시장 점유율 1위인데 ChatGPT 추천에서는 빠졌다면 꽤 억울하죠. 매출도, 매장 수도 앞서는데 AI는 왜 다른 브랜드부터 말할까요?
국내 식음료 30개 분류, 715개 브랜드를 조사한 AIBIX 지수가 최근 공개됐습니다. ChatGPT, Gemini, Claude, Perplexity에 소비자가 물을 만한 질문을 여러 차례 넣고, 브랜드가 얼마나 자주 보이고 추천되고 인용됐는지 점수로 만든 조사라고 하는데요.
일부 분류에서는 실제 시장 점유율이나 소비자 평판 순위와 다른 브랜드가 앞에 나왔지만, 햇반, 신라면, 서울우유처럼 익숙한 선두 브랜드가 AI에서도 1위를 차지한 분류도 있었습니다. 누가 1위를 했는지만 보면 이 조사를 잘못 읽기 쉬운데요. 시장 점유율과 AI 브랜드 순위는 처음부터 다른 것을 재기 때문에 두 순위가 엇갈린 이유부터 봐야 합니다.
AI 브랜드 순위와 시장 점유율의 차이
시장 점유율은 실제 판매액이나 판매량을 보고, 소비자 평판은 설문, 검색, 소셜 반응을 바탕으로 만듭니다. 반면 AIBIX는 AI 답변 안에서 브랜드가 얼마나 자주 보이고 추천됐는지, 공식 자료와 함께 인용됐는지를 측정했습니다.
- 시장 점유율: 사람들이 실제로 얼마나 샀는가
- 소비자 평판: 사람들이 브랜드를 어떻게 평가하는가
- AI 브랜드 순위: 정해진 질문에 AI가 어떤 브랜드를 얼마나 자주 꺼냈는가
AIBIX도 제품 품질이나 소비자 선호, 매출을 평가하는 지표가 아니라고 밝힙니다. 같은 순위라는 이름을 붙였지만 출발점부터 다른 것이죠. 그래서 시장 1위와 AI 1위가 다르다는 결과는 판매에서 강한 브랜드와 AI가 질문에 붙여 설명하기 쉬운 브랜드가 다를 수 있다는 뜻에 가깝습니다.
그렇다면 AI는 어떤 브랜드부터 답변 후보로 꺼낼까요?
AI가 추천할 수 있는 브랜드 후보군
브랜드를 추천해 달라고 물으면 AI가 국내 브랜드 전체를 한 줄씩 비교할 것 같지만, 실제로는 모델이 이미 알고 있던 정보에 필요하면 웹 검색 결과를 더하고 그 안에서 질문에 맞는 브랜드를 골라 설명합니다.
AVCD 스레드에서 소개한 탐색 연구도 비슷한 장면을 보여줬습니다. 미국에서 66개 질문을 두 모델에 물었더니, AI가 이미 기억한 브랜드를 검색한 비율은 55.7%, 그렇지 않은 브랜드는 17.4%였습니다. 표본이 작아 모든 AI의 공식처럼 쓸 수는 없는데요. 이 작은 실험에서도 AI는 웹 검색을 켠 뒤 모든 브랜드를 0에서 다시 검토하지 않았습니다.
AI 브랜드 순위는 AI가 질문에 답할 때 꺼낼 수 있는 브랜드 후보군의 순서에 가깝습니다. 시장에서 많이 팔렸다는 사실만으로 이 후보군의 앞자리가 보장되지는 않으며, 브랜드명과 제품군이 먼저 연결돼 있어야 구체적인 추천 질문에도 들어갈 수 있습니다. 어떤 사람에게 잘 맞고 비슷한 제품과 무엇이 다른지까지 설명돼 있는지, 회사 규모와 함께 웹에 남은 설명도 봐야 하는 이유입니다.
규모보다 구체적인 브랜드 설명과 외부 언급
AIBIX는 AI 답변 속 순위를 측정했지만, 콘텐츠가 순위를 바꿨는지는 조사하지 않았습니다. 그래서 원인을 곧바로 콘텐츠에서 찾기는 어렵지만, 웹 언급과 AI 노출의 관계를 따로 살펴본 Ahrefs 자료가 하나 있는데요.
Ahrefs는 7만5천 개 브랜드와 수백만 개 AI 답변을 분석했습니다. 웹에서 브랜드가 언급되는 정도는 AI 가시성과 0.66에서 0.71의 높은 상관관계를 보였지만, 사이트의 페이지 수는 관계가 약했습니다. 글을 무조건 많이 쌓는 것보다 여러 웹사이트와 유튜브에서 브랜드명과 제품이 함께 설명되는 상태가 AI 노출과 더 가까이 움직였습니다.
