핵심 내용 요약
AI는 소비자의 구매 결정 방식을 완전히 바꾸고 있습니다(약 80%의 사용자가 구매 전에 AI에게 먼저 문의함). 브랜드 경쟁의 중심은 “소비자에게 노출되는 것”에서 “AI에 의해 선택되는 것”으로 옮겨갔습니다. 기존의 브랜드 홍보 체계는 더 이상 효과가 없으며, AI를 통해 브랜드 이미지는 조각나고 통제하기 어려워졌으며, 인식 오염과 같은 새로운 위험에도 직면하고 있습니다. 복단대학교의 보고서는 “AI 브랜드 건강 지수”(C-B-A 3층 구조)를 제시하여 기업이 기본적인 디지털 자산부터 시작하여 장기적인 “인식 자산 관리”로 전환하도록 안내하지만, 중소기업에게는 여전히 실행상의 어려움이 있습니다.
1. 약 80%의 소비자가 구매 전에 AI에게 먼저 문의함: 구매 결정의 방식이 변했습니다
이전에는 키워드를 검색하거나 상품 목록을 비교하거나 리뷰를 보는 등의 과정을 거쳤지만, 이제는 약 80%의 사람들이 두바오(Doubao)나 천문(Qianwen)과 같은 AI 도구를 사용하여 “이 브랜드의 스마트폰을 구매해야 할까요?” “민감한 피부에 어떤 스킨케어 제품이 적합할까요?”와 같은 질문을 합니다.
AI는 새로운 “슈퍼 가이드”가 되어 추천 과정을 단축시켰습니다. 예전에는 10페이지 분량의 검색 결과를 뒤져봐야 했지만, 이제는 AI가 한마디로 답을 줍니다. QuestMobile의 데이터에 따르면 두바오의 활성 사용자는 3억 8,200만 명에 달하며, 이는 중국인 4명 중 1명이 이를 사용한다는 것을 의미합니다. 이러한 변화는 브랜드가 AI에 의해 추천받을 수 있는지 여부가 소비자에게 노출될 수 있는지를 직접 결정한다는 것을 의미합니다.
2. 브랜드 경쟁 규칙의 변화: “트래픽 경쟁”에서 “인식 자산 관리”로
과거 브랜드 경쟁은 어떻게 이루어졌을까요? 광고비를 들여 검색 순위를 높이거나 정보 흐름 광고를 하거나 인플루언서를 고용하여 “트래픽”을 확보하는 것이었습니다. 하지만 이제 AI가 중간 단계가 되었으며, 이러한 기존 방법들은 더 이상 효과가 없습니다. AI 추천은 광고에 얼마를 투자했는지가 아니라 브랜드에 대해 “학습한” 정보를 기준으로 합니다.
더 문제는, 다른 AI 모델(예: 두바오와 천문), 다른 시간, 다른 상황에 따라 같은 브랜드에 대한 설명이 완전히 달라질 수 있다는 것입니다. 예를 들어, 커피를 판매하는 브랜드라면 AI는 한 번은 “가성비가 높다”고 하고, 다른 때는 “맛이 평범하다”고 할 수 있습니다. 기업은 AI가 어떤 데이터를 사용했는지, 어떻게 자신을 설명했는지 전혀 알 수 없습니다. 이는 마치 다른 사람들에게 자신의 이미지가 다르게 보이는 것과 같으며, 기업은 자신에 대한 평가를 통제할 수 없습니다.
따라서 보고서는 브랜드 경쟁이 이제 “인식 자산 관리”가 되어야 한다고 말합니다. 즉, AI가 브랜드에 대해 “학습할 수 있는” 모든 정보를 관리하여 AI가 브랜드를 신뢰하고 추천하도록 만들어야 합니다.
