여름휴가를 AI에게 물으면 어떤 브랜드가 먼저 나올까? 2026 여름휴가 AI 브랜드 가시성 분석

“이번 여름휴가 어디로 갈까.” 예전이라면 검색창에 여행지를 넣고 블로그를 찾아봤을 질문을, 이제 많은 소비자가 생성형 AI에게 묻습니다. 그리고 돌아온 답변에 등장하는 여행지와 브랜드를 그대로 후보에 올립니다. 함샤우트 글로벌 AI 연구소가 챗GPT, 제미나이, 퍼플렉시티 3개 생성형 AI에 브랜드명을 뺀 여행 질문 135개를 던져 810개 답변을 분석했더니, 같은 질문에도 AI마다, 그리고 여행 준비의 단계마다 답에 등장하는 브랜드가 달라졌습니다. (함샤우트 글로벌 AI 연구소, 2026년 7월)

한눈에 보는 요약

• AI는 여름휴가 준비의 단계마다 다른 브랜드를 답합니다. 여행지, 항공, 숙소, 예약, 결제, 보험, 예산 7개 단계에서 먼저 추천되는 브랜드가 제각기 달랐습니다.
• 같은 국내 여행지 질문도 누구와 가느냐에 따라 1순위가 강릉, 여수, 부산, 경주로 바뀝니다. AI는 질문의 맥락을 읽어 답을 다시 설계합니다.
• 많이 언급되는 것과 가장 먼저 추천되는 것은 다릅니다. 환전 결제에서 트래블월렛은 언급 1위(38퍼센트)였지만 답변에서 가장 먼저 추천된 경우는 한 번도 없었습니다.
• 같은 국내 4인 2박3일 예산을 물어도 답이 70만 원에서 190만 원까지 약 2.7배 갈렸습니다. 계산의 문제가 아니라 AI마다 여행을 설계하는 기준과 참고한 자료가 달랐기 때문입니다.
• 엔진마다 답이 갈리는 근본 원인은 참고하는 자료의 차이입니다. 챗GPT는 영어권 공식 채널을, 퍼플렉시티는 네이버 블로그 같은 한국어 후기를 근거로 삼았습니다.
• AI 답변 안의 브랜드 가시성은 시장점유율과 별개로 형성되는 새로운 브랜드 자산이며, 측정(AIBA)하고 개선(GEO)할 수 있는 대상입니다. SEO는 끝난 것이 아니라 GEO의 기반이 됩니다.

본 분석은 표본이 제한적인 연구 실험이므로, 각 수치는 절대적인 시장 순위가 아니라 AI 답변 내 언급 경향과 방향성으로 해석하시기 바랍니다. (함샤우트 글로벌 AI 연구소, 2026년 7월)

소비자는 이제 검색창이 아니라 AI에게 여름휴가를 묻습니다

여행처럼 선택지가 많고 비교가 복잡한 소비일수록, 사람들은 검색 결과를 하나씩 넘겨보는 대신 AI에게 상황을 설명하며 추천을 요청합니다. 소비자 여정이 기존의 탐색 중심 흐름에서 DCA(Desire-Chat-Action) 형태로 짧아지고 있기 때문입니다. 여행을 가고 싶다는 욕구(Desire)가 생기면 곧바로 AI와 대화(Chat)하며 추천을 받고, 예약과 결제라는 행동(Action)으로 이어집니다.

이 변화가 브랜드에 주는 의미는 분명합니다. AI 답변에 우리 브랜드가 언급되지 않으면, 그 브랜드는 소비자의 후보군에서 조용히 사라집니다. 검색 결과 두 번째 페이지로 밀리는 것과는 다릅니다. AI는 애초에 그 브랜드를 답변에 올리지 않기 때문입니다.

함샤우트 글로벌 AI 연구소는 이 문제를 데이터로 확인했습니다. 여름휴가 준비를 여행지, 항공, 숙소, 예약, 결제, 보험, 예산 7개 단계로 나누고, 브랜드명을 넣지 않은 비브랜드 질문 135개를 14개 소비 카테고리에 걸쳐 설계했습니다. 이 질문을 챗GPT, 제미나이, 퍼플렉시티 세 AI에 던져 810개 답변과 5,128건의 브랜드, 여행지 언급, 3,471건의 인용 출처를 집계했습니다. AI가 브랜드명을 직접 듣지 않은 상태에서 스스로 떠올린 브랜드만 모은 것입니다.

