AI 마케팅 혁신으로 디지털 딥택트를 선도하는 종합 커뮤니케이션 기업 ㈜ 함샤우트 글로벌이 산하 AI 연구소 주관으로 ‘2026 국제 축구 대회 AI 검색 브랜드 가시성 분석’ 연구 실험을 진행하고, 생성형 AI가 국제 축구 경기 관련 소비 상황에서 어떤 브랜드를 추천하는지 분석한 결과 ‘AI 브랜드 가시성 리포트(AI Brand Visibility Report)를 발표했다.

이번 연구 실험은 생성형 AI 검색 환경에서 브랜드가 소비자에게 발견되는 방식이 기존 검색 및 광고 중심의 마케팅 환경과 다르게 작동하고 있다는 점에 주목해 기획됐다. 함샤우트 글로벌 AI 연구소는 국제 축구 경기를 관람하면서 소비자들이 실제로 물어볼 가능성이 높은 경기 시청, 응원, 음식, 주류, 가전, 유니폼, 공식 경기 중계·다시보기 등 9개 카테고리를 선정하고, 브랜드명을 제외한 비브랜드 질문을 생성형 AI에 반복 입력해 답변과 인용 채널을 분석했다.

AI 연구소는 챗GPT, 제미나이, 퍼플렉시티 등 국내 소비자들이 대중적으로 활용하는 3개 생성형 AI를 대상으로 81개 질문을 각 4회 반복 측정해, 총 972개 AI 답변과 3,890개 인용 채널을 분석했다. 연구는 특정 브랜드를 직접 언급하지 않은 상태에서 AI가 스스로 떠올리고 추천한 브랜드를 집계하는 방식으로 진행했다.


■ 맥주: 하이네켄 56.3%로 AI 추천 1위, 카스 54.2%보다 높아

가장 흥미로운 결과는 한국어로 질문했음에도 생성형 AI가 영어권 웹 콘텐츠와 글로벌 리뷰 데이터를 함께 검색하고 답변에 반영하면서 국내외 브랜드를 동시에 추천했다는 점이다. 맥주·주류 카테고리에서 하이네켄은 56.3%의 노출 점유율(SOV)로 1위를 기록했으며, 카스는 54.2%로 뒤를 이었다.

국내 맥주 시장에서 카스가 높은 점유율과 인지도를 가진 대표 브랜드임에도 AI 답변에서는 글로벌 리뷰, 페어링, 추천 콘텐츠가 풍부한 하이네켄이 더 높은 빈도로 언급된 것이다. 이는 AI 검색 환경에서 시장점유율이나 국내 소비자 인지도와 별개로, 하나의 질문을 입력해도 여러 맥락으로 확장 탐색하는 쿼리 팬아웃(Query Fan-out)시 영어 질문을 활용하기 때문이다. 이 결과를 통해 웹상에 축적된 추천형 콘텐츠와 글로벌 데이터 가시성이 AI를 통한 브랜드 노출에 영향을 미칠 수 있음을 확인할 수 있다.

특히 국산 브랜드는 국내 인지도와 판매량이 높더라도 영어권 콘텐츠, 구조화된 리뷰, 상황별 추천 콘텐츠가 부족할 경우 AI 답변에서 상대적으로 밀릴 수 있다는 점을 시사한다. 생성형 AI가 한국어 질문에도 다양한 언어의 데이터를 함께 참고하는 만큼, 브랜드의 AI 가시성은 국내 검색 결과뿐 아니라 글로벌 데이터 환경까지 함께 관리해야 하는 과제가 되고 있다.


■ 응원할 때 추천 음식: AI는 메뉴를 지정하지 않아도 치킨을 83.3%로 가장 먼저 추천

응원 시 추천하는 음식 카테고리에서는 메뉴를 지정하지 않았음에도 AI가 치킨을 압도적으로 먼저 떠올리는 현상이 확인됐다. ‘축구 경기를 응원하면서 먹기 좋은 음식’을 묻는 질문에서 치킨은 83.3%의 노출 점유율로 1위를 차지했으며, 과일 41.7%, 김밥 38.3%, 떡볶이와 족발 각 35.0% 등이 뒤를 이었다.

