뉴스의 헤드라인은 더 이상 단순한 요약 문장이 아니다. 뉴스의 헤드라인은 검색 결과에서 클릭을 유도하는 문장, 소셜 미디어에서 확산을 만드는 문장, 그리고 이제는 AI가 ‘이해하고 인용하는 문장’이 되었다. 특히 ChatGPT, Google AI Overviews, Perplexity와 같은 생성형 AI는 기사의 본문을 읽기 전에 헤드라인을 하나의 핵심 신호로 인식한다. 이 변화는 언론사뿐 아니라 기업 뉴스룸, 브랜드 콘텐츠, B2B 보도자료 운영 방식까지 재정의하고 있다.

시장의 니즈

기존의 헤드라인 전략은 사람을 대상으로 설계되었다. 자극적인 키워드, 감정적 표현, 호기심을 자극하는 문장이 중심이었다. 그러나 AI 시대에는 다른 요구가 등장했다. AI는 클릭을 하지 않는다. 대신 의미 구조, 사실 관계, 문장의 명확성을 평가한다. 즉, “잘 낚는 제목”보다 “콘텐츠를 잘 설명하는 제목”이 필요해졌다. 이 변화에 대응하지 못한 콘텐츠는 AI 요약 결과에서 배제되거나, 왜곡된 형태로 인용될 가능성이 높아진다.

해결해야 할 문제에 대한 처리 방향

AI는 헤드라인을 다음과 같은 관점에서 해석한다. 첫째, 주어와 행위, 대상이 명확한가. 둘째, 시점과 맥락이 분명한가. 셋째, 본문 전체를 대표할 수 있는 정보 밀도가 있는가. 문제는 많은 기존 헤드라인이 이 기준을 충족하지 못한다는 점이다. “~논란”, “~파장”, “~주목”과 같은 표현은 사람에게는 익숙하지만 AI에게는 정보 공백으로 인식된다. 결과적으로 AI는 헤드라인을 신뢰하지 않고 본문 일부를 임의로 재구성하거나, 아예 다른 콘텐츠를 우선 참조한다.

AI는 헤드라인을 어떻게 생성하고 평가하는가

AI는 헤드라인을 생성할 때 단순히 문장을 줄이지 않는다. 내부적으로는 다음과 같은 과정을 거친다. 본문 전체를 분석해 핵심 사실과 수치를 추출하고, 기사 유형을 분류한 뒤, 가장 상위 개념을 하나의 문장으로 압축한다. 이때 감정적 표현보다 사실 중심의 서술이 우선된다. 또한 “누가, 무엇을, 왜”라는 구조가 자연스럽게 드러나는 문장이 선택된다. 즉, AI가 선호하는 헤드라인은 광고 카피에 가깝기보다 요약 보고서의 제목에 가깝다.

기술·디자인·보안 관점의 도전 과제

기술적으로는 CMS 구조가 가장 큰 변수다. 많은 뉴스 페이지가 헤드라인을 단순 텍스트로만 처리하고, 메타데이터와 구조적으로 연결하지 않는다. 이 경우 AI는 제목과 본문 간의 관계를 정확히 파악하기 어렵다. 디자인 측면에서는 시각적 강조를 위해 의미 없는 장식 문구를 제목에 포함시키는 관행이 문제다. AI는 이를 노이즈로 인식한다. 보안과 신뢰성 측면에서는 수정 이력 관리가 중요해진다. AI는 최신성과 일관성을 중시하기 때문에, 헤드라인 변경 이력이 명확하지 않으면 인용 우선순위에서 밀릴 수 있다.

이롭게(Iropke)의 접근 방식

이롭게는 헤드라인을 ‘문장’이 아닌 ‘데이터’로 설계한다. 헤드라인을 기사 요약, 핵심 키워드, 기사 유형과 구조적으로 연결하고, AI가 인용하기 좋은 형태로 관리한다. 또한 사람을 위한 표현과 AI를 위한 표현을 분리 설계해, 화면에 보이는 제목과 AI가 해석하는 제목이 서로 충돌하지 않도록 한다. 이 방식은 단순히 검색 노출을 높이는 것을 넘어, AI 요약 결과에서 브랜드와 기업의 메시지가 정확하게 인용되도록 만드는 것을 목표로 한다.