그렇다면 우리 브랜드의 웹페이지는 지금 AI 검색에 인용되기 좋은 구조일까요. 본격적인 진단에 앞서, 자사 페이지가 AI 검색에 잘 인용되는 구조인지 URL 하나로 즉시 확인할 수 있는 무료 진단 도구를 웹사이트 메인에서 제공하고 있습니다. 페이지 단위 자가 진단부터 가볍게 시작해 보셔도 좋습니다.

같은 여행지를 물어도, 누구와 가느냐에 따라 1순위가 바뀝니다

해외 여행지를 물었을 때(해외 60개 답변 합산) 국가 기준 1위는 일본(75회)이었고, 베트남(64회)이 근소한 차이로 뒤를 이었습니다. 이어 대만(22회), 인도네시아(21회), 싱가포르(20회), 태국(16회), 괌(12회) 순이었습니다. 흥미로운 점은 AI마다 1위가 달랐다는 것입니다. 챗GPT와 퍼플렉시티는 일본을 먼저 답했지만, 제미나이는 베트남을 일본보다 먼저 답했습니다. AI는 하나가 아니라, 서로 다른 여행자처럼 답합니다.

국내 여행지에서는 더 뚜렷한 반전이 나타났습니다. 전체 답변 기준으로는 제주(언급 답변 비중 51.7퍼센트)가 1위였고 강릉(45.0퍼센트), 여수(41.7퍼센트), 평창(36.7퍼센트), 남해(35.0퍼센트)가 뒤를 이었습니다. 그런데 질문에 동행자를 더하자 1순위가 통째로 바뀌었습니다.

제주가 전체 1위인 것은 특정 상황에 특별히 강해서가 아니라 모든 상황에 두루 등장하기 때문입니다. 동행자를 특정하면 1위는 강릉, 여수, 부산, 경주로 흩어집니다. 브랜드나 지역 관광 조직 입장에서는 전체 1위를 겨냥하기보다, 어떤 맥락에서 가장 먼저 불릴 것인가를 관리해야 한다는 뜻입니다. 맥락이 곧 기회입니다.

항공과 숙소에서 드러난 국내 브랜드의 빈자리

같은 항공 질문에도 AI마다 먼저 답하는 브랜드가 갈렸습니다. 챗GPT는 싱가포르항공, 델타, 에미레이트 순으로 글로벌 항공사를 앞세웠습니다. 반면 퍼플렉시티는 아시아나, 대한항공, 제주항공 순으로 국내 항공사를 먼저 답했고, 제미나이는 아시아나, 에미레이트, 대한항공으로 그 중간에 있었습니다. 챗GPT가 가장 글로벌했고, 퍼플렉시티가 가장 국내 지향적이었습니다.

숙소에서는 국내 브랜드의 빈자리가 더 선명했습니다. 예약 플랫폼을 빼고 호텔 브랜드만 집계하니 상위를 토요코인(8회), 도미인(6회), APA 호텔(5회) 같은 일본 비즈니스호텔이 채웠습니다. 포시즌스 서울, 파라다이스시티, 세인트존스가 각 5회로 뒤를 이었고, 슈퍼호텔과 시그니엘 서울이 각 4회였습니다. 상위에 오른 토요코인, 도미인, APA, 슈퍼호텔이 모두 일본 비즈니스호텔입니다. 가성비 좋은 국내 숙소를 물어도 AI는 일본 체인을 먼저 떠올린 것입니다.

이유는 콘텐츠에 있습니다. 토요코인과 도미인은 한국어 여행 후기가 풍부하게 축적되어 있는 반면, 국내 호텔은 AI가 쉽게 인용할 수 있는 한국어 콘텐츠가 상대적으로 부족하거나, 정보가 있어도 AI가 읽기 좋은 구조와 데이터로 정리되어 있지 않은 경우가 많습니다. 국내 호텔과 리조트가 AI 추천에 들어가려면, 브랜드명 기반의 한국어 후기와 소개 콘텐츠 밀도를 높이는 일이 과제로 남습니다.

많이 언급되는 것과 가장 먼저 추천되는 것은 다릅니다

이번 분석에서 가장 실무적인 발견은 언급량과 우선 추천이 별개라는 점입니다. 숙박 예약 플랫폼에서 여기어때는 전체 답변 중 언급률 53퍼센트로 1위였지만, 답변에서 가장 먼저 추천된 횟수(우선 추천)는 4회에 그쳤습니다. 반면 언급률 45퍼센트로 2위였던 야놀자가 우선 추천 12회로 앞섰습니다. 아고다와 부킹닷컴도 언급률은 각 40퍼센트로 같았지만, 우선 추천은 부킹닷컴이 10회로 아고다(4회)를 크게 앞섰습니다.

