# 왜 AI에게 물어보면 늘 큰 브랜드가 나올까?

_작은 가게도 AI 추천에 들어갈 수 있을까_

> 2,000개 넘는 질문을 실험한 조사에서 제미나이·GPT·딥시크는 분야별 1순위 브랜드를 평균 70.3~75.9%의 비율로 상위 5개 추천에 넣었다. 작은 회사가 노릴 자리는 따로 있다.

- 종류: 칼럼
- 주소: https://aisitekorea.com/column/ai-picks-the-same-big-brand-70-percent
- 발행: AI사이트코리아 (https://aisitekorea.com)
- 작성일: 2026-09-23

AI에게 호텔이나 물건을 추천해 달라고 하면 비슷한 큰 브랜드가 반복해서 나오는 경우가 있다. 실제 조사에서도 제미나이·GPT·딥시크는 분야별 1순위 브랜드를 평균 70.3~75.9%의 비율로 상위 5개 추천에 넣었다. 그렇다면 작은 회사는 AI 추천에서 계속 밀려야 하는 것일까.

AI의 추천 목록에는 늘 앉아 있는 자리가 있다.

## 정말 AI가 특정 브랜드를 좋아하는 걸까?

그렇게 단순하게 볼 일은 아니다. AI가 사람처럼 특정 브랜드를 좋아한다고 보기보다, 넓은 질문을 받았을 때 자주 추천되는 브랜드가 반복해서 답에 들어가는 경향이 있다는 뜻에 가깝다.

영국 옥스퍼드대와 스튜피드휴먼 연구진은 사람들이 실제로 물어볼 법한 질문을 만들어 이 현상을 살펴봤다. 예산을 중요하게 생각하는 사람, 건강을 중요하게 생각하는 사람, 편의를 중요하게 생각하는 사람처럼 사용자 조건을 나누고 질문의 형태도 여러 가지로 바꿨다.

조사 대상은 제미나이·GPT·딥시크 3개 AI였다. 전기차, 호텔, 운동화, 통신, 노트북, 스마트폰 등 10개 분야에서 2,000개가 넘는 질문을 던지고, AI가 추천한 상위 5개를 비교했다.

| 항목 | 내용 |
|---|---|
| 조사 주체 | 옥스퍼드대·스튜피드휴먼 연구진 |
| 발표 | 2026년 3월(arXiv) |
| AI | 제미나이·GPT·딥시크 |
| 분야 | 10개(전기차·호텔·운동화·통신·노트북·스마트폰 등) |
| 질문 | 2,000개 이상 |
| 기준 | 1순위 브랜드가 상위 5개 안에 든 비율 |

## 그래서 큰 브랜드가 얼마나 자주 나왔나?

결과를 보면 분야마다 1순위 브랜드가 있었다. 그리고 이 브랜드는 상위 5개 추천에 상당히 자주 등장했다.

평균으로 보면 제미나이는 71.2%, GPT는 75.9%, 딥시크는 70.3%였다. 즉 분야별 1순위 브랜드가 AI 추천 상위 5개에 들어가는 비율이 평균 70%를 넘었다.

스마트폰에서는 삼성의 등장이 특히 높았다. 제미나이 91.0%, GPT 97.1%, 딥시크 100.0%였다. 전기차에서는 테슬라가 제미나이 90.7%, GPT 92.2%, 딥시크 88.9%로 나타났다.

| 분야 | 제미나이 | GPT | 딥시크 |
|---|---|---|---|
| 스마트폰 | 삼성 91.0% | 삼성 97.1% | 삼성 100.0% |
| 전기차 | 테슬라 90.7% | 테슬라 92.2% | 테슬라 88.9% |
| 통신 | 버라이즌 88.0% | T모바일 93.2% | 버라이즌 85.5% |
| 노트북 | 레노버 69.9% | 델 85.3% | 델 82.1% |
| 운동화 | 브룩스 69.8% | 나이키 85.9% | 나이키 72.5% |
| 호텔 체인 | 메리어트 64.4% | 메리어트 77.2% | 메리어트 42.5% |

모든 분야가 똑같은 것은 아니다. 호텔 체인에서는 메리어트가 제미나이와 GPT에서 각각 64.4%, 77.2%였지만 딥시크에서는 42.5%였다. 노트북에서는 레노버와 델처럼 AI마다 1순위 브랜드가 달라지기도 했다.

| AI | 1순위 브랜드가 상위 5개에 든 비율(평균) |
|---|---|
| 제미나이 | 71.2% |
| GPT | 75.9% |
| 딥시크 | 70.3% |

## 미국 AI라서 미국 브랜드를 더 추천했을까?

나라에 따른 차이도 있었다. 미국에서 만든 제미나이와 GPT는 미국 기업이나 장소를 더 추천하는 경향을 보였다.

중국에서 만든 딥시크는 상대적으로 더 고르게 추천했지만, 치우침이 전혀 없는 것은 아니었다. 연구진은 이런 차이를 우연한 결과가 아니라 체계적인 경향으로 봤다.

사용자 유형을 바꿔도 1순위 브랜드가 반복해서 나오는 경향은 이어졌다. 예산을 중시하는 고객인지, 건강이나 편의를 중시하는 고객인지에 따라 질문을 바꿔도 큰 흐름은 달라지지 않았다.

