2026년 기술 트렌드: AI가 가져올 변화와 마케팅 전략의 미래

2026년, AI와 관련된 최신 기술 트렌드는 무엇일까요? 마케팅 전문가들은 이미 AI의 변동성 있는 추천 방식에 주목하고 있습니다. 브랜드의 가시성을 높이기 위해 AI의 추천을 신뢰할 수 없는 시대가 다가오고 있습니다. 이 기회에 한국에서 AI 마케팅의 방향성과 함께 어떻게 준비해야 할지 알아보겠습니다.

📈 Big Tech & Startups

AI 추천의 불확실성: 마케터가 알아야 할 점

최근 연구에 따르면, AI는 다양한 브랜드 추천에서 큰 불일치를 보이고 있습니다. 여러 번의 테스트를 통해 ChatGPT와 Google AI의 추천 결과가 상이하게 나타났으므로, 마케터들은 랭킹 기반 AI 추적 대신 가시성 비율을 사용하는 것이 실질적인 접근법이 될 것입니다.

AIs are highly inconsistent when recommending brands or products (13 minute read)

 

• 브랜드 추천의 변동성
• 랭킹 기반 추적의 한계
• 가시성 비율을 통한 접근법 필요

 

🌍 Science & Futuristic Technology

직접 메일 마케팅의 새로운 경기: 물류의 중요성

회사가 마케팅 예산의 25%를 직접 메일에 투자하고 있지만, 물류가 그 효율성을 결정짓는 중요한 요소라는 사실을 아시나요? 물류 소유가 없다면 USPS(미국 우정청)의 변화가 계획에 큰 영향을 미칠 수 있으므로, 물류 관리를 체계적으로 해야 한다는 것이 조사 결과입니다.

Your direct mail program has a blind spot, but there's an easy fix (Sponsor)

 

• 직접 메일에 대한 투자가 증가하고 있음
• 물류 관리의 필요성 강조
• 내부 물류 소유의 중요성

 

💻 Programming & Design

AI 검색의 진화: 콘텐츠 관리 방안

AI 검색은 단일 프롬프트에 대해 훨씬 더 많은 쿼리를 생성합니다. Google의 Gemini는 평균 9개의 '팬 아웃 쿼리'를 생성하며, 이는 콘텐츠가 얼마나 많은 관련 변형을 포함해야 하는지를 의미합니다. 따라서, 사이트의 콘텐츠 갭을 파악하는 데 유용한 도구가 필요합니다.

SEO Process: How To Extract + Map Gemini 3 Fan-Out Queries (5 minute read)

 

• AI 검색의 쿼리 수 증가
• 콘텐츠 관리의 필요성 증대
• 사이트 콘텐츠와의 매핑 필요성

 

🔗 Quick Links

LinkedIn 알고리즘: 포스트가 아닌 사람을 평가하는 방식

LinkedIn의 새로운 알고리즘은 콘텐츠가 아닌 사용자의 신뢰도와 포지셔닝을 우선시합니다. 이는 장기적으로 보다 관련성 높은 콘텐츠 배포를 가능하게 합니다.

LinkedIn's Algorithm Doesn't Rank Posts. It Ranks People (2 minute read)

 

• 배포는 계정을 기준으로 진행됨
• 신뢰성 및 관련성의 중요성 증가
• 변화하는 콘텐츠 제공 방식

 

2026년, AI와 물류의 변동성을 이해하고 마케팅 전략을 조정하는 것이 핵심입니다.

기술의 변화가 브랜드에 미치는 영향을 고민해볼까요? 여러분의 마케팅 전략은 어떻게 변화해야 할까요?

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