환전 결제에서는 이 격차가 더 극적이었습니다. 트래블월렛은 언급률 38퍼센트로 1위였지만, 답변에서 가장 먼저 추천된 경우는 0회였습니다. 언급률 2위(28퍼센트)인 트래블로그가 우선 추천 11회로 앞섰습니다. 이어 토스뱅크(25퍼센트), 마스터카드(19퍼센트), 비자(16퍼센트) 순이었습니다. 제미나이와 퍼플렉시티는 트래블월렛, 트래블로그, 토스 같은 한국 핀테크를 먼저 언급했고, 글로벌 카드망인 비자와 마스터카드는 챗GPT에서만 상위를 기록했습니다.

두 사례가 말하는 것은 하나입니다. AI 답변 안에서 브랜드가 관리해야 할 지표는 얼마나 자주 언급되는가(언급률)만이 아니라, 결정적인 순간에 누가 대표로 먼저 추천되는가(우선 추천)까지 포함합니다. 많이 노출되고도 첫 추천을 놓치면, 소비자가 실제로 선택하는 자리에서는 밀릴 수 있습니다.

늘 중립적인 AI도 항공권 예약과 보험에서는 주의를 덧붙입니다

AI의 여행 답변은 대체로 중립적이고 긍정적입니다. 전체 브랜드 언급 5,128건 가운데 부정적인 감성 언급은 32건, 비율로는 0.6퍼센트에 불과했습니다. 그런데 이 드문 부정이 무작위로 흩어져 있지 않았습니다. 부정적 감성 언급의 62퍼센트가 항공권 예약과 항공 도메인에 집중됐고, 부정 답변이 가장 많은 AI는 퍼플렉시티(66퍼센트)였습니다.

구체적으로는 이디림스, 고투게이트, 마이트립 같은 해외 항공권 예약 대행 서비스에 부정 언급 20건이 몰렸습니다. 취소, 환불, 수수료에 대한 불만이 주된 맥락이었습니다.

시사점은 두 가지입니다. 한 번 추천 목록에 자리를 잡으면 부정 언급이 거의 없어, 먼저 자리를 선점한 브랜드의 방어가 상대적으로 쉽습니다. 반대로 한 번 축적된 부정 이슈는 관련 질문이 나올 때마다 다시 인용될 가능성이 높습니다. 그래서 브랜드는 자사가 어떤 맥락에서 언급되는지, 부정 맥락이 반복 인용되고 있지는 않은지를 함께 점검해야 합니다.

같은 예산 질문에도 답이 2.7배 갈리는 이유

가장 큰 반전은 예산이었습니다. 동일한 국내 4인 가족 2박3일 예산을 물었을 때, 총액이 55만 원에서 190만 원까지 벌어졌습니다. 퍼플렉시티는 평균 70만 원, 제미나이는 190만 원을 제시해 약 2.7배 차이가 났습니다. 그러나 이 차이는 계산 실력의 문제가 아니라, AI마다 여행을 설계하는 기준점이 달랐기 때문입니다.

상세 답변을 뜯어보면 전제가 달랐습니다. 제미나이는 숙박비를 73만 원(상급 숙소)으로 잡고 성수기 요금까지 반영해 예산을 가장 높게 책정했습니다. 퍼플렉시티는 숙박비를 34만 원(실속형)으로 잡고 성수기 요금을 일부만 반영해 가장 낮게 답했습니다. 챗GPT는 숙박비 50만 원(중급)에 성수기를 반영해 그 중간이었습니다.

이렇게 기준이 갈린 이유 역시 참고한 채널의 성향 차이였습니다. 챗GPT는 공항공사나 관광공사처럼 공식적이고 권위 있는 채널을 주로 참고한 반면, 퍼플렉시티는 네이버 블로그나 유튜브처럼 개인 후기가 많은 채널을 주로 참고해 답변을 만들었습니다. 참고한 자료가 다르니 숙소를 고르는 기준과 성수기 요금을 반영하는 수준이 달라졌고, 그 차이가 예산 추천까지 이어진 것입니다.

핵심은 숫자 자체가 아니라 무엇을 포함한 값인가입니다. 소비자는 AI가 제시한 예산을 절대값으로 받아들이기보다, 그 밑에 깔린 숙소 등급과 성수기 가정을 확인해야 합니다. 브랜드 입장에서도 가격만이 아니라 어떤 여행을 전제로 우리 브랜드가 추천되는지를 함께 관리해야 합니다.

엔진마다 답이 다른 건 참고하는 자료가 다르기 때문입니다

지금까지 단계마다 AI별로 답이 갈린 원인은 하나로 모입니다. AI마다 답의 근거로 삼는 자료가 다릅니다. 인용 출처 3,471건을 AI별로 집계하니, 답변 1건당 인용 수와 출처의 성격이 확연히 달랐습니다.

