다음 AI 청구서는 '정정 수수료'다 — 퍼블리셔가 쥔 새로운 레버

한 기업이 퍼블리셔에 연락해 오래된 저자 바이라인, 직함, 회사 설명, 슬로건을 고쳐 달라고 요청한다. 퍼블리셔는 동의한다. 조건부로. 기꺼이 수정하겠다는 것이다. 단, '편집 처리 수수료(editorial processing fee)'를 낸 다음에.

이건 모두에게 경고 신호여야 한다. 하지만 그리 멀지 않은 미래에 'AI를 위한 수정'이 퍼블리셔의 다음 수익 모델이 되는 그림이 충분히 그려진다.

이미 본 적 있는 패턴

구글이 조작적 링크를 단속하기 시작했을 때, 패널티를 받은 사이트는 부인(disavow) 파일을 제출하기 전에 링크 제거를 위한 '선의의 노력'을 보여야 했다. 퍼블리셔들은 자신에게 레버리지가 생겼음을 빠르게 알아챘다.

"우리가 돈 받고 게재해 준 그 쓰레기 링크를 지워 달라고요? 100달러입니다."

이번에는 링크 제거가 아니다. AI가 사람과 제품과 사업을 어떻게 설명하는지에 영향을 주는 정보를 고치는 대가가 될 것이다.

AI는 우리가 아니라 '나머지 전부'로 답을 만든다

기업이 왜 신용카드를 꺼낼 만큼 신경 쓰는지부터 이해해야 한다.

기업은 자사 웹사이트, 스키마, 링크드인 프로필 등 통제 가능한 자산은 업데이트할 수 있다. 직접 고칠 수 없는 것은 수년치 기사, 인터뷰, 디렉터리, 저자 소개, 회사 프로필이다.

AI 시스템은 기업이 선호하는 자기 서술을 그대로 받아들이지 않는다. 찾을 수 있고, 검색할 수 있고, 어느 정도 검증할 수 있는 모든 정보를 소비한다. 같은 설명이 웹 곳곳에서 반복되면, 오래된 정보라도 현재적이거나 권위 있는 것처럼 보이기 시작한다. 그게 검증 과정이다.

어떤 회사가 3년 전 서비스를 재포지셔닝했더라도, 수십 개의 제3자 사이트가 여전히 옛 설명을 쓰고 있다면 AI 시스템은 계속 그 옛 설명을 반복할 수 있다.

한 문장으로 정리된다.

우리 웹사이트는 AI에게 우리가 무엇으로 알려지고 싶은지를 말한다. 웹의 나머지는 AI에게 그 말을 믿어야 할지를 말한다.

다음 단계: 업데이트에 돈을 낸다

기업이 AI 검색 가시성에 더 많이 투자할수록, 자신이 온라인에서 — 그리고 그 결과로 AI 답변에서 — 어떻게 표현되는지를 형성하는 제3자 출처를 감사하기 시작한다. 그러면 온갖 오래된 정보가 드러난다.

• 임원과 저자 소개
• 이전 직함
• 회사 카테고리와 설명
• 옛 슬로건과 포지셔닝
• 제품과 역량
• 인수, VC 투자, 소유 구조, 파트너십 세부 사항
• 통계, 인용문, 링크, 참조

모든 기업이 AI 답변을 조작하려는 건 아니다. 저자 소개나 회사 프로필이 더 이상 존재하지 않는 형태의 사업을 설명하는 대신 현재 상태로 제시되길 바라는 것일 수 있다.

솔직해지자. AI라는 이득이 없었다면 경영진의 99%는 웹 어딘가에 묻혀 있는 오래된 정보에 신경 쓰지 않았을 것이다. 하지만 퍼블리셔가 이 사소해 보이는 수정이 가시성과 매출에 영향을 줄 수 있다는 걸 깨닫는 순간, 일부는 자신이 쥔 레버리지를 수익화한다.

저자 소개 업데이트 100달러. 회사 설명 정정 250달러. 링크가 슬쩍 삽입된 설명 수정 500달러. 어쩌면 모든 참조를 최신으로 유지해 주는 연간 '프로필 유지관리' 패키지까지.

