- 챗GPT·제미나이·퍼플렉시티에 135개 질문…810개 답변과 인용 출처 3,471건 분석

 

함샤우트 글로벌 AI 연구소가 AI 전문 자회사 딜라이트커뮤니케이션과 함께 ‘2026 여름휴가 AI 브랜드 가시성’ 실험 결과를 공개했다. 챗GPT와 제미나이, 퍼플렉시티에 여행 관련 일반 질문 135개를 던져 810개 답변과 3,471건의 인용 출처를 분석한 결과, 여행 동행자와 준비 단계, AI 엔진에 따라 추천 여행지와 브랜드가 달라지는 것으로 나타났다.

 

동행자 따라 강릉·여수·부산·경주로 1순위 변화

국내 여름 여행지 추천에서는 제주가 전체 답변의 51.7%에 등장해 1위를 차지했다. 그러나 동행자를 조건에 넣자 혼자 여행은 강릉, 커플 여행은 여수, 친구 여행은 부산, 부모님 동반 여행은 경주가 각각 1순위로 바뀌었다. 제주는 특정 상황에서 우선 추천되기보다 여러 조건에서 고르게 언급됐다. AI가 같은 여행지 질문도 동행자와 여행 목적에 따라 다시 해석해 다른 답변을 내놓은 셈이다.

 

챗GPT는 글로벌 브랜드, 퍼플렉시티는 국내 브랜드 우선

항공과 결제 영역에서는 AI 엔진별 추천 브랜드가 갈렸다. 챗GPT는 싱가포르항공과 에미레이트, 비자, 마스터카드 등 글로벌 브랜드를 앞세운 반면, 퍼플렉시티와 제미나이는 대한항공과 아시아나항공, 제주항공, 트래블월렛, 트래블로그, 토스 등 국내 브랜드를 먼저 제시했다. 이 차이는 AI가 답변을 만들 때 참고하는 출처와 연결됐다. 챗GPT는 관광청 공식 사이트와 론리플래닛 등 영어권 채널을 중심으로 답변당 평균 3.7건을 인용했고, 퍼플렉시티는 네이버 블로그를 포함한 한국어 웹 자료를 활용해 답변당 평균 8.9건을 인용했다. 국내 브랜드는 항공과 숙박 플랫폼, 환전, 보험 등 서비스·핀테크 영역에서 자주 등장했다. 렌터카와 여행용 캐리어, 호텔 체인처럼 글로벌 유통망과 물리적 인프라가 필요한 영역에서는 해외 브랜드 언급 비중이 높았다.

 

언급량 1위와 우선 추천 브랜드는 달라

환전과 결제 카테고리에서는 트래블월렛이 38%의 언급률로 1위를 기록했다. 그러나 답변에서 가장 먼저 추천된 사례는 없었고, 언급량 2위인 트래블로그가 첫 번째 추천 브랜드로 더 자주 등장했다. 분석 결과는 브랜드가 AI 답변에서 얼마나 자주 등장하는지만으로 추천 영향력을 판단하기 어렵다는 점을 보여준다. 전체 언급량과 첫 번째 추천 여부를 별도 지표로 살펴야 한다는 설명이다.

 

4인 가족 여행 예산 70만~190만원 제시

국내 4인 가족의 2박3일 여행 예산을 묻자 퍼플렉시티는 평균 70만원, 챗GPT는 50만원대 숙박비를 반영한 중간 수준, 제미나이는 190만원을 제시했다. 최저·최고 예산은 약 2.7배 차이가 났다.  제미나이는 상급 숙소 기준으로 숙박비 73만원과 성수기 요금을 반영했다. 퍼플렉시티는 실속형 숙소 기준으로 34만원을 책정하고 성수기 요금을 일부만 적용했으며, 챗GPT는 중급 숙소 기준으로 50만원을 반영했다. AI별 예산 차이는 계산 방식보다 여행 조건을 설정하는 기준에서 발생했다. 공식 기관 자료를 주로 참고하는 챗GPT와 개인 후기 중심 자료를 활용하는 퍼플렉시티가 숙소 등급과 성수기 비용을 다르게 반영한 결과다.

 

네이버 블로그 인용 11%로 단일 출처 1위

AI가 여행 답변에서 인용한 출처 3,471건 가운데 네이버 블로그가 11.0%로 가장 높은 비중을 차지했다. 개인 블로그를 제외한 여행 전문 플랫폼에서는 트립닷컴이 3.7%로 1위에 올랐으며, 브런치와 스카이스캐너, 한국관광공사가 뒤를 이었다. 한국어 웹 콘텐츠와 개인 경험형 자료가 AI 여행 답변에 높은 비중으로 반영된 결과다. 여행 브랜드가 AI 답변에 등장하려면 검색 노출뿐 아니라 블로그와 플랫폼, 공식 채널에서 축적되는 콘텐츠도 함께 관리해야 한다는 분석이다.

 

AI 브랜드 가시성, 시장점유율과 다른 지표로 부상

함샤우트 글로벌 AI 연구소 공인희 소장은 “같은 질문에도 AI 엔진과 여행 단계에 따라 추천 브랜드가 달라지며, AI 답변에 브랜드가 언급되는지는 소비자의 선택지 진입을 좌우하는 새로운 브랜드 자산”이라고 밝히고, “브랜드는 여행 여정 전반에서 노출 위치를 점검하고, AIBA와 GEO 최적화를 통해 우선 추천되도록 관리해야 한다”고 덧붙였다.

 

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