챗GPT는 답변당 평균 3.7건을 인용했고, 관광공사 영문판과 론리플래닛, 부킹닷컴 같은 영어권 공식 채널과 권위 매체를 주로 참고했습니다. 한국어 출처 비중은 21퍼센트에 그쳤고, 그만큼 글로벌 브랜드를 더 많이 언급했습니다. 퍼플렉시티는 답변당 평균 8.9건을 인용하며 네이버 블로그, 브런치, 티스토리 같은 실시간 한국어 웹 후기를 근거로 삼았습니다. 한국어 출처 비중이 56퍼센트로 높았고, 자연히 국내 브랜드에 집중했습니다. 제미나이는 답변당 인용이 0.2건으로, 출처를 거의 붙이지 않고 학습된 지식으로 답했습니다. 성향은 중간이었지만 근거가 상대적으로 불투명했습니다.

참고하는 채널이 다르니 답변에 등장하는 브랜드도 달라집니다. 실제로 국내 브랜드는 서비스와 핀테크 영역에서 강했고, 물리적 상품과 글로벌 인프라 영역에서는 해외 브랜드에 밀렸습니다. 패키지 여행사(하나투어, 모두투어, 참좋은여행), 숙박 플랫폼(여기어때, 야놀자), 환전 결제(트래블월렛, 트래블로그, 토스뱅크), 여행자 보험(삼성화재, 현대해상, 카카오페이손해보험), 로밍 통신(KT, SKT, LG유플러스)은 국내 브랜드가 강세였습니다. 반면 렌터카(허츠, 식스트, 에이비스), 여행용 캐리어(쌤소나이트, 아메리칸 투어리스터, 무인양품), 호텔 체인(일본 비즈니스호텔 상위), 글로벌 항공(에미레이트, 싱가포르항공, 카타르항공), 글로벌 이심(에어알로, 홀라플라이)은 해외 브랜드가 지배했습니다. 서비스와 핀테크는 한국어 후기 콘텐츠가 탄탄하게 쌓여 있고, 물리적 상품과 글로벌 인프라는 영어 데이터가 경쟁 우위를 가졌기 때문입니다.

그렇다면 AI는 여행 정보를 어디에서 가장 많이 가져올까요. 인용 출처 3,471건을 집계한 결과 네이버 블로그가 11.0퍼센트로 단일 출처 1위였습니다. 2위인 트립닷컴(3.7퍼센트)의 약 세 배에 가까운 수치입니다. 이어 브런치(2.7퍼센트), 스카이스캐너(2.2퍼센트), 한국관광공사 홈페이지(2.0퍼센트), 포털 다음(1.6퍼센트), 아하(1.3퍼센트), 레딧(1.3퍼센트) 순이었습니다. AI 답변에 네이버 블로그는 잘 인용되지 않는다는 통념과 달리, 여행 분야에서는 AI가 네이버 블로그에 크게 의존한다는 사실이 확인됩니다.

여기서 AI 플랫폼마다 즐겨 인용하는 출처가 다르다는 점을 함께 기억할 필요가 있습니다. 한국 시장에서는 네이버 AI 브리핑처럼 국내 플랫폼 환경도 반드시 함께 고려해야 합니다. 한 곳만 최적화해 모든 AI에 노출되기를 기대하기는 어렵습니다. 챗GPT를 겨냥한다면 영문 홈페이지와 글로벌 매체 인용까지 신경 써야 하고, 퍼플렉시티를 겨냥한다면 네이버 블로그와 브런치 같은 한국어 후기 콘텐츠를 확보해야 합니다. 브랜드가 주로 어떤 AI를 상대하느냐에 따라 GEO(SAO, AEO라고도 함, Generative Engine Optimization) 전략도 달라져야 합니다.

AI 가시성은 측정하고 개선할 수 있습니다

이번 리포트가 반복해서 보여준 것은, AI 답변 안의 브랜드 가시성이 시장점유율이나 인지도와는 별개로 형성되는 새로운 브랜드 자산이라는 사실입니다. 언급량 1위가 우선 추천 1위가 아니었고, 국내 1위 브랜드가 AI 답변에서는 해외 브랜드에 자리를 내줬습니다. 다행히 이 가시성은 막연한 감이 아니라 측정하고 개선할 수 있는 대상입니다.

