요한 것은 단순히 브랜드 이름이 자주 등장하는 것이 아니라 어떤 맥락에서, 어떤 속성과 함께, 어떤 출처를 통해 등장하는가입니다.

이름조차 판단에 영향을 미칠 때

언어 모델 역시 브랜드 편향에서 자유롭지 못합니다. 연구에 따르면 잘 알려진 글로벌 브랜드는 지역 또는 덜 알려진 브랜드보다 긍정적인 속성과 더 자주 연관됩니다. 통제된 제품 테스트에서 브랜드 인지도는 제품 특징상 구별이 어려울 때 주로 대체 신호 역할을 합니다. 그러나 알려지지 않은 경쟁업체가 눈에 띄게 우수한 성능 데이터나 평가를 달성하는 순간, 이러한 이점은 빠르게 사라질 수 있습니다. 따라서 불확실한 상황에서 브랜드 이름은 절대적인 판단 기준이라기보다는 선입견이나 의사결정 보조 수단으로 작용합니다.

이름의 언어적 의미 또한 중요한 역할을 할 수 있습니다. 긍정적인 의미를 가진 단어는 갈등, 지루함, 혼란을 암시하는 단어보다 더 호의적인 연상을 불러일으킵니다. 그러나 그렇다고 해서 친근하게 들리는 회사 이름이 실제 제품 품질을 영구적으로 덮어버린다는 의미는 아닙니다. 오히려 이름은 특히 신뢰할 만한 정보가 부족한 경우, 제품 설명의 어조를 쉽게 바꿀 수 있습니다.

900개 이상의 실제 브랜드를 대상으로 한 연구에서 긍정적인 느낌을 주는 이름에 대한 자동적이고 품질과 무관한 선호가 종합적으로 입증되었다는 주장은 원 연구를 검토하지 않고서는 기정사실로 제시해서는 안 됩니다. 브랜드 편향, 인지도, 언어적 가치에 대한 관련 연구는 존재하지만, 정확한 표본, 방법론, 효과 크기를 검증할 수 있어야 합니다. 진지한 논문의 경우, 이러한 연구의 한계는 놀라운 수치보다 훨씬 더 중요합니다.

기업들은 이러한 이유만으로 서둘러 리브랜딩 프로젝트를 진행해서는 안 됩니다. 새로운 이름은 브랜드 인지도, 검색량, 기존 연상 작용을 망칠 수 있습니다. 보다 현명한 접근 방식은 일관된 엔티티 관리입니다. 즉, 모든 관련 플랫폼에서 동일한 브랜드 이름, 명확한 제품명, 일관된 회사 정보, 명확한 설명을 사용하는 것입니다. 정보가 명확할수록 모델은 단순히 이름의 단어 효과에 의존하여 의미를 도출할 필요가 줄어듭니다.

Xpert.Digital은 Konrad Wolfenstein 이 이끄는 데이터 기반 B2B 산업 허브입니다. 이 회사는 산업 파트너를 위한 외부 솔루션 역할을 하며, 마케팅, 콘텐츠 및 영업 분야의 운영 격차를 해소하여 고객 측의 추가 리소스 투입을 방지합니다.

자세한 내용은 여기에서 확인하세요:

• 준사내 솔루션: Xpert.Digital이 B2B 마케팅 및 영업의 운영 격차를 해소하는 방법 – 스마트 콘텐츠 기반 비즈니스

마케팅 실무: 교육과 영향력 사이

AI 반응에 적극적으로 영향을 미치고자 하는 책임감 있는 마케팅 또는 홍보 담당자는 요령을 부리기보다는 먼저 철저한 조사를 해야 합니다. 잠재 고객으로부터 반복적으로 나오는 질문들을 수집하고, 다양한 시스템에서 다양한 표현과 시점으로 테스트해야 합니다. 언급 횟수, 순위, 부여된 특성, 오류, 경고, 사용된 출처 등을 기록해야 합니다. 그래야만 실제 노출 정도를 정확하게 파악할 수 있습니다.

다음 단계는 정보 격차를 해소하는 것입니다. 제품 데이터는 명확하고 최신이며 기계가 읽을 수 있어야 합니다. 주장은 확실한 증거를 바탕으로 해야 합니다. 사례 연구는 단순히 고객 이름만 나열하는 것이 아니라 구체적인 초기 상황, 취해진 조치, 그리고 결과를 설명해야 합니다. 기술 문서에는 작성자, 업데이트 날짜, 그리고 검증 가능한 방법론이 명시되어야 합니다. 구조화된 데이터는 검색 시스템이 회사, 제품, 인물, 조직을 정확하게 분류하는 데 도움이 되지만, 신뢰할 수 있는 콘텐츠를 대체할 수는 없습니다.

