AI가 찾아주는 브랜드의 비밀: GEO 시대의 네이밍 전략
프롤로그: 당신의 브랜드는 AI에게 '호명'될 수 있습니까?
"이름 참 잘 지었네, 입에 착 붙네요!"
불과 1~2년 전만 해도 이것이 최고의 칭찬이었습니다. 사람이 기억하기 쉽고, 부르기 편한 이름이 곧 '좋은 네이밍'이었으니까요. 하지만 2026년, 게임의 법칙이 바뀌었습니다.
이제 고객들은 네이버 검색창 대신 챗GPT나 제미나이에게 이렇게 묻습니다.
"요즘 20대 여성에게 인기 있는 가성비 가방 브랜드 추천해 줘."
이때, 당신의 브랜드가 AI의 답변 리스트에 포함되지 않는다면? 안타깝게도 그 브랜드는 AI 검색 시장에서 '존재하지 않는' 것과 같습니다.
이제 네이밍은 '사람의 기억(Memory)'을 넘어 'AI의 학습(Machine Learning)'을 고려해야 합니다. 이것이 바로 검색 엔진 최적화(SEO)를 넘어선 생성형 엔진 최적화(GEO, Generative Engine Optimization)의 시작입니다.
오늘은 그 첫 번째 관문, "AI가 인식하는 이름 짓기"에 대해 이야기해 보려 합니다.
GEO(AI 검색 최적화)란 무엇인가?
본격적인 네이밍 전략에 앞서, 개념부터 확실히 잡고 가겠습니다.
우리는 지금까지 SEO(검색 엔진 최적화)에 익숙했습니다. 구글이나 네이버가 내 글을 상위에 띄워주게 만드는 기술이었죠.
하지만 GEO(Generative Engine Optimization)는 다릅니다.
- SEO의 목표: "검색 결과 1페이지에 내 링크를 걸어줘."
- GEO의 목표: "AI가 답변할 때 내 브랜드를 추천하게 해줘."
즉, AI가 수많은 데이터 중에서 우리 브랜드를 '신뢰할 수 있는 정보'로 인식하고, 사용자의 질문에 대한 답변으로 구성해서 내놓게 만드는 전략입니다. 그러기 위해서는 AI 입맛에 맞는 이름과 데이터 구조가 필요합니다.
AI가 사랑하는 네이밍 조건 3가지
1. [고유성] AI는 단어가 아닌 '토큰(Token)'으로 읽는다
AI가 브랜드를 인식하는 방식은 사람과 완전히 다릅니다.
사람은 '단어'나 '의미'로 이해하지만, AI는 모든 글자를 '블록(Token)'처럼 쪼개서 확률로 계산합니다.
이해하기 쉽게 '레고 블록'으로 설명해 보겠습니다.
(❌ 나쁜 예: 너무 흔한 블록의 조합)
만약 우리가 과일 가게 이름을 "맛있는 사과"라고 지었다고 가정해 봅시다.
- 사람의 인식: "오, 사과가 맛있는 가게구나." (직관적 이해)
- AI의 인식 : [맛있는] + [사과] (두 개의 블록으로 분리)
AI에게 이 조합은 너무나 혼란스럽습니다. 전 세계 웹 데이터에 '맛있는'과 '사과'가 결합된 문장은 수억 개가 넘기 때문이죠. AI는 이 이름을 특정 브랜드가 아닌, 일반적인 과일 설명으로 처리해 버릴 확률이 99%입니다. 결국 검색 결과에서 우리 브랜드는 증발해 버립니다.
(⭕ 좋은 예: 고유한 블록의 탄생)
반면, 패션 브랜드 '자크뮈스(Jacquemus)'는 어떨까요?
- 초기 AI의 인식: [자크] + [뮈스] (처음엔 쪼개서 인식)
- 학습 후 인식 : [자크뮈스] = 하나의 고유한 개체(Entity)
이 단어 조합은 웹상에서 다른 의미(과일, 날씨 등)로 쓰일 확률이 거의 없습니다.
AI는 이 독특한 블록 조합을 발견하면, 이를 "새로운 고유명사"로 빠르게 학습하고 데이터베이스에 단단히 고정합니다. 누군가 "자크뮈스 보여줘"라고 했을 때, AI가 헷갈리지 않고 정확히 그 브랜드를 찾아내는 이유입니다.
💡 Insight
AI 검색 시대의 네이밍은 '확률 싸움'입니다. 너무 평범한 단어를 쓰면 거대한 데이터의 바다에 희석됩니다. AI가 우리 브랜드를 헷갈리지 않고 딱 집어낼 수 있는 '고유한 이름표(Unique Token)'를 달아주는 것. 그것이 GEO 네이밍의 첫 번째 조건입니다.
2. [맥락성] 이름 안에 비즈니스 카테고리, '업'의 힌트를 심어라
1번 전략을 통해 '고유한 이름(토큰)'을 만들었다면, 이제 AI에게 이 이름이 '무엇'인지 알려줘야 합니다. 신생 브랜드는 학습 데이터가 부족하기 때문에, 이름 자체에서 힌트를 주지 않으면 AI는 이 단어가 회사 이름인지, 사람인지 구분하지 못합니다.
