한눈에 보는 핵심 5가지
- 아기로션 카테고리에서 바이오더마는 챗GPT 3위였지만 퍼플렉시티에서 28위였다. 같은 브랜드가 어느 AI를 쓰느냐에 따라 25계단을 오르내린다.
- 챗GPT·퍼플렉시티·제미나이 세 엔진, 18개 소비재 카테고리를 2026년 3분기 실측한 결과 모든 카테고리에서 엔진별 추천 순위 차이가 나타났다.
- 경쟁 구조는 로보락 SOV 86%·뉴발란스 SOV 89.9%처럼 1강이 압도하는 카테고리와 비타민D처럼 상위권 격차가 5점인 초접전 카테고리로 나뉜다.
- AI가 추천하는 브랜드가 시장 점유율 1위와 반드시 일치하지 않았다. 리뷰·비교 콘텐츠가 잘 갖춰진 브랜드가 실제 시장 규모보다 높게 노출됐다.
- 검색엔진 최적화(SEO)처럼 생성형 AI 추천에 맞춘 생성형 엔진 최적화(GEO)가 마케터의 새 과제로 부상하고 있다.
바이오더마를 챗GPT에서 검색하면 아기로션 카테고리에서 3위다. 같은 질문을 퍼플렉시티에 넣으면 28위다. 어느 AI에 물어봤느냐에 따라 25계단이 순식간에 뒤집힌다. 이 사실 하나가 마케터에게 던지는 질문은 하나다. 우리 브랜드는 어느 AI에서 몇 위인가.
같은 브랜드인데 왜 AI마다 순위가 다를까
생성형 AI는 각자 학습한 데이터와 추론 방식이 달라, 같은 질문에도 서로 다른 브랜드를 상위로 추천한다.
생성형 AI 브랜드 노출 측정 플랫폼 브랜딥(BRANDEEP)은 2026년 3분기 동안 운동화·건강기능식품·스킨케어·생활가전·유아용품 등 18개 소비재 카테고리를 대상으로 실측을 진행했다. 챗GPT·퍼플렉시티·제미나이 세 엔진에 브랜드명이 들어가지 않은 중립 질문 100개씩을 카테고리마다 실행하고, 답변에 등장한 브랜드의 빈도와 순서를 집계하는 방식이었다.
결과는 뚜렷했다. 아기로션의 바이오더마는 챗GPT에서 3위였지만 퍼플렉시티에서 28위로 편차가 25에 달했다. 오메가3의 아이허브와 아기바디워시의 바이오더마는 편차 35로 엔진에 따라 노출 위치가 가장 크게 갈린 사례였다. 레깅스 카테고리에서는 룰루레몬·안다르·젝시믹스 세 브랜드 모두 챗GPT에서만 순위가 급락하는 공통된 패턴을 보였다.
반대로 흔들리지 않는 브랜드도 있었다. 아기로션의 아토팜은 5개 속성과 5개 소비자 유형, 세 엔진 전부에서 1위(편차 0)를 지켰다. 폼클렌징의 이니스프리와 라로슈포제도 세 엔진에서 완벽히 일관된 상위권을 형성했다. 이렇게 모든 엔진에서 안정적으로 상위권을 점한 카테고리는, 뒤집어 말하면 후발 브랜드가 진입하기 그만큼 어려운 시장이기도 하다.
어느 카테고리에서 공략 가능한가
AI 추천 경쟁 구조는 카테고리마다 1강 쏠림형과 초접전형으로 나뉘어, 브랜드가 파고들 여지가 카테고리에 따라 크게 다르다.
한쪽에는 하나의 브랜드가 압도하는 시장이 있다. 로봇청소기에서는 로보락이 노출 점유율(SOV, 전체 답변 중 해당 브랜드가 언급된 비율) 86%를 가져갔다. 헤드폰은 소니가 84%, 운동화는 뉴발란스가 89.9%를 차지했다. 유산균은 3회 이상 언급된 브랜드가 15개에 그쳤고 종근당건강이 SOV 49%를 점했다.
반대편에는 혼전 상태인 시장이 있다. 비타민D에서는 3회 이상 언급된 브랜드가 44개였고, 1위와 3위의 격차가 5점에 불과했다. 어느 브랜드도 확고한 우위를 잡지 못한 구조다.
마케터 입장에서 이 구분은 전략적으로 중요하다. 1강 쏠림형 카테고리에서 단기에 AI 노출 순위를 뒤집는 것은 현실적으로 어렵다. 반면 초접전형 카테고리는 콘텐츠와 구조화된 정보 정비만으로도 순위를 끌어올릴 여지가 있다.
AI가 추천한 1위 브랜드, 시장 점유율 1위는 아닐 수 있다
AI는 시장 규모가 아니라 자신이 학습하고 인용하는 콘텐츠를 기반으로 브랜드를 추천하기 때문에, 노출 결과가 실제 시장 지위와 다를 수 있다.
공기청정기 카테고리에서는 LG전자가 SOV 72.7%로 1위를 지켰지만, 헤드폰과 로봇청소기는 국내 가전 브랜드보다 해외 브랜드 중심으로 상위권이 구성됐다. 밀크씨슬은 상위 10위 중 해외 브랜드 비중이 전체 조사 카테고리 가운데 가장 높았다.
