2025년 하반기부터 Perplexity, 구글의 AI 기반 검색 오버뷰의 확산으로 ‘제로클릭(Zero-click)’ 시대가 본격화되고 있다. 제로클릭 검색이란 사용자가 검색 결과 페이지에서 바로 원하는 정보를 얻어 하이퍼링크를 클릭하거나 외부 사이트로 이동하지 않고 검색을 종료하는 현상을 뜻한다. AI가 보편화되면서 기존 SEO(Search Engine Optimization) 전략은 점차 효력을 잃고 있다. 앞으로 AI는 검색과 광고 시장에 어떤 변화를 가져올까?
❏ AI 시대의 언론사들의 고민과 대응 전략
구글은 AI 기반 SGE(Search Generative Experience)를 도입해 검색 페이지 안에서 필요한 정보를 즉시 제공하고 있다. 검색 시 일부 결과에는 ‘Search Labs | AI 개요’가 표시되며 AI가 직접 작성한 요약문이 먼저 나타나고 그 아래에 하이퍼링크가 위치한다. 네이버 역시 AI 요약(지식스니펫)을 적극 활용하며 이로 인해 뉴스 사이트를 포함한 외부 콘텐츠 웹사이트들은 급격한 트래픽 감소를 겪고 있다.
구글의 검색 결과물에 표시된 'AI 개요'
네이버의 AI 검색 요약 서비스인 '지식스니펫'
월스트리트저널(WSJ)은 구글의 AI 검색 도입 이후 최근 3년간 주요 언론사들의 웹사이트 방문자 트래픽이 평균 55%나 감소했다고 보도했다. 이는 콘텐츠 기반 광고 수익에 크게 의존해온 미디어 기업들에 심각한 위협이 되고 있다. 사용자의 클릭 감소는 곧 광고 노출과 수익의 하락으로 이어지기 때문이다. 그렇다보니 대표적인 AI 검색 스타트업 퍼플렉시티는 AI 학습에 인용된 언론사들과 최대 25%까지 광고 수익을 배분하겠다고 밝혔다. 또, Prorata AI라는 유럽의스타트업인 Gist AI는 2024년 출시 이후에 광고 수익을 언론사들과 5:5로 배분하겠다고 선언하면서 전 세계 많은 언론사들과 파트너십을 맺고 있다. 덕분에 OpenAI나 퍼플렉시티에 비해 잘 알려지지도 않고 설립된지도 짧은 스타트업임에도 불구하고 2025년 6월 기준 500개 이상의 언론 출판물과 콘텐츠 제휴 계약을 성사시켰다.
이러한 트렌드에 대응하여 구글과 주요 언론사들은 다양한 전략을 시도하고 있다. 구글은 AI 검색 결과 내에 뉴스 콘텐츠를 부분적으로 노출하는 대신 직접 콘텐츠 생산자와의 파트너십을 강화하고 뉴스 쇼케이스와 같은 새로운 보상 모델을 확장하고 있다. 뉴스 쇼케이스는 2020년에 시작된 것으로 구글이 언론사에 정당한 대가를 지불하고 프리미엄 뉴스를 구글 플랫폼 안에서 소개하는 콘텐츠 보상 및 파트너십 모델이다. AI로 인해 언론사의 수익 구조가 악화될 수 있어 이런 공생 모델을 더욱 강화해 AI의 답변 품질도 높이고 콘텐츠사와 상생하려는 것이다. 더불어 AI 검색 결과를 통해 사용자가 제품 구매를 결정하도록 유도한 뒤 구매로 이어지면 판매자로부터 수수료를 받는 수익 공유 모델을 검토하고 있다. 또한 문서 생성이나 일정 관리와 같은 특정 작업을 수행할 때 별도의 비용을 과금하는 구독형 비즈니스 모델을 도입할 가능성도 있다. 특히 AI 사용 과정에서 축적된 사용자 데이터를 기반으로 내부나 외부 타 서비스에서 맞춤형 광고를 제공하여 기존의 단순한 클릭 기반 광고보다 훨씬 개인화되고 정밀한 광고 타겟팅이 가능해질 전망이다.
