바야흐로 인공지능의 시대가 오고 있습니다. 인공지능이 대기업과 중소기업을 가리지 않고, 산업전반으로 활용되어지고 있습니다. 제품 생산에도 활용 되고, 정보 처리, 전략 수립에도 활용되어지고 있습니다. 그리고 검색의 종말이 오는 것 아니냐는 이야기까지 나오고 있습니다. 중소기업이 이런 시대에 어떻게 대응해야 하는지 온라인 마케팅 관점에서 이야기를 해보겠습니다.
그리고 저희가 온라인 마케팅을 진행한 중소기업이 있습니다. 이 회사의 마케팅 결과가 chat gpt를 탑재한 bing.com 에서 어떻게 마케팅 결과가 나오는지 사례도 보여드리겠습니다.
인공지능이 중소기업의 어떤 것을 대처하나?
구글 인공지능 알파고가 이세돌 9단을 이길 때는 놀라기는 했지만, “그래서 뭐?”라는 생각이 들었습니다. 실제 중소기업과는 거리가 먼 이야기로 생각했습니다.
그러나 챗 gpt는 알파고 시절과는 다른 것 같습니다. 챗gpt 같은 인공지능 솔루션들은 대기업은 물론이고 중소기업의 비즈니스 전반에 들어오고 있습니다. 중소기업도 흔들고, 인간이라는 존재 자체도 흔들어버리고 있는 것 같습니다.
산업혁명은 공장에 기계를 도입하게 하면서 인간의 근육노동을 대체하였습니다.
반면에 챗 gpt 같은 인공지능은 이제 인간의 지식노동을 대체하려고 하고 있습니다.
기존에 지식노동자들의 일을 상당부분 대체할 것으로 보입니다. 물론 기계가 출현했다고 해서, 인간의 모든 근육노동을 대체하지는 않았듯이, 인공지능이 활성화된다고 해서 모든 지식노동을 대체하지는 못할 것입니다.
그래서 챗 gpt에 아래와 같이 물어봤습니다.
질문 : 인공지능이 대체할 인간의 지식노동 종류
답변
인공지능은 이미 다양한 분야에서 인간의 지식노동을 대체하고 있습니다. 일부 분야에서는 이미 인공지능이 인간보다 더 높은 정확성과 효율성을 보이고 있습니다. 인공지능이 대체할 수 있는 인간의 지식노동 종류에는 다음과 같은 것들이 있습니다.
- 룰 기반 작업: 규칙 기반 작업, 예를 들어, 회계, 법률, 세무, 보험 등에서 인공지능은 매우 효과적입니다. 이러한 분야에서는 대부분의 작업이 룰과 절차에 기반하고 있으므로, 인공지능은 이러한 절차를 자동화하고 인간의 실수를 방지할 수 있습니다.
- 반복적 작업: 일상적이고 반복적인 작업, 예를 들어, 데이터 입력, 문서 작성, 이메일 관리, 스케줄링 등은 인공지능이 훨씬 빠르고 효율적으로 처리할 수 있습니다.
- 대규모 데이터 분석: 대량의 데이터 분석은 인공지능이 매우 효과적입니다. 예를 들어, 금융, 마케팅, 광고 분야에서 인공지능은 대규모 데이터를 분석하여 추세를 파악하고 예측하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
- 디자인 작업: 인공지능은 일부 디자인 작업, 예를 들어, 로고 디자인, 웹 디자인, 인터페이스 디자인 등에서 인간 디자이너를 대체할 수 있습니다.
- 의료 진단: 인공지능은 의료 분야에서 환자 진단을 돕는 데 사용됩니다. 이를 통해 질병의 조기 발견과 치료 방법의 개선이 가능해집니다.
- 공학 분야: 인공지능은 공학 분야에서 복잡한 시뮬레이션, 예를 들어, 기상 모델링, 자동차 설계, 항공기 설계 등에서 사용됩니다.
이러한 분야들은 인공지능이 인간의 지식노동을 대체할 수 있는 대표적인 분야입니다. 하지만 이것은 결코 모든 경우에 적용될 수 있는 것은 아닙니다. 인간의 창의성이 발현되는 분야와 인간끼리 상호작용을 하면서 교감을 하는 분야에서는 인공지능이 쉽게 대체하지는 못할 것입니다.
그런데 아무리 봐도 답변을 잘 하네요.
기업에 도입될 Private 인공지능 솔루션
기업에서 문서 작업, 단순 작업을 하던 인력들이 상당부분 ai로 대체될 것으로 보입니다. 반복적 지식노동작업을 인공지능이 대체할 것으로 보입니다.
일반적으로 chat gpt 같은 범용 서비스를 쓰기도 하지만, chat gpt나 MS 코파일럿 프로그램은 해당 기업의 자료를 바탕으로 데이터를 뽑아내지 않습니다. 우리 회사만의 제안서, 견적서, 기획서가 나오지 않는 것입니다.
