2026 추석 선물, AI는 어디서 사라고 할까: 답변 1,026개·근거 링크 9,712개 분석

AI는 추석 선물을 어디서 사라고 하나?

종합몰 두 곳이 답변의 3분의 1씩을 가져갔다. SSG닷컴 32.1%, 쿠팡 31.3%. 그 뒤를 카카오 선물하기(20.8%), 이마트(13.7%), 전통시장(13.0%)이 따른다. 주목할 건 순위보다 집중도다. 검색 결과 1페이지에는 열 개가 뜨지만, AI 답변에는 보통 두세 개만 들어간다.

브랜드 쪽에서는 정관장이 두드러졌다. 리포트에 따르면 정관장은 3만원대부터 30만원대까지 모든 예산 구간에서 추천 1위였고, 상사·부모님·거래처·친척 등 받는 사람을 바꿔 물어도 매번 1위였다. 질문을 어떻게 비틀어도 같은 이름이 나온다는 건, 그 브랜드가 이미 '추석 선물'이라는 개념과 문서상으로 강하게 묶여 있다는 뜻이다.

플랫폼별 노출 격차도 컸다. 검색어 60개 기준 구글 AI 모드는 100%, 구글 AI 오버뷰는 93%에서 관련 답변이 노출된 반면 네이버 AI 브리핑은 13%에 그쳤다. 같은 질문이라도 어느 창에 넣느냐에 따라 AI 답변을 아예 못 볼 수도 있다는 얘기다.

AI는 무엇을 근거로 이 채널들을 고르나?

답변이 아니라 근거 링크를 봐야 보인다. 9,712개 링크를 뜯어본 결과의 핵심은 이것이다. AI마다 참고하는 출처의 종류가 다르다. 그래서 한 가지 유형의 페이지만 잘 만들어서는 모든 AI에 닿지 않는다.

구조를 단순하게 정리하면 AI 추천은 세 겹으로 만들어진다. ①질문에 담긴 조건(예산·대상·용도) ②모델이 학습 단계에서 이미 갖고 있는 연상 ③답변을 쓰는 순간 끌어오는 웹 문서. 브랜드가 지금 당장 손댈 수 있는 건 사실상 세 번째뿐이다. 모델을 다시 학습시킬 수도, 사용자의 질문을 바꿀 수도 없기 때문이다.

AI 추천은 광고가 아니라 인용이다. 광고 노출은 돈으로 사지만, 인용은 문서로 산다. 가격·용량·대상이 문장으로 적혀 있고, 다른 곳에서 그 문장을 다시 인용해주는 문서로.

이 관점에서 보면 SSG와 쿠팡의 우위가 단순한 규모 효과만은 아니다. 두 채널은 상품 정보가 구조화된 형태로 웹에 열려 있고, 기사·블로그·비교글이 그 페이지를 다시 인용한다. 반대로 폐쇄적인 앱 안에만 정보가 있으면 AI가 끌어올 문서 자체가 없다. AI에게 보이지 않는 채널은 존재하지 않는 채널이 된다. 같은 원리를 브랜드 크리에이티브 쪽에서 정리한 내용은 생성형 AI 마케팅 4원칙에 적어뒀다.

그런데 '1위'는 조사마다 다르다: 왜일까?

같은 시기, 같은 주제인데 결과가 갈린다. AI 브랜드 분석 기업 에이아이빅스랩이 8월 23일~9월 4일 챗GPT·제미나이·퍼플렉시티·클로드 4종의 추석 선물 응답을 분석한 결과, 1위는 정관장이 아니라 스팸(AIBIX 30.7점)이었고 정관장은 20.9점으로 2위였다.

그 뒤로는 동원(6.0), 한삼인(5.8), 종근당건강(5.7), 이마트(5.5), 청정원(5.3), 쿠팡(5.0), 롯데백화점(3.2), 현대백화점(3.1) 순이다. 더 흥미로운 건 두 가지다. 첫째, 분석 대상의 34.7%는 특정 브랜드명을 아예 언급하지 않았다. 셋 중 하나는 "무난한 건강식품 세트" 수준에서 끝났다는 뜻이다. 둘째, 모델별로 답이 갈렸다. 제미나이·클로드·퍼플렉시티는 스팸을 1위로 꼽았지만 챗GPT는 이마트를 1위로 놓았다. 개별 상품 브랜드보다 구매처 중심으로 답하는 성향 차이다.

두 조사가 틀린 게 아니라 다른 것을 측정한 것이다. 조사 기간이 다르고, 모델 구성이 다르고(클로드 포함 여부), 점수를 매기는 방식이 다르다. 실무자가 가져갈 교훈은 명확하다. "AI에서 우리 브랜드 몇 위"라는 숫자를 볼 때는 어떤 모델을, 어떤 질문으로, 언제 물었는지를 함께 봐야 한다. 측정 설계가 순위를 만든다.

