1. '인간이 보는 인터넷'에서 '기계가 읽는 인터넷'으로

AI 검색이 주도권을 거머쥐는 순간, 인터넷의 중심축도 조용히 이동하고 있다. 인간의 눈을 붙잡기 위해 설계된 ‘사람이 보는 인터넷’ 위에, 이제 챗GPT·제미나이·퍼플렉시티 같은 LLM이 읽고 인용하는 ‘기계가 읽는 인터넷’이 겹겹이 구축되고 있는 것이다.

한때 AI가 가장 신뢰하는 소셜 플랫폼이었던 레딧은 불과 1년 만에 왕좌를 내줬고, 그 자리를 유튜브가 대신 차지했다. 프로파운드, 블루피시, 구디 AI, 엠베로스 등 4개 분석 기관의 데이터는 이제 LLM 인용의 무게중심이 레딧의 댓글 스레드가 아니라 유튜브 영상 주변에 붙은 자막, 설명문, 메타데이터로 이동했음을 일관되게 보여준다.

LLM은 영상을 ‘본다’기보다, 그 주변을 감싸고 있는 구조화된 텍스트를 읽는다. 이는 곧 유튜브의 부상이 동영상 포맷의 승리가 아니라, 고정보·하우투·리뷰가 담긴 자막과 스크립트, 풍부한 메타데이터로 대표되는 ‘파싱 가능한 텍스트 인프라’의 승리임을 의미한다.

조회수·좋아요·체류 시간으로 평가되던 전통적 콘텐츠 가치 체계는 지금, “얼마나 많은 사람이 보느냐”에서 “AI가 이 콘텐츠를 얼마나 잘 이해하고 재인용하느냐”로 축이 옮겨가고 있다. 유튜브가 레딧을 제치고 LLM 인용의 최전선으로 부상했다는 사실은, 브랜드와 미디어, 크리에이터에게 단 하나의 질문을 던진다. 이제 콘텐츠 전략의 기준은 바이럴이 아니라, ‘기계가 읽을 수 있는가, 그리고 정확히 읽고 있는가’로 재설정되어야 한다는 것이다.

2. 데이터가 보여주는 역전의 규모

숫자는 이 변화의 규모를 선명하게 드러낸다. 4개 분석 기관의 연구 결과를 종합하면 다음과 같다.

블루피시(Bluefish) 분석에 따르면, 지난 6개월간 LLM 응답에서 유튜브가 인용된 비율은 16%로, 레딧의 10%를 크게 앞질렀다. 불과 1년 전만 해도 레딧이 소셜 플랫폼 인용의 40% 이상을 독식하던 상황과 비교하면 극적인 역전이다. 블루피시는 또 소셜 미디어 전체의 AI 인용 비중이 7월에서 11월 사이 거의 두 배로 증가해 전체 LLM 인용의 7%를 차지하게 됐다고 밝혔다.

엠베로스(Emberos)의 최근 자료는 이 격차를 자세히 보여준다. 수만 건의 AI 응답을 분석한 결과, 유튜브는 챗GPT(ChatGPT), 제미나이(Gemini), 퍼플렉시티(Perplexity) 등 주요 AI 챗봇에서 레딧보다 약 40% 더 자주 인용되고 있었다. 특히 주목할 만한 점은 구글(Google)의 AI 오버뷰가 자사 플랫폼인 유튜브를 적격 응답의 18%에서 25%까지 인용하고 있다는 사실이다. 챗GPT(ChatGPT) 역시 유사하게 약 18%의 응답에서 유튜브를 인용하고 있어, 이 현상이 특정 AI 서비스에 국한되지 않음을 보여준다.

브랜드의 AI 검색 최적화를 전문으로 하는 구디 AI(Goodie AI)의 분석은 이 추세의 속도를 가장 극명하게 드러낸다. 소비재, 게임, 헬스케어, 핀테크, 제약 등 66개 브랜드를 대상으로 610만 건의 인용(이 중 소셜 인용 23만 6,126건)을 분석한 결과, 유튜브의 소셜 인용 점유율은 8월 18.9%에서 12월 39.2%로 불과 4개월 만에 두 배 이상 급등했다. 같은 기간 레딧은 44.2%에서 20.3%로 반 토막이 났다. 두 플랫폼의 위상이 완전히 뒤바뀐 것이다.