함샤우트 글로벌은 AI가 브랜드를 보는 방식을 정량화하는 AIBA(AI Brand Audit) 진단과, AI 가시성을 높이는 GEO 최적화를 한 사이클로 운영합니다. AIBA로 진단하고 GEO로 개선하는 구조입니다. AIBA는 AI 답변 안에서 우리 브랜드가 어떻게 인식되는지를 5대 핵심 지표로 측정합니다.

지표	의미
브랜드 대표성 (Anchor Brand Index)	AI가 카테고리 대표 브랜드로 인식하는 수준. 이번 리포트의 우선 추천이 여기에 해당합니다
브랜드 점유율 (Share of Voice)	관련 질문 답변에서 우리 브랜드가 차지하는 언급 비중. 이번 리포트의 언급률이 여기에 해당합니다
브랜드 경쟁도 (Brand Competition Index)	경쟁 브랜드 대비 언급 빈도와 경쟁 집중도
브랜드 연관어 (Context Keyword)	AI가 우리 브랜드를 어떤 속성, 이미지와 연결하는지
브랜드 센티멘트 (Brand Sentiment)	답변 속 평가 톤이 긍정, 중립, 부정 중 어디로 형성되는지

이 지표를 종합해 100점 만점의 종합 등급을 대표(Anchor, 81-100), 주요(Major, 61-80), 인지(Aware, 41-60), 미약(Weak, 21-40), 희박(Ghost, 0-20)의 5단계로 제시합니다. 브랜드의 현재 AI 인식 수준은 개별 점수보다 5대 지표의 균형으로 해석합니다. 한 지표만 높고 나머지가 낮으면 인식이 불안정한 상태로 봅니다.

지금 대응을 미루면 AI가 정리하는 우리 브랜드 상은 의도와 다른 방향으로 굳어질 수 있습니다. 반대로 지금 정비하는 브랜드는 여정의 각 단계에서 먼저 또렷한 자리를 잡습니다. 우리 브랜드가 여행이나 자사 카테고리의 어떤 질문에 등장하는지, 경쟁사 대비 어느 위치에 있는지를 종합 등급과 5대 핵심 지표로 확인하고 싶으시다면, AIBA 브랜드 진단 패키지로 4주 안에 현재 좌표를 확인하실 수 있습니다. 브랜드명과 산업 분야, 현재 마케팅 목표를 간략히 전달해 주시면 사전 분석 결과를 바탕으로 미팅을 진행합니다. GEO 컨설팅 문의하기.

FAQ

Q1. AI가 국내 1위 브랜드가 아닌 해외 브랜드를 먼저 추천한다면, 우리 시장 점유율은 의미가 없어진 건가요?
그렇지 않습니다. 시장 점유율과 인지도는 여전히 중요한 자산입니다. 다만 그것만으로 AI 답변 안 언급이 보장되지는 않습니다. 이번 숙소 사례처럼, AI는 점유율이 아니라 웹에 축적된 한국어 후기와 구조화된 콘텐츠로 브랜드를 인식하기 때문입니다. 기존 브랜드 자산 위에 AI 답변 안 가시성이라는 새로운 자산을 함께 관리한다고 이해하시는 편이 정확합니다.

Q2. 여행 정보는 네이버 블로그 의존도가 높다고 나왔는데, 그러면 SEO는 이제 필요 없고 블로그만 늘리면 되나요?
블로그 콘텐츠 확보는 중요하지만, SEO를 버리라는 뜻은 아닙니다. AI가 인용하는 정보는 출처와 구조가 분명한 콘텐츠이고, 이는 SEO로 쌓아 온 정보 자산과 같은 방향입니다. SEO는 GEO의 기반 인프라이고, GEO는 그 위에서 AI 인용을 겨냥해 콘텐츠 구조와 채널을 다듬는 작업입니다. 특히 AI마다 참고하는 채널이 다르므로, 네이버 블로그 한 채널이 아니라 플랫폼별 인용 출처 차이를 전제로 콘텐츠를 배치해야 합니다.

Q3. 우리 브랜드가 AI 답변에서 경쟁사보다 자주, 그리고 먼저 추천되는지 어떻게 확인하나요?
먼저 자사 페이지가 AI 검색에 인용되기 좋은 구조인지 무료 진단 도구로 URL 하나만 입력해 페이지 단위 상태를 확인해 보십시오. 브랜드 단위로 경쟁사 대비 위치가 궁금하시면 AIBA 브랜드 진단 패키지로 종합 등급과 5대 핵심 지표(특히 점유율과 경쟁도, 대표성 지표)를 통해 현재 좌표를 데이터로 확보하실 수 있습니다. 4주 안에 우리 브랜드가 어떤 질문에 얼마나 자주 언급되고, 결정적 순간에 먼저 추천되는지까지 확인할 수 있습니다.