종합 커뮤니케이션 기업 함샤우트 글로벌이 생성형 AI 검색 환경에서 브랜드가 소비자에게 발견되는 방식을 분석한 ‘AI 브랜드 가시성 리포트’를 발표했다.

이번 리포트는 함샤우트 글로벌 산하 AI 연구소가 진행한 ‘2026 국제 축구 대회 AI 검색 브랜드 가시성 분석’ 연구 실험 결과를 담았다. 연구는 기존 검색 및 광고 중심의 마케팅 환경과 달리, 생성형 AI가 소비자 질문에 답하는 과정에서 어떤 브랜드를 스스로 떠올리고 추천하는지 확인하기 위해 기획됐다.

함샤우트 글로벌 AI 연구소는 국제 축구 경기 관람 상황에서 소비자들이 실제로 물어볼 가능성이 높은 경기 시청, 응원, 음식, 주류, 가전, 유니폼, 공식 경기 중계·다시보기 등 9개 카테고리를 선정했다. 이후 브랜드명을 제외한 비브랜드 질문을 생성형 AI에 반복 입력하고, 답변과 인용 채널을 분석했다.

분석 대상은 국내 소비자들이 대중적으로 활용하는 챗GPT, 제미나이, 퍼플렉시티 등 3개 생성형 AI다. 연구소는 81개 질문을 각 4회 반복 측정해 총 972개 AI 답변과 3,890개 인용 채널을 분석했다. 특정 브랜드를 직접 언급하지 않은 상태에서 AI가 스스로 떠올리고 추천한 브랜드를 집계하는 방식이다.

하이네켄, 카스보다 높은 AI 노출 점유율 기록

맥주·주류 카테고리에서는 하이네켄이 56.3%의 노출 점유율로 1위를 기록했다. 카스는 54.2%로 뒤를 이었다.

함샤우트 글로벌은 한국어로 질문했음에도 생성형 AI가 영어권 웹 콘텐츠와 글로벌 리뷰 데이터를 함께 검색하고 답변에 반영하면서 국내외 브랜드를 동시에 추천한 점에 주목했다. 국내 맥주 시장에서 카스가 높은 점유율과 인지도를 가진 대표 브랜드임에도, AI 답변에서는 글로벌 리뷰와 페어링, 추천 콘텐츠가 풍부한 하이네켄이 더 높은 빈도로 언급된 것이다.

이는 AI 검색 환경에서 시장점유율이나 국내 소비자 인지도와 별개로, 하나의 질문을 여러 맥락으로 확장해 탐색하는 쿼리 팬아웃 과정에서 영어 질문과 글로벌 데이터가 활용될 수 있음을 보여준다. 웹상에 축적된 추천형 콘텐츠와 글로벌 데이터 가시성이 AI를 통한 브랜드 노출에 영향을 줄 수 있다는 의미다.

특히 국산 브랜드는 국내 인지도와 판매량이 높더라도 영어권 콘텐츠, 구조화된 리뷰, 상황별 추천 콘텐츠가 부족할 경우 AI 답변에서 상대적으로 밀릴 수 있다. 생성형 AI가 한국어 질문에도 다양한 언어의 데이터를 함께 참고하는 만큼, 브랜드의 AI 가시성은 국내 검색 결과뿐 아니라 글로벌 데이터 환경까지 함께 관리해야 하는 과제가 되고 있다.

AI가 먼저 떠올린 응원 음식은 치킨

응원 시 추천 음식 카테고리에서는 메뉴를 지정하지 않았음에도 AI가 치킨을 압도적으로 먼저 떠올리는 현상이 확인됐다. ‘축구 경기를 응원하면서 먹기 좋은 음식’을 묻는 질문에서 치킨은 83.3%의 노출 점유율로 1위를 차지했다. 과일은 41.7%, 김밥은 38.3%, 떡볶이와 족발은 각각 35.0%로 뒤를 이었다.

함샤우트 글로벌은 이를 한국어 콘텐츠에 오랜 기간 축적된 ‘치맥=응원’이라는 문화적 연관성이 AI의 기본 답변에 반영된 결과로 해석했다. 다만 질문에 ‘아침’, ‘가볍게’, ‘혼자 보기’ 등 구체적인 상황이 포함될 경우 과일, 김밥, 샌드위치 등 다른 메뉴도 함께 추천됐다.

F&B 브랜드 입장에서는 단순히 제품명이나 카테고리를 알리는 데 그치지 않고, 특정 상황과 소비 맥락을 연결한 콘텐츠 자산을 축적하는 것이 AI 검색 노출 경쟁력으로 이어질 수 있다. AI는 단순히 많이 팔리는 제품보다 사용자의 질문 맥락과 연결된 텍스트가 많이 쌓인 제품과 브랜드를 먼저 떠올리는 경향을 보였다.

치킨 추천도 질문 맥락 따라 순위 변화

치킨 브랜드 추천에서는 질문의 맥락에 따라 전혀 다른 브랜드 순위가 나타났다. 일반적인 ‘치킨 추천’ 질문에서는 BBQ가 83.3%, BHC가 66.7%의 노출 점유율을 기록하며 대형 프랜차이즈가 상위에 올랐다.