유튜브의 우위는 경쟁 영상 플랫폼과 비교하면 더욱 압도적이다. 프로파운드(Profound)가 수십억 건의 AI 생성 인용을 분석한 결과, 유튜브는 인스타그램(Instagram)보다 약 18배, 틱톡(TikTok)보다 거의 50배, 비메오(Vimeo)보다 500배 이상 많은 인용을 기록했다. 블루피시(Bluefish) 데이터에서도 인스타그램(Instagram)과 링크드인(LinkedIn)은 각각 2%, 틱톡(TikTok)은 1%에 불과해 유튜브와의 격차가 극명했다.

2026년 1월 기준, 프로파운드(Profound)는 유튜브를 구글(Google) AI 오버뷰와 제미나이(Gemini)에서 가장 많이 인용되는 도메인으로, 구글(Google) AI 모드와 퍼플렉시티(Perplexity)에서는 두 번째로 많이 인용되는 도메인으로 평가했다.

3. 왜 유튜브인가: 구조화된 텍스트의 승리

이 역전을 이해하려면 LLM이 정보를 처리하는 방식을 먼저 파악할 필요가 있다.

엠베로스(Emberos)의 저스틴 인만(Justin Inman) CEO는 애드위크와의 인터뷰에서 "유튜브는 깔끔하고 긴 형식의 색인 가능한 자막을 제공한다”며 “반면 레딧 콘텐츠는 스레드와 댓글에 파편화되어 있다”고 강조했다.

그동안 레딧의 강점이었던 '다양한 관점의 풍부한 논의'가 LLM 입장에서는 오히려 약점이 된 것이다. 수십 개의 댓글과 대댓글 속에서 핵심 정보를 추출하는 것은 구조화된 자막에서 정보를 읽어내는 것보다 훨씬 어렵다.

여기에 사용자 쿼리 패턴의 변화도 중요하다. LLM에 던져지는 질문들이 점점 더 '하우투(how-to)'와 '단계별 설명' 형태로 전환되고 있다. "어떻게 하면 되나요?", "순서대로 알려주세요"와 같은 질문에는 튜토리얼 영상의 구조화된 스크립트가 레딧의 산발적인 의견 스레드보다 훨씬 적합하다.

블루피시(Bluefish)의 알렉스 셔먼(Alex Sherman) CEO는 인터뷰에서 더 근본적인 통찰을 제시했다. "가시성은 크리에이터의 영향력이나 조회수보다 콘텐츠가 얼마나 깔끔하게 색인될 수 있는지에 달려 있다." 100만 구독자를 보유한 인플루언서의 영상이라도 자막이 없거나 설명이 부실하면 LLM에 인용되기 어렵다는 이야기다.

반면 구독자 1만 명의 채널이라도 정확한 자막과 체계적인 설명을 갖추고 있다면 AI 검색에서 우위를 점할 수 있다. 셔먼(Sherman) CEO는 애드위크 인터뷰에서 "7월에서 11월 사이 소셜 미디어 인용이 거의 두 배로 증가했지만, 여전히 전체 LLM 인용의 7%에 불과했다”며 “이는 AI가 소셜 미디어를 기본값으로 사용하지 않는다는 것을 의미한다고 설명했다.

그는 “LLM은 콘텐츠가 실질적인 설명 가치를 더할 때만 가져온다. 유튜브의 선두는 바로 이 차이를 보여준다”고 덧붙였다.

4. 플랫폼별 역할의 분화

최신 데이터는 각 플랫폼이 AI 검색 생태계에서 서로 다른 역할로 분화되고 있음을 보여준다.

유튜브는 튜토리얼, 제품 설명, 해설 콘텐츠의 기본 소스로 자리 잡았다. "이 소프트웨어 어떻게 쓰나요?", "이 제품 실제로 어떤가요?"와 같은 질문에 LLM은 유튜브를 가장 먼저 참조한다.

레딧은 여전히 의견 스레드와 문제 해결 질문에서 강세를 유지하고 있다. "다른 사람들은 이 상황에서 어떻게 했나요?", "이 에러 메시지 해결한 분 있나요?"와 같은 커뮤니티 기반 답변에서는 레딧의 가치가 여전하다.

인스타그램(Instagram)의 역할은 "에피소딕(episodic)"하다고 인만(Inman) CEO는 표현한다. 문화, 트렌드, 실시간 이슈와 관련된 질문에서 간헐적으로 등장하지만, 일상적인 정보 검색에서는 존재감이 미미하다.

