디지털 시대를 지나 생성형AI(Generative AI)가 주도하는 새로운 커뮤니케이션 시대가 열리고 있다. 특히 마케팅 분야에서 AI는 단순한 도구를 넘어 브랜드 전략과 소비자 인식에 지대한 영향을 미치는 중심 기술로 부상하고 있다. 이 변화의 중심에는 ‘쉐어 오브 모델(Share of Model)’이라는 새로운 개념이 자리잡고 있다. 이는 브랜드가 AI 모델 내에서 얼마나 많이 언급되고, 어떻게 인식되는지를 측정하는 지표로, 기존의 ‘쉐어 오브 보이스(SOV)’나 ‘쉐어 오브 서치(SOS)’를 계승하면서도 전혀 새로운 분석과 전략 수립을 가능하게 한다.
쉐어 오브 모델(Share of Model)이란 무엇인가?
‘쉐어 오브 모델’은 AI 대형언어모델(LLM) 내에서 특정 브랜드가 동일 카테고리 내 다른 브랜드들과 비교해 얼마나 자주 언급되는지를 측정하는 개념이다. 이는 AI 모델이 학습한 방대한 데이터에서 브랜드의 ‘가시성(visibility)’을 반영하며, 단순한 노출 빈도를 넘어 긍정적, 부정적 인식까지 포함한다.
모델 점유율은 LLM이 특정 브랜드를 언급한 횟수를 동일 카테고리 내 전체 브랜드 언급 횟수로 나눈 비율. 즉, AI가 인지하는 브랜드의 ‘가시성’을 보여주는 지표이며, 시간에 따라 경쟁 브랜드와의 상대적 위치 변화를 추적할 수 있다.
브랜드 포지셔닝에도 활용 가능하다 LLM은 브랜드와 카테고리에 대한 긍정적·부정적 연상을 군집화할 수 있고, 이를 통해 경쟁사와의 차별 포인트를 분석하고 추적할 수 있다.
이 개념은 마케팅 데이터 전문 기업인 젤리피시(Jellyfish)의 잭 스미스가 처음 주창했으며, 현재 젤리피시는 이를 실제 브랜드 전략 분석 도구로 상용화하고 있다. ‘쉐어 오브 모델’은 과거 시장점유율(Share of Market), 미디어 점유율(Share of Voice), 검색 점유율(Share of Search)이라는 기존의 ‘쉐어 오브’ 계열 지표들과 자연스럽게 연결되며, AI 시대에 맞는 새로운 브랜드 측정법으로 주목받고 있다.
스미스는 이러한 개념을 현실에 적용해 스카치 위스키 브랜드 발렌타인의 모회사인 페르노리카는 스미스의 ‘쉐어 오브 모델’ 도구를 통해 AI 모델 ‘라마(LAMA)’가 자사 브랜드를 ‘프리미엄’ 제품으로 인식하고 있다는 결과를 확인했다. 이에 따라, 보다 대중적 매력을 강조한 소셜 미디어 콘텐츠와 새로운 브랜드 이미지를 제작해 브랜드 포지셔닝을 조정하는 마케팅 캠페인을 전개했다.
이처럼, AI 모델 내 브랜드 인식이 실제 소비자 인식과 마케팅 전략에 직접적인 영향을 미치는 시대가 도래한 것이다.
AI는 어떻게 브랜드를 인식하는가?
생성형 AI 모델이 브랜드를 어떻게 인식하는지는 그 모델이 학습한 데이터의 양과 질에 따라 결정된다. AI는 온라인 콘텐츠, 미디어 기사, 소비자 리뷰, 광고 캠페인 등 다양한 데이터를 기반으로 브랜드에 대한 긍정적/부정적 인식을 형성한다. 이러한 ‘지식’은 자연스럽게 AI의 추천 결과에도 영향을 준다. 예를 들어, 어떤 브랜드가 ‘프리미엄’, ‘혁신’, ‘대중적’ 등의 키워드와 함께 자주 등장하면, AI는 해당 브랜드를 그러한 속성과 연계된 제품으로 추천할 가능성이 높다.
