AI 검색에서 가시성을 높이는 6가지 디지털 PR 전략

backlinko.com조회수 018시간 전

핵심

디지털 PR은 AI 검색에서 승리하기 위한 가장 중요한 단일 전략이다. 머크 래크의 연구에 따르면 AI 인용의 84%가 기사 보도, 리뷰, 포럼 같은 제3자 출처에서 나온다. AI 검색에서는 자사 홍보보다 제3자 검증이 더 강력하게 작용한다.

AI 가시성이 디지털 PR로 결정되는 이유

AI 시스템은 웹 전체에서 정보를 수집한다. 웹 곳곳의 수십 개 출처에서 정보를 끌어와 하나의 답변으로 조합한다.
일관되게 나타나는 브랜드가 이기는 구조다. AI 검색에서 승리하려면 AI 시스템이 읽고 참고하는 여러 출처에 지속적으로 노출되어야 한다.
브랜드 빈도가 신뢰도를 결정한다. 브랜드명이 웹 곳곳에 자주 나타날수록 LLM(대규모 언어모델)이 그 브랜드를 인식하고 신뢰하며 추천할 가능성이 높아진다.

전략 1: 데이터 기반 PR

데이터 기반 PR은 원본 연구 및 통계 요약본을 발행하고 관련 매체에 배포하는 방식이다.

작동 원리

고품질 백링크 생성에 효과적이다. 기자, 블로거, 마케터들은 콘텐츠를 뒷받침할 신뢰할 수 있는 데이터를 끊임없이 찾고 있다.
AI 가시성에 직접 영향을 미친다.
- Semrush의 1,000개 도메인 연구: 백링크 권위(authority)가 높은 브랜드가 AI 생성 답변에 나타날 확률이 높다.
- Seer Interactive 연구: AI 가시성에 영향을 미치는 상위 두 지표는 도메인 권위와 고품질 백링크(DA 60+ 사이트에서 나온 것)다.
데이터 콘텐츠는 고품질 백링크를 번다. 사람들은 신선한 수치를 인용하기를 좋아한다.
- 사례: Loopex Digital의 공동 창립자이자 디지털 PR 책임자인 Vahan Poghosyan은 클라이언트 Resource Guru와 함께 "Agency Overworking Report 2025"를 발행했다. 발행 이후 자연스럽게 21개의 백링크(Forbes 보도 포함)를 얻었으며, AI 답변에서 지속적으로 인용되고 있다.

실행 방법

1단계: 데이터 기반 콘텐츠 발행

새로운 연구 수행: GEO(지리적 최적화)처럼 성장 중인 분야에서 데이터가 부족하면 신뢰할 수 있는 연구가 주목을 끈다.
기존 연구 업데이트: 2년 이상 갱신되지 않은 통계를 찾는다. 오래된 데이터는 넘쳐나고, 작성자들은 더 새로운 수치를 찾으려고 노력한다. 이 격차를 메우는 출처가 되면 인용을 확보할 수 있다.
기존 통계 집계: 새로운 데이터를 생성할 필요는 없다. 찾기 어려운 통계를 하나의 잘 정리된 리소스로 모으는 것도 링크 가치가 충분하다.

2단계: 적극적으로 피칭하기

구식 통계를 인용하거나 더 이상 존재하지 않는 출처를 인용하는 기사를 찾는다. 저자에게 연락해 더 신선한 데이터를 대체로 제안한다.
기존 통계 요약본에 새 데이터를 피칭한다. 이런 페이지는 자주 업데이트되므로 저자가 새로운 추가에 더 개방적이다.

전략 2: AI 인용 아웃리치

AI 인용 아웃리치는 AI 모델이 이미 참고하는 특정 출처에 게재되도록 확보하는 방식이다. 경험상 AI 응답에서 브랜드 언급을 얻는 가장 빠른 방법이다.

작동 원리

AI가 인용하는 콘텐츠에 들어가면 AI가 제시하는 답변에 영향을 미칠 수 있다.

사례: Position Digital이 Exposure Ninja의 "2026년 최고의 AI 검색 최적화 대행사" 리스트에 포함되었고, ChatGPT가 이 리스트를 인용했기 때문에 결과적으로 한 답변에서 추천되었다.