이는 한국어 콘텐츠에 오랜 기간 축적된 ‘치맥=응원’이라는 문화적 연관성이 AI의 기본 답변에 반영된 결과로 볼 수 있다. 반면 ‘아침’, ‘가볍게’, ‘혼자 보기’ 등 구체적인 상황이 질문에 포함될 경우 과일, 김밥, 샌드위치 등 다른 메뉴가 함께 추천됐다.

F&B 브랜드 입장에서는 단순히 제품명이나 카테고리를 알리는 것을 넘어, 특정 상황과 소비 맥락을 연결한 콘텐츠 자산을 축적하는 것이 AI 검색 노출 경쟁력으로 이어질 수 있다. AI는 단순히 많이 팔리는 제품보다 사용자의 질문 맥락과 연결된 텍스트가 많이 쌓인 제품과 브랜드를 먼저 떠올리는 경향을 보였다.


■ 치킨 브랜드 추천: 일반 추천은 BBQ 83.3%, ‘새벽·건강·담백’ 맥락에서는 굽네 56.7%로 1위

같은 카테고리라도 질문의 맥락에 따라 전혀 다른 브랜드 순위가 나타났다. 일반적인 ‘치킨 추천’ 질문에서는 BBQ가 83.3%, BHC가 66.7%의 노출 점유율을 기록하며 대형 프랜차이즈가 상위에 올랐다. 그러나 이번 축구 경기 중계 시간을 고려해 ‘새벽에 부담 없이 먹을 담백한 치킨’처럼 시간대와 상황, 건강 맥락을 포함한 질문에서는 굽네가 56.7%로 1위에 올랐다.

이는 소비자들이 AI에게 자신의 상황과 목적을 상세히 설명하며 정보를 탐색하는 초개인화 검색 행태가 확산될수록, 기업 역시 단일 키워드가 아니라 상황과 맥락별로 브랜드가 어떻게 인식되는지를 관리해야 한다는 점을 보여준다. 시장 전체의 선두 브랜드가 아니더라도 특정 맥락을 선점한 브랜드는 AI 답변 안에서 해당 상황의 대표 브랜드로 부상할 수 있다.

특히 국제 축구 대회와 같은 대형 이벤트는 시청 시간, 동반자, 장소, 건강 상태, 식사 목적 등 소비 상황이 다양하게 분화된다. AI 검색 시대에는 “치킨 추천”이라는 넓은 키워드뿐 아니라 “새벽 경기”, “부담 없는 야식”, “혼자 보기”, “아이와 함께 보기”처럼 세분화된 맥락에서 브랜드가 어떻게 노출되는지를 진단하는 것이 중요해지고 있다.


■ 중계·스트리밍: AI 추천 상위 6곳 중 4곳은 실제 중계권 없어

이번 분석에서 가장 중요한 발견 중 하나는 AI 가시성과 실제 정보의 정확성이 정면으로 어긋날 수 있다는 점이다. 중계·스트리밍 카테고리에서 AI는 네이버 계열을 70.0%, KBS를 68.3%, 쿠팡플레이를 61.7%, 티빙을 46.7%, SBS를 40.0%, MBC를 35.0%의 비율로 추천했다.

그러나 공식 경기 중계권은 JTBC·KBS의 TV 공동 중계와 네이버 치지직의 모바일 중계에 한정된다. 즉, AI가 추천한 상위 6곳 중 쿠팡플레이, 티빙, SBS, MBC 등 4곳은 실제 중계권이 없음에도 높은 가시성을 보였다.

이는 2022 카타르 국제 축구 대회의 지상파 3사 공동 중계 통념, OTT 플랫폼의 스포츠 중계 이력, 영어권 경기 중계 데이터 등이 혼합되며 최신 권리 관계를 정확히 반영하지 못한 결과로 해석된다. AI 가시성이 높다는 것이 곧 정보의 정확성을 의미하지 않는 만큼, 공식 권리사나 플랫폼은 ‘공식 중계 채널’임을 AI가 명확히 인식할 수 있도록 구조화된 콘텐츠와 최신 정보를 지속적으로 제공해야 한다.