그다음은 외부적인 측면입니다. AI 생성 답변에 대한 홍보 전략은 가능한 한 많은 무작위 매체에 게재하는 것을 목표로 하는 것이 아니라, 관련 질문이 발생할 때 실제로 참고되는 매체를 공략해야 합니다. 이러한 매체에는 업계 전문지, 협회, 비교 포털, 연구 기관, 지역 경제 매체 또는 전문 커뮤니티 등이 포함될 수 있습니다. 기업은 이러한 플랫폼을 은밀한 자사 홍보 수단으로 사용해서는 안 되며, 자체 시장 데이터, 기술 분석, 전문가 의견, 공개적으로 문서화된 테스트 결과 또는 새로운 업계 동향과 같은 검증 가능한 정보를 제공해야 합니다.

정보를 조작하려는 유혹은 여전히 ​​강합니다. 돈을 주고 산 게스트 게시물이 독립적인 리뷰처럼 보일 수 있습니다. 회사 직원은 포럼에서 익명으로 추천글을 남길 수 있습니다. 가짜 전문가가 제공한 인용문이 여러 웹사이트에 반복적으로 사용될 수 있습니다. 자동화된 리뷰는 존재하지 않는 합의를 가장할 수 있습니다. 겉으로는 독립적처럼 보이는 여러 도메인이 실제로는 동일한 조직에 속할 수 있습니다. 이러한 방법들은 단기적으로 정보 밀도를 높일 수 있지만, 전체 시스템의 신뢰성을 손상시키고 심각한 법적 위험을 초래합니다.

제50조가 실제로 규정하는 내용은 무엇인가?

2026년 8월 2일부터 유럽 인공지능 규정 제50조의 투명성 의무가 발효되었습니다. 사람과 직접 상호작용하는 시스템 제공업체는 원칙적으로 사용자가 인공지능과 소통하고 있음을 명확히 알려야 하며, 이미 명백한 경우는 예외로 합니다. 생성형 시스템 제공업체는 인공적으로 생성되거나 조작된 콘텐츠에 기계 판독 가능한 형식으로 라벨을 부착하고 기술적으로 식별 가능하도록 해야 합니다. 이 날짜 이전에 시장에 출시된 생성형 시스템의 경우, 해당 기술적 라벨링 요건에 대해 2026년 12월 2일까지의 유예 기간이 적용됩니다.

감정 인식 및 생체 인식 분류 시스템, 그리고 소위 딥페이크와 관련된 추가적인 의무 사항도 있습니다. 또한, 사업자는 공익과 관련된 사안을 대중에게 알리기 위해 AI가 생성하거나 조작한 텍스트를 게시하는 경우 이를 공개해야 합니다. 다만, 인간의 편집 검토가 이루어졌고 개인이나 기관이 편집 책임을 맡은 경우에는 예외가 적용됩니다.

위반 시 최대 1,500만 유로 또는 전 세계 연간 매출액의 최대 3%에 해당하는 벌금이 부과될 수 있습니다. 소규모 기업에도 비례성 원칙이 적용되지만, 소규모 시장 참여자라고 해서 예외가 있는 것은 아닙니다. 각국의 시장 감독 당국이 주요 책임을 지며, 특정 상황에서는 유럽 인공지능 사무국(European AI Office)과 유럽 데이터 보호 감독관(European Data Protection Supervisor)도 관여할 수 있습니다.

하지만 결정적으로, 제50조는 무엇을 규제하지 않는가를 명확히 규정하고 있습니다. 이 조항은 ChatGPT, Perplexity 또는 Google과 같은 검색 엔진이 콘텐츠를 더 쉽게 검색하고 인용할 수 있도록 하는 행위를 일반적으로 금지하지 않습니다. 또한 통계, 구조화된 제품 데이터, 출처 인용, 학술 논문 또는 전통적인 홍보 활동의 사용을 금지하지도 않습니다. 따라서 새로운 EU 규정이 인공지능 응답 조작 시도를 금지한다는 과장된 주장은 지나치게 광범위한 법적 정의이며, 이러한 형태로는 오해를 불러일으킬 수 있습니다.

