한눈에 보는 핵심 5가지
- 브랜딥이 2026년 9월 ChatGPT·퍼플렉시티·제미나이 3개 AI에 중립 질문 각 100개씩을 실행한 결과, '프로틴'과 '단백질보충제' 두 검색어 사이에서 AI 추천 1위 브랜드가 뒤바뀌었다.
- 옵티멈 뉴트리션은 3개 엔진 모두에서 최상위를 유지해 엔진별 편차가 1로 가장 안정적이었지만, 마이프로틴은 ChatGPT에서 15위로 밀려 편차가 14에 달했다.
- 퍼플렉시티가 브랜드 추천 시 인용한 출처 1위는 네이버 블로그(210회), 2위는 유튜브(180회)로, 광고보다 실사용 후기가 AI 노출을 더 직접적으로 결정했다.
- 소비자가 같은 제품을 부르는 표현이 다양하다면, 마케터는 각 표현별로 AI 추천 순위를 따로 점검해야 한다. 하나의 검색어 순위만 믿으면 절반의 사실밖에 못 본다.
- 검색엔진 최적화(SEO)가 검색 결과 상위 노출 경쟁이었다면, 생성형 AI 시대의 최적화(GEO, AI 답변 안 브랜드 노출 관리)는 어떤 표현으로 어느 AI에 물었을 때 내 브랜드가 언급되는지를 따로 관리해야 하는 싸움이다.
같은 제품인데, 부르는 말이 달랐더니 AI가 가장 먼저 추천하는 브랜드가 뒤집혔다. AI 검색 브랜드 노출 플랫폼 브랜딥(BRANDEEP)이 2026년 9월 국내 단백질 시장을 '프로틴'과 '단백질보충제' 두 표현으로 나눠 생성형 AI에 물어본 결과다.
같은 제품, 다른 표현, 뒤바뀐 추천 1위
생성형 AI는 소비자가 쓰는 표현에 따라 다른 브랜드를 먼저 추천한다. 카테고리 이름 하나가 순위 전체를 흔든다.
브랜딥은 ChatGPT·퍼플렉시티·제미나이 3개 생성형 AI에 브랜드명을 넣지 않은 중립 질문 100개씩을 실행했다. 2026년 9월 7일 기준으로 검색어별 총 176개의 응답이 수집됐다.
'프로틴'으로 물었을 때, AI가 가장 많이 추천한 브랜드는 옵티멈 뉴트리션(노출 점유율 65.9%)이었다. 마이프로틴(60.8%)이 2위, BSN 신타-6(40.3%)가 3위였다. 브랜드 이름을 전혀 쓰지 않은 질문에서도 AI는 특정 브랜드를 우선 꺼냈다.
같은 시장을 '단백질보충제'로 바꿔 물었더니 결과가 달라졌다. 마이프로틴이 68.8%로 1위에 올랐고, 옵티멈 뉴트리션(64.8%)이 2위로 내려앉았다. 제품도, 소비자도 동일한데 검색어 하나가 AI의 추천 1위를 교체했다.
이는 AI 검색 노출이 단일한 순위표로 존재하지 않는다는 사실을 보여준다. 마케터가 자사 브랜드의 AI 노출을 점검할 때, 소비자가 실제로 쓰는 여러 표현을 각각 따로 확인해야 하는 이유다.
AI 엔진마다 달라지는 순위, 어떤 브랜드가 안정적인가
AI 검색 순위는 단일하지 않다. 어느 AI에 물었느냐에 따라 같은 브랜드의 순위가 크게 달라진다.
브랜드별 안정성도 천차만별이었다. 옵티멈 뉴트리션은 3개 엔진 모두에서 최상위를 지켜 엔진 간 편차가 1에 불과했다. 어느 AI에서 물어도 상위권에 등장한다는 의미다.
반면 마이프로틴은 퍼플렉시티와 제미나이에서 1위였지만, ChatGPT에서는 15위로 밀렸다. 엔진 간 편차가 14로, ChatGPT 사용자에게는 사실상 잘 보이지 않는 브랜드나 다름없다. 하나의 AI에서 순위가 높다고 다른 AI도 같다고 가정하면 안 되는 이유다.
영문 표기 'MyProtein'과 'Transparent Labs'는 특정 엔진에서만 상위권에 올라 편차가 20~31에 달했다. 브랜드가 한글 표기와 영문 표기를 병용하고 있다면, AI별로 어떤 표기를 더 많이 인용하는지까지 확인할 필요가 있다.
국내 브랜드로는 매일유업 셀렉스, 일동후디스 하이뮨, 지웨이, 칼로바이, 뉴트리션팩토리가 중위권에 이름을 올렸다. 하지만 두 검색어 모두에서 옵티멈 뉴트리션·마이프로틴·BSN 신타-6가 상위 3위를 차지한 구도는 유지됐다.
AI는 광고보다 후기를 먼저 인용했다
AI가 브랜드를 추천하는 근거는 광고가 아니라 사용자가 남긴 실제 콘텐츠에서 나온다.
