3,000명.

네이버가 매달 선정해 활동비를 지원하겠다고 밝힌 창작자 규모다. 동네에서 가장 영향력 있는 정보 제공자 3,000명을 뽑아 매달 정기적인 월급을 주는 셈이다. 그런데 이번 보상의 기준이 독특하다. 단순히 조회수가 높거나 구독자가 많은 것이 아니라, 네이버의 AI가 답변을 만들 때 내 글을 얼마나 많이 참고하고 인용했는지를 따진다. 그동안 많은 창작자는 AI가 내 글을 학습해 답변을 내놓으면 정작 내 블로그로 오는 방문자는 줄어들 것이라 걱정했다. AI가 내 지식을 훔쳐 가고 정작 주인은 굶게 되는 구조였다. 국내 최대 포털 네이버(Naver)는 이 지점을 정면으로 돌파해 AI가 인용하면 돈을 주는 방식으로 보상 체계를 바꿨다. 이제는 AI에게 내 글이 읽히는 것이 곧 수익이 되는 시대가 열린 것이다. 검색창 상단에 이름을 올리기 위해 애쓰던 시대에서, AI의 답변 속에 내 이름이 들어가게 만드는 새로운 경쟁이 시작됐다.

매월 3,000명 선정, 연간 200억 규모의 '네이버 메이트'

디지털 공간에서 창작자가 글을 올리고 독자의 반응을 얻기까지 걸리는 시간은 플랫폼의 알고리즘 변화에 따라 매번 달라진다. 네이버는 5월 28일 창작자 지원 프로그램인 네이버 메이트를 공개하며 6월부터 본격적인 운영에 나선다고 밝혔다. 이번 프로그램은 블로그, 카페, 지식iN(네이버의 지식 공유 서비스), 프리미엄콘텐츠(창작자가 유료로 글을 발행하는 플랫폼)에서 활동하는 창작자를 대상으로 한다. 네이버는 매월 3,000명의 창작자를 선정하여 연간 총 200억 원 규모의 금전적 보상을 지급하기로 결정했다.

선정 기준에는 네이버의 AI 브리핑(생성형 AI가 검색 결과의 핵심을 요약해주는 기능)에서 해당 창작자의 콘텐츠가 얼마나 자주 인용되었는지가 포함된다. 활동비는 기본 30만 원부터 시작하며, 주제별 상위 창작자에게는 300만 원, 분야별 최상위 창작자에게는 1,000만 원을 지급한다. 결과적으로 한 명의 창작자가 받을 수 있는 최대 금액은 월 1,030만 원에 달한다. 이는 창작자가 작성한 글이 AI의 답변을 구성하는 핵심 데이터로 활용될 때 그 가치를 직접 현금으로 환산해주는 체계다.

현재 네이버 AI 브리핑에 인용되는 콘텐츠 중 블로그나 카페 등 사용자가 직접 만든 콘텐츠인 UGC(User Generated Content)의 비중은 70%에 육박한다. 구글이 레딧(개발자 커뮤니티, 미국의 대형 커뮤니티 사이트)과 같은 기업과 거액의 계약을 맺고 데이터를 확보하는 방식과 달리, 네이버는 개별 창작자에게 직접 보상을 제공하는 구조를 택했다. 네이버는 이를 두고 글로벌 플랫폼 중 창작자에게 AI 인용에 대한 보상을 직접 지급하는 첫 사례라고 설명한다. 검색 엔진 최적화인 SEO(Search Engine Optimization)를 넘어, 생성형 AI가 정보를 요약할 때 선택받기 위해 글을 다듬는 GEO(Generative Engine Optimization) 흐름이 국내 플랫폼에서도 본격화된 셈이다.

