AI가 선택하는 브랜드는 어떻게 만들어지는가

CONTENTS


RECOMMENDATION LETTER _1
PROLOGUE _6


제1부 패러다임의 전환: 검색에서 선택으로

제1장 지도의 역사 : 깔때기에서 네트워크까지 소비자 여정의 진화와 한계
1. 일방향의 깔때기: AIDA와 수동적 수신자의 시대 19
2. 순환하는 루프: 맥킨지 CDJ와 검색 권력의 부상 20
3. 연결된 네트워크: 필립 코틀러의 5A와 옹호의 경제 21
4. 세 장의 지도 비교: 지형 변화의 패턴 읽기 22
5. 지도가 불타는 순간: '인간 간 연결'이라는 가정의 붕괴 23
6. 당신의 팀은 어떤 시대의 지도를 쓰고 있는가? 25

제2장 AI가 지도를 찢는 방법
: 5A 모델의 균열과 제로클릭 여정의 부상
1. 접점의 증발: 제로클릭(Zero-Click)이 만드는 투명 브랜드 29
2. AI의 숏리스트 독식 : 질문(Ask)의 통제권을 빼앗기다(알고리즘적 종속) 31
3. 예측적 건너뛰기: A⁴여정과 시간 붕괴 31
4. 선택 가능성(Selectability): 새로운 경쟁 변수 33

제2부 AI의 신뢰 아키텍처: 블랙박스를 열다

제3장 기계의 독해법: AI는 브랜드를 어떻게 '읽는가'
1. 채용 면접의 은유: RAG 파이프라인 4단계 39
2. AI의 '읽기': 청킹, 임베딩, 그리고 정보 밀도 41
3. 감성 브랜드의 생존법: 휴먼-AI 이중 레이어(Dual-Layer) 설계 43
4. 팬아웃 질의와 주제 군집의 전략적 필요성 45
5. 크롤링 접근성: 모든 것의 전제 조건인 '0단계' 48
6. 3장을 닫으며: 읽힘에서 판단으로 50

제4장 AI 신뢰의 실체
: 분류하고, 비교하고, 이유를 조립하는 기계
1. 대상을 규정하는 힘: AI의 카테고리 분류와 파타고니아 효과 53
2. 합의의 밀도 : 자사 미디어의 역할 재정의-종착역에서 베이스캠프로 55
3. 이유를 조합하는 논리: AI의 추천 근거 생성 메커니즘 56
4. 세 명의 깐깐한 면접관: 3대 AI 플랫폼 공략법 57
5. 인간의 상식을 배신하는 AI 편향: '희소성 마케팅'의 참혹한 몰락 59
6. 위기 관리 : AI 환각(Hallucination) 방어와 기계 평판 관리(AI-ORM) 61
7. 전략적 시사점: 임원 회의에서 던져야 할 세 가지 질문 62


제3부 알고리즘 브랜딩: GEO 시대의 브랜드 리포지셔닝 전략

제5장 알고리즘 브랜딩이란 무엇인가: 포지셔닝의 재번역
1. 알고리즘 브랜딩의 두 실체: 콘텐츠 자산과 지식 그래프 67
2. 사다리가 사라진 전쟁터: AI 시대의 카테고리 멤버십 68
3. POP/POD의 AI 시대 번역: 검색 적격성과 인용 차별성 69
4. 수단-목적 사슬의 전환: 감성에서 증거로 71
5. 지각된 품질에서 계산된 품질로 73
6. 네 가지 프레임워크의 AI 시대 번역: 종합 비교 75
7. O-Zone의 네 번째 차원 : O₄ Orchestrator(AI 조율자)의 공식 도입 75

제6장 AI의 선택을 설계하는 법
: C.L.E.A.R. 프레임워크와 이중 레이어 포지셔닝
1. C.L.E.A.R. 프레임워크: 알고리즘 브랜딩을 역설계하다 81
2. C.L.E.A.R. 프레임워크와 GEO 파이프라인의 통합 매핑 88
3. GEO 브랜드 포지셔닝 프레임워크: 이중 레이어 모델 89
4. 알고리즘적 브랜드 자산: C.L.E.A.R.가 AI 안에 남기는 것 91
5. 새로운 KPI 체계: Share of Model 등 5대 지표 93
6. 전략적 시사점: GEO는 기술이 아니라 전략이다 94