그래서 별도의 인공지능 솔루션이 해당 기업 전용 상품으로 공급될 것으로 보입니다. 이렇게 회사별로 인공지능 솔루션을 클라우드나 서버 단위로 판매를 하게 될 것 같습니다. 기업의 내부 정보를 외부 ai에 맡기기는 싫어 할 것이기 때문에, 기업별로 전용 ai 솔루션이 판매 될 것이라고 저는 생각합니다.
그러면 기업은 도입한 그 private 인공지능 솔루션에 회사 관련 모든 자료를 학습시킵니다. 그리고 이 인공지능은 회사에서만 private 망에서만 private하게 쓰이게 되겠죠. 물론 또 이를 해킹하려는 시도도 생기겠죠.
그리고 현재 chat gpt에 기업의 정보를 학습시키면 안 됩니다. 기업 정보가 노출됩니다. 그리고 약관에도 입력된 정보를 chat gpt가 공개할수 있다고 되어 있습니다. 조심해야 합니다. 그래서 더욱 private 전용 솔루션들이 나올 것이라고 생각합니다.
예로 ‘헬로우건설’이라는 건설회사가 있다고 해보죠. 그냥 임의로 만든 이름입니다.
헬로우건설 회사 전용으로 건설회사에 특화된 인공지능 솔루션을 구매합니다. 그리고 그 구입한 인공지능에 헬로우 건설의 모든 정보를 학습시킵니다. 헬로우건설의 건축 기술, 헬로우건설의 여태까지 건설한 레퍼런스 건물들, 그 건물들의 세세한 모든 정보, 가격, 건축에 들어간 장비, 재료, 설계도면, 건축 인력 정보등 모든 정보를 입력합니다. 그러면 인공지능이 이를 학습하게 되겠죠. 헬로우건설의 모든 건축 기술, 영업 정보를 학습한 가장 뛰어난 사원이 하나 인공지능으로 생기게 된 것입니다.
그러면 어떤 고객사에게 건물 짓는 것에 대해서 제안서와 견적서를 써서 제출해 달라고 요청이 왔다고 해보죠.
그러면 헬로우건설 인공지능에 고객사의 요구사항과 해당 정보를 입력합니다. 건물용도, 건축할 토지 면적, 토지 위치, 예상되는 건축 예산, 건물 층수, 원하는 건물 컨셉등을 입력합니다.
그러면 그 인공지능이 설계도, 견적서, 건축비용, 제안서 등 모든 문서를 생성합니다. 그리고 이 자료는 헬로우건설의 시공능력과 시공 스케쥴까지 고려해서 나오게 됩니다.
기존에 인간이 작업하면 건물 설계 시안 1개 만들기도 벅차지만, 이 인공지능은 컨셉별로 10개도 만들어서 개별 디자인, 견적, 설계도, 비용 모두 쉽게 뽑아줄 것입니다.
이 자료를 가지고 고객사에 제안을 하죠. 그리고 고객사가 이 자료를 보고, 시안 2개 또는 3개를 뽑아서 수정 요청사항을 건설사에 전달합니다. 헬로운 건설은 이 사항을 접수 받아서 다시 인공지능에 추가 작업을 시킵니다. 인공지능이 다시 뽑은 자료를 고객사에 다시 전달합니다. 이것을 몇 번 작업하게 됩니다.
이렇게 되면 고객들이 짓고 싶은 건물의 형태에 빠르게 도달할수 있을 것입니다. 그리고 고객의 만족도도 상당히 올라갈 것입니다.
이런 일을 여태까지는 사람이 많이 했는데요. 앞으로는 기업별 private 인공지능이 할 것으로 보입니다.
어떻게 보면, 사업주의 입장에서는 인력을 많이 감축할수 있을 것으로 보입니다. 그러나 노동자의 입장에서는 일자리가 줄기는 할 것 같습니다. 어떤 일자리가 줄어들지 보이시죠?
오히려 단순한 지식노동에서 해방될수 있다고 볼수도 있죠. 저희가 공장노동에서 많이 해방된 것처럼 말이죠.
chat gpt가 검색서비스를 대체할 것인가?
저는 중소기업의 온라인 마케팅을 업으로 하고 있습니다. 온라인 마케팅 시장도 변화가 예상됩니다. 마케팅 콘텐츠를 만드는데 인공지능을 쓰는 것은 여기서 논하지 않겠습니다. 그리고 아직은 별로 동의하지도 않습니다. 중소기업이 온라인 마케팅을 어떻게 해야할지만 논해보겠습니다.
그러면 chat gpt의 출현으로 과연 구글 검색이 없어질 것인가? 네이버 검색이 없어질 것인가? 라고 생각들을 많이 하십니다.