언론사들 역시 단순한 광고 의존 모델에서 벗어나 구독 모델 강화, 뉴스레터 구독 확대, 회원제 커뮤니티 구축, 이벤트 및 웨비나와 같은 유료 콘텐츠 서비스 등 다각화된 비즈니스 모델을 도입하고 있다. 특히 구독 모델과 프리미엄 콘텐츠의 확장이 주목받고 있다. 뉴욕타임스, 블룸버그 등 글로벌 미디어는 이미 유료 구독자 확대와 프리미엄 뉴스 서비스를 통해 안정적인 수익 구조를 확보했다. 국내 언론들도 AI와 결합한 맞춤형 콘텐츠 제공, 개인화된 뉴스 큐레이션 등을 통해 구독자에게 더욱 가치를 제공하고 충성도를 높이는 방안을 모색 중이다.
NYT와 Bloomberg 유료 구독 매출 추이(2018~2024) - Perplexity를 통해 분석 후 그래프 생성
❏ AI 시대의 검색 최적화
검색 엔진 최적화의 패러다임은 AI 기반 검색으로 이동하고 있다. 기존 SEO가 키워드·링크 중심 랭킹 경쟁이었다면 이제는 LLM(대규모 언어모델)이 어떤 페이지를 답변에 선택·인용하는지가 핵심이다. 이를 위해 등장한 개념이 AIEO(AI Optimization), GEO(Generative Engine Optimization), AEO(Answer Engine Optimization), RAO(Retrieval-Augmented Optimization)다.
AIEO: AI가 콘텐츠를 정확히 이해·해석하도록 구조, 문맥, E-E-A-T 신호를 최적화
GEO: 생성형 검색에서 페이지가 답변 출처로 인용되도록 설계
AEO: AI가 직접 답변 제공 시 페이지가 포함되도록 Q&A·구조화 데이터 적용
RAO: RAG 구조에 맞춰 검색·회수 단계에서 높은 점수 획득
AI 검색 최적화는 기존의 SEO와 무엇이 다를까. 크게 페이지와 데이터 구성이 기존 SEO보다 더 구조화되고 문맥 중심적이어야 한다. 아래 다섯가지가 핵심적인 차이다.
첫째, 제목·소제목·문단 구성이 명확해야 하며 질문과 답변이 한 화면에 완결되어야 함
둘째, 사실 기반 데이터와 통계를 인용하고 출처를 명시해 신뢰 강화 필요
셋째, JSON-LD 기반 schema를 적용해 AI가 구조적으로 인식하도록 유도
넷째, 토큰 낭비를 줄이기 위해 불필요한 수식어와 반복을 배제하고 핵심 문장을 단정적으로 제시
다섯째, AI 모델별로 검색·인용 결과를 모니터링하며 피드백을 반영해 콘텐츠를 주기적으로 재구성
더 나아가 마케팅 관점에서의 페이지 제작은 ‘AI가 답변에 포함시키기 좋은 형태’와 ‘사용자에게 즉시 신뢰를 주는 형태’를 동시에 충족해야 한다. 이를 위해 단일 페이지 내에서 질문-데이터-해설-결론을 모두 제공하고 이미지·도표·코드 스니펫 등 다양한 매체를 포함해 AI 응답이 풍부하게 구성되는 것을 고려해야 한다. 또한, 각 문단은 독립적으로 인용 가능한 구조를 갖추어야 하며 브랜드명·서비스명과 핵심 키워드를 문맥상 자연스럽게 반복해 LLM의 벡터 임베딩 공간에서 높은 연관도를 확보해야 한다.
결국 AI 시대의 검색 최적화는 알고리즘에 맞춘 포맷과 사람에게 설득력 있는 메시지를 동시에 구현하는 작업이다. SEO가 검색 엔진의 ‘목록’에서 경쟁하는 기술이었다면 AIEO·GEO·AEO·RAO는 AI의 ‘대화’와 ‘응답’ 속에서 존재감을 확보하는 기술이다.