틱톡(TikTok)과 링크드인(LinkedIn)은 LLM 인용에서 여전히 주변부에 머물러 있다. 짧은 영상 포맷과 텍스트 기반 전문 네트워킹이라는 각각의 특성이 현재의 LLM 파싱 방식과 맞지 않기 때문이다.

인만(Inman) CEO는 향후 전망을  "향후 12개월간 AI 응답 내 소셜 미디어 인용은 계속 증가하겠지만, 플랫폼별로 불균등하게 나타날 것”이라며 “ 유튜브는 하우투(how to)와 제품 관련 질문의 기본 소스로서 성장을 이어갈 것이고, 인스타그램의 역할은 문화와 트렌드, 실시간 이슈를 중심으로 간헐적인 수준에 머물 것”이라고 말했다.

5. 새로운 산업의 탄생: AI 가시성 최적화 시장

이 데이터를 생산하는 기업들 자체가 하나의 새로운 산업 생태계를 형성하고 있다는 점도 주목할 만하다. 키워드와 파란색 링크의 시대가 LLM으로 이동하면서, 브랜드의 AI 가시성( AI visibility optimization) 수요를 충족시키려는 스타트업들이 빠르게 부상하고 있다. ADWEEK는 이들을 "AI 검색 최적화의 미래를 형성하는 7대 핫 스타트업"으로 선정한 바 있다.

엠베로스(Emberos): 구글 출신이 만든 AI 브랜드 오케스트레이션 플랫폼

AI가시성 최적화 기업 중 가장 두각을 나타내고 있는 곳은 이 분석에 엠베로스(Emberos)다. 구글(Google) 출신 저스틴 인만(Justin Inman)이 창업한 이 회사는 2026년 1월, 단일 엔젤 투자자로부터 120만 달러(약 17억 원)의 프리시드 투자를 유치했다. 인만(Inman) CEO는 "브랜드가 다음으로 격전을 벌일 전장은 검색 순위도 소셜 피드도 아닌, AI가 생성하는 답변 속이 될 것"이라고 단언한다.

엠베로스(Emberos)는 현재 챗GPT(ChatGPT), 제미나이(Gemini), 클로드(Claude), 퍼플렉시티(Perplexity), 그록(Grok) 등 5개 주요 AI 플랫폼을 커버하며, 알렉사(Alexa) 같은 음성 비서로의 확장도 계획하고 있다. 14명의 직원을 보유한 이 스타트업은 엔터테인먼트 스튜디오, 광고 에이전시, 소비재 브랜드(셀러브리티 소유 브랜드 포함), 정치 조직 등을 고객으로 확보하고 있으며, 2026년 1분기 내 시드 라운드를 목표로 하고 있다.

인만(Inman) CEO는 "우리의 핵심은 브랜드가 AI 답변에서 어떻게 표현되는지 이해하고 통제할 수 있도록 돕는 것”이라며 “단순한 가시성 관점뿐 아니라, 모든 주요 모델에서의 추천까지 포함한다다. 우리는 'AI 브랜드 오케스트레이션'이라 부르는 것의 인프라 레이어다"라고 설명한다.

엠베로스(Emberos)의 차별점은 '예측 역량'이다. 인만(Inman) CEO는 인터뷰에서 "많은 경쟁사들이 이미 일어난 일을 보고하는 반응적(reactive) 관점에서 접근한다. 그러나 우리는 예측 역량을 갖추고 있고, '픽스 팩(fix packs)'이라고 부르는 솔루션을 제공한다”고 언급했다.

그는 “저는 그 블랙박스를 해명하고 더 접근 가능하고 자동화된 것으로 만들고 싶다”며 “이는 경영진 레벨뿐 아니라 실무자 레벨에서도 도움이된다”고 설명했다.

픽스 팩은 슬랙(Slack), 허브스팟(HubSpot), 지라(Jira) 등의 업무 도구와 연동되어 소셜, 마케팅, 에이전시 팀에 직접 권고사항을 전달한다. 엠베로스(Emberos)는 또한 환각(hallucination), 지적재산권 우려, 브랜드 안전에 초점을 맞춘 거버넌스 레이어도 포함하고 있다.