제50조는 주로 특정 AI 시스템 및 AI 생성 콘텐츠에 대한 투명성 기준을 제시합니다. 특정 위치 정보 수집 행위의 불법 여부는 다른 규정, 즉 제5조의 특정 조작적 AI 행위 금지, 유럽 불공정 경쟁 및 소비자 보호법, 광고 표시 의무, 디지털 서비스법, 데이터 보호법, 그리고 각국의 경쟁법규에 따라 크게 좌우됩니다. 따라서 새로운 법적 틀은 위치 정보 수집 자체를 전면 금지하는 것이 아니라, 인공적인 출처, 상업적 이익, 그리고 책임 소재를 명확히 공개하도록 압력을 가하는 것입니다.

최적화가 기만 행위로 변질되는 지점

법적 경계는 가시적인 검색 엔진 최적화와 비가시적인 검색 엔진 최적화 사이의 차이가 아니라, 진실된 표현과 관련 있는 기만 사이의 차이에 있습니다. 기업은 자사의 강점을 명확하게 제시하고, 기술적으로 접근 가능한 콘텐츠를 제공하며, 검증 가능한 성공 사례를 전달할 수 있습니다. 문제는 기업 거래에 허위 정보가 포함되거나, 필수적인 세부 사항이 은폐되거나, 경제적 통제가 존재함에도 불구하고 독립적인 확인이 이루어진 것처럼 보이게 하는 경우에 발생합니다.

가짜 리뷰 문제는 특히 심각합니다. 유럽 소비자법은 허위 고객 리뷰나 추천을 게시하거나 작성을 의뢰하는 것을 금지하고 있습니다. 적절한 검증 절차 없이 리뷰를 실제 구매자의 경험인 것처럼 제시하는 것 또한 마찬가지로 문제가 됩니다. 텍스트가 사람이 작성했든 언어 모델이 작성했든 기만적인 성격에는 차이가 없습니다. AI는 생산 비용을 절감하지만, 더 높은 수준의 기만성을 보장하지는 않습니다.

은밀한 광고 또한 불법일 수 있습니다. 기업이 마치 편집자의 글처럼 보이는 추천글에 비용을 지불하는 경우, 그 상업적 성격을 명확히 밝혀야 합니다. 인공지능 시스템이 나중에 해당 게시물을 출처로 사용한다고 해서 원래의 기만 행위가 사라지는 것은 아닙니다. 오히려 인공지능의 답변에서 중립적인 것처럼 반복되는 것을 통해 해당 주장에 더 큰 권위가 부여될 수 있습니다. 따라서 기업은 자사가 직접 게시하는 내용뿐만 아니라, 위탁 대행사, 인플루언서, 제휴사, 판매 파트너가 자신을 어떻게 표현하는지까지 꼼꼼히 확인해야 합니다.

인공지능 규정 제5조는 조작적이거나 기만적인 인공지능 관행을 금지하는 기준을 높게 설정하고 있습니다. 이는 정보에 입각한 결정을 내리는 능력을 심각하게 저해하고 중대한 피해를 초래하거나 초래할 가능성이 있는 고의적인 조작, 잠재의식적 또는 기만적 기법을 포함합니다. 일반적인 설득 광고는 자동으로 이 조항에 해당되지 않습니다. 그러나 건강, 재정 또는 특히 취약 계층과 관련된 결정과 같이 민감한 사안에서 조직적으로 기만하는 행위는 이 기준에 근접할 수 있습니다.

규정 준수 실무에는 간단한 원칙이 적용됩니다. 사용자, 플랫폼 또는 뉴스룸이 발언의 진정한 출처를 확인할 수 없을 때만 효과가 있는 모든 것은 매우 위험합니다. 반대로, 그 조치의 출처, 자금 조달 방식, 방법론 및 데이터 기반을 효과를 저해하지 않고 공개적으로 밝힐 수 있다면 해당 조치는 더욱 정당성을 갖습니다. 투명성은 법적 의무일 뿐만 아니라 전략의 정당성을 검증하는 중요한 기준이기도 합니다.

언어 모델은 얼마나 쉽게 속을 수 있는가?