다만 웹 언급을 늘리면 AI 노출도 오른다는 뜻으로 읽으면 안 됩니다. 원래 잘 알려진 브랜드라 두 수치가 함께 높았을 수도 있으니까요. 그래도 브랜드가 웹에서 어떻게 설명되고 있는지 아래 항목부터 확인해 볼 근거는 됩니다.
- 공식 홈페이지에 대상 고객, 제품 특징, 가격과 구매처가 구체적으로 적혀 있는가
- 제품명과 회사명, 카테고리 표현이 채널마다 같게 쓰이는가
- 언론, 유튜브, 후기와 업종 플랫폼에서 브랜드와 제품이 함께 언급되는가
- 비교와 추천 글에서 어떤 상황에 맞는 브랜드인지 설명되는가
- AI가 오래된 가격이나 잘못된 특징을 말하고 있지는 않은가
스키마는 화면에 적힌 정보를 코드로 정리하는 역할을 하므로, 본문에 대상 고객과 제품 특징이 없다면 스키마에도 전달할 내용이 없습니다. 사람이 읽는 페이지에서 브랜드가 누구를 위해 무엇을 만드는지 먼저 설명해야 하는 이유죠.
구체적인 채널 운영은 GEO 최적화의 10가지 기본 채널과 업종별 플랫폼에서 따로 정리했습니다. AI 순위가 유독 낮다면 아래 두 질문부터 확인해 보세요.
작은 브랜드의 기회와 시장 1위 브랜드의 위험
작은 브랜드에는 큰 브랜드가 아직 자세히 답하지 않은 질문부터 파고들 자리가 있습니다. 처음부터 카테고리 전체 1위와 정면으로 붙을 이유는 없어요. 저당 제품, 알레르기 성분을 확인하기 쉬운 제품, 선물용, 1인 가구용처럼 고객이 실제로 붙이는 조건에 맞춰 제품 정보와 비교 기준을 공식 페이지에 적고, 업종 플랫폼과 언론, 후기에서도 같은 특징이 확인되도록 만드는 편이 현실적입니다.
시장 1위 브랜드도 이름값에만 기대기는 어렵습니다. 시장 점유율은 최신 가격과 제품 특징을 대신 설명해 주지 않으니까요. 공식 사이트의 설명이 짧고, 제품명이 채널마다 다르며, 오래된 리뷰와 기사만 남아 있다면 브랜드는 나와도 엉뚱한 이유로 추천될 수 있습니다.
브랜드 규모와 상관없이 두 칸으로 나눠 기록하세요.
- 우리 브랜드가 추천 목록에 나오는가
- 나온다면 어떤 이유와 출처로 설명되는가
이름이 나왔다는 사실만 확인하고 끝내면 안 됩니다. 고객이 찾는 조건과 다른 이유로 설명됐다면 좋은 노출이라고 보기 어렵고, 같은 브랜드도 모델과 질문, 확인한 시점에 따라 설명이 달라질 수 있으니까요.
AI 브랜드 순위를 확인하는 방법
브랜드명을 빼고 고객이 실제로 물을 질문을 20개부터 적어보세요. 카테고리 추천만 묻지 말고 가격, 사용 상황, 성분, 선물, 초보자용처럼 구매 조건을 섞습니다.
그다음 ChatGPT, Gemini, Claude, Perplexity에 같은 질문을 여러 번 묻고 아래 항목을 기록합니다.
- 브랜드가 나온 답변의 비율
- 추천 목록에서 나온 순서
- 경쟁사와 비교한 브랜드 언급 비중
- 답변에 붙은 출처와 인용된 페이지
- 브랜드를 설명한 이유와 잘못된 정보
- 모델별 결과 차이
한 번 1위에 나온 화면만으로 성과를 판단하기는 어렵습니다. 다음 질문에서는 바로 사라질 수 있으니까요. 한 달 동안 여러 질문에서 얼마나 자주 보였는지 비교해야 계속 빠지는 질문과 반복되는 오류가 함께 보입니다.
브랜드 언급과 웹사이트 인용은 따로 기록해야 합니다. 이름은 나왔지만 공식 페이지가 쓰이지 않을 수 있고, 자사 콘텐츠는 인용됐는데 브랜드명은 빠질 수도 있습니다. SEO, AEO, GEO의 측정 지표 차이를 보면 두 지표를 어떻게 나눠 볼지 확인할 수 있습니다.
시장 1위 브랜드라면 당연히 나오겠지 하고 넘기지 말고, 작은 브랜드라면 큰 회사와 매출부터 비교할 필요가 없습니다. 먼저 어떤 질문에서 우리 브랜드가 후보로 나오는지, AI가 우리를 무슨 말로 설명하는지 확인해 보세요. AI가 우리 브랜드를 아느냐보다 어떤 브랜드로 알고 있느냐가 더 중요합니다.