엠베로스(Emberos)의 기술 핵심은 독자적인 '브랜드 지식 그래프(Brand Knowledge Graph)'다. 브랜드, 제품, 크리에이티브 자산, 내러티브 등의 엔티티를 인터넷 전반에 걸쳐 매핑하고, 이들이 어떻게 진화하는지 추적하며 미래 결과를 예측한다. 인만(Inman) CEO는 "엔티티가 우리 브랜드 지식 그래프에 매핑되면, 인터넷의 모든 주요 영향 요소가 그 특정 엔티티와 어떻게 연결되는지 도시 지도처럼 파악할 수 있습니다. 이것이 예측 역량의 근간"이라고 설명한다.

이러한 예측은 박스오피스 성과 같은 거시적 결과부터 브랜드가 특정 변경을 했을 때의 세부적인 비즈니스 영향까지 포괄한다. "이 변경을 하면, X만큼의 상승을 예측한다. 그리고 변경이 실제로 일어나면, 우리가 예측한 것과 실제로 발생한 것을 비교할 수 있다."

프로파운드(Profound): 3,500만 달러 투자 유치한 AI 검색 최적화 선두주자

프로파운드(Profound)는 또 다른 주요 플레이어다. 이 회사는 AI 검색 최적화 분야에서 3,500만 달러(약 500억 원)를 투자 유치하며 시장의 관심을 끌었다. 프로파운드(Profound)의 고객사 에어바이트(Airbyte)는 챗GPT(ChatGPT) 내 가시성을 일주일 만에 9%에서 26%로 세 배 끌어올리고, 이를 10만 달러 규모의 고객 계약으로 전환시킨 사례로 알려져 있다. 이는 AI 가시성이 단순한 브랜딩 지표가 아니라 실질적인 매출과 직결될 수 있음을 보여주는 사례다.

블루피시(Bluefish)와 구디 AI(Goodie AI)

블루피시(Bluefish)와 구디 AI(Goodie AI) 역시 이 시장의 핵심 데이터 공급자로 자리매김하고 있다. 이들 스타트업의 공통된 비즈니스 모델은 전통적인 검색에서 요약된 챗봇 응답으로 정보 발견 방식이 이동하면서 마케터들이 전략을 근본적으로 재조정해야 한다는 것에서 나온다

블루닷AI(대표 이성규)는 한국 AI 검색 최적화(AI Search Optimization) 특화 스타트업으로, 챗GPT 같은 생성형 AI가 새로운 검색 창구가 되는 환경에서 기업과 미디어의 ‘AI 노출’을 관리해 주는 역할을 한다. 이 회사는 ‘블루닷 인텔리전스’를 통해 브랜드와 콘텐츠가 AI 답변 속에서 얼마나, 어떤 맥락으로 언급되는지 측정하고, 어떤 출처와 신호가 AI의 답변에 영향을 주는지 분석한다.

나아가 블루닷CMS와 저널리즘·마케팅용 생성 AI 도구를 연동해, 측정된 데이터를 바탕으로 콘텐츠를 어떻게 고쳐 쓰고 어디에 배포해야 AI가 더 정확하게 인식하는지까지 하나의 워크플로로 연결하는 것이 특징이다.

6. 90%의 브랜드가 AI에서 '잘못 알려지고' 있다

이 새로운 산업이 급성장하는 배경에는 불편한 현실이 있다. 엠베로스(Emberos) 데이터에 따르면, 조사 대상 500개 브랜드 중 90%가 최소 하나의 주요 언어 모델에서 사실 오류를 안고 있다.

인만(Inman) CEO는 "이건 엄청난 규모"라고 강조한다. 이러한 오류에는 잘못된 가격 정보, 오래된 제품 상세, 모델 간 상충되는 추천 등이 포함된다. 문제는 한번 각인된 오류가 쉽게 수정되지 않는다는 점이다.

"AI 시스템이 특정 내러티브를 이해하면, 그 내러티브는 상당히 빠르게 굳어진다." 인만(Inman) CEO의 경고다. "우리의 제안은 지금 당장 들어와서 이것들을 형성하기 시작하고, 상류로 이동한 이 발견 지점에 브랜드를 준비시키라는 것입니다."

이는 단순한 마케팅 문제가 아니다. 소비자가 "A 브랜드 제품 가격이 얼마야?"라고 AI에 물었을 때 틀린 답이 나온다면, 그것은 브랜드 신뢰의 문제이자 잠재적 매출 손실의 문제다. AI가 검색의 첫 번째 접점이 되는 시대에, 브랜드가 AI에 어떻게 '읽히는가'는 더 이상 선택적 관심사가 아니다.