언어 모델은 인간적인 의미의 진실을 처리하지 않습니다. 언어 모델은 그럴듯한 문장 흐름을 계산하고, 검색이 활성화되면 선택된 문서에 접근하며, 패턴, 관련성 신호 및 시스템 사양에 따라 정보에 가중치를 부여합니다. 이러한 특성 덕분에 언어 모델은 놀라울 정도로 정확한 것처럼 보이지만, 동시에 표면적인 권위 신호에 쉽게 영향을 받습니다. 소수점이 있는 숫자, 의학 용어처럼 들리는 표현, 또는 전문가의 의견이라고 주장되는 것들은 근거가 부족하더라도 신뢰할 만해 보일 수 있습니다.

제품 추천에 대한 통제 연구에 따르면, 동일한 제품 데이터가 있더라도 유명 브랜드는 상당한 이점을 가질 수 있습니다. 동시에, 때로는 품질의 사소한 차이나 권위 있어 보이는 마케팅 문구 하나만으로도 추천 결과가 바뀔 수 있습니다. 특히 문제가 되는 것은, 모델이 출처를 확실하게 검증하지 못할 경우 조작된 임상 또는 과학적 주장이 영향력을 행사할 수 있다는 점입니다. 이는 언어 모델이 독립적인 검증 기관을 대체할 수 없음을 분명히 보여줍니다.

웹 기반 모델이라고 해서 자동으로 문제가 없는 것은 아닙니다. 모델의 품질은 어떤 문서를 찾고, 맥락에 맞게 해석하고, 신뢰할 만하다고 판단하는지에 달려 있습니다. 여러 웹사이트가 근거 없는 주장을 반복하면 잘못된 합의가 형성됩니다. 최신의 고품질 정보에 접근하기 어려운 경우, 시스템은 접근하기는 쉽지만 품질이 낮은 출처를 이용할 수 있습니다. 정보 검색은 잘못된 정보를 바로잡는 것을 줄여주지만, 출처에 대한 편향이나 조직적인 영향력을 완전히 제거하지는 못합니다.

또한, 불안정성도 중요한 요소입니다. 동일한 프롬프트라도 시간, 세션, 또는 사소한 언어적 변화에 따라 다른 결과가 나올 수 있습니다. 모델 업데이트, 지역 검색 색인, 개인화된 맥락 또한 결과에 영향을 미칩니다. 따라서 단 하나의 긍정적인 응답만으로는 성공을 확실하게 판단할 수 없습니다. 신뢰할 수 있는 측정을 위해서는 반복, 통제 질문, 다양한 플랫폼, 그리고 검색 가능성, 언급, 인용, 긍정적 평가, 실제 추천 간의 명확한 구분이 필요합니다.

기계의 신뢰성을 위한 군비 경쟁

지리적 위치 기반 검색(GEO)이 경제적으로 실효성을 갖게 되는 순간, 경쟁업체들은 즉각 반응합니다. 한 업체가 시장 조사 보고서를 발표하면 유사한 보고서들이 잇따라 나오고, 전문가 의견이 주목받으면 더 많은 전문가 콘텐츠가 등장합니다. 체계적인 비교 사이트가 좋은 성과를 내면 그 수도 늘어납니다. 개별 업체의 이점은 줄어드는 반면 비용은 증가합니다. 이는 마치 모두가 참여해야 하지만 장기적으로 모두가 승리하는 것은 아닌 군비 경쟁과 같습니다.

이러한 경쟁은 생산적일 수 있습니다. 기업들은 더 나은 데이터를 공개하고, 사실을 더 명확하게 설명하며, 주장에 대한 검증 가능한 증거를 제시할 동기를 갖게 됩니다. 소규모 전문가들은 진정한 전문성을 바탕으로 대형 브랜드와 경쟁할 기회를 얻습니다. 정보는 더욱 체계화되고 최신 상태를 유지하게 됩니다. 이러한 시나리오에서 GEO는 개방형 웹의 질을 향상시킵니다.

반대 시나리오 또한 현실적입니다. 기업들은 기계가 생성한 기사, 조작된 전문가 의견, 형식적으로는 맞지만 실질적으로는 가치 없는 통계 자료로 인터넷을 도배합니다. 대행사들은 겉으로는 독립적처럼 보이는 사이트 네트워크를 구축합니다. 진정한 리뷰는 조작된 추천글로 대체됩니다. 검색 엔진 최적화(GEO) 시스템은 더욱 엄격한 필터를 적용하여 기존의 유명 도메인을 우대하고 신규 업체를 배제합니다. 이러한 시나리오에서 GEO는 원래 목적이었던 시장 집중 현상을 오히려 강화하는 결과를 낳습니다.

