AI 시대의 브랜딩 변화, 브랜드가 추천받으려면 무엇을 갖춰야 하나

생성형 인공지능으로 디자인과 콘텐츠 제작이 쉬워지면서 브랜드 차별의 기준이 겉으로 보이는 이미지에서 말과 행동이 일치한다는 증거, 이를 꾸준히 운영하는 체계와 지지자의 신뢰로 옮겨가고 있다.

메타브랜딩은 2026년 10월 16일 서울 강남구 슈피겐홀에서 제761회 수요스터디 오픈세미나를 온·오프라인으로 열고, AI 시대의 브랜딩 실전 방안을 논의했다.

박항기 메타브랜딩 대표는 기업의 메시지가 AI를 거쳐 소비자에게 전달되는 구조를 ‘하이 커스터머’라고 설명했다.

AI는 판사처럼 진실 자체가 아니라 증거와 절차를 바탕으로 판단하므로, 좋은 브랜드라도 근거가 없으면 선택·추천되지 않을 수 있다는 것이다.

브랜드 철학이나 약속도 실제 행동으로 뒷받침해야 하며, AI가 공식 문서로 보기 쉬운 홈페이지에 이를 명확히 남기는 것이 중요하다고 강조했다.

김형남 메타브랜딩 브랜드연구소장은 브랜드가 차지할 ‘의미 좌표’를 정하고 실제 신호로 입증한 뒤, 그 의미가 얼마나 연상되는지 측정하자고 제안했다.

가치 세계 9개, 태도 전환 2개, 관계 2개 축을 조합한 36개 좌표 중 하나를 골라 브랜드 요소를 정렬하는 방식이다.

60년 넘게 ‘안전’이라는 좌표를 지켜온 볼보와, 증거보다 리브랜딩 발표가 앞서 좌표가 분산된 사례로 든 재규어를 비교했다.

생성형 AI 검색 최적화(GEO)를 다룬 이중대 메시지하우스 대표는 브랜드 문장이 출처와 함께 AI 답변에 정확히 인용되는지를 살펴야 한다고 말했다.

AI의 답변을 직접 고칠 수는 없으므로 홈페이지 등 온드 미디어를 보완하고, 질문에 따라 달라지는 개별 답변보다 반복되는 경향을 확인하라는 조언이다.

사람을 위한 내러티브와 함께 AI가 근거로 활용할 팩트시트·질의응답을 마련하는 ‘듀얼 라이팅’도 제안했다.

김묘영 바이스버사 디자인 스튜디오 대표는 ‘우리답지 않다’는 이미지나 색상에 대한 판단도 브랜드 데이터지만 기록하지 않으면 사라진다고 지적했다.

제작·검수·배포·피드백을 연결하는 ‘브랜드 OS’를 만들고, PDF 가이드를 AI가 읽기 쉬운 형태로 바꾸는 것이 출발점이다.

비영리단체 프로젝트에서는 가이드를 HTML로 만들어 AI에 학습시킨 뒤, 가이드에 없던 SNS 콘텐츠도 브랜드에 맞게 생성된 사례를 소개했다.

AI를 활용한 리서치 사례도 공유됐다.

메타브랜딩은 1000명 이상의 임직원을 대상으로 1인당 약 20분씩 인터뷰를 진행하고 해석까지 일주일 안에 마쳤다.

한 그룹사의 사명 변경 프로젝트에서는 겉으로 변화에 대한 불만처럼 보인 반응의 배경에 소속감 불안과 절차적 불신이 있음을 파악했다.

또 정량 조사에서 브랜드 선택 이유 1위였던 ‘가격’을 심층 인터뷰로 살펴, 핵심 동인이 최저가를 찾아낸 ‘승리감’임을 확인했다.

박찬우 왓이즈넥스트 대표는 팬덤을 제3자가 브랜드를 보증하는 신뢰 자산으로 봤다.

팬에게 구매를 권하는 ‘팬덤 마케팅’과 달리 ‘팬덤 브랜딩’은 함께 만들자고 제안한다는 설명이다.

그는 직관하면 응원팀이 진다는 징크스를 가진 인터밀란 팬을 위해 경기장에서 가장 먼 곳에 1인용 바를 마련한 하이네켄 캠페인을 사례로 들었다.

팀이 크게 졌지만 팬들은 하이네켄을 원망하지 않았고, 자신들의 팬심을 이해하고 존중한 행동으로 받아들였다고 소개했다.