제 의견은 그렇지 않다입니다.
왜냐면 마이크로소프트가 챗 gpt를 개발한 openai를 인수했고, Bing 검색에 탑재했습니다. 검색시장에서 돈을 벌겠다는 이야기입니다. 그러면 지금의 chat.openai.com 같은 서비스가 bing.com 의 chatting을 대체하게 놔두지는 않을 것입니다. 사업 매출의 극대화를 위하고, 사업 포트폴리오상의 cannibalization을 막기 위해서 조정이 될 것이고, 되도록 이런 정보는 빙 chat gpt를 사용하도록 유도 할 것입니다.
지금도 MS가 openai를 인수하면서 더 이상 기술 공개를 하지 않습니다. 철저하게 사업적으로 돈을 벌겠다는 이야기죠. gpt4를 내 놓으면서 이제 어떻게 기술을 적용했는지, 데이터는 어떻게 학습했는지 이제 깜깜이입니다.
즉, 빙 검색에서 chat gpt가 동작할 것이고 중간 중간에 광고가 들어갈 것입니다. 그렇게 되면 구글 검색과 네이버 검색등도 비슷하게 서비스를 할 것입니다.
발견되어지는 것이 중요한 온라인 마케팅
온라인 마케팅에서 검색이 중요하다는 것은, 고객들이 검색을 통해서 우리 회사 홈페이지에 도달하고, 우리 회사 제품 판매 페이지에 도달하기 때문입니다.
검색이 되어진다는 것은 ‘발견되어지는 것’입니다. 인공지능 서비스가 아무리 활성화되어도 비슷합니다. ‘구글 검색에 의해서 발견되어지고’, ‘인공지능에 의해서 발견되어지는것’은 결과적으로 같은 행위입니다.
즉 우리 기업들은 결국은 누군가에 의해 발견되어져야 합니다.
온라인 마케팅에서 검색은 핵심입니다. 여러 온라인 마케팅 기법들이 있지만, 제가 해본 바로는 검색되어 발견되어지는 것이 가장 효율이 높았습니다. 사람마다, 기업마다 관심사와 찾는 것이 달라서, 그 찾는 것을 검색어로 입력해서 찾기 때문에, 정확한 타겟 고객을 빠르게 만날수 있는 강력한 수단입니다. 매스마케팅이 아니라 세분화된 고객마다, 그에 맞게 제안하고 설득할수 있는 것입니다. 즉, 자기가 원하는 것을 정확하게 찾다가 만나기 때문에 고객으로 전환시키기가 매우 수월해집니다.
키워드 광고를 해서 홈페이지나 타겟 페이지에 도달시킬수도 있지만, 해당 검색어에 맞는 최적화된 콘텐츠로 온라인 프리젠테이션이 들어가지 않으면, 도달은 되어도 고객으로 전환은 어려워집니다. 도달한 고객을 설득하는 적절한 콘텐츠가 구성되어 있어야 합니다. 목표는 잠재고객을 구매고객으로 전환시키는 것이니까요.
그리고 검색 광고 상위에 뜨는 것과 웹검색 상위에 따는 것은 클릭율 차이도 다르며, 고객 신뢰도 또한 다릅니다. 웹검색 영역이 광고 영역보다 훨씬 높습니다.
기존에 저희가 온라인 마케팅을 한 제조회사의 사례입니다. 저희는 주로 검색엔진 최적화 작업을 통해서 해당 회사가 검색하는 잠재 클라이언트에게 최대한 상위에서 발견되어지도록 작업합니다.
아래는 구글, 네이버에 이어 빙 웹검색, chat gpt를 결합한 빙 채팅 결과까지 사례입니다.
고객들은 이 회사를 찾을때 “이산화염소수 제조 장치” 라고 주로 검색합니다. 그러면 상위에 랭크가 되었습니다. 상위 랭크도 되고, 지식 스니펫으로도 올라가도록 만들었습니다. 저희 회사가 검색엔진 최적화 프로젝트를 진행한 케이스입니다. 이런 작업으로 최근에는 이 작은 중소기업이 CJ와 계약도 하는 결과를 만들었습니다.
CJ 담당자에게 이 업체가 미팅시에 왜 우리를 선택하고 연락했냐고 물어보니 “이렇게 자료가 잘 정리되어 있는 곳이라고 하면, 신뢰할수 있을 것이라고 생각했습니다.” 라고 했다고 합니다. 사실 AI 가 신뢰할수 있는 자료를 찾아서 학습하는 것과 인간이 신뢰할 수 있는 기업을 찾는 맥락은 비슷할수도 있다고 봅니다.