모든 퍼블리셔가 이럴 거라는 얘기는 아니다. 다만 이런 '무료' 업데이트는, 오늘날 이미 언급된 브랜드에 링크를 붙여 달라고 메일을 보냈을 때 퍼블리셔가 응하는 빈도만큼만 일어날 것이다. 힌트: 잘 안 해 준다. 이미 참조한 출처에 링크를 거는 것이 "편집 정책에 어긋난다"고 한다.

퍼블리셔는 이미 그 출처를 통제하고 있었다. AI 가시성은 그 통제에 새로운 금전적 가치를 부여했을 뿐이다.

정정인가, 평판 세탁인가

여기서 중요한 구분이 필요하다. 부정확한 정보를 고치는 것과 불편한 역사를 다시 쓰는 것은 다르다.

오래된 직함, 잘못된 저자 소개, 현재형으로 제시된 상시형 회사 설명은 업데이트되어야 한다. 퍼블리셔에게는 정확한 정보를 유지할 편집 책임이 있다.

그러나 오래된 정보가 자동으로 부정확한 정보는 아니다. 2018년 기사가 2018년 당시 그 회사가 무엇을 했는지 정확히 서술했다면, 그 사업이 이후 재포지셔닝했다는 이유만으로 퍼블리셔가 기사를 다시 쓸 이유는 없다. 난처한 인용문, 실패한 제품 출시, 비판적 리뷰, 불편한 회사 역사도 마찬가지다. 누군가 돈을 낼 의향이 있다는 이유로 사라져서는 안 된다.

그건 정정이 아니라 평판 세탁이다. 그리고 기업들은 이미 그런 데 큰돈을 쓴다.

정당한 평판 관리는 잘못된 정보를 바로잡거나 신뢰를 재건하는 데 도움을 줄 수 있다. 하지만 더 깨끗한 버전의 역사를 사게 해 주어서는 안 된다. 기준은 사실 정확성이어야지, 대상이 역사 기록에 영향을 줄 만큼 돈이 있느냐가 되어서는 안 된다.

퍼블리셔는 광고, 스폰서드 콘텐츠, 기타 상업적 기회에 요금을 매길 수 있다. 그러나 객관적으로 거짓인 정보를 정정하는 데 돈을 받는 것은 선을 넘는다. 정확성은 업셀 상품이 아니다.

마케터가 지금 해야 할 일

수수료 청구가 표준이 되기 전에 할 수 있는 일이 있다.

1. 제3자 출처를 지금 감사한다. 우리 회사·임원·제품이 언급된 외부 페이지 목록을 만들고, 현재 사실과 어긋나는 항목을 정리한다.
2. 수정 요청은 사실 기반으로 문서화한다. '이 정보가 왜 부정확한지'를 근거와 함께 제시하면 요금 협상이 아니라 정정 요청이 된다.
3. 통제 가능한 자산부터 정합성을 맞춘다. 자사 사이트, 스키마, 링크드인, 위키피디아, 크런치베이스 사이 정보가 어긋나 있으면 외부 정정을 요청할 근거 자체가 약해진다.
4. 1차 출처를 우리가 만든다. 제3자가 참조할 만한 최신 데이터·연구·프로필을 자사에서 발행하면, 오래된 서술을 덮어쓰는 속도가 빨라진다.

세 번째와 네 번째는 AI 인용을 만드는 3단계 프로세스의 1~2단계와 정확히 겹친다. 또한 개인 프로필이 회사 페이지보다 더 자주 인용된다는 링크드인 AI 인용 분석을 감안하면, 감사 대상에 임원·전문가 개인 프로필을 반드시 포함해야 한다.

정리

웹은 접근, 배치, 링크, 리뷰, 삭제, 평판을 차례로 수익화해 왔다. 다음은 업데이트다.

AI 기업들이 상충하는 정보를 인식하고 권위 있는 출처를 우선하는 능력은 분명 좋아질 것이다. 그러나 그 답변을 형성하는 정보의 상당 부분은 여전히 퍼블리셔가 통제한다. 충분히 많은 기업이 제3자 출처를 AI 가시성에, 그리고 AI 가시성을 매출에 연결하는 순간, 퍼블리셔는 그 기회를 알아본다.

기업이 웹을 고쳐야 한다는 걸 깨달을 때쯤이면, 누군가는 이미 그에 대한 요금표를 만들어 두었을 것이다.