앞으로의 콘텐츠 제작자는 검색 엔진이 아니라 AI의 언어와 문맥을 먼저 이해하는 것이 필수적이다.
❏ AI 시대의 광고 BM의 혁신
제로클릭 환경의 확산은 광고 비즈니스 모델에 직접적이고 구조적인 변화를 불러오고 있다. 사용자가 더 이상 외부 사이트로 이동하지 않고 검색 결과 페이지나 AI 답변 화면에서 즉시 정보를 얻는다면 기존 클릭 기반 광고(PPC)는 자연히 힘을 잃을 수밖에 없다. 클릭 감소는 곧 노출 감소와 매출 하락으로 이어지고, 이는 언론·포털·콘텐츠 플랫폼 전체에 위협으로 작용한다. 따라서 광고 BM은 ‘트래픽 중심’에서 ‘참여와 전환 중심’으로 이동하며 새로운 해법을 모색하고 있다. 이러한 변화 전망을 다섯가지로 요약한다.
첫째, 검색·답변 화면 내장형 광고가 부상하고 있다.
구글은 AI 검색 오버뷰(SGE)에 특정 브랜드나 서비스 정보를 답변 텍스트에 직접 삽입하는 실험을 시작했다. 마이크로소프트 역시 Copilot 답변 내에 광고를 삽입해 “AI가 추천하는 제품”이라는 형태로 노출하고 있다. 단순한 배너가 아닌 문맥형 네이티브 광고로, 예컨대 여행지를 검색하면 AI가 특정 호텔과 항공편을 추천하고 예약까지 연결한다. 이때 발생하는 수수료가 플랫폼 수익이 된다. 물론 비단 AI 오버뷰에서만 활용되는 것은 아니고 사용자의 검색 결과물에 자연스럽게 스며들어가 광고가 콘텐츠처럼 소비될 수 있다.
구글 AI가 사용자 의도별, 문맥별로 전기자전가 모델을 정교하게 추천하는 사례
(일방적 광고가 아니라 AI 답변 내에서 자연스럽게 사용자 의도에 맞는 상품을 콘텐츠처럼 추천)
둘째, 구독·멤버십 모델의 확대가 불가피하다.
광고 의존도를 낮추기 위해 언론사들은 직접 독자에게 비용을 받는 구조를 강화하고 있다. 뉴욕타임스는 2024년 기준 전체 매출의 절반 이상을 유료 구독에서 얻고 있으며 블룸버그도 소비자 구독 매출을 2021년 1억 달러 수준까지 키우며 안정적 수익원을 마련했다. 한국 언론들도 뉴스레터, 프리미엄 콘텐츠, 광고 없는 멤버십을 확대하며 트래픽 감소에 대응 중이다. 앞으로는 AI 기반 개인화 뉴스 추천, 독자 맞춤형 혜택 제공이 구독 유지율을 높이는 핵심 수단이 될 것이다.
셋째, 성과 기반 제휴 모델이 확산되고 있다.
아마존, 네이버, 쿠팡이 운영하는 CPS(Cost-Per-Sale) 구조는 이미 성과형 광고의 대표적 모델이다. 사용자가 AI 검색·추천을 통해 상품을 구매하면 플랫폼은 판매자로부터 일정 수수료를 받는다. OpenAI와 Perplexity 역시 AI 답변과 쇼핑을 연동해 “전환 발생 시만 비용을 지불하는” 구조를 실험 중이다. 이는 광고주 입장에서 투자 대비 효과를 극대화할 수 있는 합리적 방식이다.
넷째, 브랜드 경험 중심 광고가 본격화되고 있다.