실행 방법

LLM은 콘텐츠를 다르게 인용한다. 각 모델은 고유한 선호도, 경향, 패턴이 있다. 따라서 타게팅하려는 각 AI 모델에 맞춰 전략을 조정해야 한다.

1단계: 사용자 프롬프트 조사

타겟 오디언스가 AI 도구에 입력할 만한 프롬프트를 매핑한다. AI 회사가 프롬프트 데이터를 아직 공개하지 않았으므로 합리적인 추측으로 진행한다.

출처 및 팁:
- 영업 전화에서 나오는 사용자 질문: 잠재 고객이 문제를 설명할 때 쓰는 정확한 용어 기록
- Google Search Console의 쿼리: 성과 보고서에서 매우 긴 쿼리 확인
- SERP의 "People Also Ask": 무료 People Also Ask 도구로 한 주제에 대한 일반적인 질문 찾기
- SEO 도구의 키워드 데이터: who, what, how, why, which로 시작하는 질문 키워드 필터링
대안: Semrush의 AI 가시성 도구(AI Visibility Toolkit)를 사용하면 오디언스가 LLM에 정확히 무엇을 입력하고 있는지 알 수 있다.

2단계: 인용된 페이지 모니터링

프롬프트 목록을 가지고 각 AI 모델에서 실행하고 인용된 페이지를 기록한다.

수동으로 하지 않으려면: Semrush의 AI 가시성 도구가 각 프롬프트의 출처를 표시한다.
추가 도구: ListBrew로 "최고의 X" 리스트와 비교 페이지를 찾아내면, 이미 AI 답변에서 타겟 프롬프트로 인용되고 있는 것들을 볼 수 있다.

3단계: 연락처 찾기

Hunter, Apollo 같은 도구로 각 기회의 연락 정보를 찾는다.

4단계: 개인화된 피칭 전송

각 대상에게 연락해 콘텐츠에 포함해 줄 것을 요청한다.

피칭을 짧고 구체적으로 유지한다. 성공 확률을 높이려면 대가를 제시한다:
- 제품의 무료 평가판 또는 데모
- 자신의 고트래픽 콘텐츠에서의 상호 언급
저자가 쉽게 복사-붙여넣기할 수 있는 짧은 설명을 준비한다. 간단해 보이지만 큰 효과를 낸다.

전략 3: 반응형 PR

대부분의 디지털 PR 캠페인은 준비와 실행에 몇 주, 몇 개월이 걸린다. 반응형 PR은 속도에 관한 것이다. 속보, 바이럴 트렌드, 신흥 주제에 가장 먼저 대응하는 방식이다.

작동 원리

LLM 학습 데이터는 종료 날짜가 있다. 누군가 최근 사건에 대해 질문하면, 모델은 이미 알고 있는 것에 의존할 수 없다. 웹에서 신선한 출처를 검색해야 한다. 이것이 바로 당신의 기회다.
이야기가 처음 터질 때 신뢰할 수 있는 출처는 몇 개 안 된다. 브랜드가 유용한 논평, 분석, 또는 원본 보도를 가장 먼저 발행하면, AI 시스템이 그 콘텐츠를 찾아내고 인용할 확률이 훨씬 높다.
사례: Search Engine Journal은 Google의 새로운 SEO 가이드라인 보도에서 처음 몇몇 언론사 중 하나였다. 그 기사는 16,000명 이상의 독자, 500개의 백링크, 여러 AI 인용을 얻었다.

실행 방법

반응형 PR의 가장 큰 도전은 트렌드가 되기 전에 떠오르는 이야기를 발견하는 것이다. 한 주제가 헤드라인을 지배할 때쯤이면 이미 늦었다.

트렌드 발견 방법:

온라인 커뮤니티에 참여한다. Reddit, X, Slack에서 많은 트렌드가 주류 보도를 받기 전에 모멘텀을 얻는다.
업계 리더를 LinkedIn에서 팔로우한다. 전문가들은 종종 전체 기사나 보고서를 발행하기 전에 여기서 속보, 관찰, 예측을 공유한다.
업계의 주요 인물들을 팔로우한다. 제품 출시, 파트너십, 인수, 자금 조달, 정책 변화는 종종 PR 기회를 만든다. 이런 전개를 빨리 발견할수록 더 빨리 대응할 수 있다.
기자 요청을 추적한다. Qwoted, Featured, JournoRequests 같은 플랫폼은 기자들이 발행 전에 적극 준비 중인 이야기를 드러낸다.
Google Trends와 Exploding Topics를 사용한다. 이 도구들은 오디언스가 지금 바로 검색하고 있는 신흥 주제를 찾는 데 도움이 된다.