반면 이번 국제 축구 경기 중계 시간을 고려해 ‘새벽에 부담 없이 먹을 담백한 치킨’처럼 시간대와 상황, 건강 맥락을 포함한 질문에서는 굽네가 56.7%로 1위를 차지했다.

이는 소비자들이 AI에게 자신의 상황과 목적을 상세히 설명하며 정보를 탐색하는 초개인화 검색 행태가 확산될수록, 기업도 단일 키워드가 아니라 상황과 맥락별로 브랜드가 어떻게 인식되는지 관리해야 한다는 점을 보여준다. 시장 전체의 선두 브랜드가 아니더라도 특정 맥락을 선점한 브랜드는 AI 답변 안에서 해당 상황의 대표 브랜드로 부상할 수 있다.

국제 축구 대회와 같은 대형 이벤트에서는 시청 시간, 동반자, 장소, 건강 상태, 식사 목적 등 소비 상황이 다양하게 분화된다. AI 검색 시대에는 ‘치킨 추천’이라는 넓은 키워드뿐 아니라 ‘새벽 경기’, ‘부담 없는 야식’, ‘혼자 보기’, ‘아이와 함께 보기’처럼 세분화된 맥락에서 브랜드가 어떻게 노출되는지를 진단하는 것이 중요해지고 있다.

중계·스트리밍 추천은 정확성과 괴리

중계·스트리밍 카테고리에서는 AI 가시성과 실제 정보의 정확성이 어긋날 수 있다는 점도 확인됐다. AI는 네이버 계열을 70.0%, KBS를 68.3%, 쿠팡플레이를 61.7%, 티빙을 46.7%, SBS를 40.0%, MBC를 35.0%의 비율로 추천했다.

그러나 공식 경기 중계권은 JTBC·KBS의 TV 공동 중계와 네이버 치지직의 모바일 중계에 한정된다. AI가 추천한 상위 6곳 중 쿠팡플레이, 티빙, SBS, MBC 등 4곳은 실제 중계권이 없음에도 높은 가시성을 보인 셈이다.

함샤우트 글로벌은 이 같은 결과가 2022 카타르 국제 축구 대회의 지상파 3사 공동 중계 통념, OTT 플랫폼의 스포츠 중계 이력, 영어권 경기 중계 데이터 등이 혼합되며 최신 권리 관계를 정확히 반영하지 못한 결과로 해석된다고 설명했다.

AI 가시성이 높다는 것이 곧 정보의 정확성을 의미하지 않는 만큼, 공식 권리사나 플랫폼은 ‘공식 중계 채널’임을 AI가 명확히 인식할 수 있도록 구조화된 콘텐츠와 최신 정보를 지속적으로 제공해야 한다. AI 검색 최적화가 단순히 많이 노출되는 것을 넘어, 정확한 정보로 노출되는 것이 중요하다는 점을 보여주는 대목이다.

삼성·LG·나이키는 시장 지위와 공식성 반영

가전과 유니폼 카테고리에서는 시장 지위, 공식성, 콘텐츠량이 함께 작동할 때 AI 답변에서도 비교적 정확한 대표성이 나타났다.

TV·빔프로젝터 관련 질문에서 삼성은 80.0%, LG는 71.7%의 노출 점유율을 기록했다. 사운드바 관련 질문에서도 삼성은 79.2%로 1위를 차지했다. 삼성과 LG가 한국어와 영어 양쪽에서 스펙, 리뷰, 비교 콘텐츠를 풍부하게 보유하고 있기 때문으로 분석된다.

유니폼 카테고리에서는 나이키가 33.3%의 노출 점유율로 1위를 기록했고, 대한축구협회가 21.4%로 뒤를 이었다. 나이키는 대한민국 축구 국가대표 공식 킷 제조사이고, 대한축구협회 PLAY KFA는 공식 판매 채널이라는 점에서 비교적 정확한 추천이 이뤄진 사례로 제시됐다.

다만 한국 대표팀과 직접 관련이 없는 글로벌 스포츠 브랜드나 유니폼 키워드와 연결된 패션·단체복 관련 브랜드도 함께 추천됐다. 이는 AI가 공식성과 사실 관계뿐 아니라 웹상에 축적된 추천형 콘텐츠, 글로벌 브랜드 연상, 키워드 연결성 등을 함께 반영한다는 점을 보여준다.

시장점유율보다 텍스트 가시성과 맥락 적합성 중요

이번 실험은 시장점유율이나 기존 소비자 인식과 AI의 브랜드 추천 결과가 반드시 일치하지 않는다는 점을 확인했다. AI는 브랜드의 매출 규모나 오프라인 인지도보다 웹상에 존재하는 추천형 텍스트, 리뷰, 비교 콘텐츠, 구조화된 정보, 언어권별 데이터 축적량을 기반으로 답변을 생성한다.