카테고리를 넘나드는 지배력을 보인 브랜드도 나타났다. 종근당건강은 건강기능식품 5개 카테고리 중 3개에서 1위를 차지했고, 이니스프리는 스킨케어 5개 카테고리 전부에서 1위였다. 이는 해당 브랜드들이 리뷰·비교 콘텐츠와 구조화된 정보를 충분히 축적해 AI의 기본값으로 자리 잡은 결과다.
반대로 콘텐츠 관리를 소홀히 한 경우, 시장 점유율이 높아도 AI 추천에서 밀릴 수 있다. 후발·중소 브랜드에게는 기회가, 콘텐츠를 방치한 대형 브랜드에게는 사각지대가 될 수 있다는 의미다.
마케터에게 남은 두 가지 과제
AI 검색 노출은 단일 채널이 아니라 엔진별로 다른 알고리즘을 가진 복수의 채널이며, 접근도 엔진별·카테고리별로 달라야 한다.
이번 실측 데이터가 마케터에게 남기는 시사점은 두 가지다.
- 엔진별 접근이 달라야 한다. 챗GPT에서 잘 나온다고 퍼플렉시티나 제미나이에서도 그러리란 보장이 없다. 하나의 AI 순위만 보고 안심하거나 좌절하는 것은 전체 그림의 일부만 보는 셈이다.
- 콘텐츠 구조를 먼저 점검해야 한다. AI는 이미지나 광고 카피보다 리뷰·비교 텍스트와 구조화된 제품 정보를 참고한다. 텍스트로 정리된 정보가 많고 구체적일수록 AI가 우리 브랜드를 언급할 가능성이 높아진다.
지난 20년간 디지털 마케팅에서 구글·네이버 같은 검색엔진의 순위를 최적화하는 SEO(검색엔진 최적화)가 상수였다면, 챗GPT·퍼플렉시티·제미나이 같은 생성형 AI의 추천에 맞추는 GEO(생성형 엔진 최적화, Generative Engine Optimization)는 이제 막 논의되기 시작한 변수다. 소비자의 질문이 검색창에서 AI로 이동한 만큼, 브랜드가 측정해야 할 대상도 함께 이동했다.
자주 묻는 질문
Q. GEO는 SEO와 무엇이 다른가요?
A. SEO는 구글·네이버 같은 검색엔진이 웹페이지를 색인하고 순위를 매기는 방식에 맞춰 최적화하는 작업이다. GEO(생성형 엔진 최적화)는 챗GPT·퍼플렉시티·제미나이 같은 생성형 AI가 답변에서 어떤 브랜드를 추천할지에 맞춰 콘텐츠를 준비하는 개념이다. SEO가 링크 구조와 키워드 배치 중심이라면, GEO는 AI가 인용하는 리뷰·비교 텍스트와 구조화된 데이터가 핵심이라는 점에서 접근이 다르다.
Q. AI 엔진마다 추천 순위가 다른 이유는 무엇인가요?
A. 챗GPT·퍼플렉시티·제미나이는 학습 데이터, 정보 인용 방식, 답변 생성 로직이 각기 다르다. 같은 질문이라도 어떤 소스를 더 많이 반영하느냐가 엔진마다 달라서 추천 결과가 갈린다. 이 때문에 하나의 AI 순위만으로 전체 AI 노출을 판단하기 어렵다.
Q. 중소 브랜드도 AI 추천 순위를 올릴 수 있나요?
A. 가능성이 있다. AI가 추천하는 브랜드가 시장 점유율 1위와 반드시 일치하지 않았고, 리뷰·비교 콘텐츠나 구조화된 제품 정보가 잘 갖춰진 브랜드가 실제 시장 규모보다 높게 노출되는 경우가 있었다. 광고비 투자보다 콘텐츠 정비가 AI 노출에 더 직접적으로 작용할 수 있다.
Q. 어떤 카테고리에서 AI 노출 경쟁을 먼저 시작하는 게 좋을까요?
A. 초접전형 카테고리가 진입 여지가 크다. 비타민D처럼 3회 이상 언급된 브랜드가 44개이고 상위권 격차가 좁은 카테고리는 콘텐츠 정비만으로도 순위가 바뀔 수 있다. 로봇청소기(로보락 SOV 86%)나 운동화(뉴발란스 SOV 89.9%)처럼 1강이 압도하는 카테고리는 단기 진입이 어렵다.
AI 추천도 이제 측정이 필요하다
검색 결과 페이지에서 몇 번째인지 확인하는 일이 SEO의 시작이었다면, 이제는 AI 답변 안에 우리 브랜드가 있는지, 어느 AI에서 몇 위인지를 들여다볼 때가 됐다. 브랜딥의 2026년 3분기 실측은 AI 검색 노출이 단일 채널이 아니라 각각 다른 알고리즘을 가진 복수의 채널임을 데이터로 보여줬다. 마케터가 할 일은 측정에서 시작한다.
