생성형 AI의 등장은 기존의 단발성 광고 퍼널을 넘어선 새로운 소비자 행동 패러다임을 요구한다. 이에 대응하는 AISPUS 반응모델은 Attention–Interest–Search–Purchase–Use–Synergy의 6단계 순환 구조를 통해 비선형적 소비 행동을 정의한다. 특히 Search 단계의 AQA(AI Question & Answer)를 독립된 행동으로 인정하며 AI 환경 최적화 구조를 정립했다.
이 모델의 실무적 핵심인 BICF(Brand in Content Flow) 아카이브는 브랜드를 콘텐츠의 자연스러운 흐름 속에 배치해 소비자의 자발적 탐색을 유도한다. 이는 청담순환구조학 이론을 기반으로 한 순환 마케팅(Cycle Marketing)의 정수로, 비선형적 상호작용과 선형적 저장을 반복하며 브랜드 자산을 진화시키는 구조적 반응 설계다.
또한, MSAI-ICOM 프레임워크는 이러한 순환 구조를 데이터 단위로 구체화한다. AISPUS의 Synergy 단계에서 발생한 소비자 경험이 다시 브랜드 아카이브로 환류되는 시스템은, 광고비 투입 대비 효율을 극대화하는 선순환을 완성한다.
결국 AI 검색 시대의 경쟁력은 광고 집행 규모가 아닌 데이터를 어떻게 구조화하고 순환시킬 것인가에 달려 있다.
AISPUS 반응모델과 BICF 아카이브는 순환 마케팅(Cycle Marketing)의 혁신 패러다임으로서 브랜드 가치를 지속적으로 증명할 것이다.
KOEIC Synapsco AI Digital Global Marketing Team
Architent MAIDASHA
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