유통사들은 이미 반대편에서 움직이고 있다

AI가 자사를 추천해주길 기다리는 대신, AI를 자기 앱 안으로 들여오는 전략이다. 현대백화점은 AI 쇼핑 어시스턴트 '헤이디(heydi)'로 추석 선물 추천 서비스를 열었다. 채팅창에 상황·예산·받는 사람 연령대를 넣으면 선물 세트를 골라준다.

헤이디는 오프라인 매장과 온라인몰 더현대 하이에서 함께 쓸 수 있고, 일평균 이용 건수는 2만 건 이상, 더현대Hi의 선물 추천 이용은 누적 32만 건을 기록했다. 빅데이터로 뽑은 '베스트셀러 30'도 함께 제공한다. 네이버와 카카오도 각각 검색 결과와 상품 페이지에 AI 추천을 붙이며 같은 방향으로 움직이는 중이다.

여기서 갈리는 지점이 있다. 외부 AI(챗GPT·제미나이)는 내 문서를 읽고 추천하지만, 자사 AI는 내 데이터를 보고 추천한다. 전자는 통제할 수 없고 후자는 통제할 수 있다. 그래서 유통사들의 선택은 합리적이지만, 문제는 소비자의 첫 질문이 점점 앱 밖에서 시작된다는 것이다. 두 전선을 동시에 지켜야 하는 국면이다.

그래서 브랜드와 실무자는 뭘 해야 하나?

브랜드 쪽은 '인용되는 문서'를 만드는 일, 소비자 쪽은 질문을 좁히는 일이다. 둘은 같은 동전의 양면이다. AI는 조건이 구체적일수록 구체적인 문서를 찾아온다.

브랜드·마케터를 위한 네 가지.

• 조건을 문장으로 적어둔다. "10만원대", "부모님", "거래처", "상온 보관" 같은 말이 상품 페이지에 실제 문장으로 있어야 AI가 그 조건의 질문에 이 페이지를 가져온다. 이미지 안에만 있는 정보는 없는 정보다
• 한 유형의 페이지로 끝내지 않는다. AI마다 참고하는 출처 유형이 다르다. 상품 페이지·보도자료·비교 콘텐츠·커뮤니티 후기까지 분산해야 여러 모델에 닿는다
• 모델별로 따로 측정한다. 챗GPT와 제미나이의 답이 다르다는 건 하나만 보면 절반을 놓친다는 뜻이다. 네이버 AI 브리핑 13%라는 숫자는 국내 채널의 노출 공백도 함께 보여준다
• 34.7%의 빈칸을 노린다. 브랜드명이 아예 안 나온 답변이 3분의 1이다. 경쟁사를 밀어내는 것보다 이 빈칸에 처음 들어가는 쪽이 싸고 빠르다

선물을 골라야 하는 직장인이라면 요령은 하나다. "팀원들에게 돌릴 명절 선물"처럼 물으면 건강기능식품·디저트 같은 뭉툭한 후보군이 돌아오지만, "10만원대, 부모님께 드릴 굴비 세트"처럼 예산·대상·품목을 함께 주면 실제 판매 데이터와 후기를 반영해 좁혀준다. 이건 쇼핑 요령이라기보다 프롬프트 깊이의 문제다. 수신자·예산·제약을 주면 결과가 달라지는 건 업무에서든 장보기에서든 같다.

덧붙여 실무자에게 유용한 확인 하나. 청탁금지법 한도(일반 선물 5만원, 명절 기간 농축수산물 30만원)에 대해서는 조사 대상 여섯 개 AI가 모두 정확히 답했다. 금액 기준 같은 사실 정보는 AI에게 물어도 되는 영역이라는 뜻이다. 다만 구체적 사안 판단은 여전히 사람이 확인해야 한다.

노출을 사는 것과 인용되는 것은 다르다

개인 서비스를 만들어 운영하면서 구글 애즈 Demand Gen 성과를 직접 뜯어보고 전환을 개선해본 적이 있다. 카카오 공유 SDK를 붙여 공유 퍼머링크 구조를 만들고, 결제까지 연결해 바이럴 동선을 설계했다. 노출은 예산을 올리면 확실히 늘었다. 그런데 광고를 멈추면 유입도 같이 멈췄고, 결국 지속되는 구매 퍼널을 만들지 못한 채 마케팅을 접었다. 돌아보면 실패의 원인은 채널 운영 기술이 아니라 광고가 꺼진 뒤에도 남아서 나를 설명해주는 문서를 만들지 못한 것이었다.

AI 추천 시대에 이 차이는 더 벌어진다. 광고는 끄면 사라지지만, 인용될 만한 문서는 끄지 않아도 계속 일한다. 추석 선물 리포트에서 정관장이 예산 구간과 받는 사람을 바꿔도 계속 불려나온 건, 누군가 그 자리에 오래 문서를 쌓아둔 결과일 것이다.