AI 기반 검색은 이제 단순한 정보 탐색을 넘어, 소비자가 어떤 브랜드를 접하고 선택할지에 직접적인 영향을 미치는 중요한 창구가 되었다. 그러나 최근 글로벌 디지털 마케팅 분석 기업 BrightEdge가 발표한 보고서에 따르면, AI가 제시하는 브랜드 추천은 플랫폼마다 크게 달라 일관성이 부족한 것으로 나타났다.
BrightEdge는 자사의 AI Catalyst라는 분석 도구를 활용해 수만 건의 동일한 질문을 세 가지 대표적인 AI 서비스에 입력했다. 대상은 ChatGPT(오픈AI 제공), Google AI Overview(구글검색), Google AI Mode(GAM)였다. 그 결과, 세 플랫폼이 동일한 브랜드를 추천한 경우는 전체의 17%에 불과했으며, 61.9%의 경우에는 서로 다른 브랜드를 추천했다.
이 결과는 마케터와 브랜드 담당자에게 중요한 의미를 갖는다. 소비자가 어떤 AI 플랫폼을 이용하느냐에 따라 브랜드 노출이 달라질 수 있기 때문에, 브랜드 가시성 확보 전략을 단일 채널에 의존하는 것은 위험하다는 사실을 보여준다.
플랫폼 간 불일치 현황
BrightEdge의 분석에 따르면, 동일한 질문을 입력했을 때 세 플랫폼이 서로 다른 브랜드를 제시한 경우가 전체의 61.9%에 달했다. 반면, 세 플랫폼이 모두 동일하게 같은 브랜드를 보여준 경우는 17%에 불과했다. 나머지 33.5%는 각 플랫폼에서 브랜드를 언급하긴 했지만 그 구성이 제각각 달랐으며, 4.6%는 세 플랫폼 모두에서 브랜드 언급이 전혀 없었다.
이 수치를 단순히 풀어보면, 소비자가 동일한 질문을 열 번 던졌을 때, 여섯 번 이상은 세 플랫폼에서 제시하는 브랜드가 서로 다르게 나타난다는 뜻이다. 브랜드 입장에서 보면 이는 매우 중요한 의미를 갖는다. AI 검색 환경에서 브랜드가 소비자에게 어떻게 노출될지는 예측하기 어려운 불확실한 경쟁 구도 속에 있다는 것이다.
| 구분 | 비율 |
|---|---|
| 세 플랫폼이 서로 다른 브랜드 추천 | 61.9% |
| 세 플랫폼 모두 브랜드 언급 | 33.5% |
| 세 플랫폼 동일 브랜드 일치 | 17% |
| 어떤 플랫폼도 브랜드 언급 없음 | 4.6% |
플랫폼별 브랜드 언급 패턴
세부적으로 살펴보면, 구글의 Google AI Overview가 브랜드를 가장 적극적으로 드러내는 경향을 보였다. Google AI Overview는 구글 검색 결과 상단에 AI가 요약한 답변을 제공하는 기능으로, 소비자에게 빠르게 핵심 정보를 보여주려는 의도로 설계된 서비스다. 분석에 따르면 Google AI Overview는 전체 질문의 36.8%에서 브랜드를 언급했고, 한 번의 답변에서 평균적으로 6개 이상의 브랜드를 제시했다.
반면 ChatGPT는 상대적으로 브랜드 언급이 적었다. ChatGPT의 평균 브랜드 언급 수는 2.37개에 불과했으며, 질문의 43.4%에서는 아예 브랜드가 전혀 언급되지 않았다. 이는 ChatGPT가 특정 브랜드를 직접적으로 추천하기보다는, 일반적인 정보 설명이나 비교적 중립적인 답변을 선호한다는 점을 보여준다.
| 플랫폼 | 평균 브랜드 언급 수 | 브랜드 언급 없는 경우(%) |
|---|---|---|
| Google AI Overview | 6.02개 | 9.1% |
| ChatGPT | 2.37개 | 43.4% |
| Google AI Mode (GAM) | 1.59개 | 46.8% |
GAM은 Google AI Overview와 달리 브랜드 언급에서 가장 소극적인 모습을 보였다. 평균 브랜드 언급 수는 1.59개로 세 플랫폼 중 가장 낮았으며, 무려 46.8%의 질문에서 브랜드를 전혀 언급하지 않았다. 이는 GAM이 브랜드를 특정하기보다는 다양한 출처와 자료를 기반으로 포괄적인 답변을 제공하려는 특성을 반영한 결과로 볼 수 있다.
인용의 역설 (Citation Paradox)
브랜드 언급과 함께 중요한 지표는 출처 제시(citation)였다. 여기서도 흥미로운 차이가 나타났다.