이 때문에 시장에서 강한 브랜드라도 AI 검색에 최적화된 정보가 부족하면 답변에서 상대적으로 낮게 노출될 수 있다. 반대로 콘텐츠 가시성이 높은 브랜드는 기존 인지도와 달리 AI 추천에서 두드러질 수 있다. 생성형 AI 시대에는 소비자의 브랜드 인식뿐 아니라 AI가 브랜드를 어떤 맥락에서 이해하고 추천하는지를 함께 관찰하고 관리해야 한다는 분석이다.

함샤우트 글로벌 AI 연구소는 이러한 변화를 ‘AI 브랜드 가시성’이라는 새로운 마케팅 과제로 정의했다. 기존 검색 환경에서 SEO가 중요했다면, 생성형 AI 검색 환경에서는 AI가 브랜드를 어떤 맥락에서 인식하고, 어떤 질문에 어떤 경쟁 브랜드와 함께 추천하며, 어떤 근거를 인용하는지 진단하고 개선하는 GEO, 즉 생성형 엔진 최적화가 중요해지고 있다는 설명이다.

함샤우트 글로벌은 AI가 브랜드를 보는 방식을 측정하는 AIBA 진단 프레임워크와 GEO 통합 컨설팅을 기반으로, AI 검색 환경에서 브랜드의 현재 위치를 진단하고 개선 전략을 제시하는 AI 기반 브랜드 진단 서비스를 제공하고 있다.

해당 서비스는 AI 답변 내 브랜드 노출 점유율, 경쟁 브랜드 대비 대표성, 긍·부정 감성, 연관 키워드, 인용 채널, 콘텐츠 구조 등을 종합 분석해 기업이 생성형 AI 검색 시대에 맞는 브랜드 커뮤니케이션 전략을 수립하도록 돕는다.

AIBA 진단은 브랜드가 AI 답변 안에서 어느 정도의 존재감을 갖고 있는지 종합 점수와 등급으로 보여준다. 함샤우트 글로벌 AI 연구소는 브랜드의 AI 가시성을 Anchor, Major, Aware, Weak, Ghost 등 단계로 구분해 카테고리 대표 브랜드로 인식되는지, 주요 선택지로 언급되는지, 일부 질문에서만 인지되는지 등을 진단한다.

이를 기반으로 추천형 콘텐츠 보강, 구조화 데이터 구축, 맥락별 메시지 정렬, 한국어·영어 콘텐츠 확장 등 GEO 개선 전략을 제안해 AI가 브랜드를 더 정확하고 자주 인식하도록 지원한다.

공인희 함샤우트 글로벌 AI 연구소장은 “이번 연구 실험은 AI가 브랜드를 추천하는 방식이 기존 소비자 인식이나 시장점유율과 다르게 작동할 수 있다는 점을 보여준 사례”라며 “앞으로 소비자들은 ‘축구 경기를 볼 때 좋은 TV’처럼 단순히 제품을 묻는 데서 나아가 ‘새벽 경기 혼자 볼 때 먹기 좋은 메뉴’, ‘친구들과 축구 응원하며 마시기 좋은 음료’, ‘아이와 함께 볼 때 필요한 장비’처럼 자신의 상황을 구체적으로 설명하며 AI에게 추천을 요청할 것”이라고 말했다.

이어 “기업은 이제 AI가 우리 브랜드를 어떤 맥락에서 떠올리고, 어떤 경쟁 브랜드와 비교하며, 어떤 근거로 추천하는지를 정기적으로 진단하고 관리해야 한다”고 밝혔다.

공 연구소장은 또 “AI 검색 시대의 브랜드 자산은 단순한 인지도나 광고 노출만으로 형성되지 않는다”며 “AI가 이해할 수 있는 정보 구조, 신뢰도 높은 인용 채널, 상황별 추천 콘텐츠, 한국어와 영어를 아우르는 데이터 가시성이 함께 갖춰져야 한다”고 말했다.

그는 “동시에 이번 중계·스트리밍 사례처럼 AI가 높은 빈도로 추천한다고 해서 반드시 정보가 정확한 것은 아니므로, 기업은 AI가 자사 브랜드를 어떻게 인식하는지뿐 아니라 잘못된 정보와 연상까지 함께 점검해야 한다”며 “함샤우트 글로벌 AI 연구소는 GEO 통합 컨설팅과 AI 기반 브랜드 진단 서비스를 통해 기업들이 AI 검색 환경에서 새로운 경쟁력을 확보할 수 있도록 지원할 것”이라고 덧붙였다.

함샤우트 글로벌은 이번 연구 실험을 시작으로 AI 검색이 소비자의 브랜드 발견과 구매 의사결정에 미치는 영향을 지속적으로 추적할 계획이다. 특히 대형 스포츠 이벤트, 시즌성 소비, 산업별 핵심 카테고리 등 다양한 주제를 중심으로 AI가 브랜드를 어떻게 인식하고 추천하는지 분석해, 기업들이 생성형 AI 시대에 필요한 마케팅 전략을 수립할 수 있도록 인사이트를 제공할 예정이다.

이준문 기자/jun@newstap.co.kr

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