단순 노출 광고는 제로클릭 환경에서 힘을 잃는다. 대신 AI 상호작용 과정에서 브랜드를 체험하게 하는 방식이 주목받는다. 예컨대 AI 여행 비서가 특정 항공사·호텔을 일정에 직접 반영하거나, 헬스케어 AI 상담사가 제약사 브랜드를 입고 서비스를 제공하는 식이다. 이미 교육·게임 플랫폼에서는 가상 튜터와 NPC 캐릭터에 브랜드 아이덴티티를 입히는 시도가 진행되고 있다.
프링글스의 게임 내 최초의 유료 NPC 광고로 Xbox, Dovetail Games가 협업해 실제 플레이어가 Train Sim World 게임 내 NPC로 고용되어
“자동판매기(브랜드 간식)”을 담당해 게임 환경에 자연스럽게 프링글스 브랜드가 통합
다섯째, 데이터·인사이트 판매가 새로운 수익원으로 떠오르고 있다.
AI 서비스는 방대한 대화·검색 로그를 축적한다. 이는 사용자의 관심사·구매 여정을 보여주는 고급 데이터다. 구글과 메타가 쿠키 중심 광고에서 점차 벗어나 ‘AI 대화 데이터’를 기반으로 광고 타겟팅을 강화하는 이유도 여기에 있다. 다만 GDPR, CCPA, 한국 개인정보보호법 등 규제 준수가 필수 전제다. 향후 데이터를 익명화해 광고주·제휴사에 제공하는 모델이 기존 서드파티 쿠키를 대체할 가능성이 높다.
결국 AI 시대의 광고 혁신은 단순한 광고 노출을 넘어서 사용자의 대화·검색·추천 경험 전체에 브랜드를 녹여내는 것이 핵심이다. 웹 시대가 배너·검색광고, 모바일 시대가 소셜·인플루언서·콘텐츠 상거래를 확산시켰듯, AI 시대는 대화형 상거래와 AI 네이티브 광고로 진화하게 될 것이다. 시장을 선점하는 기업은 클릭 수가 아닌 사용자 여정 속에서 자연스러운 참여와 구매 등으로의 전환을 디자인할 수 있는 기업일 것이다.
2025년 하반기부터 Perplexity, 구글의 AI 기반 검색 오버뷰의 확산으로 ‘제로클릭(Zero-click)’ 시대가 본격화되고 있다. 제로클릭 검색이란 사용자가 검색 결과 페이지에서 바로 원하는 정보를 얻어 하이퍼링크를 클릭하거나 외부 사이트로 이동하지 않고 검색을 종료하는 현상을 뜻한다. AI가 보편화되면서 기존 SEO(Search Engine Optimization) 전략은 점차 효력을 잃고 있다. 앞으로 AI는 검색과 광고 시장에 어떤 변화를 가져올까?
❏ AI 시대의 언론사들의 고민과 대응 전략
구글은 AI 기반 SGE(Search Generative Experience)를 도입해 검색 페이지 안에서 필요한 정보를 즉시 제공하고 있다. 검색 시 일부 결과에는 ‘Search Labs | AI 개요’가 표시되며 AI가 직접 작성한 요약문이 먼저 나타나고 그 아래에 하이퍼링크가 위치한다. 네이버 역시 AI 요약(지식스니펫)을 적극 활용하며 이로 인해 뉴스 사이트를 포함한 외부 콘텐츠 웹사이트들은 급격한 트래픽 감소를 겪고 있다.
구글의 검색 결과물에 표시된 'AI 개요'
네이버의 AI 검색 요약 서비스인 '지식스니펫'
월스트리트저널(WSJ)은 구글의 AI 검색 도입 이후 최근 3년간 주요 언론사들의 웹사이트 방문자 트래픽이 평균 55%나 감소했다고 보도했다. 이는 콘텐츠 기반 광고 수익에 크게 의존해온 미디어 기업들에 심각한 위협이 되고 있다. 사용자의 클릭 감소는 곧 광고 노출과 수익의 하락으로 이어지기 때문이다. 그렇다보니 대표적인 AI 검색 스타트업 퍼플렉시티는 AI 학습에 인용된 언론사들과 최대 25%까지 광고 수익을 배분하겠다고 밝혔다. 또, Prorata AI라는 유럽의스타트업인 Gist AI는 2024년 출시 이후에 광고 수익을 언론사들과 5:5로 배분하겠다고 선언하면서 전 세계 많은 언론사들과 파트너십을 맺고 있다. 덕분에 OpenAI나 퍼플렉시티에 비해 잘 알려지지도 않고 설립된지도 짧은 스타트업임에도 불구하고 2025년 6월 기준 500개 이상의 언론 출판물과 콘텐츠 제휴 계약을 성사시켰다.
