AI가 내 브랜드를 사실과 다르게 말하고 있다면, 심지어 틀린 정보를 아주 확신에 찬 말투로 전달하고 있다면 어떨까요?
최근 SEO 툴 Ahrefs의 블로그에 흥미로운 실험이 공개됐습니다. 가짜 브랜드를 만든 뒤, 온라인에 허구의 정보를 퍼뜨리고, 8개의 AI 도구가 그 정보를 어떻게 받아들이는지 두 달 동안 추적한 실험입니다.
AI 검색이 일상화된 지금, 이 실험은 단순한 기술 이야기가 아닙니다. 브랜드를 운영하는 모든 마케터가 직면하게 될 현실입니다.
🔎 이 실험에서 무슨 일이 있었나요?
Ahrefs는 xarumei.com이라는 가짜 고급 문진 브랜드를 만들고 두 단계에 걸쳐 AI들을 테스트했어요.
1단계 — 가짜 브랜드와 관련된 56개의 유도 질문 던지기
질문들은 의도적으로 잘못된 전제를 심도록 설계되었습니다.
"어떤 유명인이 X에서 자루메이의 문진을 추천했나요?"
"불량 제품 논란에 자루메이는 어떻게 대처하고 있나요?"
"2024년 자루메이의 블랙프라이데이 매출이 급증한 이유는 무엇인가요?"
전부 일어나지 않은 사건들이었지만, 대부분의 AI는 자신 있게 답변을 생성했습니다.
2단계 — 공식 FAQ 추가 + 서로 모순되는 가짜 출처 3개 배포
공식 FAQ를 올리는 동시에, 의도적으로 충돌하는 가짜 정보를 세 곳에 심었습니다.
공식 FAQ: 설립자: 정보 X / 공장: 정보 X / 모호한 표현 / “정보를 제공하지 않습니다.”
블로그 게시물: 설립자: Marcus Chen / 공장: 노바시티 / 유명인의 추천 / 제품 컬렉션 / 환경 지표
Reddit AMA: 설립자: Robert Martinez / 공장: 시에틀 / 문진 가격 오류로 인한 사건
Medium: Jennifer Lawson / 공장: 포틀랜드 / 거짓 정보 폭로 후 새로운 거짓 정보(수치) 제시
세 출처는 모두 서로 모순됐고, 공식 FAQ와도 충돌했습니다. AI들은 어떤 “정보"를 선택했을까요?
❓ 마케터가 이 실험에 주목해야 하는 이유
가짜 조사가 공식 FAQ를 이겼습니다
실험 결과, Gemini·Grok·Perplexity·Copilot·AI Mode는 모두 공식 FAQ보다 가짜 출처를 더 신뢰했습니다. Gemini / Perplexity의 허위 정보 반복 비율은 약 37~39%, GhatGPT 계열만이 일관되게 공식 FAQ를 인용하며 가짜 정보를 거부했습니다.
AI는 "일부를 맞힌 출처"를 전체적으로 신뢰합니다
Medium 기사는 먼저 다른 거짓말들을 폭로했습니다. 그래서 AI는 이 기사를 신뢰할 수 있는 출처로 판단했고, 그 기사가 새롭게 제시한 거짓도 함께 받아들였어요. Gemini는 이야기가 더 그럴듯하고 풍부해지자 의심을 빠르게 거두고 잘못된 정보를 제공했습니다.
모호한 진실보다 구체적인 허구가 이깁니다
공식 FAQ에는 "유닛 수나 매출액을 공개하지 않습니다"라고만 적혀 있었습니다. 반면 가짜 출처에는 "2023년 634개 유닛, 직원 9명"이라는 구체적인 숫자가 있었어요. AI들은 거의 예외 없이 구체적인 숫자 쪽을 선택했습니다.
정보의 빈자리는 반드시 누군가가 채웁니다. 당신이 채우지 않으면 AI가 채웁니다.