이에 따라, 마케터는 단지 소비자만이 아닌, AI 모델을 대상으로도 브랜드 포지셔닝을 설계하고 영향을 미쳐야 하는 새로운 과제에 직면하게 되었다.
AI의 비판적 수용: 프롬프트 조작과 허위 인식의 위험
하지만 이러한 기술이 항상 정확하고 객관적인 브랜드 분석을 제공하는 것은 아니다. AI 모델은 입력되는 프롬프트에 민감하게 반응하며, 질문 방식이 달라질 경우 전혀 다른 브랜드나 제품을 추천할 수 있다. 카네기 멜런 대학교의 연구에 따르면, 특정 브랜드가 프롬프트에 영향을 미치도록 유도하는 방식으로 온라인 콘텐츠를 배포함으로써, AI의 추천 결과에 은밀히 영향을 줄 수 있다는 경고가 제기되었다. 이는 마치 초창기 검색 엔진 최적화(SEO) 시대에 일부 기업이 검색 알고리즘을 ‘게임’하던 행태와 유사하다.
이러한 문제에 대응하기 위해 AI 기업들은 모델 훈련 과정에서 ‘분별력’을 강화하는 기술적 개선을 도입하고 있으며, 사용자 또한 AI의 추천 결과를 맹신하지 않도록 경계해야 한다.
‘쉐어 오브 모델’은 단순한 트렌드가 아닌, 마케팅 패러다임의 전환을 반영하는 핵심 개념이다. 과거 ‘쉐어 오브 보이스’가 광고비 지출 대비 인지도 효과를 측정하던 지표였다면, 오늘날 ‘쉐어 오브 모델’은 AI 모델의 학습 데이터 속 브랜드 가시성과 인식 구조를 분석하는 데 초점을 맞춘다.
특히 LLM을 통해 생성된 브랜드 연관 단어, 감정 분석, 유사 브랜드 클러스터링 등의 기능은 기존 마케팅 리서치 기법보다 빠르고 저렴하며 정교한 인사이트를 제공할 수 있다. 실제로 구글 및 칸타(Kantar)의 연구는 ‘쉐어 오브 서치’가 브랜드의 정신적 가용성(Mental Availability)을 측정하는 강력한 도구임을 입증했으며, ‘쉐어 오브 모델’ 역시 이와 유사한 방식으로 브랜드의 미래 시장점유율을 예측할 수 있는 잠재력을 가진다.
하지만 아직까지는 초기 단계로, 이 지표가 실제 매출 성장이나 시장 점유율과 유의미한 상관관계를 갖는지를 입증하기 위한 연구가 필요하다. 동시에, 브랜드가 AI 모델이라는 ‘신규 타겟 오디언스’를 대상으로 콘텐츠를 설계하는 접근법도 새롭게 정립되어야 한다.
‘쉐어 오브 모델’은 마케팅 업계에 새로운 차원의 분석 틀을 제공하고 있다. 이는 단지 브랜드가 얼마나 노출되었는지를 넘어, AI라는 새로운 ‘소비자’에게 어떻게 인식되는지를 측정하고, 그 결과를 바탕으로 브랜드 전략을 설계하는 새로운 마케팅 프레임이다. 발렌타인의 사례에서 보듯이, AI의 인식은 실제 마케팅 전략에 즉각적이고 실질적인 영향을 미친다. 그러나 동시에, AI 추천의 신뢰성, 조작 가능성, 과잉 최적화의 위험성 등도 함께 고려해야 할 중요한 요소이다.
미래의 마케팅 전략은 사람과 AI, 두 개의 ‘오디언스’를 모두 이해하고 설득할 수 있는 방향으로 진화해야 할 것이다. 브랜드는 더 이상 단지 소비자의 마음을 얻는 데 그치지 않고, AI 모델의 ‘마음’을 사로잡아야 하는 시대에 들어섰다. 이제 마케터는 AI에게 ‘기억될 만한 브랜드’를 만드는 일을 함께 고민해야 한다.
관련참고기사:Jellyfish’s Share of Model
