AI 포이즈닝, 블랙햇 SEO가 당신의 브랜드를 삼키는 방식

퇴근길에 챗GPT나 클로드에 제품을 물어보다가, 이상하게도 특정 브랜드만 반복해서 추천된다는 느낌을 받은 사람이 적지 않습니다. 검색 결과 1위 싸움이 끝나기도 전에, 이제는 AI 답변 속 자리 싸움이 본격적으로 시작된 셈입니다. 문제는 이 전쟁이 생각보다 훨씬 더 더럽고, 훨씬 더 싸게 치러질 수 있다는 점입니다.

검색 엔진 시대는 끝나지 않았다, 단지 응답 창이 바뀌었을 뿐이다

대부분의 사람에게 브랜드 첫인상은 여전히 검색창에서 시작됩니다. 다만 과거에는 파란 링크 목록이었고, 지금은 AI가 대신 정리해 주는 대화형 답변이라는 차이가 있을 뿐입니다. 사용자는 더 이상 10개의 링크를 비교하지 않고, AI가 추린 두세 줄 요약에 기대어 판단합니다. 이 지점에서 AI 포이즈닝이 치고 들어옵니다.

AI 답변이 곧 '브랜드 요약본'이 되는 순간

한 번 상상해 볼 필요가 있습니다. 소비자가 "A 브랜드와 B 브랜드를 비교해 줘"라고 물었는데, AI가 아예 당신 브랜드를 언급하지 않거나, 존재하지 않는 결함을 자연스럽게 끼워 넣는 상황입니다. 사용자는 이를 'AI의 의견' 정도로 받아들이지만, 실제로는 누군가가 의도적으로 훈련 데이터에 독을 섞었을 가능성이 있습니다. 검색 결과 2페이지로 밀려나는 것보다 훨씬 조용하지만, 훨씬 치명적인 실종입니다.

국내 기업 입장에서 더 골치 아픈 부분도 있습니다. 자사 웹사이트와 리뷰, 커뮤니티 글 상당수가 한국어로만 존재하기 때문에, 글로벌 모델이 학습하는 시점까지 시간이 늦게 반영되는 경우가 많습니다. 이 공백 구간이 바로 블랙햇에게는 기회의 창입니다. 저라면 이 공백을 방치하기보다, 최소한 브랜드 이름과 핵심 제품에 대해서는 AI가 가져갈 수 있는 구조화된 정보부터 먼저 채워 두겠습니다.

블랙햇 SEO가 오래된 기술 같아 보이는 이유

색깔 숨긴 텍스트, 키워드 도배, 링크 농장 같은 기법은 이미 한 번 역사를 끝낸 것처럼 보입니다. 검색 플랫폼이 20년 넘게 스팸과 싸우며 필터를 고도화했기 때문입니다. 그런데 LLM은 그만큼의 시간을 아직 겪지 않았습니다. 스팸 필터가 유치한 수준이라는 말이 나오는 이유입니다.

과거에는 구글이 페이지를 평가했고, 지금은 LLM이 텍스트를 재조합해 답변을 구성합니다. 표면적으로는 새로운 기술 같지만, 싸움의 본질은 같습니다. 누가 알고리즘의 빈틈을 먼저 발견해, 그 안에 자신의 메시지를 우겨 넣느냐의 문제입니다. 차이는 하나입니다. 한때는 링크 수와 키워드 밀도가 무기였다면, 지금은 비교표와 리뷰 형태의 자연스러운 문장이 핵심 무기입니다.

AI 포이즈닝의 실제 메커니즘과 브랜드 붕괴 시나리오

Anthropic과 영국 AI 보안 기관의 연구가 던진 메시지는 단순합니다. 엄청난 양의 데이터가 LLM을 더 안전하게 만드는 것이 아니라는 점입니다. 수조 개 토큰이 학습된 모델이라도, 잘 설계된 악성 문서 250개 정도면 특정 상황에서 거짓 응답을 끌어내는 '뒷문'을 만들 수 있다는 결과가 나왔습니다.

250개의 문서로 만드는 '보이지 않는 뒷문'

이 공격은 노골적인 거짓말을 퍼뜨리는 방식과는 조금 다릅니다. 공격자는 먼저 특정 키워드 조합이나 문장 패턴을 트리거로 심어 둡니다. 그리고 그 주변에 자신이 원하는 서술을 반복적으로 붙입니다. 일종의 숨겨진 암구호입니다. 모델이 학습을 마친 뒤 이 암구호를 포함한 프롬프트가 들어가면, 평소와 전혀 다른 응답이 튀어나옵니다.

