롤랑 바르트가 1967년 「저자의 죽음」을 선언했을 때, 그는 텍스트의 의미가 저자가 아닌 독자에게 있다고 주장했습니다. 반세기가 지난 지금, 우리는 그의 예언이 문자 그대로 실현되는 시대를 살고 있습니다. 대규모 언어모델은 바르트가 말한 ‘스크립터’ — 고유한 내면 없이 통계적 확률에 기반해 글을 쓰는 존재 — 의 완벽한 구현체입니다. 마케터 88%가 일상 업무에 AI를 활용하고, 80% 이상이 콘텐츠 제작에 AI를 쓰는 시대에 “이 글은 누구의 목소리인가”라는 질문은 더 이상 철학적 사유가 아니라 브랜드 전략의 핵심 과제가 되었습니다.
그런데 흥미로운 역설이 있습니다. AI가 콘텐츠 생산의 효율을 극적으로 높여주는 동시에, 브랜드가 수년간 쌓아온 고유한 목소리를 희석시킬 위험도 함께 가져왔다는 것입니다. 오늘은 이 긴장 관계 속에서 ‘우리다움’을 어떻게 지킬 수 있는지 이야기해보려 합니다.
AI가 브랜드 보이스에 가하는 압력
2024년 Jeon과 Park이 Journal of Business Research에 발표한 연구는 마케터라면 주목할 만한 결과를 담고 있습니다. 소비자가 감성적 브랜드 커뮤니케이션이 AI에 의해 작성되었다는 사실을 인지했을 때, ‘도덕적 혐오감’과 함께 브랜드의 진정성에 대한 인식이 크게 하락했다는 것입니다. 다만 기능적이고 정보 전달 중심의 콘텐츠에서는 이 효과가 사라졌습니다.
같은 해 Luo 등의 연구(Journal of Retailing and Consumer Services, 2024)는 한 발 더 나아갑니다. 소셜 미디어 콘텐츠 제작에 생성형 AI를 사용하면 브랜드 진정성에 대한 인식 자체가 감소한다는 것입니다. 흥미로운 점은, AI가 인간을 ‘대체’하는 것이 아니라 ‘보조’하는 구조에서는 이러한 부정적 반응이 상당 부분 완화된다는 발견입니다.
여기서 주목할 점은 소비자의 52%가 AI가 생성한 일반적 콘텐츠에 대해 우려를 표명한다는 최근 조사 결과입니다(Social9, 2026). 문제는 AI의 사용 자체가 아닙니다. AI가 만들어내는 콘텐츠의 균질화 — 어떤 브랜드가 써도 비슷하게 들리는 그 매끈하고 무난한 톤 — 이 진짜 위협입니다.
카프페레의 프리즘으로 읽는 브랜드 보이스
브랜드 보이스를 체계적으로 설계하려면 먼저 브랜드 아이덴티티의 구조를 이해해야 합니다. 장-노엘 카프페레의 브랜드 아이덴티티 프리즘은 여기서 강력한 도구가 됩니다. 프리즘의 여섯 가지 면 — Physique(외형), Personality(성격), Culture(문화), Relationship(관계), Reflection(투영), Self-image(자아상) — 중에서 AI 시대에 가장 취약한 면은 Personality입니다.
데이비드 아커 역시 Building Strong Brands(1996)에서 ‘브랜드를 사람으로 보는 관점’ — 성격, 목소리, 관계 — 이 브랜드 아이덴티티의 핵심이라고 강조했습니다. AI는 브랜드의 외형적 가이드라인(로고, 색상, 레이아웃)은 비교적 쉽게 준수하지만, 성격을 담은 목소리의 미묘한 결까지 재현하는 데는 구조적 한계를 보입니다. 실제로 AI 콘텐츠는 브랜드 가이드라인 준수율이 87%에 달하지만, 감성적 공명 효과는 인간 작성물 대비 68%에 그친다는 데이터가 이를 뒷받침합니다.
이 간극을 줄이려면 브랜드 보이스를 ‘느낌’이 아닌 구조화된 시스템으로 정의해야 합니다.
브랜드 보이스 시스템 설계 프레임워크
몇 년 전 한 B2C 서비스의 콘텐츠 전략을 총괄하던 시절, 팀 내에서 AI 도구를 본격적으로 도입하면서 콘텐츠 품질이 양극화되는 현상을 경험한 적이 있습니다. 생산량은 3배 가까이 늘었는데, 고객 설문에서 “요즘 브랜드 톤이 달라진 것 같다”는 피드백이 나오기 시작한 겁니다. 그때 깨달은 것은, AI에게 “친근하게 써줘”라는 지시는 의미가 없다는 사실이었습니다. ‘친근함’의 정의가 사람마다, 그리고 모델마다 다르기 때문입니다.
이 경험을 바탕으로, AI 시대의 브랜드 보이스 시스템은 다음 세 가지 레이어로 구축되어야 한다고 생각합니다.