제7장 알고리즘 브랜딩의 현장: 성공한 브랜드, 실패한 브랜드
1. 성공 사례 : Pinterest의 역검색 설계-AI가 찾을 것을 미리 만드는 법 97
2. 산업별 C.L.E.A.R. 프레임워크 가중치의 차이: 하나의 공식은 없다 99
3. 실패 사례와 교훈: '콘텐츠만 고치면 된다'의 위험 101
4. AI 트래픽의 전환율 우위: 0.5%가 12.1%를 만드는 구조 102
5. AI 적응 실패의 비용: 업계 선두도 예외 없다 103
6. 4부로 넘어가며: 전략에서 실행으로 103

제4부 실행 매뉴얼: 내일부터 무엇을 할 것인가

제8장 AI 선택 가능성 진단: 당신의 브랜드는 지금 어디에 있는가
1. 72시간 Fast GEO Ops 진단 루틴 109
2. 4대 실패 유형과 폭포수 처방 경로 111
3. AI 선택 가능성 진단: C.L.E.A.R. 스코어카드(50개 체크포인트) 112
4. AI 응답 모니터링 대시보드: 5대 핵심 지표 측정과 벤치마크 120

제9장 알고리즘 브랜딩의 실행 : 4단계 스프린트와 조직 사일로 파괴
1. 실행 로드맵: Sprint 0/1/2/3 체계 123
2. GEO 거버넌스 모델: 부서 이기주의를 돌파하는 CEO의 리더십 126
3. 리스크 관리와 블랙햇(Black Hat)의 장기 페널티 127
4. 비용 추정과 비선형 ROI 프레임 129
5. 4부를 마치며: 뼈대 구축을 넘어 궁극의 미래로 131


EPILOGUE _132

미주 _140
참고문헌 _147
핵심 개념 정리 _151
부록 _179
부록 참고문헌_295

최인찬 (Chase Choi)
전략과 마케팅, 그리고 기술의 접점에서 25년간 브랜드의 생존과 성장을 이끌어 온 실전 전략가이자 연구자다.
현재 데이터 테크 기업에서 고객 데이터 인프라(CDPㆍDMP)부터 생성형 엔진 최적화(GEO), AI 에이전트까지 아우르는 AI SaaS 사업 전반을 설계하고 이끌고 있다. 브랜드가 AI의 답변 안에서 어떻게 살아남고 선택받는가. 이 책을 관통하는 질문은 저자에게 연구 주제이기 이전에 매일 아침 마주하는 실무의 최전선이다.
남양유업 전략기획실을 시작으로 파리크라상 마케팅 기획팀장, SPC그룹 해피포인트 총괄 부문장을 역임하며 국내 대표 소비재·리테일 그룹의 브랜드 자산 구축과 충성 고객 생태계 설계를 진두지휘했다. 브랜드가 시장에 포지션을 세우고 고객과의 관계를 자산으로 바꾸는 과정을 교과서가 아니라 현장에서 몸으로 터득했다.
이후 10년간 디지털 마케팅, IoT 플랫폼, 모빌리티, 바이오, 의료 AI, 인슈어테크 등 변화의 최전선에 선 스타트업에서 CMO, CSO, CBO, CEO를 두루 역임했다. 자원의 한계 속에서 비즈니스의 탄생부터 스케일업까지 직접 설계하고 실행한 이 경험은 거대 자본 없이도 AI 시대의 경쟁 구조에서 존재감을 확보하는 법에 대한 날카로운 실전 감각으로 남았다.
연세대학교 경영전문대학원을 졸업했고, 현재 서강대학교 경영전문대학원에서 LLM과 AI 에이전트 환경의 데이터 품질(Data Quality)과 온톨로지(Ontology)를 주제로 박사 논문을 집필하고 있다.