3. AI 시대의 브랜드 새로운 위험: 인식 오염 + 생태계 분열
이미지 통제 외에도 브랜드는 두 가지 큰 문제에 직면하고 있습니다:
1. 인식 오염: 일부 사람들은 “독을 주는” 소프트웨어(몇 백 원으로 구입 가능)를 판매하거나 저렴한 글(몇 십 원으로 수백 개 작성 가능)을 퍼뜨려 AI에게 거짓 정보를 입력합니다. 예를 들어, 제품에 문제가 있다고 주장하는 경우, 이러한 부정적인 정보는 AI에 저장되면 쉽게 사라지지 않습니다. 웹 페이지와 달리 AI의 지식 업데이트가 느리기 때문에 부정적인 정보가 계속 추천에 영향을 미칩니다.
2. 생태계 분열: 다른 AI가 사용하는 콘텐츠 소스가 다릅니다. 예를 들어, 두바오는 틱톡이나 토우타오(Toutiao)의 콘텐츠를 가져올 수 있지만, 웨이신공중계정(WeChat Official Accounts)의 글은 유방(Yuanbao)만이 사용할 수 있습니다. 기업이 모든 AI에서 자신을 추천받으려면 다양한 플랫폼에서 적절한 콘텐츠를 제공해야 하며, 이는 기업에게 큰 과제입니다.
4. 어떻게 하면 AI가 브랜드를 “좋아하게” 할까요? 보고서는 3단계의 해결책을 제시합니다
복단대학교 팀은 “AI 브랜드 건강 지수”를 제시했으며, 그 핵심은 C-B-A 3층 구조입니다:
- C층(자산 건강도): 공개된 디지털 자산(공식 웹사이트, 보도 자료, 제품 설명서)은 완전하고 일관되어야 하며 검증 가능해야 합니다. 예를 들어, 공식 웹사이트에서 “유기농 식품”이라고 하면 보도 자료에서는 “비유기농”이라고 할 수 없습니다. 그렇지 않으면 AI가 혼란스러워집니다.
- B층(메커니즘 건강도): 콘텐츠는 AI의 “읽기 습관”에 맞아야 합니다. AI는 구조가 명확하고 논리적이며 데이터가 포함된 콘텐츠를 선호합니다(예: “우리 제품의 합격률은 99%”가 “우리 제품의 품질이 좋다”보다 더 유용합니다).
- A층(표현 건강도): AI가 실제로 어떻게 브랜드를 추천하는지를 확인해야 합니다. 예를 들어, 두바오에서 “최고의 우유 브랜드”를 물었을 때 해당 브랜드가 추천 목록에 포함되어 있는지, 순위는 어떤지를 확인해야 합니다.
연구에 따르면 이 세 가지 요소는 상호 연관되어 있습니다: 기본적인 자산이 좋지 않으면 상위의 표현도 좋지 않습니다. 따라서 기업은 가장 기본적인 디지털 자산부터 시작하여 단계적으로 최적화해야 하며, 단순히 위기 대응에만 집중해서는 안 됩니다.
5. 실행상의 어려움: 중소기업은 자원이 부족하고, 도구의 효과성은 아직 검증되어야 합니다
이 방법은 좋아 보이지만 실제로 적용하기는 쉽지 않습니다:
- 중소기업은 자금과 인력이 부족합니다: 모든 플랫폼에서 디지털 자산을 관리하는 것은 소규모 기업에게는 비용이 많이 듭니다.
- 도구가 아직 성숙하지 않습니다: AI 브랜드 건강 지수를 평가하는 도구는 최근에 나왔으며, 그 정확성은 더 많은 기업의 실제 사용을 통해 검증되어야 합니다.
하지만 전문가들은 AI 시대의 브랜드 관리는 장기적인 과제이며, 한 번에 해결될 수 있는 것이 아니라고 말합니다. 기업은 빨리 AI의 추천 논리를 연구하고 다양한 AI 플랫폼에서 자신의 “존재감”을 최적화해야만 도태되지 않을 수 있습니다.
결론
이제 소비자는 선택권을 AI에게 맡겼습니다. 브랜드는 AI 시대에 맞는 관리를 할지 여부가 아니라, 어디서부터 시작할지가 중요합니다. 자신의 디지털 자산을 정리하는 것부터 시작하여 단계적으로 AI가 자신을 “인식”하고 “신뢰”하도록 만들어야 합니다.