이러한 트렌드에 대응하여 구글과 주요 언론사들은 다양한 전략을 시도하고 있다. 구글은 AI 검색 결과 내에 뉴스 콘텐츠를 부분적으로 노출하는 대신 직접 콘텐츠 생산자와의 파트너십을 강화하고 뉴스 쇼케이스와 같은 새로운 보상 모델을 확장하고 있다. 뉴스 쇼케이스는 2020년에 시작된 것으로 구글이 언론사에 정당한 대가를 지불하고 프리미엄 뉴스를 구글 플랫폼 안에서 소개하는 콘텐츠 보상 및 파트너십 모델이다. AI로 인해 언론사의 수익 구조가 악화될 수 있어 이런 공생 모델을 더욱 강화해 AI의 답변 품질도 높이고 콘텐츠사와 상생하려는 것이다. 더불어 AI 검색 결과를 통해 사용자가 제품 구매를 결정하도록 유도한 뒤 구매로 이어지면 판매자로부터 수수료를 받는 수익 공유 모델을 검토하고 있다. 또한 문서 생성이나 일정 관리와 같은 특정 작업을 수행할 때 별도의 비용을 과금하는 구독형 비즈니스 모델을 도입할 가능성도 있다. 특히 AI 사용 과정에서 축적된 사용자 데이터를 기반으로 내부나 외부 타 서비스에서 맞춤형 광고를 제공하여 기존의 단순한 클릭 기반 광고보다 훨씬 개인화되고 정밀한 광고 타겟팅이 가능해질 전망이다.
언론사들 역시 단순한 광고 의존 모델에서 벗어나 구독 모델 강화, 뉴스레터 구독 확대, 회원제 커뮤니티 구축, 이벤트 및 웨비나와 같은 유료 콘텐츠 서비스 등 다각화된 비즈니스 모델을 도입하고 있다. 특히 구독 모델과 프리미엄 콘텐츠의 확장이 주목받고 있다. 뉴욕타임스, 블룸버그 등 글로벌 미디어는 이미 유료 구독자 확대와 프리미엄 뉴스 서비스를 통해 안정적인 수익 구조를 확보했다. 국내 언론들도 AI와 결합한 맞춤형 콘텐츠 제공, 개인화된 뉴스 큐레이션 등을 통해 구독자에게 더욱 가치를 제공하고 충성도를 높이는 방안을 모색 중이다.
NYT와 Bloomberg 유료 구독 매출 추이(2018~2024) - Perplexity를 통해 분석 후 그래프 생성
❏ AI 시대의 검색 최적화
검색 엔진 최적화의 패러다임은 AI 기반 검색으로 이동하고 있다. 기존 SEO가 키워드·링크 중심 랭킹 경쟁이었다면 이제는 LLM(대규모 언어모델)이 어떤 페이지를 답변에 선택·인용하는지가 핵심이다. 이를 위해 등장한 개념이 AIEO(AI Optimization), GEO(Generative Engine Optimization), AEO(Answer Engine Optimization), RAO(Retrieval-Augmented Optimization)다.