장기적으로 볼 때, 출처와 검증 가능한 원본은 더욱 중요해질 것입니다. 기계 판독 가능한 식별자, 암호화 증거, 명확한 작성자 정보, 그리고 문서화된 방법은 진정한 1차 정보와 합성 복제본을 구분하는 데 도움이 될 수 있습니다. 그러나 이것만으로는 문제가 완전히 해결되지 않습니다. 올바르게 레이블링된 AI 텍스트조차도 참일 수도 거짓일 수 있으며, 사람이 작성한 콘텐츠조차도 오해를 불러일으킬 수 있습니다. 증거 사슬의 질은 여전히 ​​매우 중요합니다.

새로운 대응 경제의 승자와 패자

잠재적 승자는 독자적인 데이터, 명확한 업계 입지, 그리고 탄탄한 고객 성과를 보유한 기업들입니다. 이들은 다른 곳에서는 단순히 복제할 수 없는 정보를 제공할 수 있습니다. 전문 미디어 매체, 협회, 그리고 시험 기관 또한 외부 검증 역할을 하는 평가를 제공하기 때문에 중요성이 커지고 있습니다. 신뢰할 수 있는 업계 정보를 제공하는 기업들은 AI 기반 답변이 나오는 인프라의 핵심 구성 요소가 될 것입니다.

대형 브랜드는 여전히 유리한 위치를 차지하지만, 안정성은 다소 떨어집니다. 높은 인지도 덕분에 추천의 출발점이 되는 경우가 많지만, 정보가 오래되었거나 부정확하거나 근거가 부족하다면 민첩한 경쟁업체가 시장 점유율을 확보할 수 있습니다. 새로운 경쟁 환경에서는 규모뿐 아니라 시의성, 명확성, 그리고 인용 가능성 또한 중요한 요소로 작용합니다.

자사 웹사이트와 기존 구글 검색 순위에만 의존하는 기업은 불리한 위치에 놓이게 됩니다. 높은 검색 순위가 반드시 인공 검색 결과에 브랜드가 나타나는 것을 보장하는 것은 아닙니다. 또한 제품명이 일관성이 없거나, 가격이 모순되거나, 리뷰가 불분명하거나, 외부 평판이 약한 업체도 위험에 처할 수 있습니다. AI 시스템은 이러한 불확실성을 정확하게 해결할 수 없으며, 알려진 대안에 의존할 가능성이 더 높습니다.

사용자 역시 손해를 볼 수 있습니다. 유창한 답변은 정보 출처의 다양성을 줄이고 상업적 이해관계를 파악하기 어렵게 만듭니다. 특히 의료, 금융, 법률 관련 질문에서 명확해 보이는 조언은 지나친 신뢰를 초래할 수 있습니다. 따라서 사회적 과제는 AI 생성 콘텐츠에 라벨을 붙이는 것뿐만 아니라 불확실성, 출처, 이해 충돌을 명확하게 드러내는 데에도 있습니다.

단기적인 꼼수 대신 탄탄한 전략을 세워야 합니다

효과적인 AI 가시성 전략은 주제 및 질문 모델 구축에서 시작됩니다. 기업은 고객이 해결하고자 하는 구체적인 문제, 비교 기준, 구매 결정 단계별로 사용되는 표현을 파악해야 합니다. 이를 통해 여러 시스템과 다양한 환경에서 정기적으로 테스트할 수 있는 테스트 세트를 구축할 수 있습니다. 모델 업데이트나 캠페인 후 변경 사항을 쉽게 식별할 수 있도록 테스트 결과는 버전 관리되어야 합니다.

다음은 정보 아키텍처입니다. 모든 중요한 서비스에는 검증 가능한 정보, 명확한 정의, 신뢰할 수 있는 수치, 그리고 업데이트 상태를 명확하게 보여주는 전용 페이지가 필요합니다. 자주 묻는 질문에는 직접적인 답변을 제공해야 합니다. 기술 콘텐츠는 자격을 입증할 수 있는 작성자가 작성해야 합니다. 제품 데이터, 회사 정보, 담당자 정보는 모든 플랫폼에서 일관성을 유지해야 합니다. 정보 불일치는 고객에게 피해를 주는 것만큼이나 AI 시스템에도 치명적입니다.