보조적 모니터링:

출판물을 가로질러 이야기가 어떻게 확산되는지 모니터링한다. 많은 트렌드는 주류 언론에 느닷없이 나타나지 않는다. 먼저 작은 블로그와 틈새 업계 사이트를 거친다. 이 파동 효과를 추적하면 서사를 초기에 파악하고 주제가 여전히 진화 중일 때 대응할 수 있다.

Google 알람을 설정한다. 중요한 키워드, 경쟁사, 업계 주제에 대한 알람을 만들어서 새 이야기가 발행되는 즉시 알림을 받는다.
업계 뉴스레터를 모니터링한다. 큐레이션된 뉴스레터는 신흥 트렌드와 대화를 발견하는 가장 빠른 방법 중 하나인 경우가 많다.

기회 발견 후:

웹사이트와 소셜 미디어에 보고서 또는 논평 글을 작성하고, 해당 분야의 주요 언론사에 이야기를 피칭한다.

전략 4: 에고 베이트

에고 베이트는 업계 전문가와 인플루언서를 특징으로 하는 콘텐츠를 만드는 것이다. 목표는 그들의 자존심을 자극하여 콘텐츠를 공유하거나, 브랜드를 언급하거나, 사이트로 백링크를 할 확률을 높이는 것이다.

작동 원리

인정받는 전문가를 특징으로 하면 두 가지 방식으로 AI 가시성을 개선한다.

첫째, 콘텐츠의 신뢰도를 높인다.

AI SEO 연구: 전문가 인용이 포함된 페이지는 ChatGPT에서 평균 4.1개의 인용을 받지만, 인용이 없는 페이지는 2.4개다.
직접 경험: Position Digital의 "SEO 경쟁 분석" 기사는 20명의 전문가 인사이트를 특징으로 하며, Google의 AI Overviews와 AI Mode 모두에서 인용된다.
전문가 논평은 신뢰 신호로 작용하여 콘텐츠를 더욱 권위 있고 인용할 만하게 만든다.

둘째, 배포 채널을 만든다.

전문가가 콘텐츠에 특징으로 나오면, 많은 사람이 오디언스와 공유하고, 소셜 미디어에서 언급하고, 자신의 웹사이트에서 링크하거나, 뉴스레터에 포함시킨다. 이런 언급과 백링크가 쌓이면서 브랜드의 웹상 가시성이 높아진다. 강한 브랜드 가시성은 강한 LLM 가시성을 의미한다.

실행 방법

에고 베이트 콘텐츠 3가지 유형:

1. 전문가 라운드업

MentionMatch, Featured.com, Qwoted 같은 기자 아웃리치 플랫폼을 사용해 콘텐츠용 전문가 인사이트를 수집한다.
최고의 인용문을 선택해 블로그 포스트에 특징으로 넣는다.
실제 게시된 후 LinkedIn 포스트에서 모든 기여자를 태그한다. 대부분은 공유하거나 댓글을 달거나 최소한 반응하며, 이는 자신의 팔로잉을 훨씬 넘어 리치를 확장한다.

2. 사례 연구 및 성공 사례

고객, 파트너, 협력자의 실제 결과를 강조한다.
잘 작성된 사례 연구는 주인공을 자랑스럽게 만들고, 공유할 가치가 있는 것을 주고, 범용 콘텐츠가 재현할 수 없는 신뢰도 층을 추가한다.

3. 상위 전문가 또는 인플루언서 리스트

범주 내에서 존경받는 사람, 회사, 또는 목소리를 큐레이션한다.
예시:
- 2026년 상위 SEO 전문가
- 가장 영향력 있는 AI 검색 목소리
- SaaS의 선도적 성장 마케터
큐레이션된 리스트에 포함되는 것은 종종 특히 선택이 신뢰할 수 있고 관련성 있게 느껴지면 사람들이 공유할 충분한 인센티브다.
이 유형의 구조화된 콘텐츠는 AI 시스템에서도 높은 인용 가능성을 가진다.