AIEO: AI가 콘텐츠를 정확히 이해·해석하도록 구조, 문맥, E-E-A-T 신호를 최적화
GEO: 생성형 검색에서 페이지가 답변 출처로 인용되도록 설계
AEO: AI가 직접 답변 제공 시 페이지가 포함되도록 Q&A·구조화 데이터 적용
RAO: RAG 구조에 맞춰 검색·회수 단계에서 높은 점수 획득
AI 검색 최적화는 기존의 SEO와 무엇이 다를까. 크게 페이지와 데이터 구성이 기존 SEO보다 더 구조화되고 문맥 중심적이어야 한다. 아래 다섯가지가 핵심적인 차이다.
첫째, 제목·소제목·문단 구성이 명확해야 하며 질문과 답변이 한 화면에 완결되어야 함
둘째, 사실 기반 데이터와 통계를 인용하고 출처를 명시해 신뢰 강화 필요
셋째, JSON-LD 기반 schema를 적용해 AI가 구조적으로 인식하도록 유도
넷째, 토큰 낭비를 줄이기 위해 불필요한 수식어와 반복을 배제하고 핵심 문장을 단정적으로 제시
다섯째, AI 모델별로 검색·인용 결과를 모니터링하며 피드백을 반영해 콘텐츠를 주기적으로 재구성
더 나아가 마케팅 관점에서의 페이지 제작은 ‘AI가 답변에 포함시키기 좋은 형태’와 ‘사용자에게 즉시 신뢰를 주는 형태’를 동시에 충족해야 한다. 이를 위해 단일 페이지 내에서 질문-데이터-해설-결론을 모두 제공하고 이미지·도표·코드 스니펫 등 다양한 매체를 포함해 AI 응답이 풍부하게 구성되는 것을 고려해야 한다. 또한, 각 문단은 독립적으로 인용 가능한 구조를 갖추어야 하며 브랜드명·서비스명과 핵심 키워드를 문맥상 자연스럽게 반복해 LLM의 벡터 임베딩 공간에서 높은 연관도를 확보해야 한다.
결국 AI 시대의 검색 최적화는 알고리즘에 맞춘 포맷과 사람에게 설득력 있는 메시지를 동시에 구현하는 작업이다. SEO가 검색 엔진의 ‘목록’에서 경쟁하는 기술이었다면 AIEO·GEO·AEO·RAO는 AI의 ‘대화’와 ‘응답’ 속에서 존재감을 확보하는 기술이다.
앞으로의 콘텐츠 제작자는 검색 엔진이 아니라 AI의 언어와 문맥을 먼저 이해하는 것이 필수적이다.
❏ AI 시대의 광고 BM의 혁신
제로클릭 환경의 확산은 광고 비즈니스 모델에 직접적이고 구조적인 변화를 불러오고 있다. 사용자가 더 이상 외부 사이트로 이동하지 않고 검색 결과 페이지나 AI 답변 화면에서 즉시 정보를 얻는다면 기존 클릭 기반 광고(PPC)는 자연히 힘을 잃을 수밖에 없다. 클릭 감소는 곧 노출 감소와 매출 하락으로 이어지고, 이는 언론·포털·콘텐츠 플랫폼 전체에 위협으로 작용한다. 따라서 광고 BM은 ‘트래픽 중심’에서 ‘참여와 전환 중심’으로 이동하며 새로운 해법을 모색하고 있다. 이러한 변화 전망을 다섯가지로 요약한다.
첫째, 검색·답변 화면 내장형 광고가 부상하고 있다.
구글은 AI 검색 오버뷰(SGE)에 특정 브랜드나 서비스 정보를 답변 텍스트에 직접 삽입하는 실험을 시작했다. 마이크로소프트 역시 Copilot 답변 내에 광고를 삽입해 “AI가 추천하는 제품”이라는 형태로 노출하고 있다. 단순한 배너가 아닌 문맥형 네이티브 광고로, 예컨대 여행지를 검색하면 AI가 특정 호텔과 항공편을 추천하고 예약까지 연결한다. 이때 발생하는 수수료가 플랫폼 수익이 된다. 물론 비단 AI 오버뷰에서만 활용되는 것은 아니고 사용자의 검색 결과물에 자연스럽게 스며들어가 광고가 콘텐츠처럼 소비될 수 있다.