네이버 마케팅은 사실 블로그, 스마트 플레이스, 스마트 스토어 중심입니다. 하지만, 네이버가 검색시장을 구글에게 한국에서 야금 야금 뺏기면서, 긴장하고 변화하고 있습니다. 근래에 네이버 검색을 해보면 웹문서 검색이 상위에 뜨는 경우가 많아지고 있습니다. 그리고 결과값도 구글과 비슷하게 내 놓으려고 매우 노력하고 있습니다.
저희도 마케팅을 하면 네이버 블로그는 상위에 노출시켜도 한 달 지나면 사라지는 경우가 있는데, 네이버 웹검색 상위에 한번 노출되면 1년 이상을 갑니다. 매우 효율성이 좋은 것이죠. 물론 웹검색 상위 노출까지는 몇 개월이 걸립니다. 저희는 이미 그 로직을 파악한 것 같기는 합니다.
네이버도 살아 남기 위해서 변화하고 있는것 같습니다.
위 회사의 키워드 검색만 봐도 웹검색이 블로그보다 먼저 나옵니다.
4. 빙 채팅 (빙에 챗 gpt를 결합한 서비스) 에서도 상위에 발견되어졌습니다.
저희는 검색엔진에 최적화하기 위해서 해당 고객사 홈페이지에 콘텐츠 작업을 했고, 정보를 구조화시켰습니다. 그리고 여러가지 기법을 써서 모든 검색엔진 상위에 업체를 등극시켰습니다.
그랬더니 챗 gpt가 결합된 마이크로소프트 ‘빙 채팅’에서도 상위에 발견되어졌습니다. 새로운 인공지능 채팅서비스도 결국은 검색엔진이 찾은 좋은 품질의 콘텐츠를 가지고 학습했고, 그 학습한 내용을 결과값으로 뱉어낸 것입니다.
앞으로 많은 변화가 있겠지만, 뼈대는 이와 유사한 형태일 것이라고 생각합니다.
그리고 빙채팅은 결과값을 보여주면서 어디서 해당 정보를 가져왔는지, 링크를 보여줍니다. 저기에 랭크되어야 합니다. 그리고 내용에도 언급이 되어야 합니다. 인공지능이 학습할수 있을 정도의 양질의 콘텐츠 작업이 필요한 이유입니다.
그리고 위 화면에서 링크가 1.natsamwon.kr 2.ntsamon.kr 3.blog.naver.com 입니다. 즉 빙채팅은 네이버 블로그도 학습을 했다는 이야기입니다. 저 3.blog.naver.com 눌러보니 저희가 작성한 이 회사의 블로그 콘텐츠였습니다. 즉 빙챗도 좋은 콘텐츠를 네이버이건 어디건 학습하러 다닌다는 이야기입니다.
챗 gpt가 2021년 데이터까지 정보를 학습했다고 했는데, 빙에 결합된 모델은 빙의 최신 결과값과 함께 합쳐지게 적용한 것 같습니다. 그래서 최신의 정보들도 반영해서 내어 놓는 것 같습니다.
아마 빙은 저 결과값들 사이 어딘가에 광고를 삽입할 것입니다. 그래야 돈을 버니까요. 즉, chat gpt가 빙과 결합했어도, 결과는 비슷합니다. 빙채팅도 사실 검색하고 결과를 얻는 행위와 유사하다고 볼수 있습니다.
좋은 콘텐츠를 설계하고, 그 내용을 제대로 콘텐츠로 만들고, 검색엔진이 좋아하게 구축하면 결국은 인공지능에 학습데이터로 활용되게 되고, 결국은 추천을 하게 되는 것을 발견했습니다.
아마 구글과 네이버도 빙 채팅과 유사한 형태를 가지 않을까 생각됩니다. 그리고 저는 이런 빙채팅같은 서비스는 구글이 훨씬 한수위일것이라고 생각합니다.
물론 사람들이 인공지능 채팅 결과값만 보고, 검색 원본을 보려고도 하지 않는 세상이 올수도 있습니다. 그렇게 되면 자연스럽게 원본 콘텐츠를 올리는 웹사이트들은 천천히 사라질 것이고, 원 소스 사이트 없이 인공지능끼리만 서로 모방 학습을 하게 됩니다. 그러면 인공지능 데이터는 퇴화되어 버릴 것입니다. 그래서 쉽게 원본 사이트 중요성은 사라지지 않을 것이라고 생각합니다.
그리고 사업을 하는 기업은 정확성을 위해서 꼭 원본 사이트를 방문하지 않을까 합니다. 인공지능 제안 데이터만 믿다가 사업을 크게 그르칠수도 있기 때문에, 그 중요성은 유지 되지 않을까 생각합니다. 그럴것이라고 추측되고 희망사항이기도 합니다.
어떻게 인공지능 시대에 온라인 마케팅을 대응해야 할지 조금은 위 내용들이 도움이 되셨는지요?
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