브랜딥이 퍼플렉시티의 실시간 인용 출처를 집계한 결과, 네이버 블로그(210회)와 유튜브(180회)가 압도적으로 많았다. 그 뒤로 마이프로틴 공식몰·다나와·쿠팡 같은 커머스 플랫폼, 나무위키·코메디닷컴 등 정보성 매체가 이어졌다.
인용 출처 상위권 대부분이 블로그·유튜브 같은 이용자 제작 콘텐츠(UGC)에서 나왔다는 사실은 시사하는 바가 크다. AI가 브랜드를 추천할 때 브랜드가 직접 만든 광고 메시지보다, 실제 사용자의 후기와 비교 콘텐츠가 더 직접적인 신호로 작동한다는 의미이기 때문이다.
마케터 입장에서 AI 추천 경쟁은 광고 예산보다 리뷰 콘텐츠 생태계가 더 직접적인 무기가 되는 판이다. 브랜드 공식 채널의 콘텐츠 수보다 실사용자 후기의 양과 다양성이 AI 노출에 먼저 영향을 미친다.
마케터가 지금 점검해야 할 AI 검색 관리 3가지
생성형 AI 검색에서 브랜드를 관리하려면 소비자 언어, AI 엔진, 리뷰 콘텐츠 세 가지를 따로 들여다봐야 한다.
검색엔진 최적화(SEO)가 지난 20년간 검색 결과 상위 노출의 경쟁이었다면, 생성형 AI 시대의 최적화인 GEO(Generative Engine Optimization, AI 답변 안에 브랜드를 노출시키는 전략)는 한층 복잡해졌다. 소비자가 표현을 바꿔 물을 때마다, 그리고 어느 AI에 물었느냐마다 노출이 달라지기 때문이다.
- 소비자 언어 목록 만들기: 자사 브랜드가 속한 카테고리를 소비자가 실제로 어떻게 부르는지 표현 목록을 만든다. 공식 카테고리명 외에 일상어·외래어·축약어도 포함한다. 이번 조사처럼 표현이 다르면 AI의 답이 달라진다.
- AI 엔진별 분리 점검: ChatGPT·퍼플렉시티·제미나이 중 어느 엔진에서 높고 낮은지를 구분해서 확인한다. 하나의 AI에서 순위가 높다고 나머지도 같다고 가정하지 않는다.
- UGC 우선 관리: 네이버 블로그·유튜브 후기가 AI의 핵심 인용 자료다. 광고 예산보다 리뷰 콘텐츠의 양과 질을 먼저 점검한다. 자사 카테고리 키워드를 포함한 실사용 후기가 쌓일수록 AI 추천 노출 가능성이 높아진다.
자주 묻는 질문
Q. GEO와 SEO는 구체적으로 어떻게 다른가요?
A. SEO는 구글·네이버 같은 검색엔진에서 결과 목록 상단에 링크를 올리는 것이 목표입니다. GEO는 생성형 AI가 사용자 질문에 직접 답할 때 우리 브랜드 이름이 답변 안에 포함되도록 만드는 것이 목표입니다. SEO는 클릭 수가 성과지표라면, GEO는 AI 답변 안의 브랜드 언급 자체가 성과입니다.
Q. 국내 브랜드가 글로벌 브랜드와 AI 추천 격차를 줄이려면 어떻게 해야 할까요?
A. 이번 조사에서 글로벌 3강이 안정적인 상위권을 유지한 데는 브랜드 인지도뿐 아니라 블로그·유튜브 UGC가 오래 누적된 이유가 크다고 볼 수 있습니다. 국내 브랜드는 한국어 키워드 기반의 리뷰 콘텐츠를 전략적으로 늘리고, 특히 네이버 블로그와 유튜브에 자사 카테고리 키워드로 나오는 후기 수를 점진적으로 확대하는 접근이 현실적입니다.
Q. 브랜딥의 GEO 점수는 어떻게 계산되나요?
A. 브랜딥은 AI가 전체 응답 중 해당 브랜드를 언급한 비율(노출 점유율, SOV)과 몇 번째 순서로 등장했는지를 8대 2의 비율로 합산해 GEO 점수를 산출합니다. 얼마나 자주 나왔느냐가 80%, 몇 번째로 나왔느냐가 20%를 결정합니다.
AI 검색 순위는 이제 표현별·엔진별로 관리해야 한다
이번 조사가 보여주는 핵심은 하나다. AI 검색 노출은 단일한 순위표로 존재하지 않는다.
'프로틴'이라 불렀을 때와 '단백질보충제'라 불렀을 때 1위가 달라졌고, 마이프로틴처럼 같은 브랜드도 어느 AI에 물었느냐에 따라 1위와 15위를 오갔다. 그리고 그 순위를 결정하는 근거는 광고가 아니라 블로그·유튜브 후기였다.
소비자가 쓰는 표현별, AI 엔진별로 내 브랜드가 어디에 서 있는지 들여다볼 때가 됐다.