구글 AI가 사용자 의도별, 문맥별로 전기자전가 모델을 정교하게 추천하는 사례
(일방적 광고가 아니라 AI 답변 내에서 자연스럽게 사용자 의도에 맞는 상품을 콘텐츠처럼 추천)
둘째, 구독·멤버십 모델의 확대가 불가피하다.
광고 의존도를 낮추기 위해 언론사들은 직접 독자에게 비용을 받는 구조를 강화하고 있다. 뉴욕타임스는 2024년 기준 전체 매출의 절반 이상을 유료 구독에서 얻고 있으며 블룸버그도 소비자 구독 매출을 2021년 1억 달러 수준까지 키우며 안정적 수익원을 마련했다. 한국 언론들도 뉴스레터, 프리미엄 콘텐츠, 광고 없는 멤버십을 확대하며 트래픽 감소에 대응 중이다. 앞으로는 AI 기반 개인화 뉴스 추천, 독자 맞춤형 혜택 제공이 구독 유지율을 높이는 핵심 수단이 될 것이다.
셋째, 성과 기반 제휴 모델이 확산되고 있다.
아마존, 네이버, 쿠팡이 운영하는 CPS(Cost-Per-Sale) 구조는 이미 성과형 광고의 대표적 모델이다. 사용자가 AI 검색·추천을 통해 상품을 구매하면 플랫폼은 판매자로부터 일정 수수료를 받는다. OpenAI와 Perplexity 역시 AI 답변과 쇼핑을 연동해 “전환 발생 시만 비용을 지불하는” 구조를 실험 중이다. 이는 광고주 입장에서 투자 대비 효과를 극대화할 수 있는 합리적 방식이다.
넷째, 브랜드 경험 중심 광고가 본격화되고 있다.
단순 노출 광고는 제로클릭 환경에서 힘을 잃는다. 대신 AI 상호작용 과정에서 브랜드를 체험하게 하는 방식이 주목받는다. 예컨대 AI 여행 비서가 특정 항공사·호텔을 일정에 직접 반영하거나, 헬스케어 AI 상담사가 제약사 브랜드를 입고 서비스를 제공하는 식이다. 이미 교육·게임 플랫폼에서는 가상 튜터와 NPC 캐릭터에 브랜드 아이덴티티를 입히는 시도가 진행되고 있다.
프링글스의 게임 내 최초의 유료 NPC 광고로 Xbox, Dovetail Games가 협업해 실제 플레이어가 Train Sim World 게임 내 NPC로 고용되어
“자동판매기(브랜드 간식)”을 담당해 게임 환경에 자연스럽게 프링글스 브랜드가 통합
다섯째, 데이터·인사이트 판매가 새로운 수익원으로 떠오르고 있다.
AI 서비스는 방대한 대화·검색 로그를 축적한다. 이는 사용자의 관심사·구매 여정을 보여주는 고급 데이터다. 구글과 메타가 쿠키 중심 광고에서 점차 벗어나 ‘AI 대화 데이터’를 기반으로 광고 타겟팅을 강화하는 이유도 여기에 있다. 다만 GDPR, CCPA, 한국 개인정보보호법 등 규제 준수가 필수 전제다. 향후 데이터를 익명화해 광고주·제휴사에 제공하는 모델이 기존 서드파티 쿠키를 대체할 가능성이 높다.
결국 AI 시대의 광고 혁신은 단순한 광고 노출을 넘어서 사용자의 대화·검색·추천 경험 전체에 브랜드를 녹여내는 것이 핵심이다. 웹 시대가 배너·검색광고, 모바일 시대가 소셜·인플루언서·콘텐츠 상거래를 확산시켰듯, AI 시대는 대화형 상거래와 AI 네이티브 광고로 진화하게 될 것이다. 시장을 선점하는 기업은 클릭 수가 아닌 사용자 여정 속에서 자연스러운 참여와 구매 등으로의 전환을 디자인할 수 있는 기업일 것이다.