ChatGPT는 브랜드 언급이 많지만, 출처를 제시하는 경우는 매우 적었다. 평균적으로 2.37개의 브랜드를 언급하는 동안 출처는 단 0.73개만 제공해, 언급 수가 인용 수보다 약 3.2배 많았다. 이는 ChatGPT가 스스로 학습한 언어 패턴에 크게 의존하여 답변을 생성하기 때문에, 구체적인 출처를 드러내는 데 소극적임을 의미한다.
반대로 Google AI Overview는 출처 제시가 브랜드 언급보다 훨씬 많았다. Google AI Overview는 평균적으로 6.02개의 브랜드를 언급했지만, 무려 14.3개의 출처를 함께 제시했다. 이는 구글이 AI 응답에서 정보의 투명성과 신뢰성을 확보하는 전략을 강조하고 있음을 잘 보여준다.
GAM은 이 경향이 더욱 두드러졌다. GAM은 평균적으로 1.59개의 브랜드를 언급했지만, 출처는 9.49개를 제시해 인용 수가 언급 수보다 무려 6배 많았다. 브랜드 자체는 거의 드러내지 않으면서도 출처를 풍부하게 제공함으로써, 신뢰 기반의 보수적인 응답 방식을 취하는 것으로 해석된다.
| 플랫폼 | 평균 브랜드 언급 | 평균 출처 제시 | 특징 |
|---|---|---|---|
| ChatGPT | 2.37 | 0.73 | 학습 패턴 중심, 출처 적음 |
| Google AI Overview | 6.02 | 14.30 | 출처 중심, 신뢰성 강화 |
| GAM | 1.59 | 9.49 | 언급 적고 출처 과다, 보수적 응답 |
이처럼 브랜드 언급과 출처 제시의 비율이 크게 다른 현상은 일명 “인용의 역설(Citation Paradox)”로 불린다. ChatGPT는 ‘많이 말하지만 출처는 적게 제시’하는 방식인 반면, 구글은 ‘덜 말하더라도 출처를 과도하게 드러내는’ 방식을 택하고 있는 것이다.
질문 유형별 브랜드 일치율
세 플랫폼이 동일한 브랜드를 추천하는 정도는 소비자가 던지는 질문의 유형에 따라 달라졌다.
예를 들어, 비교(Compare) 유형의 질문에서는 일치율이 80%에 달했다. “브랜드 A와 브랜드 B의 차이를 알려줘”와 같이 비교 자체가 쿼리의 목적일 경우, 플랫폼들은 상대적으로 일관된 브랜드를 제시했다.
반면, 구매(Buy) 의도가 담긴 질문에서는 62% 정도의 일치율을 보였다. “어떤 노트북을 사야 할까?”와 같은 직접적인 구매 질문에서는 플랫폼 간 차이가 여전히 존재했지만 비교적 높은 수준의 합의가 나타났다.
위치(Where) 관련 질문, 즉 “어디에서 브랜드 X 제품을 살 수 있나?”와 같은 질문에서는 일치율이 38%로 떨어졌다. 그리고 최고(Best) 유형의 질문, “최고의 스마트폰은 무엇인가?”와 같은 질문에서는 단 23%만이 동일한 브랜드를 추천하며 가장 낮은 일치율을 기록했다.
| 질문 유형 | 예시 | 동일 브랜드 일치율 |
|---|---|---|
| 비교(Compare) | “브랜드 A와 B의 차이점은?” | 80% |
| 구매(Buy) | “어떤 노트북을 사야 할까?” | 62% |
| 위치(Where) | “어디서 브랜드 X 제품을 살 수 있나?” | 38% |
| 최고(Best) | “최고의 스마트폰은 무엇인가?” | 23% |
이 결과는 소비자가 실제 구매 의사결정에 가까워질수록 플랫폼이 제시하는 브랜드가 점차 비슷해진다는 점을 보여준다. 즉, 소비자의 구매 행동에 직접 연결되는 단계에서는 AI가 보다 구체적이고 명확한 브랜드를 드러내려는 경향이 있다는 것이다.
산업별 불일치율
브랜드 추천의 불일치는 산업별로도 차이를 보였다.
헬스케어 분야는 68.5%로 가장 높은 불일치율을 보였다. 이는 의료 분야 특성상 브랜드와 제품에 대한 규제가 많고, 정보의 신뢰성이 강조되기 때문에 AI가 다양한 출처와 표현 방식을 사용한 결과로 풀이된다.
