가전을 사기 전, 요즘은 AI의 답변창부터 열린다. "냉장고 추천해줘." "로봇청소기 뭐 사는 게 좋아?" 이 질문들 앞에서 AI가 가장 자주 꺼낸 이름은 LG전자(가시성 점수 56.75점)와 삼성전자(55.11점)였다. Bridge3 AI 브랜딩 연구소가 ChatGPT · Claude · Gemini · Perplexity 등 4개 생성형 AI의 가전 추천 응답 2,000건을 분석한 결과다. LG전자는 전체 응답의 77.0%, 삼성전자는 73.2%에서 등장했다 — 3위 다이슨(21.4%)과는 세 배 넘게 벌어진 격차다.
그러나 두 회사가 가져간 몫은 전체 브랜드 언급의 37.5%에 그쳤다. 보험 편(#04)에서 상위 4개사가 60.4%를 가져간 것과 대조적이다. 이유는 품목에 있었다. 냉장고 · 세탁기를 물으면 AI는 답을 삼성 · LG로 좁혔지만, 로봇청소기에서는 로보락 · 에코백스 · 드리미 · 샤오미가, 음식물처리기에서는 스마트카라 · 쿠쿠 · 린클 · 미닉스가 답변창을 채웠다. 가전 산업에서 AI의 추천 목록은 회사 단위가 아니라 품목 단위로 다시 짜였다.
응답 점유율 — 삼성 · LG 합산 37.5%, 나머지 62.5%는 47개 브랜드가 나눠 가졌다
AI 가전 추천에서 드러난 세 가지 장면.
냉장고 · 세탁기는 삼성 · LG의 영토였다
브랜드명을 넣지 않은 질문 기준으로 냉장고 답변의 61.2%, 세탁기 · 건조기 답변의 67.6%가 삼성전자 · LG전자 몫이었다. 중국계 브랜드는 4% 안팎에 머물렀다. 세탁기에서는 LG전자가 가장 먼저 호명된 비율이 66.2%로 삼성전자(20.8%)의 세 배였다.
로봇청소기 답변창의 3분의 2는 중국 브랜드
로봇청소기 질문에서 중국계 브랜드 점유율은 66.9%, 삼성 · LG는 21.1%였다. 로보락은 응답의 91.8%에 등장했고 46.8%에서 가장 먼저 호명됐다. 4개 AI 모두에서 중국계 점유율이 62~77%로, 특정 AI 하나의 쏠림이 아니었다.
음식물처리기는 전문 브랜드가 먼저 불렸다
음식물처리기 질문에서는 스마트카라(55.5%) · 쿠쿠(46.4%) · 린클(45.0%) · 미닉스(41.8%)가 나란히 호명됐고, 삼성 · LG 합산 점유율은 11.8%에 그쳤다. 대기업의 브랜드 파워보다 품목 전문성이 AI 추천을 좌우한 사례다.
품목별 응답 점유율 — 품목이 바뀌면 경쟁 구도가 통째로 바뀐다
질문을 살짝 바꾸자, AI가 다른 이름을 먼저 꺼냈다.
종합 1 · 2위인 LG전자와 삼성전자가 모든 질문에서 먼저 호명되지는 않았다. 가전 답변은 여러 브랜드를 한꺼번에 나열하는 경우가 많아, 이번 호는 '가장 먼저 호명된 브랜드'(첫 언급률)로 질문별 승자를 가렸다. "무선청소기 추천해줘"에서는 다이슨이 55%로 가장 먼저 불렸고, "가성비 좋은 무선청소기"로 조건을 바꾸자 샤오미가 55%로 첫 자리를 가져갔다. "창문형 에어컨"을 묻자 종합 순위 밖의 파세코가 70%로 1순위에 올랐다.
질문 맥락별 가장 먼저 호명된 브랜드 — 종합 순위가 흔들리는 지점
"가전은 AI가 '회사'보다 '품목'으로 기억하는 산업입니다. 냉장고와 세탁기에서 압도적인 삼성 · LG도 로봇청소기 답변창에서는 중국 브랜드에 자리를 내줬고, 음식물처리기에서는 전문 중소 브랜드가 먼저 호명됐습니다. 특히 AI가 근거로 삼은 출처 대부분이 제조사 공식 사이트가 아니라 리뷰 매체 · 블로그 · 영상이었다는 점은, 가전 브랜드의 GEO 전략이 자사 채널을 넘어 품목별 리뷰 생태계까지 설계해야 한다는 뜻입니다."
AI의 가전 지도는 '회사'가 아니라 '품목'이 그린다.
이번 결과의 핵심은 같은 브랜드라도 품목과 조건에 따라 AI 안에서의 위상이 완전히 달라진다는 점이다. 삼성 · LG는 냉장고 · 세탁기 · 전기요금 · AS처럼 오랜 신뢰가 쌓인 영역에서 압도적이었다 — 고장 · AS를 묻는 5개 질문에서 중국계 브랜드의 점유율은 2.8%에 그쳤다. 반면 "가성비"를 붙인 4개 질문에서는 샤오미가 응답의 62.5%에 등장하며 중국계 점유율(36.4%)이 삼성 · LG(30.1%)를 앞질렀다. "개인정보나 보안 걱정 없는 로봇청소기"를 물어도 가장 많이 호명된 브랜드는 로보락(85%)과 에코백스(75%)였다 — 보안을 조건으로 걸어도 로봇청소기 추천 목록은 크게 바뀌지 않았다.