가장 좋은 방법은 '고유명사 + 직관적 키워드'의 조합입니다.
예를 들어 '마켓컬리'는 '컬리(고유함)' 뒤에 '마켓(업의 본질)'을 붙여, AI가 보자마자 "아, 유통/판매 플랫폼이구나"라고 분류할 수 있게 도왔습니다.
네이밍 단계에서부터 슬로건이나 태그라인을 통해 우리 브랜드의 카테고리를 명확히 규정해 주세요. AI가 카테고리를 정확히 파악해야, "요즘 뜨는 화장품 추천해 줘"라는 질문에 우리 브랜드를 후보군으로 올릴 수 있습니다.
💡 Insight
과거의 네이밍이 '이미지'를 만드는 작업이었다면, AI 시대의 네이밍은 '정확한 메타데이터(Metadata)'를 심는 작업입니다. 이름만 봐도 업종이 보이게 만드는 것, 그것이 AI가 우리를 가장 빨리 학습하게 만드는 지름길입니다.
3. [서사성] AI는 '이야기'를 좋아한다 (Hallucination 방지)
AI에게 가장 치명적인 약점이 하나 있습니다. 바로 '할루시네이션(Hallucination, 환각 현상)'입니다.
AI는 정보가 없으면 모른다고 하지 않고, 그럴듯한 거짓말을 지어내기도 합니다. 만약 우리 브랜드 이름만 있고 구체적인 배경 스토리가 없다면? AI는 우리 브랜드를 엉뚱하게 설명하거나, 아예 없는 취급을 할 수도 있습니다.
이때 필요한 것이 풍부한 '브랜드 스토리'입니다.
스타벅스가 '모비딕'의 항해사 이야기를 담고, 하겐다즈가 유럽의 장인 정신 이미지를(실제론 미국 브랜드지만) 이름에 담았듯, 이름 뒤에 '풍성한 서사'가 붙어 있어야 합니다.
AI는 웹상에 퍼진 텍스트의 양과 질을 보고 신뢰도를 판단합니다. 브랜드의 탄생 배경, 철학, 의미가 담긴 콘텐츠가 많을수록 AI는 해당 브랜드를 '실체 있고 깊이 있는 정보'로 인식합니다. 이것이 AI의 거짓말(환각)을 막고, 우리 브랜드를 정확하게 설명하게 만드는 최고의 방어책입니다.
💡 Insight
스토리가 없는 브랜드는 AI에게 단순한 '노이즈'나 '오류'로 취급받을 위험이 있습니다. 이제 브랜드 스토리는 단순한 감성 마케팅이 아닙니다. AI의 환각을 막고 우리 브랜드의 정보를 지키는 '디지털 방어막(Digital Shield)'입니다.
에필로그: 기술은 변해도 본질은 같습니다
AI 검색 시대가 왔다고 해서, 사람을 무시하고 알고리즘만 쫓으라는 뜻은 아닙니다.
결국 AI가 학습하는 데이터는 '사람이 감동하고 반응한 콘텐츠'이기 때문입니다.
"AI가 인식하고, 사람이 감동하는 이름."
이 두 가지 토끼를 잡는 것이 2026년 브랜딩의 새로운 기준이 될 것입니다.
우리 브랜드가 AI와 사람 모두에게 사랑받는 이름을 고민하고 계신가요?
더피알컨설팅의 인사이트가 도움이 되길 바랍니다.
✅ AI 검색 시대 네이밍 체크리스트 3가지
1) 문장으로도 설명가능한가
브랜드가 무엇을/누구를/왜 해결하는지 한 문장 소개가 있어야 선택됩니다.
흔한 조합·비슷한 발음은 묻힙니다.
고유명사/지명/ 소재/핵심 개념 처럼 구분 단서(토큰)를 이름/설명/콘텐츠에 함께 심어야합니다.
3) 내부 구성원이 ‘같은 언어’로 브랜드를 소개할 수 있는가
▸ 함께 읽으면 좋은 글
- [용어사전] AI 환각 현상
→ AI가 ‘그럴듯한 거짓말’을 만들어내는 할루시네이션 현상을 이해하기 위한 기본 개념 정리 - 신규 브랜드 런칭 시 네이밍이 고민된다면
→ 시작 단계에서 네이밍이 실패하지 않기 위한 실무 중심의 가이드 - 브랜드 네이밍 A to Z: 원칙과 전략 가이드 (2025 업데이트)
→ GEO 이전에도, 이후에도 유효한 네이밍의 불변 원칙과 사고 구조 정리 - 스타벅스 이름은 어떻게 탄생했을까
→ 풍부한 브랜드 스토리가 어떻게 AI에게도 ‘신뢰 가능한 데이터’가 되는지를 보여주는 사례 - 특정 지역, 장소에서 브랜드 네이밍 영감을 얻기
→ 고유한 토큰(단어/지명/문화)에서 차별점을 뽑는 네이밍 발상법
본 콘텐츠는 더피알컨설팅의 브랜딩·PR 인사이트를 기반으로 PR매쉬업(PR MASHUP)에서 발행한 글입니다.
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