이 사례는 AI 검색 최적화가 단순히 많이 노출되는 것을 넘어, 정확한 정보로 노출되는 것이 중요하다는 점을 보여준다. 브랜드와 플랫폼은 AI가 자사를 어떻게 추천하는지뿐 아니라, 경쟁사나 관련 없는 브랜드가 잘못된 맥락에서 함께 추천되고 있지는 않은지도 함께 점검해야 한다.


■ 시장 지위와 공식성이 강한 브랜드는 AI 답변에서도 비교적 높은 대표성 확보

가전과 유니폼 카테고리에서는 시장 지위, 공식성, 콘텐츠량이 함께 작동할 때 AI 답변에서도 비교적 정확한 대표성이 나타나는 것으로 확인됐다. TV·빔프로젝터 관련 질문에서 삼성은 80.0%, LG는 71.7%의 노출 점유율을 기록했으며, 사운드바 관련 질문에서도 삼성은 79.2%로 1위를 차지했다.

이는 삼성과 LG가 한국어와 영어 양쪽에서 스펙, 리뷰, 비교 콘텐츠를 풍부하게 보유하고 있기 때문으로 분석된다. 시장 지위와 콘텐츠량이 함께 높은 경우 AI 답변에서도 강한 대표성을 확보할 수 있음을 보여주는 사례다.

유니폼 카테고리에서는 나이키가 33.3%의 노출 점유율로 1위를 기록했으며, 대한축구협회가 21.4%로 뒤를 이었다. 나이키는 대한민국 축구 국가대표 공식 킷 제조사이고, 대한축구협회 PLAY KFA는 공식 판매 채널이라는 점에서 비교적 정확한 추천이 이뤄진 사례다.

다만 한국 대표팀과 직접 관련이 없는 글로벌 스포츠 브랜드나 유니폼 키워드와 연결된 패션·단체복 관련 브랜드도 함께 추천됐다. 이는 AI가 공식성과 사실 관계뿐 아니라 웹상에 축적된 추천형 콘텐츠, 글로벌 브랜드 연상, 키워드 연결성 등을 함께 반영한다는 점을 보여준다. 공식몰이라도 구매 가이드, 추천 콘텐츠, 제품 비교 콘텐츠가 충분하지 않으면 AI 답변에서 글로벌 브랜드나 유통 플랫폼에 비해 낮게 노출될 수 있다.



■ AI는 시장점유율보다 ‘텍스트 가시성’과 ‘맥락 적합성’으로 브랜드를 판단

이번 실험은 시장점유율이나 기존 소비자 인식과 AI의 브랜드 추천 결과가 반드시 일치하지 않는다는 점을 확인했다. AI는 브랜드의 매출 규모나 오프라인 인지도보다 웹상에 존재하는 추천형 텍스트, 리뷰, 비교 콘텐츠, 구조화된 정보, 언어권별 데이터 축적량을 기반으로 답변을 생성한다.

이 때문에 시장에서 강한 브랜드라도 AI 검색에 최적화된 정보가 부족하면 답변에서 상대적으로 낮게 노출될 수 있으며, 반대로 콘텐츠 가시성이 높은 브랜드는 기존 인지도와 달리 AI 추천에서 두드러질 수 있다. 생성형 AI 시대에는 소비자의 브랜드 인식뿐 아니라 AI가 브랜드를 어떤 맥락에서 이해하고 추천하는지를 함께 관찰하고 관리해야 한다.

함샤우트 글로벌 AI 연구소는 이러한 변화를 ‘AI 브랜드 가시성’이라는 새로운 마케팅 과제로 정의했다. 기존 검색 환경에서 SEO가 중요했다면, 생성형 AI 검색 환경에서는 AI가 브랜드를 어떤 맥락에서 인식하고, 어떤 질문에 어떤 경쟁 브랜드와 함께 추천하며, 어떤 근거를 인용하는지 진단하고 개선하는 GEO(Generative Engine Optimization, 생성형 엔진 최적화)가 중요해지고 있다.