달이 치즈로 만들어졌다는 수준의 헛소리는 기존 지식과 충돌하는 데이터가 너무 많기 때문에 통과시키기 어렵습니다. 하지만 특정 브랜드가 안전성 검사에서 탈락했다거나, 핵심 기능이 빠져 있다는 식의 정보는 이야기 구조만 자연스럽게 맞춰 주면 훨씬 수월하게 끼워 넣을 수 있습니다. 국내 중견·스타트업 브랜드는 영문 자료가 적은 경우가 많기 때문에, 이런 조작에 더 취약해질 수 있습니다. 제 기준에서는 이 정도 리스크면 '보안 이슈'가 아니라 '매출 직격탄' 관점에서 봐야 합니다.

AI가 스스로를 다시 가르치는 2차 오염

LLM이 문제인 것은 학습이 한 번으로 끝나지 않는다는 점입니다. 많은 서비스가 사용자의 대화를 기반으로 추가 튜닝을 진행합니다. 공격자가 트리거를 사용해 왜곡된 답변을 반복해서 뽑아내면, 그 답변이 다시 데이터가 되어 모델 내부에 자리 잡을 가능성이 있습니다. 초기에 소수의 악성 문서로 시작한 왜곡이, 어느 순간부터는 AI 스스로가 확대 재생산하는 구조로 바뀝니다.

여기서 사용자가 빠지기 쉬운 함정이 하나 있습니다. "그 정도로까지 우리 브랜드를 노릴 사람이 있을까"라는 안일한 판단입니다. 실제 블랙햇의 관심은 특정 기업을 미워해서 공격하기보다는, 니치 키워드를 선점해 제휴 링크를 붙이거나, 경쟁사 입찰을 대신 수행해 주는 식으로 돈이 되는 구간을 찾는 데 있습니다. 매출이 일정 수준을 넘는 B2C 서비스라면 누구나 타깃이 될 수 있습니다.

누가 이 전쟁에 뛰어들어야 하고, 어디까지 대비해야 하는가

AI 포이즈닝 이야기를 들으면, 두 부류로 갈립니다. 이걸 새로운 '성장 해킹' 기회로 보는 사람과, 또 하나의 골칫거리로만 보는 사람입니다. 둘 다 극단입니다. 실제로는 어디까지를 방어선으로 잡을지, 그리고 어디까지는 합법적 영향력 행사로 볼지에 대한 현실적인 기준이 필요합니다.

유리한 사람, 불리한 사람, 그리고 한국적 변수

브랜드 검색량이 이미 많은 대기업은 아이러니하게도 공격에는 덜 노출되고, 규제에는 더 민감해질 수 있습니다. 기존에 쌓여온 정규 데이터가 많기 때문에 쉽게 왜곡되지는 않지만, 한 번 블랙리스트에라도 걸리면 손실 규모가 비교할 수 없이 커지기 때문입니다. 반대로 이름 검색량이 적은 스타트업과 지역 브랜드는, 의도하지 않았더라도 공백을 누군가 대신 채워 버리는 상황이 발생하기 쉽습니다.

한국 시장 특유의 플랫폼 구조도 변수입니다. 네이버, 쿠팡, 배달앱, 인스타그램 등 몇 개 채널에 리뷰와 언급이 과도하게 몰려 있습니다. 글로벌 LLM이 이 데이터를 온전히 가져가지 못하는 동안, 영어와 다국어로 작성된 소수의 문서가 브랜드 서술을 사실상 독점할 수 있습니다. 저라면 최소한 영어 기준의 공식 비교표와 FAQ 문서는 자사에서 통제 가능한 도메인에 미리 올려 두겠습니다.

지금 당장 할 수 있는 첫 번째 행동

AI 포이즈닝은 연구실 이야기처럼 들리지만, 대응의 출발점은 의외로 단순합니다. 각 주요 LLM 서비스에 자사 브랜드와 대표 상품명을 넣고, 비교·리뷰·문제점 같은 단어를 함께 섞어 주기만 해도 현재 노출 상태를 빠르게 점검할 수 있습니다. 이상한 답변이 반복된다면 그때부터는 브랜드 모니터링 도구와 웹 검색 알림을 활용해 출처를 추적해야 합니다.

한편으로, 이 기술을 '우리도 해보자'는 쪽으로만 바라보는 것이 가장 위험한 대응입니다. AI 플랫폼이 스팸 필터를 고도화하는 속도는, 우리가 상상하는 것보다 훨씬 빠를 가능성이 큽니다. 과거 블랙햇 SEO에 올라탔다가 판다·펭귄 업데이트에 매출 절반을 날린 사례를 떠올릴 필요가 있습니다. 장기적으로 보면, AI가 좋아하는 형식으로 정직하게 정보를 구조화하는 편이 훨씬 비용 효율적인 전략이 될 가능성이 큽니다.

출처 및 참고 :