콘텐츠의 미래는 글쓰기가 아니라 생각이다 — AI로 글값이 떨어진 뒤 남는 가치

AI 콘텐츠 비판의 불편한 이면

SEO와 GEO 업계 일부에서는 AI 콘텐츠를 악마화하는 흐름이 있다. 영국 디지털 PR·SEO 대행사 JBH의 앤드루 홀랜드는 서치엔진랜드 기고에서 그 주장의 상당 부분이 자기방어적이라고 말한다. 낡은 비즈니스 모델을 지키고, 생산을 품질과 혼동하며, 글쓰기의 가치가 어디로 옮겨 가는지를 놓친다는 것이다. AI 콘텐츠의 가치를 둘러싼 논쟁을 다시 보게 하는 글이다.

많은 SEO 대행사는 사실 광고를 팔아 왔다. 콘텐츠를 만들고 순위와 트래픽을 얻는 모델은 리테이너 계약에 딱 맞았다. 제작에 시간이 들고, 작가는 많고, 대행사는 제작비를 넉넉히 받을 수 있었다. 그런데 AI가 글 생산을 극도로 싸게 만들었다. 글이 비싸야 마진이 나던 사람에게는 불편한 상업적 문제다.

콘텐츠는 약한 힘이다

‘그래서 효과가 있었나’를 묻지 않는다

AI 콘텐츠로 트래픽을 폭증시켰다가 폭락한 사이트들을 두고 업계는 ‘그러게 하지 말랬잖아’라고 말한다. 하지만 들인 비용과 얻은 것, 수익을 따지지 않고 마지막 하락선만 보고 판단할 수는 없다. 콘텐츠가 무엇을 하려 했고 목표를 이뤘는지가 먼저다.

사람들은 관심 있는 것만 읽는다

기사 하나 읽고 당장 소프트웨어를 사겠다고 벌떡 일어나는 사람은 많지 않다. 광고인 하워드 고시지의 말처럼 사람들은 관심 있는 것을 읽고, 가끔 그게 광고일 뿐이다. 키워드 도구가 월 1,300건 검색된다고 해서 만든 2,000단어짜리 지루한 글은 챗GPT 이전부터 이 시험에 떨어졌다.

사람이 쓴 슬롭도 있었다

사람이 쓴 글이 자동으로 좋다는 가정도 틀렸다. 조사도 경험도 관점도 없는 10달러짜리 기사는 생성형 AI 훨씬 전부터 있었다. 필자의 지인인 한 SaaS 회사 책임자는 작가 견적이 비싸자 AI 콘텐츠 프로세스를 직접 만들어 ‘충분히 괜찮은’ 초안을 얻고, 내부 팀이 이를 다듬어 특별하게 만든다. ‘AI를 안 쓴다’는 말은 품질 보증이 아니라 ‘더 느리고 비싸다’는 뜻일 수도 있다. AI 슬롭은 글쓰기 문제가 아니라 아이디어 부재의 문제다.

그래도 콘텐츠를 만들어야 하는 이유

서치엔진랜드는 올해 퍼블리셔 사이트 64곳에서 AI 오버뷰 확대 이후 자연 검색 클릭이 42% 줄었다고 보도했다. 그래도 콘텐츠는 회사의 목소리다. 무엇을 믿는지, 제품이 무엇을 하고 무엇을 못 하는지, 무엇을 배웠고 무엇에 동의하지 않는지를 세상에 내놓는 방법이다. 사람도, 검색엔진도, AI도, 기자도 그것을 만난다. 아무 말도 하지 않으면 시장이 가져갈 재료가 없다.

작가가 올라가야 할 자리

AI가 조사와 초안을 점점 잘한다면 작가에게 돈을 내는 이유는 타이핑이 아니라 생각이다. 조사 방향, 경험, 취향, 관찰, 논증, 고객 이해, 원본 정보, 편집, 판단, 그리고 무엇이 존재할 가치가 있는지 정하는 일이다. 예전에는 키워드가 글을 정했고 작가는 키워드를 섬겼다. 이제 작가는 상류로 올라가야 한다.

• 이 브랜드는 무엇에 대해 말해야 하는가
• 우리는 남들이 모르는 무엇을 아는가
• 시장은 무엇을 오해하고 있는가
• 발행 뒤 1만 파운드를 들여 홍보해야 한다면 무엇을 만들겠는가

‘몇 단어로 쓸까’보다 훨씬 좋은 질문들이다. 희소한 자원은 더 이상 글이 아니라 전할 가치가 있는 아이디어다. AI는 글솜씨가 없어 묻혀 있던 전문가의 아이디어를 세상에 꺼내 주기도 한다.

품질은 누가 정하나

J.K. 롤링의 ‘해리 포터와 마법사의 돌’ 초판은 500부였다. 몇 년 뒤 그는 로버트 갤브레이스라는 필명으로 ‘쿠쿠스 콜링’을 투고했다가 여러 출판사에서 거절당했고, 한 곳은 글쓰기 강좌를 권했다. 출간 뒤 하드커버는 약 1,500부 팔렸지만, 작가의 정체가 밝혀지자 1위에 올랐다. 같은 책, 같은 문장, 다른 맥락이다. 품질은 원고에 부어 넣는 객관적 물질이 아니다.

마케터를 위한 결론

질문은 AI가 썼느냐가 아니라 쓸 가치와 읽을 가치가 있었느냐다. 브랜드 콘텐츠 팀이라면 제작 공정보다 기획의 상류, 즉 원본 데이터와 경험, 관점을 확보하는 데 시간을 옮겨야 한다. AI 콘텐츠 워크플로를 완성본에서 거꾸로 설계하는 법과, 플랫폼이 키우는 AI 슬롭에 대한 항체를 함께 보면 무엇이 살아남을지 선명해진다.