인용 횟수가 곧 수익으로 직결되는 구조인 만큼, AI가 인용하기 좋은 형태로 글을 조작하는 어뷰징(부정한 방법으로 조회수나 인용수를 늘리는 행위)에 대한 우려도 존재한다. 다만 네이버는 이번 발표에서 AI 인용수를 측정하고 부정한 시도를 걸러낼 구체적인 방지 방법론은 공개하지 않았다. AI가 정보를 요약하는 과정에서 어떤 글을 우선순위에 두는지, 그리고 그 기준이 창작자의 수익에 어떻게 반영되는지는 향후 창작 생태계의 질적 변화를 결정짓는 핵심 변수가 될 전망이다.

SEO에서 GEO로, 기업 계약 아닌 '개인 직접 보상'의 의미

소리 없이 반영된 마이너 업데이트 한 번이 경쟁사의 거창한 로드맵을 순식간에 무력화했다. 기능 한 줄의 트리거가 시장 전체의 역학 구도를 뒤흔든 셈이다. 네이버가 5월 28일 공개한 창작자 지원 프로그램 네이버 메이트는 검색 엔진 최적화(SEO)라는 기존의 규칙을 생성형 AI 최적화(GEO)라는 새로운 문법으로 완전히 갈아치웠다. 검색 엔진 최적화는 특정 단어를 반복해 검색 결과 상단에 노출하는 기술을 말하며, 생성형 AI 최적화는 AI가 답변을 생성할 때 참고하는 핵심 정보원으로 선택받기 위해 콘텐츠의 질과 구조를 다듬는 방식을 뜻한다.

네이버의 AI 브리핑 시스템이 인용하는 콘텐츠 중 블로그나 카페 같은 사용자 제작 콘텐츠(UGC)가 차지하는 비중은 70퍼센트에 달한다. 구글이 레딧과 같은 거대 기업과 수억 달러 규모의 데이터 라이선스 계약을 맺고 AI 학습용 정보를 독점하는 방식과는 결이 다르다. 네이버는 기업 간의 덩어리 거래 대신 개별 창작자가 작성한 글 하나하나를 직접 평가해 보상금을 지급하는 방식을 택했다. 국내 플랫폼 중 AI 인용 횟수를 공식적인 보상 지표로 채택한 것은 이번이 처음이다.

매월 3,000명의 창작자를 선정해 연간 200억 원 규모의 활동비를 지급하는 이 구조는 창작자에게 명확한 동기를 부여한다. 기본 30만 원부터 분야별 최상위권의 경우 월 최대 1,030만 원까지 보상이 차등 지급된다. AI가 답변을 생성할 때 자신의 글을 우선적으로 인용하도록 만드는 것이 곧 수익으로 직결되는 환경이 조성된 것이다. 이는 창작자가 검색 엔진의 알고리즘에 맞추기 위해 글을 쓰는 시대를 지나, AI의 논리적 답변에 기여하는 정보를 생산하는 시대로 진입했음을 보여준다.

다만 인용수를 보상 기준으로 삼으면서 AI 최적화 어뷰징, 즉 기계적인 인용을 유도하기 위한 부정 행위 가능성도 제기된다. 검색 결과 상단에 노출되기 위해 의미 없는 문장을 반복하던 과거의 SEO 어뷰징이 AI 시대의 GEO 어뷰징으로 변질될 수 있다는 우려다. 네이버 측은 이러한 부정 행위를 막기 위한 구체적인 방법론을 공개하지 않았다. 기술적 필터링을 통해 AI 답변의 신뢰성을 유지하면서도 창작자에게 정당한 보상을 전달해야 하는 과제가 플랫폼의 몫으로 남았다.

AI가 쓴 글 하단에 달린 출처 링크 하나가 창작자의 통장 잔고를 바꿉니다. 그동안 AI는 창작자의 데이터를 무단으로 학습했다는 비판을 받아왔지만, 네이버 메이트는 인용이라는 구체적인 행위를 수익으로 연결했습니다.

콘텐츠의 가치를 AI가 판단하는 것이 아니라 실제 이용자의 선택과 인용 횟수로 증명하는 구조입니다. 결국 AI 시대 창작자의 생존은 얼마나 많은 AI 브리핑에 선택받느냐에 달려 있습니다.