교육 분야는 62.1%, B2B 테크 분야는 61.7%로 역시 높은 불일치율을 보였다. 금융은 57.9%였으며, 이커머스는 57.1%로 다섯 개 분야 중 가장 낮았다. 이는 온라인 쇼핑 분야의 경우 상품 정보와 브랜드 데이터가 이미 비교적 표준화되어 있어, AI가 특정 브랜드를 추천할 때 변동 폭이 크지 않음을 시사한다.
| 산업 분야 | 브랜드 추천 불일치율 |
|---|---|
| 헬스케어 (Healthcare) | 68.5% |
| 교육 (Education) | 62.1% |
| B2B 테크 (B2B Tech) | 61.7% |
| 금융 (Finance) | 57.9% |
| 이커머스 (E-Commerce) | 57.1% |
BrightEdge의 이번 분석은 AI 검색 환경이 얼마나 파편화(fragmented)되어 있는지를 잘 보여준다. 동일한 질문을 하더라도 ChatGPT, Google AI Overview, GAM이 전혀 다른 브랜드를 제시한다는 사실은 소비자 입장에서 혼란을 야기할 수 있으며, 브랜드 입장에서는 가시성을 확보하기 위한 전략을 재정립해야 할 필요성을 제기한다.
이처럼 AI 검색의 불일치는 위협이자 동시에 기회다. 아직 표준화되지 않은 영역이 많기 때문에, 적절히 대응한다면 경쟁사보다 더 빠르게 새로운 시장 기회를 잡을 수 있다.
특히 마케터들은 다음과 같은 구체적인 전략을 고민해야 한다.
생성형엔진 최적화(GEO)를 위한 5가지 실행전략
첫째, “단일 정답”을 가정하지 말아야 한다.
많은 기업이 하나의 AI 플랫폼만을 기준으로 브랜드 노출 전략을 세우는 경우가 많다. 그러나 이는 위험한 접근이다. ChatGPT, Google AI Overview, Google AI Mode(GAM)는 각각 답변 방식과 브랜드 추천 알고리즘이 다르다. 따라서 어느 한 플랫폼에만 최적화한다면, 다른 환경에서는 브랜드가 전혀 보이지 않을 수 있다. 결국, 각 플랫폼의 특성과 작동 원리를 분석한 뒤, 그에 맞는 별도의 플레이북(전략 가이드)을 마련해야 한다.
둘째, 구조화 데이터를 강화해야 한다.
AI는 단순 텍스트보다 체계적으로 정리된 데이터를 더 잘 이해한다. 예를 들어, 제품 피드(상품 정보 데이터), 실제 사용자 리뷰, 제품 사양(Schema.org 기반의 구조화된 데이터)을 체계적으로 제공하면, AI가 해당 브랜드를 정확히 인식하고 답변에 반영할 확률이 높아진다. 즉, 구조화 데이터는 AI가 브랜드를 올바르게 “읽어내는” 지름길이다.
셋째, 권위와 신뢰 신호를 확보해야 한다.
AI는 단순히 정보를 나열하는 것이 아니라, 신뢰할 수 있는 출처와 평판을 우선적으로 반영하려는 경향이 있다. 따라서 언론 보도 자료, 전문 매체 인용, 업계 내 긍정적 평판 데이터를 확보하는 것이 중요하다. 이는 AI가 브랜드를 단순한 후보 중 하나가 아니라, 신뢰할 만한 답변으로 채택하게 만드는 핵심 요소가 된다.
넷째, 비교형 콘텐츠를 전략적으로 제작해야 한다.
분석 결과, “A vs. B” 같은 비교 질문에서는 세 플랫폼의 브랜드 일치율이 가장 높게 나타났다. 이는 소비자가 실제로 구매를 고려하거나 의사결정을 앞둔 상황에서 자주 던지는 질문 유형이다. 따라서 브랜드는 자사 제품과 경쟁 제품을 객관적으로 비교·분석하는 콘텐츠를 준비해야 한다. 이를 통해 소비자에게 선택의 기준을 제공하는 동시에, AI 검색 결과에서 브랜드가 자연스럽게 노출될 가능성을 높일 수 있다.
다섯째, AI 채널별 브랜드 노출을 실시간으로 모니터링할 수 있는 대시보드를 구축해야 한다.
SEO가 검색엔진 순위를 추적하듯, 이제는 AI 채널에서 브랜드가 어떤 방식으로 추천되는지를 추적하는 체계가 필요하다. ChatGPT, Google AI Overview, GAM에서 각각 어떤 질문에 어떤 브랜드가 언급되는지를 수집·분석할 수 있는 모니터링 시스템을 갖추면, 변화하는 AI 생태계 속에서 빠르게 전략을 조정할 수 있다.
결국 앞으로 중요한 질문은 단순히
👉 “구글 검색에서 우리 브랜드가 어떻게 보일까?”가 아니라,
👉 “ChatGPT, Google AI Overview, GAM 같은 AI 검색 환경에서 우리 브랜드는 어떻게 발견될 것인가?”로 바뀌고 있다.
관련참고기사:ChatGPT vs Google AI: 62% Brand Recommendation Disagreement
