스왑닐 파텔(Swapnil Patel), 어텐션 아크(Attention Arc) 공동 대표

AI로 생성한 이미지

수십 년 동안 미디어는 한 가지 질문에서 출발해 왔다. ‘우리가 도달하고자 하는 대상은 누구인가?’ 이 질문에 답하기 위해, 우리는 그들을 움직이는 동기가 무엇인지 이해하려고 노력한다. 그들은 어떤 문제를 해결하려고 하는가? 그들의 결정에 어떤 요소가 영향을 미치는가? 적절한 메시지, 적절한 순간, 적절한 맥락에서 그들을 어디서 만날 수 있는가? 그 외의 모든 것, 즉 전략, 미디어 계획, 크리에이티브는 그 뒤를 따른다.

이는 여전히 사실이다. 하지만 브랜드와 사람 사이의 경로는 변화하기 시작했다.

자동차 보험 가입 과정을 생각해 보자. 보험료가 올랐거나, 새 차를 구입했거나, 아니면 우리 모두가 받는 다이렉트 메일 덕분에 드디어 다른 곳에서 더 나은 조건이 있는지 알아볼 때가 되었다고 결심했을 수도 있다. 아마도 당신은 이미 몇 개의 보험 브랜드를 염두에 두고 있을 가능성이 높다. 어느 정도는 그 브랜드들의 광고를 수없이 보거나 들었기 때문일 것이다. 보험사를 검색하고, 몇 개의 웹사이트를 방문하며, 견적을 받아볼 수도 있다. 바로 이때 결정이 더욱 구체화된다. 실제로 얼마나 절약할 수 있을까? 보장 범위는 어떻게 다를까? 그리고 그 차이가 당신이 알고 신뢰하는 브랜드에서, 잘 알지 못하는 브랜드로 갈아타기에 충분할까?

이제 그 과정에 AI 비서를 도입한다고 상상해 보자. 차량, 운전자, 현재 보장 내용, 그리고 당신에게 가장 중요한 사항에 대한 기본 정보를 입력하기만 하면 된다. AI 비서는 다양한 옵션을 조사하고, 보장 범위와 가격을 비교하며, 리뷰를 검토하여 후보를 좁히는 데 도움을 줄 수 있다. 최종 결정은 여전히 당신이 내리지만, 그 결정에 이르는 모든 단계에 직접 참여할 필요는 없어질 수도 있다.

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그리고 이러한 행동의 이면에서는 훨씬 더 광범위한 변화가 일어나고 있다. 인터넷 트래픽 중 자동화된 트래픽이 처음으로 절반 이상을 차지하게 됐다. 이는 AI 에이전트가 사람들의 결정 절반을 내리고 있다는 뜻은 아니지만, 인터넷이 사람뿐만 아니라 기계에 의해서도 점점 더 탐색되고 있음을 의미한다. 동시에, 온라인 쇼핑객의 거의 절반이 최근 구매를 조사하는 데 AI를 활용했으며, OpenAI, 구글, 비자, 마스터카드와 같은 기업들은 AI가 단순히 질문에 답하는 것을 넘어 더 많은 일을 할 수 있도록 인프라를 구축하고 있다.

이는 미디어 업계에 매우 흥미로운 상황을 만들어 낸다. 수년간의 광고 덕분에 내가 보험 상품을 구매하기로 결정하기 전부터 머릿속에 서너 개의 보험 브랜드가 자리 잡았을지 모르지만, AI 비서가 훨씬 더 광범위한 보험사들을 평가한 끝에 그중 세 곳만 내게 제시한다면 어떻게 될까? 그럴 때 ‘도달률’은 무엇을 의미할까? 고려 과정은 어디서 일어났을까? 그리고 어떤 이유로 그 세 브랜드가 최종 선정됐을까?

이것이 바로 ‘답변 엔진 최적화(AEO)’와 ‘생성형 엔진 최적화(GEO)’에 대한 논의에 주목해야 하는 이유이기도 하다. 브랜드는 권위 있는 콘텐츠와 제3자 리뷰부터 명확하고 정확한 정보에 이르기까지, 사람들에게 신뢰를 심어주는 신호들이 소비자의 의사결정을 점점 더 많이 돕는 시스템에서도 접근 가능하도록 해야 한다. 그렇다고 해서 사람들에게 인지도, 신뢰도, 선호도를 구축하는 일이 덜 중요해지는 것은 아니다. 오히려 여기에 또 다른 차원이 더해지는 것이다.

어텐션 아크(Attention Arc)에서는 미디어가 ‘사람’에서 시작하고 ‘사람’에서 끝난다는 점을 자주 강조한다. 나는 AI가 이 사실을 바꾸지 않는다고 생각한다. 모든 에이전트 뒤에는 여전히 목표와 선호도, 제약 조건을 가진 사람이 있다. 하지만 마케팅 담당자로서 우리 모두는 사람들의 의사결정을 돕는 시스템을 통해 이러한 인간의 요구와 선호도가 어떻게 반영되는지 점점 더 잘 이해해야 한다. 그리고 그 과정에서 일어나는 일들에 대해 더 깊이 파악해야 한다.

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* 원문

The Next Media Battleground

By Swapnil Patel, Co-President at Attention Arc

For decades, media has started with one question: Who are the people we’re trying to reach? To answer it, we work to understand what motivates them. What problems are they trying to solve? What influences their decisions? Where can we reach them with the right message, at the right moment, in the right context? Everything else, the strategy, media plan and creative, follows.

That’s still true. But the path between brands and people is beginning to change.

Think about shopping for auto insurance. Maybe your premium went up, you bought a new car or, thanks to the direct mail pieces we all get, you finally decided it was time to see if there’s a better deal elsewhere. Chances are, you already have a handful of insurance brands in mind, in part because you’ve seen or heard their advertising countless times. You might search for providers, visit a few websites and get some quotes. That’s when the decision becomes more tangible. How much could you actually save? How does the coverage compare? And is the difference enough to make you switch from a brand you know and trust to one you may know less about?

Now imagine bringing an AI assistant into that process. You give it some basic information about your cars, drivers, current coverage and what matters most to you. It can research the options, compare coverage and prices, look at reviews and help narrow the field. You still make the decision, but you may no longer participate directly in every step that leads to it.

And there’s a much broader shift happening underneath that behavior. For the first time, automated traffic now accounts for more than half of internet traffic. That doesn’t mean AI agents are making half of people’s decisions, but it does mean the internet is increasingly being navigated by machines as well as people. At the same time, nearly half of online shoppers used AI to research their most recent purchase, while companies like OpenAI, Google, Visa and Mastercard are building the infrastructure for AI to do more than answer questions.

This makes things really interesting for media. Years of advertising may have helped put three or four insurance brands in my head before I ever decided to shop, but what happens when an AI assistant evaluates a much broader set of insurers and only puts three in front of me? What does reach mean then? Where did consideration happen? And what made those three brands make the cut?

That’s also why the conversation around answer engine optimization and generative engine optimization is worth paying attention to. Brands need to make sure the signals that establish credibility with people, from authoritative content and third-party reviews to clear, accurate information, are also accessible to the systems increasingly helping them make decisions. That doesn’t make building awareness, credibility and preference with people less important. It adds another dimension to it.

At Attention Arc, we talk a lot about media starting and ending with people. I don’t think AI changes that. Behind every agent is still a person with goals, preferences and constraints. But increasingly, all of us as marketers will need to understand how those human needs and preferences translate through the systems helping people make decisions. And get smarter about what happens in between.

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