세 번째 요소는 외부적 신뢰성입니다. 기업은 무분별하게 보도자료를 배포하는 대신, 목표 고객에게 진정으로 관련성이 높은 정보 채널을 우선시해야 합니다. 좋은 기회로는 새로운 1차 데이터, 검증 가능한 벤치마크, 오픈 소스 컴퓨터, 기술 가이드 또는 구체적인 사례 연구 등이 있습니다. 목표는 광고 메시지를 인위적으로 반복하는 것이 아니라, 다른 사람들이 자체적인 관심에서 주목하게 될 검증 가능한 정보를 제공하는 것입니다.

네 번째 핵심 요소는 설계 단계부터 규정을 준수하는 것입니다. 모든 외부 콘텐츠 게재에는 비용 지불, 편집 및 승인 담당자에 대한 기록이 명시되어야 합니다. 검토 과정에는 허위 정보 유포 및 선택적 삭제 방지 절차가 포함되어야 합니다. AI 생성 콘텐츠는 사용 목적 및 관련 법률에 따라 라벨을 부착해야 합니다. 특히 공공 주제의 경우, 추적 가능한 사람의 편집 감독이 매우 중요합니다. 대행사 계약에는 비공개 포럼 게시물, 가명 사용, 조작된 인용문, 미공개 미디어 네트워크 사용을 명시적으로 금지하는 조항이 포함되어야 합니다.

궁극적으로 경제적 성공 측정은 필수적입니다. 가시성은 관련 수요를 창출하고, 허위 주장을 줄이며, 측정 가능한 매출 증대에 기여할 때만 가치가 있습니다. 따라서 AI 언급은 브랜드 문의, 직접 방문, 적격 리드, 전환율 및 고객 설문 조사와 연결되어야 합니다. 중요한 지표는 모델이 브랜드 이름을 얼마나 자주 언급하느냐가 아니라, 적절한 타겟 고객이 정확하고 신뢰할 수 있는 정보를 받았는지 여부입니다.

유럽의 규제 체계는 권리 충돌을 해결하지만, 단 하나의 금지 조치로 해결하지는 않습니다

이 규제의 사회적 직관은 옳습니다. 사람들은 자신이 기계와 상호작용할 때, 콘텐츠가 인공적으로 생성되었을 때, 그리고 누가 책임을 져야 하는지를 인지할 수 있어야 합니다. 인공지능 시스템이 구매 결정, 정치적 의견 형성, 서비스 접근에 미치는 영향이 커질수록 이러한 투명성은 더욱 중요해집니다. 제50조는 이를 위한 중요한 토대를 마련하고 기술적 라벨링을 인프라 구축 과제로 만듭니다.

제50조만으로는 브랜드 추천 조작 문제를 해결하기에 충분하지 않습니다. 많은 지리 마케팅 전략은 사람이 직접 편집한 웹사이트, 실제 언론 기사 또는 최적화된 제품 데이터로 구성됩니다. 이러한 전략이 나중에 AI 시스템에 의해 활용된다는 사실만으로 불법이 되는 것은 아닙니다. 불법성은 허위 정보, 위장된 상업적 이익, 가짜 리뷰, 악용 가능한 신분 또는 특히 해로운 조작 행위에서 발생합니다.

EU가 ChatGPT를 이용해 특정 기업에 대해 호의적인 발언을 유도하는 행위를 금지하고 있다는 도발적인 주장은 사실이 아닙니다. 특정 기만적인 방법은 금지되거나 제재를 받을 수 있지만, 정확하고 투명한 정보 제공이라는 정당한 목표 자체는 금지되거나 제재 대상이 되지 않습니다. 바로 이러한 차이점이 이 문제를 흥미롭게 만드는 요소입니다. 기업들은 기계가 만들어낸 관심을 얻기 위해 경쟁할 수 있지만, 그 영향력의 출처, 표시 방식, 그리고 검증 가능성에 대한 감시가 점점 더 강화될 것이라는 점을 예상해야 합니다.

따라서 가장 전략적으로 현명한 대응은 자제하는 것도 아니고 모든 허점을 공격적으로 이용하는 것도 아닙니다. 인공지능에 대한 가시성을 활발한 시장 소통의 결과로 받아들이는 것이 중요합니다. 진정한 데이터를 생산하고, 명확한 입장을 발표하고, 독립적인 검증을 허용하고, 상업적 관계를 공개하는 기업은 장기적인 정보력을 구축할 수 있습니다. 반대로 권위의 겉치레만 흉내 내는 기업은 단기적으로는 반응에 영향을 미칠 수 있지만, 규제, 평판, 경제적 위험을 점차 증가시킬 뿐입니다.

