현재 뉴욕타임스의 광고 수익이 나오는 곳은 주요 앱을 통해 '리테일'과 연결될 수 있는 요소들입니다. 

그 주요 앱들이란 뉴스 외에도 게임, 쿠킹, 와이어커터(상품 추천), 그리고 디애슬레틱(스포츠 전문 미디어)이죠. 뉴스는 트래픽 기반 알고리듬형 광고 수익이 난다면 나머지 주요 제품들은 모두 리테일 광고로 연결이 될 수 있습니다. 게다가 뉴욕타임스가 현재 가진 장점은 써드 파티 데이터가 아니라 광고주들에게 퍼스트 파티 데이터를 제공하는 것입니다. 

퍼스트 파티 데이터를 제공한다는 것은 유의미한 규모의 사용자들 중에서 특정한 타겟을 설정해서 광고를 진행할 수 있다는 것이죠. 예를 들면, 디애슬레틱에서는 각 스포츠와 연계한 사용자 행동 데이터를 구체적으로 제공할 수 있습니다. 많은 사람들이 상품 리뷰를 보기 위해 들어오는 상품 추천 사이트인 와이어커터 등의 데이터가 합쳐지니 더 뾰족하게 타겟을 할 수 있겠죠. 

와이어커터는 상품 추천이라는 순수한 기능을 해치지 않기 위해 제품이나 기업의 광고가 되는 리뷰나 추천을 허용하지 않습니다. 고로 그런 광고를 안한다는 것이죠. 하지만 상품을 판매하는 사이트의 링크가 연결되어, 사용자가 그 링크를 클릭하면 와이어커터가 수수료(10%)를 받을 수 있는 모델은 구독제에 더해 꾸준히 증가할 수익원입니다. 그리고 이러한 데이터가 꾸준히 축적되는 것이 오히려 광고를 위한 데이터로 더 효용이 높을 수 있습니다.

게다가 와이어커터를 포함해 모든 제품을 페이월(Paywall, 유료 구독제) 뒤로 보낸 것은 AI 시대 들어 오히려 더욱 주효했습니다. 뉴욕타임스는 현재 아마존의 AI 훈련용 콘텐츠 제공 계약 말고는 AI 서비스와의 콘텐츠 라이센싱 계약을 진행하지 않았습니다. 그러니까 AI 챗봇이 와이어커터의 아티클을 스크래핑해서 광고 매출을 잃을 위험을 차단한 것이죠. 

뉴욕타임스가 AI 챗봇 기업들과 콘텐츠 라이센싱 계약을 맺지 않고, 오픈AI와는 콘텐츠 저작권 위반 소송을 이어가는 강수를 둔 것은 여러모로 몇 수 앞을 내다본 결과가 되었습니다. 이런 잠재 수익까지 고려를 하고 진행한 움직임들로 충분히 추정할 수 있습니다.

이제 뉴욕타임스가 그래서 더 집중해야 할 것은 사용자의 유입입니다. 위에서도 언급했듯이 (사용자 유입은 구독 증가만이 목적이 아니라) AI 시대에 퍼스트 파티 데이터를 계속 쌓으면서 광고 역량을 키우는 것입니다. 이는 더 적정한 곳에 적정한 광고를 게재하기 위해서이죠.