AI가 근거로 삼은 출처도 제조사 밖에 있었다. 4개 AI가 제시한 인용 21,620건 중 가장 많은 것은 가전 리뷰 매체 노써치(2,473건, 11.4%)였고, 네이버 블로그(1,715건) · 유튜브(912건)가 뒤를 이었다. 삼성전자 · LG전자 공식 도메인 인용은 각각 686건 · 690건(각 3.2%)이었고, 로봇청소기 답변창을 장악한 중국계 브랜드의 공식 도메인 인용은 모두 합쳐 67건(0.3%)에 불과했다. 중국 브랜드는 자사 채널이 아니라 리뷰 · 비교 콘텐츠를 통해 AI의 추천 목록에 오른 셈이다. 출처 제시 방식은 AI별로 크게 달랐다 — Perplexity는 응답의 100%, Claude는 98.4%에서 출처를 제시했지만 ChatGPT는 29.2%였고, Gemini는 이번 측정 환경에서 출처를 제시하지 않았다.
Bridge3 AI 브랜딩 연구소는 신용카드(2026.05) · 자동차(2026.06) · 통신(2026.07) · 보험(2026.08)에 이어 이번 전자 · 가전(2026.09) 편을 다섯 번째로 공개했다. 다음 호는 이커머스(2026.10)로, 매월 한 산업씩 발행하며 산업별 AI 인용률과 가시성 지형을 이어서 공개할 계획이다.
브랜드별 종합 가시성 점수.
AI 응답 언급률 상위 12개 가전 브랜드의 GEO Visibility Score와 4개 하위 지표(Mention · SoV · Sentiment · Citation) 상세 수치다. Sentiment는 브랜드가 언급된 맥락의 추천 · 강점 · 단점 관련 어휘를 표준화해 0~100 점수로 환산했으며, Citation은 해당 브랜드가 언급된 응답 중 실시간 웹 출처가 함께 제시된 비율이다. 브랜드 간 Sentiment 차이는 68~76점으로 크지 않아, 이번 호의 순위는 주로 언급량이 갈랐다.
| 순위 | 브랜드 | Visibility | Mention | SoV | Sentiment | Citation |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | LG전자 | 56.75 | 77.0% | 19.2% | 71.5% | 59.0% |
| 2 | 삼성전자 | 55.11 | 73.2% | 18.3% | 71.4% | 60.5% |
| 3 | 다이슨 | 29.25 | 21.4% | 5.4% | 73.2% | 44.3% |
| 4 | 로보락 | 29.06 | 19.4% | 4.8% | 72.3% | 53.9% |
| 5 | 위니아(딤채) | 28.17 | 16.3% | 4.1% | 75.6% | 53.1% |
| 6 | 쿠쿠 | 28.03 | 15.4% | 3.8% | 68.3% | 70.5% |
| 7 | 샤오미 | 27.98 | 20.8% | 5.2% | 71.9% | 37.3% |
| 8 | 드리미 | 25.94 | 13.0% | 3.2% | 70.2% | 57.3% |
| 9 | 캐리어 | 25.84 | 9.7% | 2.4% | 71.4% | 69.6% |
| 10 | 위닉스 | 24.33 | 8.8% | 2.2% | 71.4% | 58.9% |
| 11 | 에코백스 | 24.23 | 11.7% | 2.9% | 70.5% | 45.7% |
| 12 | 코웨이 | 23.66 | 8.5% | 2.1% | 71.9% | 52.7% |
AI 답변창에서 자주 보이는 가전 브랜드 — 종합 가시성 점수
어떻게 측정했나.
Bridge3 AI 브랜딩 연구소는 OpenAI(ChatGPT — GPT-5.5 · GPT-4o-mini), Anthropic(Claude Sonnet 5), Google(Gemini 2.5 Flash), Perplexity(sonar) 등 4개 주요 생성형 AI에 추천 · 비교 · 목적별 질문을 반복 투입했다. 질문 어휘는 네이버 검색광고 키워드 도구의 월간검색수를 실측해 선정했으며(한국어 자연어 질문 원칙, 번역 질문 금지), 냉장고 · 세탁기/건조기 · 무선청소기 · 로봇청소기 · 에어컨/공기청정기 · 음식물처리기 6개 품목과 품목 공통 질문으로 구성했다.
일반 추천 · 속성 · 사용자군 · 1:1 비교 · 목적/상황 등 다양한 질문 유형 하에 총 100개 질문 × 4개 AI × 5회 반복 = 2,000건의 응답을 수집 · 분석했다. 응답에 등장한 브랜드 노출량(Mention), 응답 점유율(SoV), 문맥 톤(Sentiment), 출처 동반 비율(Citation)을 표준화해 GEO Visibility Score(Mention 40% · SoV 30% · Sentiment 20% · Citation 10%)로 산출했다. 품목별 분석은 질문에 브랜드명이 들어간 14개 질문을 제외한 86개 질문(1,720건)으로 계산했다.