전략 5: 생각 리더십

SEO 콘텐츠는 순위를 위해 만들어진다. 생각 리더십 콘텐츠는 사람과 LLM 모두를 위해 인식 가능한 목소리로 당신을 확립하도록 설계되었다. 이미 확립된 존재가 있으면 비즈니스를 마케팅하기가 훨씬 쉬워진다.

작동 원리

대부분의 콘텐츠는 사람들이 참여할 이유를 제시하지 못해 무시된다. 반면 생각을 자극하는 콘텐츠는 가정에 도전하고, 새로운 관점을 제시하며, 논의를 촉발하도록 설계된다.

사례: Khanh Linh Le의 "논쟁의 여지가 있는 관점" 포스트는 기존 사고에 도전하고 토론을 장려했기 때문에 좋아요에 비해 비정상적으로 높은 댓글을 생성했다. 어떤 사람들은 동의했고 어떤 사람들은 반박했지만 모두 할 말이 있었다.
목표: 참여를 유도하는 것이다. 참여는 공유를 만들고, 공유는 블로그, 포럼, 소셜 플랫폼, 출판물 전체에서 언급을 만든다. 많은 사람이 당신에 대해 말하면 AI가 주목한다.

실행 방법

1. LinkedIn 존재감 구축

먼저 LinkedIn에 포스팅을 시작한다.

왜? Semrush의 연구 당시 LinkedIn은 ChatGPT, AI Mode, Perplexity에서 두 번째로 많이 인용된 도메인이었다.

팁:

일관되게 발행한다. AI 인용은 바이럴성보다 관련성과 일관성에 더 보상을 준다. Semrush 연구에서 인용된 저자의 75%는 최소한 주 1회 이상 포스팅한다.
입장을 취한다. 의견을 공유하고, 가정에 도전하고, 업계에서 벌어지는 논쟁에 참여한다. 명확한 입장을 취하는 포스트는 정보성 업데이트보다 훨씬 더 많은 참여를 생성한다.
개인 및 회사 페이지 모두를 사용한다. Perplexity 같은 일부 LLM은 회사 페이지를 더 선호하는 반면, ChatGPT와 AI Mode는 개인 페이지 인용을 더 좋아한다.

2. 주요 출판물에 게스트 포스팅

게스트 블로깅은 아이디어를 배포하고 높은 권위의 출판물에서 전문성을 공유할 좋은 방법이다.

여러 신뢰할 수 있는 출처가 같은 주제를 다루고 모두 당신을 원래 목소리로 언급하면, AI 모델은 당신을 그 주제에 대한 핵심 권위로 인식하기 시작한다.

Position Digital의 "게스트 포스트(GP) 엔진" 프레임워크:

자신의 웹사이트에 블로그 포스트를 발행한다.
그 포스트의 변형본을 다른 출판물, 이상적으로는 높은 웹사이트 권위를 가진 곳에 발행한다.
예시: "Content Refreshes"에 대해 Position Digital 블로그에 작성한 후, Sitebulb와 Surfer SEO에 같은 주제로 게스트 포스트를 작성했다. 세 기사 모두 현재 AI Overviews에서 인용된다.

3. 팟캐스트 게스트 출연

팟캐스트는 가장 활용도가 낮은 생각 리더십 채널 중 하나다.

한 번 출연만으로:

호스트 웹사이트의 언급
쇼 노트 및 전사본
소셜 미디어 클립
뉴스레터 특집
미래 콘텐츠 제작자의 인용

시작할 때 팁:

크고 확립된 쇼를 쫓지 말자. 작게 시작하고 니치 내에서 더 새로운 팟캐스트와 관계를 구축한다. 작은 쇼는 들어가기 더 쉽고, 호스트들은 더 참여적이며, 콘텐츠는 여전히 인덱싱되고 인용된다. 평판이 성장하면 더 큰 기회가 자연스럽게 따라온다.