한편, 인만(Inman) CEO는 무분별한 콘텐츠 양산에 대해 경고한다. 그는 인터뷰에서 "이 분야에서 많이 보이는 것이 콘텐츠와 퍼블리싱에만 집중하는 접근”이라며 “이것이 많은 'AI 슬롭(AI slop, 저품질 AI 생성 콘텐츠)'을 만들어내고 있다”고 말했다.  엠베로스(Emberos)는 웹사이트 FAQ, PR 배치, 인플루언서 파트너십, 유료 캠페인 등 온드(owned), 언드(earned), 페이드(paid) 채널 전반의 신호를 평가하는 방식을 취한다.

7. 콘텐츠 전략의 패러다임 전환

최근 변화는 브랜드와 콘텐츠 제작자에게도 변화를 요구하고 있다. 콘텐츠 제작의 목표 자체를 재정의해야 한다.

'조회수 최적화'에서 '파싱 최적화'로

셔먼(Sherman) CEO의 핵심 메시지는 "조회수, 팔로워, 크리에이터 영향력이 반드시 AI 영향력으로 이어지지 않는다”근 것이다. AI 검색 이상에서 승리하는 콘텐츠는 교육적 명확성—제품 사용기, 리뷰, 타깃 오디언스별 해설 등 구조가 탄탄하고 모델이 파싱하기 쉬운 콘텐츠다.

AI 가시성을 위한 콘텐츠 요건

구디 AI(Goodie AI)는 LLM에 인용될 가능성이 높은 콘텐츠의 특징을 구체적으로 제시하고 있다. 특히, 자막과 스크립트(대폰)가 포함된 정보 밀도 높은 영상, 해설과 문제 해결 가이드 포맷, 비교 분석과 장문의 하우투(How to) 콘텐츠가 여기에 해당한다. 공통점은 모두 '기계가 읽기 쉬운 구조화된 텍스트'를 갖추고 있다는 점이다.

이중 측정 체계의 필요성

이는 마케터에게 이중의 측정 체계를 갖추기를 요구한다.

셔먼(Sherman) CEO는 이렇게 요약한다. "마케터에게 이는 영상과 소셜 전략이 더 이상 인간 참여만으로 측정될 수 없다는 의미다. AI 시스템이 콘텐츠를 이해할 수 있는지도 함께 고려해야 한다."

8. K-콘텐츠와 크리에이터를 위한 전략적 시사점

이번 연구 결과는 글로벌 시장을 겨냥하는 K-콘텐츠 제작자와 한국 크리에이터들에게 특별한 의미를 갖는다. AI 검색이 새로운 발견 채널로 부상하면서, 한류 콘텐츠의 글로벌 도달 범위를 확장할 수 있는 새로운 기회의 창이 열리고 있기 때문이다.

다국어 자막의 ‘전략적 중요성’

지금까지 다국어 자막은 '인간 시청자의 접근성'을 위한 도구였다. 그러나 AI 검색 시대에 자막은 완전히 새로운 전략적 가치를 갖게 된다. LLM은 영상을 시청하지 않고 자막을 읽는다. 따라서 영어, 스페인어, 일본어 등 다국어 자막을 갖춘 K-콘텐츠는 해당 언어권의 AI 검색에서 인용될 가능성이 높아진다. 특히 영어 자막의 품질과 정확성은 글로벌 AI 플랫폼에서의 가시성과 직결된다.

구조화된 메타데이터의 중요성

K-드라마, K-팝, K-뷰티 콘텐츠의 경우, 영상 설명란과 메타데이터를 체계적으로 구성하는 것이 AI 검색 가시성의 핵심이다. 에피소드 요약, 출연진 정보, 관련 제품 정보 등을 구조화된 형태로 제공하면 LLM이 정보를 파싱하고 인용하기 쉬워진다. "BTS 멤버가 입은 자켓 브랜드가 뭐야?"와 같은 질문에 AI가 정확히 답할 수 있으려면, 해당 정보가 검색 가능한 텍스트 형태로 존재해야 한다.

'하우투' 콘텐츠의 기회

데이터가 보여주듯, LLM은 '하우투'와 '단계별 설명' 콘텐츠를 특히 선호한다. K-뷰티 튜토리얼, K-팝 댄스 커버 강좌, 한국 요리 레시피 등 교육적 콘텐츠는 AI 검색에서 인용될 가능성이 높다. 단, 조건이 있다. 정확한 자막, 명확한 단계 구분, 체계적인 설명이 뒷받침되어야 한다.