1단계: 보이스 DNA 정의
브랜드 보이스를 구성하는 핵심 속성을 3-5개의 축으로 정의합니다. 각 축은 스펙트럼으로 표현하여 모호함을 제거합니다.
| 축 | 우리 브랜드의 위치 | 절대 넘지 않는 선 |
|---|---|---|
| 격식 ↔ 캐주얼 | 캐주얼 쪽 70% | 비속어, 과도한 줄임말 |
| 전문적 ↔ 대중적 | 전문적 쪽 60% | 학술 용어 남발 |
| 유머러스 ↔ 진지함 | 중립에서 약간 유머 | 냉소, 비꼼 |
| 도전적 ↔ 안정적 | 도전적 쪽 65% | 경쟁사 비하 |
2단계: 콘텐츠 위험도별 거버넌스
Contently(2025)가 제안한 계층적 콘텐츠 거버넌스 모델은 실무적으로 매우 유용합니다. 모든 콘텐츠에 동일한 수준의 관리를 적용하는 것은 비효율적입니다. 대신 위험도에 따라 차등 관리합니다.
- High-risk(고객 접점, 규제 영역): 반드시 인간 작성 또는 심층 리뷰
- Medium-risk(소셜 미디어, 블로그): AI 초안 + 브랜드 보이스 체크리스트 기반 편집
- Low-risk(내부 문서, 초기 브리프): AI 자율 생성 허용
실제로 고성과 마케팅 팀의 62%가 이러한 하이브리드 AI-인간 워크플로우를 채택하고 있다는 데이터는, 이 접근이 단순한 이론이 아님을 보여줍니다.
3단계: 보이스 필터링 프로세스
이전에 맡았던 프로젝트에서 Claude AI 기반 문서 템플릿을 도입하며 콘텐츠 운영 효율을 크게 개선한 경험이 있습니다. 당시 신규 고객 유입이 150% 확대되었는데, 핵심은 AI에게 단순히 “글을 써달라”고 한 것이 아니라, 브랜드의 언어 규칙을 구조화한 프롬프트 시스템을 설계한 덕분이었습니다. 여기서 중요한 것은 네거티브 프롬프팅 — “이것은 하지 마라”를 명확히 하는 것 — 이 포지티브 프롬프팅만큼이나 중요하다는 점입니다.
보이스 필터링의 실무적 체크포인트는 다음과 같습니다.
- 어휘 게이트: 브랜드가 쓰는 단어/쓰지 않는 단어 목록
- 문장 리듬 검증: 평균 문장 길이, 능동태/수동태 비율
- 톤 캘리브레이션: 감성 분석 도구를 활용한 톤 일관성 점검
- 브랜드 페르소나 테스트: “이 글을 읽었을 때, 우리 브랜드가 떠오르는가?”
진정성의 재정의 — 인간 ‘같은’ 것이 아닌, 인간 ‘다운’ 것
Zhu 등의 연구(International Journal of Advertising, 2024)는 ‘마음의 불쾌한 골짜기’ 개념을 소개합니다. 고도로 의인화된 AI 에이전트가 오히려 소비자의 프라이버시 우려와 불편함을 촉발한다는 것입니다. 이것은 브랜드 보이스 설계에 중요한 시사점을 줍니다. AI 콘텐츠를 ‘인간이 쓴 것처럼’ 위장하려는 시도는 역효과를 낳을 수 있습니다.
버클리 대학 California Management Review(2025)가 제시한 ‘AI 시대의 진정성’ 프레임워크는 방향을 명확히 합니다. 진정성은 “누가 썼는가”의 문제가 아니라 “브랜드의 가치와 약속이 일관되게 전달되고 있는가”의 문제라는 것입니다. AI는 저자가 아니라 도구입니다. 마치 만년필이 작가의 문체를 결정하지 않듯, AI도 브랜드의 목소리를 결정하지 않습니다. 결정하는 것은 그 도구를 쥔 마케터의 의도와 설계입니다.
돌이켜보면, 제가 브랜드 전략을 수립할 때 가장 큰 차이를 만들었던 것은 화려한 카피가 아니라, 브랜드가 ‘말하지 않을 것’을 먼저 정의하는 작업이었습니다. AI 시대에도 이 원칙은 변하지 않습니다. 오히려 더 중요해졌습니다. 모든 브랜드가 같은 도구로 콘텐츠를 만드는 시대에, 차이를 만드는 것은 도구의 성능이 아니라 그 도구에 입력하는 ‘우리다움’의 해상도이기 때문입니다.
결론
알 리스와 잭 트라우트가 『포지셔닝』에서 말했듯, 결국 브랜드는 소비자의 마음속에 존재합니다. AI가 아무리 정교해져도, 그 마음속 자리를 차지하는 것은 일관된 목소리와 진정한 가치입니다. 기술은 바뀌지만, 이 본질은 바뀌지 않습니다.
여러분의 브랜드는 AI에게 어떤 목소리를 가르치고 있나요? 혹시 “잘 써줘”라고만 말하고 있지는 않은지, 한번 점검해볼 시점입니다.
참고 자료
- Jeon, Y., & Park, S. (2024). “The AI-authorship effect: Understanding consumer responses to AI-generated brand communications.” Journal of Business Research.
- Luo, X. et al. (2024). “Using generative AI for social media content creation diminishes perceived brand authenticity.” Journal of Retailing and Consumer Services.
- Zhu, Y. et al. (2024). “The uncanny valley of mind in AI-driven personalized advertising.” International Journal of Advertising.
- Kapferer, J.-N. (2012). The New Strategic Brand Management. Kogan Page.
- Aaker, D. (1996). Building Strong Brands. Free Press.
- Barthes, R. (1967). “The Death of the Author.” Aspen, no. 5+6.
- “Authenticity in the Age of AI.” (2025). California Management Review, UC Berkeley.
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