신뢰는 가장 희소한 자산이 되어가고 있습니다

응답 경제는 초기에는 기계가 읽을 수 있고, 인용 가능하며, 자주 언급되는 사람들에게 보상을 제공합니다. 하지만 장기적으로는 신뢰할 수 있게 검증 가능한 의견을 제시하는 사람들을 선호해야 할 것입니다. 그렇지 않으면 조작된 추천이 비즈니스 모델의 근간, 즉 빠르고 유용하며 이상적으로는 중립적인 안내에 대한 사용자 신뢰를 무너뜨릴 것입니다.

기업들에게 있어 이는 근본적인 관점의 변화를 의미합니다. 과제는 인공지능을 설득하는 것이 아니라, 사실, 경험, 그리고 독립적인 평가를 기반으로 공개적으로 검증 가능한 관계망을 구축하는 것입니다. 브랜드가 단순히 자사 웹사이트에서 신뢰성을 주장한다고 해서 신뢰도를 얻는 것은 아닙니다. 다양한 출처에서 일관되고 구체적이며 최신의 근거를 제시할 때 비로소 신뢰성을 확보할 수 있습니다.

사용자에게 있어 회의적인 태도는 여전히 필수적입니다. AI의 답변은 확정적인 시장 분석이 아니라, 불완전한 정보 환경에서 추출한 요약본일 뿐입니다. 결정과 관련된 재정적, 건강적, 개인적 위험이 클수록 원본 자료, 반대 의견, 그리고 인간의 전문 지식이 더욱 중요해집니다. 간편한 한 문장짜리 조언을 확신으로 착각해서는 안 됩니다.

따라서 향후 몇 년 동안 진정한 갈등은 마케팅과 규제 사이의 갈등이 아니라, 검증 가능한 가시성과 인위적인 신뢰성 사이의 갈등입니다. 이 둘은 언뜻 보기에 동일해 보일 수 있습니다. 데이터의 출처, 의견의 독립성, 그리고 이해관계의 공개만이 AI의 답변이 정보에 기반한 것인지 아니면 단순히 영향을 성공적으로 받은 것인지를 드러냅니다.

산업 B2B에서 지속 가능한 비즈니스 관계는 단숨에 만들어지는 법이 없습니다. 가시성, 전문적인 관련성, 지속적인 접점, 그리고 쌓아가는 신뢰를 통해 단계적으로 발전해 나갑니다. Xpert.Digital의 4단계 모델은 바로 이러한 점을 고려하여 설계되었습니다. 이 모델은 접근하기 쉬운 진입점에서 시작하여 필요에 따라 더욱 심층적인 비즈니스 개발 협력으로 발전할 수 있는 체계적인 경로를 제공합니다.

과장된 마케팅 문구에 의존하는 대신, 이 모델은 관계를 최우선으로 생각합니다. 기업들은 명확하게 정의되고 쉽게 측정 가능한 지표부터 시작하여, 자체 경험을 바탕으로 협력 범위를 어디까지 확장할지 결정합니다. 이러한 원활한 신뢰 구축 과정의 핵심 요소는 바로 플랫폼이 성가신 광고를 완전히 배제하여 기업의 전문성에만 집중할 수 있도록 한다는 점입니다.

자세한 내용은 여기에서 확인하세요:

• 가시성에서 신뢰까지: Xpert.Digital과 함께하는 확장 가능한 여정

☑️ 저희 업무 언어는 영어 또는 독일어입니다

☑️ 신규 기능: 모국어로 소통하세요!

 

저와 저희 팀은 여러분의 개인 자문가로서 기꺼이 도움을 드릴 준비가 되어 있습니다.

여기 있는 문의 양식을 작성 wolfenstein@xpert.digital.하시거나 +49 7348 4088 965 로 전화 주시면 연락 드리겠습니다. 제 이메일 주소는 입니다

저는 우리의 공동 프로젝트를 기대하고 있습니다.

 

 

☑️ 중소기업의 전략, 컨설팅, 기획 및 실행 지원

☑️ 디지털 전략 수립 또는 재정비 및 디지털화

☑️ 해외 영업 프로세스 확장 및 최적화

☑️ 글로벌 및 디지털 B2B 거래 플랫폼

☑️ 선구적인 사업 개발/마케팅/홍보/박람회