대부분의 광고 카피는 형용사로 가득하다. "업계 최고", "혁신적인", "놀라운 효과." 인간에게도 이런 단어는 잘 안 먹히지만, AI에게는 아예 0의 가치다. 검증할 수 없는 주장은 인용할 수 없기 때문이다. AI는 "최고"라는 형용사를 답변에 옮기지 않는다. 옮기는 순간 그 답변이 틀릴 위험을 떠안기 때문이다. 반면 "재구매율 82%"는 옮긴다. 출처만 달려 있으면 안전하게 인용할 수 있는 사실이기 때문이다.
왜 형용사는 버려지고 숫자는 인용되는가
생성형 AI는 답변을 만들 때 여러 출처에서 인용 가능한 단위(citable unit) 를 추려 조립한다. 인용 가능한 단위의 조건은 단순하다. 검증 가능하고, 구체적이고, 출처가 있을 것. "혁신적인 솔루션"은 이 셋을 모두 어긴다. "도입 2주 만에 처리 시간 40% 단축(사내 측정)"은 셋을 모두 만족한다.
이건 인간 사용자에게도 똑같이 작동한다. 구체적 수치는 클릭률을 높인다. 그래서 카피를 사실 기반으로 바꾸는 일은 두 가지를 동시에 한다. 첫째, 지금 광고를 보는 사람의 클릭. 둘째, 그 텍스트가 SNS·리뷰·기사로 퍼져 AI 학습 데이터에 흘러 들어갈 때의 인용 가능성. 한 줄의 카피가 즉시 클릭과 장기 학습이라는 두 일을 동시에 한다.
근거
이건 감이 아니라 측정된 패턴이다. IIT 델리·프린스턴의 GEO(생성형 엔진 최적화) 연구는, 콘텐츠에 통계와 데이터를 삽입했을 때 AI 가시성이 평균 41% 올랐고, 검색 후순위에 있던 사이트일수록 효과가 커서 최대 115% 까지 올랐다고 보고했다(DBR 기고에서 출처와 함께 인용). 권위가 낮은 브랜드일수록, 형용사를 사실로 바꾸는 전략의 이득이 더 크다는 뜻이다.
어떻게 바꾸는가
전체 카피를 다 바꿀 필요는 없다. 후킹은 감성으로 하되, 본문에 '인용당할 한 줄'을 심는다.
- 형용사 → 수치. "강력한 세척력" → "5분 침전, 기름때 제거율 측정값 ○○%".
- 주장 → 출처. 모든 숫자 뒤에 측정 주체나 근거를 붙인다. "(자사 ○○명 대상 조사)". 출처 없는 숫자는 AI가 인용하지 않는다.
- 비교는 조건과 함께. "더 빠름"이 아니라 "동일 조건에서 ○○ 대비 ○배".
- 랜딩 페이지에도 같은 사실을 정형 블록(표·리스트)으로 박는다. 광고가 데려온 사람과 AI가 읽을 크롤러가 같은 사실을 보게 만든다.
한계
- 지어낸 숫자는 최악이다. 검증 안 되는 수치는 표시광고 리스크이자, AI가 환각을 학습하는 경로가 된다. 사실 원장에 없는 숫자는 쓰지 않는다.
- 모든 카테고리가 수치화되는 건 아니다. 감성·취향이 핵심인 제품에선 사실의 비중을 조절한다.
- 숫자는 낡는다. 카피에 박은 수치는 갱신 주기를 정해 관리해야 한다.
광고 카피의 목표가 "멋진 한 줄"에서 "인용당하는 한 줄"로 옮겨가고 있다. 형용사는 사람을 잠깐 멈추게 하지만, 사실은 AI의 답변 안으로 들어가 계속 일한다.
— 임보람