중소 채널의 역설적 기회

앞선 언급처럼, AI 가시성은 구독자 수나 조회수와 비례하지 않는다. 이는 대형 MCN이나 메이저 엔터테인먼트사가 아닌 중소 규모의 K-콘텐츠 채널에게는 역설적인 기회를 제공한다. 구독자 1만 명의 채널이라도 정확한 자막, 체계적인 메타데이터, 정보 밀도 높은 설명을 갖추고 있다면 AI 검색에서 100만 구독자 채널을 앞설 수 있다.

브랜드 정보 정확성 관리

엠베로스(Emberos)의 데이터에 따르면 “90%의 브랜드가 AI에서 부정확하게 표현”되고 있다. K-브랜드들도 예외가 아닐 것이다. 글로벌 시장을 타깃으로 하는 K-뷰티, K-패션, K-푸드 브랜드들은 주요 AI 플랫폼에서 자사가 어떻게 표현되고 있는지 점검하고, 오류가 있다면 조기에 수정하는 것이 중요하다. "AI 시스템이 특정 내러티브를 이해하면, 그 내러티브는 상당히 빠르게 굳어진다"는 인만(Inman) CEO의 경고를 새겨들을 필요가 있다.

FAST 채널과 AI 검색의 시너지

K-콘텐츠의 글로벌 확장 전략으로 주목받는 FAST(Free Ad-Supported Streaming TV) 채널 역시 AI 검색과의 시너지를 고려해야 한다. FAST 플랫폼에 배포되는 콘텐츠가 구조화된 메타데이터와 다국어 자막을 갖추고 있다면, AI 검색을 통한 추가적인 발견 경로가 열릴 수 있다.

9. 변곡점의 경고: 불확실한 미래

그러나 이 추세가 영원히 지속될 것이라고 단정하기는 어렵다. 인만(Inman) CEO는 애드위크 인터뷰에서 "LLM이 소셜 콘텐츠가 너무 시끄럽거나 법적으로 위험하다고 판단하면 급격한 역전이 일어날 수 있다”며 “우리는 소셜 플랫폼이 새로운 검색 결과가 되거나, 완전히 배제되는 변곡점에 서 있다."고 경고했다.

실제, 저작권 이슈, 허위 정보 문제, 법적 리스크 등이 언제든 LLM 개발사들의 정책 변화를 촉발할 수 있다. 소셜 미디어 인용이 빠르게 성장하고 있지만, 전체의 7%에 불과하다는 사실은 AI가 여전히 소셜 미디어를 '보조적인' 정보원으로만 취급하고 있음을 시사한다.

엠베로스(Emberos)가 환각(hallucination), 지적재산권 우려, 브랜드 안전에 초점을 맞춘 거버넌스 레이어를 포함시킨 것도 이러한 리스크를 반영한 조치다.  AI 검색 최적화는 단순히 '더 많이 노출되는 것'이 아니라, '정확하게 표현되는 것'의 문제이기도 하다.

10. 결론: 콘텐츠의 새로운 생존 공식

결론적으로 바이럴리티(Virality)의 시대가 저물고 있다. 수백만 조회수를 기록해도 AI가 읽을 수 없는 콘텐츠는 검색에서 사라진다. 반면 소수만 본 콘텐츠라도 기계가 파싱할 수 있는 구조를 갖추고 있다면 AI의 인용을 통해 무한히 재생산된다.

유튜브의 부상은 이 변화의 첫 번째 신호탄으로 볼수 있다. 그리고 엠베로스(Emberos), 프로파운드(Profound), 블루피시(Bluefish), 구디 AI(Goodie AI) 같은 스타트업들의 등장은 이 변화가 일시적 현상이 아니라 구조적 전환임을 입증한다.

앞으로 콘텐츠 제작자들은 콘텐츠를 제작하기 전 세 가지 질문을 동시에 던져야 할 것이다. "사람들이 이것을 볼까?", "AI가 이것을 읽을 수 있을까?", 그리고 "AI가 이것을 '정확하게' 읽고 있는가?"

인만(Inman) CEO의 말처럼, "AI 시스템이 특정 내러티브를 이해하면, 그 내러티브는 상당히 빠르게 굳어진다." 지금이 그 내러티브를 형성할 수 있는 마지막 기회다.

부록: 주요 기업 프로필

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본 기사는 ADWEEK 기사를 기반으로 작성되었습니다.

원문: https://www.adweek.com/media/youtube-reddit-ai-search-engine-citations/

2026년 1월