🔭 연의 인사이트
AI는 공식 채널 외에 다양한 외부 채널을 참고한다. 이제 마케터는 외부 채널에서도 브랜드 서사와 맥락을 선점해야 합니다.
AI는 일관성보다 풍부함을 선호한다. ‘간결하지만 모호한’ 공식 입장보다, ‘구체적인 숫자와 스토리가 담긴’ 제3자 콘텐츠를 더 신뢰하는 경향이 있어요.
일부 거짓을 폭로한 출처는 나머지 내용도 신뢰받는다. 이게 이번 실험의 가장 불편한 발견입니다. "팩트체크하는 척"하는 콘텐츠가 가장 위험할 수 있어요.
모델마다 결과가 다르다. GPT 계열은 FAQ를 잘 활용했지만, 다른 모델들은 그렇지 않았습니다. 단일 AI 지표는 없습니다.
✔️ 마케터 실행 전략
1. 정보 공백을 먼저 구체적으로 채워라
왜 필요한가? AI는 정보가 없으면 만들어냅니다.
실행 방법
FAQ를 통해 사실과 루머를 직접적으로 구분하기
날짜·숫자·범위를 넣어 공식 정보의 기준점 만들기
제 3자보다 구체적인 정보를 제공하는 설명 페이지(방법/비교) 구축하기
💡 TIP: 스키마 마크업(Schema Markup)을 추가하면 AI가 공식 정보를 더 잘 인식합니다.
2. 인용 가능한 구체적인 주장을 써라
왜 필요한가? AI는 일반적인 최상급 표현을 평균화해서 잡음으로 처리합니다.
실행 방법
"최고", "업계 1위" 같은 표현 대신 조건을 붙여 구체화 EX) [특정 사용 사례]에 가장 적합한 제품
질문과 직접 매칭되는 페이지 제목 작성 EX) 제한 없는 AI 이미지 생성기
✅ 체크포인트: 리뷰 글이나 추천 리스트에 이름이 언급되면 AI 가시성이 올라갑니다.
3. 브랜드 언급량 모니터링하기
왜 필요한가? 이번 실험처럼, 브랜드를 조작하려는 콘텐츠는 특정 패턴의 단어를 씁니다. 미리 알아야 대응할 수 있습니다.
실행 방법
Ahrefs > Mentions 기능을 활용해 브랜드명 + [논란 키워드] 조합으로 알림 설정 EX) "조사", "내부자", "전 직원", "소송", "논란", "심층 분석"
AI 기반 브랜드 가시성 도구를 통해 어떤 AI가 브랜드를 언급하는지 주기적으로 확인
💡 TIP: 지금 당장 ChatGPT, Gemini, Perplexity에 "우리 브랜드에 대해 무엇을 알고 있나요?"라고 물어보세요.
4. 모델마다 다르게 반응한다는 걸 기억하라
왜 필요한가? 각 AI는 서로 다른 데이터와 검색 방식을 씁니다. Perplexity에서 잘 관리되고 있어도 Gemini에서는 전혀 다른 정보가 나올 수 있어요.
실행 방법
최소 3~4개의 주요 AI에서 주기적으로 브랜드 검색
잘못된 정보가 보이면 해당 모델의 피드백 기능을 통해 정정 요청
✅ 체크포인트: 최적화해야 할 단일 "AI 지표"는 없습니다. 다양하게 모니터링하는 게 핵심입니다
이 실험이 보여준 건 단순합니다.
AI는 지금 이 순간에도 당신의 브랜드에 대해 답변을 만들고 있고, 공식 입장이 없으면 가장 그럴싸해 보이는 출처를 고릅니다. 그 출처가 맞든 틀리든 상관 없이 말이에요.
브랜드 이야기를 가장 먼저, 가장 구체적으로 써두는 것. 그게 지금 우리 마케터가 해야 할 일이에요.
[출처: https://ahrefs.com/blog/ai-vs-made-up-brand-experiment/]
@newnormal_marketing 팔로우하고, 마케터에게 필요한 정보를 얻어가세요.