이에 함샤우트 글로벌은 AI가 브랜드를 보는 방식을 측정하는 AIBA(AI Brand Awareness) 진단 프레임워크와 GEO 통합 컨설팅을 기반으로 AI 검색 환경에서 브랜드의 현재 위치를 진단하고 개선 전략을 제시하는 AI 기반 브랜드 진단 서비스를 제공하고 있다. 해당 서비스는 AI 답변 내 브랜드 노출 점유율, 경쟁 브랜드 대비 대표성, 긍·부정 감성, 연관 키워드, 인용 채널, 콘텐츠 구조 등을 종합 분석해 기업이 생성형 AI 검색 시대에 맞는 브랜드 커뮤니케이션 전략을 수립하도록 돕는다.

특히 AIBA 진단은 브랜드가 AI 답변 안에서 어느 정도의 존재감을 갖고 있는지 종합 점수와 등급으로 보여준다. 함샤우트 글로벌 AI 연구소는 브랜드의 AI 가시성을 Anchor, Major, Aware, Weak, Ghost 등 단계로 구분해 카테고리 대표 브랜드로 인식되는지, 주요 선택지로 언급되는지, 일부 질문에서만 인지되는지 등을 진단한다. 이를 기반으로 추천형 콘텐츠 보강, 구조화 데이터 구축, 맥락별 메시지 정렬, 한국어·영어 콘텐츠 확장 등 GEO 개선 전략을 제안해 AI가 브랜드를 더 정확하고 자주 인식하도록 지원한다.

공인희 함샤우트 글로벌 AI 연구소장은 “이번 연구 실험은 AI가 브랜드를 추천하는 방식이 기존 소비자 인식이나 시장점유율과 다르게 작동할 수 있다는 점을 보여준 사례”라며 “앞으로 소비자들은 ‘축구 경기를 볼 때 좋은 TV’처럼 단순히 제품을 묻는 데서 나아가 ‘새벽 경기 혼자 볼 때 먹기 좋은 메뉴’, ‘친구들과 축구 응원하며 마시기 좋은 음료’, ‘아이와 함께 볼 때 필요한 장비’처럼 자신의 상황을 구체적으로 설명하며 AI에게 추천을 요청할 것이다. 기업은 이제 AI가 우리 브랜드를 어떤 맥락에서 떠올리고, 어떤 경쟁 브랜드와 비교하며, 어떤 근거로 추천하는지를 정기적으로 진단하고 관리해야 한다”고 말했다.

또한 공 연구소장은 “AI 검색 시대의 브랜드 자산은 단순한 인지도나 광고 노출만으로 형성되지 않는다”며 “AI가 이해할 수 있는 정보 구조, 신뢰도 높은 인용 채널, 상황별 추천 콘텐츠, 한국어와 영어를 아우르는 데이터 가시성이 함께 갖춰져야 한다. 동시에 이번 중계·스트리밍 사례처럼 AI가 높은 빈도로 추천한다고 해서 반드시 정보가 정확한 것은 아니므로, 기업은 AI가 자사 브랜드를 어떻게 인식하는지뿐 아니라 잘못된 정보와 연상까지 함께 점검해야 한다. 함샤우트 글로벌 AI 연구소는 GEO 통합 컨설팅과 AI 기반 브랜드 진단 서비스를 통해 기업들이 AI 검색 환경에서 새로운 경쟁력을 확보할 수 있도록 지원할 것”이라고 덧붙였다.

함샤우트 글로벌은 이번 연구 실험을 시작으로 AI 검색이 소비자의 브랜드 발견과 구매 의사결정에 미치는 영향을 지속적으로 추적할 계획이다. 특히 대형 스포츠 이벤트, 시즌성 소비, 산업별 핵심 카테고리 등 다양한 주제를 중심으로 AI가 브랜드를 어떻게 인식하고 추천하는지 분석해, 기업들이 생성형 AI 시대에 필요한 마케팅 전략을 수립할 수 있도록 인사이트를 제공할 예정이다.

한편, 본 분석은 AI의 브랜드 인식 경향을 살펴본 연구 실험으로 표본이 제한적이기 때문에, 각 수치는 절대적인 시장 순위가 아니라 AI 답변 내 노출 경향과 방향성을 보여주는 지표로 해석해야 한다.