AI 가시성 개선을 위한 전략: 운영의 중요성
최근 기업들이 인공지능(AI) 기반의 검색에서 높은 노출과 가시성을 확보하기 위해 마케팅보다 운영에 초점을 맞춰야 한다는 새로운 트렌드가 등장하고 있습니다. 이는 운영팀과 마케팅팀 간의 긴밀한 협력이 필요하다는 강력한 신호입니다. 오늘은 AI 가시성 확보의 필수 요소로 떠오른 운영의 중요성에 대해 알아보겠습니다.
AI 가시성을 좌우하는 운영 신호
AI 플랫폼은 단순히 콘텐츠를 읽는 것을 넘어, 기업 운영 전반에서 발생하는 신호들을 통합하여 해석합니다. 제품 설계, 품질, 배송 정확성, 고객 지원 등은 모두 AI가 브랜드를 평가하는 기준이 됩니다. 이러한 운영 영역에서의 부정적인 신호는 AI가 기업을 잘못된 방식으로 인식하게 만들 수 있습니다.
예를 들어, 많은 매출을 창출하는 글로벌 기업이 특정 제품에 대해 LLM(Large Language Model)으로부터 '기술이 구식임'을 지적받았다는 사례가 있습니다. 이는 소비자가 보는 제품의 이야기를 왜곡할 수 있으며, 결국 경쟁력을 약화시킵니다.
운영-마케팅 협업의 중요성
이러한 AI 가시성의 장벽을 극복하기 위해 CMO(최고 마케팅 책임자)와 COO(최고 운영 책임자)의 협업이 필수적입니다. 특히 배송 지연, 고객 지원 대기 시간 등 운영 문제는 후속적으로 AI가 학습하여 브랜드 인식에 영향을 미칠 수 있습니다. 여기서 '벨웨더(bellwether)' 지표를 활용하여 운영 문제를 사전에 감지하고, 변화하는 AI의 인식에 신속하게 대응하는 것이 중요합니다.
LLM이 보는 기업 운영 모니터링
COO는 운영 능력을 평가하는 AI 플랫폼이 내부 성과 지표뿐만 아니라 어떻게 외부의 제품 리뷰, 포럼, 업계 출판물 등을 통해 기업을 인식하고 있는지를 지속적으로 모니터링해야 합니다. 이 과정에서 불완전하거나 부정확한 정보가 AI에 의해 딱지를 붙게 되면, 이후 회복이 어려워질 수 있기 때문입니다.
실전에서의 AI 모니터링 방법
- 온라인 대화 추적: 포럼, 리뷰, 소셜 채널 등을 통해 브랜드에 대한 외부의 언급을 추적합니다.
- AI 응답 모니터링: ChatGPT와 같은 LLM이 기업에 대해 말하는 내용을 점검합니다. 부정확한 정보가 없는지 확인해야 합니다.
- 정확성 및 일관성 측정: AI가 브랜드 정보와 메시지를 얼마나 정확하게 전달하는지를 분석합니다.
- 운영 이벤트와 AI 서술의 연결성: 구체적인 운영 신호를 AI가 어떻게 반영하고 있는지를 파악해, 문제점이 AI 가시성에 영향을 주기 전에 해결합니다.
전략적 기회
AI 시대에 성공하는 기업은 운영과 마케팅의 협업을 통해 브랜드 신호를 강화하고, 이를 바탕으로 AI 도구가 더 긍정적으로 브랜드를 인식하도록 만드는 것입니다. 운영과 마케팅의 협력은 문제를 더 빨리 해결하고, 브랜드의 AI 가시성을 향상시키는 핵심 전략으로 자리 잡고 있습니다.