전략 6: 커뮤니티 구축

커뮤니티 구축은 AI 모델이 신뢰할 수 있는 독립적인 출처로 취급하는 제3자 포럼, 리뷰 사이트, 고객 평가 플랫폼에서 브랜드의 존재를 확립하는 것이다. 이렇게 하면 브랜드는 자신이 자신에 대해 말하는 것뿐 아니라 중립적인 플랫폼이 브랜드에 대해 말하는 것으로도 검증된다.

작동 원리

AI 모델은 브랜드 소유 마케팅보다 중립적이고 커뮤니티 주도 출처를 더 신뢰한다. 이건 의견이 아니라 실제 데이터로 뒷받침된다.

사례: Semrush의 또 다른 AI 가시성 연구에 따르면 LLM은 Microsoft 블로그보다 Microsoft 제품에 대한 Reddit 스레드를 훨씬 더 자주 인용한다.
포럼만이 아니다. Trustpilot, G2 같은 리뷰 플랫폼도 (사용자가 진정한 리뷰와 평점을 공유할 수 있는 곳) 상당한 가중치를 가진다.
Seer Interactive의 800,000개 AI 응답 연구:
- Trustpilot 프로필이 없는 브랜드: AI 인용률 중앙값 1%
- 최소 프로필(1~13개 리뷰): 중앙값 53.5%
명백한 함의: AI가 브랜드가 자신에 대해 말하는 것과 수백 명의 독립적인 사용자가 그 브랜드에 대해 말하는 것 사이에서 선택해야 한다면, 종종 후자를 선호할 것이다.

실행 방법

1. Reddit과 Quora 같은 Q&A 플랫폼에 인사이트를 기여한다

이 커뮤니티는 AI 모델에 의해 대량 스크래핑되고 응답에서 자주 인용된다.
주의사항: Reddit과 Quora 커뮤니티는 노골적인 자기 홍보에 대해 관용도가 낮다. 순수하게 제품을 홍보하기 위해 존재하는 계정은 플래그되거나 다운투트되거나 금지된다.
핵심: 마케터가 아닌 실제 기여자로 참여한다. 자신이 누구이고 어느 회사를 대표하는지 투명하게 하지만, 주로 도움이 되는 데 집중한다.
좋은 접근: 주당 3~5개의 관련 스레드에 의미 있게 기여한다. 질문이나 논의와 진정으로 관련이 있거나 가치를 더할 때만 브랜드를 언급한다.
또한 AMA(Ask Me Anything) 세션을 개최해 지식을 공유하면서 브랜드 인지도를 구축할 수도 있다.

2. 리뷰 사이트에서 최적화된 프로필을 만든다

니치에 따라 다음과 같은 리뷰 플랫폼에 프로필을 설정하고 최적화한다:

B2B SaaS: G2, GetApp, Software Advice
대행사 및 서비스 제공자: Trustpilot, Clutch
숙박시설 및 지역 비즈니스: Tripadvisor, Google Reviews

그 후 기존 고객에게 긍정적인 리뷰와 평점을 남기도록 요청한다.

3. Medium에 콘텐츠를 작성한다

Medium은 위의 Semrush 연구에 따르면 AI가 자주 인용하는 또 다른 플랫폼이다.

최고의 콘텐츠의 축약 버전을 다시 발행하거나 자신의 주 블로그를 보완하는 원본 관점을 공유한다.
자신의 사이트에 올린 아이디어와 동일한 아이디어를 Medium에 발행하면 그 아이디어가 인용될 확률이 높아진다.

결론: AI가 이미 보고 있는 곳에 나타나라

AI 인용으로 가는 가장 빠른 경로는 AI가 이미 신뢰하는 페이지에 들어가는 것이다.

시작 방법:

Semrush의 AI 가시성 도구를 사용하여 오디언스가 AI 챗봇에 입력하고 있는 프롬프트를 파악한다.
각 AI 플랫폼이 이 프롬프트에 대해 인용하는 출처를 검토한다.
거기서 게재를 확보할 방법을 찾는다.

AI 인용을 최적화하고 AI 답변에 영향을 미치는 방법을 더 깊이 알아갈 준비가 되면 LLM 시딩(LLM seeding)에 관한 가이드를 읽어본다.