## 그럼 작은 회사는 AI 추천을 포기해야 하나?

그럴 필요는 없다. 오히려 여기서 질문을 어떻게 만드는지가 중요해진다.

「좋은 호텔 추천」처럼 범위가 넓은 질문에서는 이미 많이 알려진 브랜드가 상위에 들어갈 가능성이 높다. 호텔 체인 질문에서도 1순위 브랜드가 GPT·제미나이 답의 64~77%에 들어갔다.

하지만 고객의 조건이 구체적으로 붙으면 이야기가 달라진다. 「반려견 동반 가능한 강릉 독채」처럼 조건이 붙은 질문에서는 그 조건에 맞는 곳이 비교 대상이 된다.

| 질문 종류 | 예 | 작은 회사의 자리 |
|---|---|---|
| 넓은 질문 | 「좋은 호텔 추천」 | 1순위 브랜드가 64~77% 차지 |
| 조건 질문 | 「반려견 동반 가능한 강릉 독채」 | 조건을 적어 둔 곳에 자리 |

작은 회사가 노릴 곳도 여기다. 모든 사람에게 알려진 브랜드가 되는 것보다, 특정 고객이 원하는 조건을 홈페이지에 분명하게 적어 두는 방법이다. AI가 그 내용을 읽고 비교할 수 있어야 하기 때문이다.

## 홈페이지에는 무엇을 적어야 할까?

핵심은 회사 이름만 알리는 것이 아니다. 고객이 실제로 검색할 만한 조건을 홈페이지에 적는 것이다.

숙박업이라면 어떤 고객이 이용할 수 있는지, 어떤 조건을 갖췄는지 구체적으로 적을 수 있다. 다른 업종도 마찬가지다. 고객이 원하는 조건과 우리 회사가 갖춘 조건이 연결되도록 내용을 적어 두는 것이 중요하다.

이때 한국어로 내용을 작성하는 것도 의미가 있다. 미국 AI는 미국 기업을 더 추천하는 경향이 있었고, 다른 조사에서는 한국어 질문에 한국 자료가 더 많이 인용됐다.

결국 작은 회사가 해야 할 일은 넓은 질문에서 큰 브랜드와 정면으로 경쟁하는 것만은 아니다. 우리 회사가 어떤 조건의 고객에게 맞는지를 홈페이지에 구체적으로 보여주는 것이 한 가지 방법이다.

| 할 일 | 이유 |
|---|---|
| 넓은 질문보다 조건 질문을 노리기 | 넓은 질문은 1순위 브랜드가 70%↑ |
| 우리만의 조건을 홈페이지에 적기 | 조건이 붙어야 비교 대상이 바뀜 |
| 한국어로 적기 | 미국 AI는 미국 기업을 더 추천 — 한국어 질문에는 한국 자료가 더 인용됨 |

## AI에게 선택받으려면 큰 회사처럼 보여야 할까?

꼭 그렇지는 않다. 이번 조사에서 확인된 것은 AI가 분야별 1순위 브랜드를 반복해서 추천하는 경향이 있다는 점이고, 모든 질문에서 작은 회사가 들어갈 수 없다는 뜻은 아니다.

넓은 질문에서는 이미 자리를 차지한 브랜드가 강하다. 반대로 조건이 붙은 질문에서는 그 조건을 충족하는 곳이 비교 대상이 될 수 있다.

그래서 홈페이지를 만들 때도 「무엇을 하는 회사인가」만 적는 것으로 끝내지 않는 것이 중요하다. 「어떤 고객에게 어떤 조건으로 맞는가」를 구체적으로 적어야 한다.

AI에게 우리 가게를 추천해 달라고 직접 말할 수는 없다. 대신 고객이 AI에게 물을 법한 구체적인 질문을 생각하고, 그 질문에 답이 되는 정보를 홈페이지에 갖춰 두는 것은 할 수 있다.

① 2,000개 이상 질문·AI 3종에서 1순위 브랜드가 평균 70.3~75.9% 등장 ② 스마트폰에서는 삼성 91.0~100%, 전기차에서는 테슬라 88.9~92.2% ③ 제미나이·GPT는 미국 기업·장소를 더 추천했고, 사용자 유형을 바꿔도 경향이 유지됨 ④ 넓은 질문은 1순위 브랜드가 64~77%, 작은 회사는 조건을 홈페이지에 구체적으로 적는 것이 중요

## 같이 읽을 글

 

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## 자료 출처

 

- Rienecker 외 「Auditing Preferences for Brands and Cultures in LLMs」 arXiv 2603.18300(옥스퍼드대·스튜피드휴먼, 2026년 3월)

- 같은 논문 전문(HTML)

- 「Incumbent Advantage」 arXiv 2606.17443 — 동일 사양이면 유명 브랜드 100%

- Zha·Chang 「Who Anchors AI Overviews in Health?」 arXiv 2609.06798 — 한국어 질문 국내 출처 36.4%

- 「Evaluating Brand Retrieval and Ranking in LLM Recommendations」 arXiv 2609.16304