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품목정보
| 발행일 | 2026년 09월 20일 |
|---|---|
| 쪽수, 무게, 크기 | 304쪽 | 148*210*30mm |
| ISBN13 | 9791144200265 |
| ISBN10 | 1144200261 |
책소개
목차
상세 이미지
출판사 리뷰
추천평
오랫동안 브랜드 전략을 연구하고 실무에 적용하고자 노력해 온 사람으로서, 이 책이 던지는 질문은 낯설지 않으면서도 절실하다. 검색 순위와 브랜드 인지도가 높아도 정작 AI에 추천되지 못하는 브랜드가 늘어나는 지금, 마케팅의 결승선이 이동했다는 저자의 진단은 과장이 아니다.
이 책의 미덕은 이 변화를 새로운 유행어로 포장하지 않고, 오래된 이론의 연장선 위에서 설명한다는 데 있다. AIDA에서 5A로 이어져 온 소비자 여정의 계보를 짚고, 포지셔닝과 브랜딩 이론이 AI라는 새로운 매개자를 만나 어떻게 다시 읽혀야 하는지를 보여주려고 노력한다. 또한 C.L.E.A.R.라는 전략 프레임워크의 다섯 축은 산업 데이터와 최신 연구를 교차 검토해 AI의 신뢰 판단 기준을 역으로 추적한 결과라는 점에서 의미가 있다.
무엇보다 이 책은 감성과 데이터를 대립시키지 않는다. 브랜드가 사람의 마음에 남는 일과 기계에게 정확히 읽히는 일이 서로 다른 과제가 아니라 같은 전략의 두 층위임을 설득력 있게 보여준다. 오랜 실무 경험을 학문적 시각으로 풀어낸 이 책은 변화하는 시대에 마케팅에 종사하는 이들이 읽어볼 만한 가치가 있다.
- 전성률 (서강대학교 경영대학 교수)
이 책의 미덕은 이 변화를 새로운 유행어로 포장하지 않고, 오래된 이론의 연장선 위에서 설명한다는 데 있다. AIDA에서 5A로 이어져 온 소비자 여정의 계보를 짚고, 포지셔닝과 브랜딩 이론이 AI라는 새로운 매개자를 만나 어떻게 다시 읽혀야 하는지를 보여주려고 노력한다. 또한 C.L.E.A.R.라는 전략 프레임워크의 다섯 축은 산업 데이터와 최신 연구를 교차 검토해 AI의 신뢰 판단 기준을 역으로 추적한 결과라는 점에서 의미가 있다.
무엇보다 이 책은 감성과 데이터를 대립시키지 않는다. 브랜드가 사람의 마음에 남는 일과 기계에게 정확히 읽히는 일이 서로 다른 과제가 아니라 같은 전략의 두 층위임을 설득력 있게 보여준다. 오랜 실무 경험을 학문적 시각으로 풀어낸 이 책은 변화하는 시대에 마케팅에 종사하는 이들이 읽어볼 만한 가치가 있다.
- 전성률 (서강대학교 경영대학 교수)
저자와는 여러 프로젝트에서 함께 데이터를 들여다본 인연이 있다. 그래서 이 책의 출간이 더욱 반갑다. 브랜드를 광고 카피나 인지도만이 아니라 여러 출처에 흩어진 데이터와 엔터티, 그리고 그 관계의 구조로 보아야 한다는 문제의식은 AI가 소비자의 탐색과 비교를 중개하는 지금 특히 중요하다. 이 책은 그 변화가 브랜드 경쟁에 요구하는 새로운 기준을 선명하게 제시한다.
이 책의 가장 큰 강점은 RAG, 임베딩, 지식 그래프처럼 자칫 기술의 언어에 머물 수 있는 개념을 브랜드 전략과 경영 의사결정의 언어로 설득력 있게 연결한 데 있다. C.L.E.A.R. 프레임워크는 AI가 브랜드를 읽고 검증하며 추천 후보를 구성하는 조건을 일관성·권위·증거·경험·맥락의 다섯 축으로 정리해, 기업이 자신의 정보 환경을 측정하고 진단할 수 있게 한다. 학술 연구와 산업 자료의 성격을 구분하고, 질의·모델·언어·시점에 따른 답변의 변동성을 전제로 반복 측정과 검증을 강조하는 태도 역시 학문적 신중함과 실무적 균형 감각을 보여준다.
무엇보다 이 책은 ‘AI에게 잘 보이는 법’에 머물지 않는다. 사람에게 의미 있게 기억되는 브랜드와 기계가 정확히 읽고 신뢰할 만한 근거로 추천할 수 있는 브랜드를 함께 설계해야 한다는 ‘휴먼-AI 이중 레이어’의 관점은 앞으로의 브랜드 전략이 나아갈 방향을 구체적으로 보여준다. Schema.org 코드북과 진단 질의 설계 가이드 등의 실행 도구도 이론을 조직의 행동으로 이어준다. AI 시대의 브랜드 경쟁을 이해하고 실제 전략으로 옮기려는 경영자와 실무자에게 이 책을 기꺼이 권한다.
- 최앤젤라애리 (고려대학교 경영대학 교수)
이 책의 가장 큰 강점은 RAG, 임베딩, 지식 그래프처럼 자칫 기술의 언어에 머물 수 있는 개념을 브랜드 전략과 경영 의사결정의 언어로 설득력 있게 연결한 데 있다. C.L.E.A.R. 프레임워크는 AI가 브랜드를 읽고 검증하며 추천 후보를 구성하는 조건을 일관성·권위·증거·경험·맥락의 다섯 축으로 정리해, 기업이 자신의 정보 환경을 측정하고 진단할 수 있게 한다. 학술 연구와 산업 자료의 성격을 구분하고, 질의·모델·언어·시점에 따른 답변의 변동성을 전제로 반복 측정과 검증을 강조하는 태도 역시 학문적 신중함과 실무적 균형 감각을 보여준다.
무엇보다 이 책은 ‘AI에게 잘 보이는 법’에 머물지 않는다. 사람에게 의미 있게 기억되는 브랜드와 기계가 정확히 읽고 신뢰할 만한 근거로 추천할 수 있는 브랜드를 함께 설계해야 한다는 ‘휴먼-AI 이중 레이어’의 관점은 앞으로의 브랜드 전략이 나아갈 방향을 구체적으로 보여준다. Schema.org 코드북과 진단 질의 설계 가이드 등의 실행 도구도 이론을 조직의 행동으로 이어준다. AI 시대의 브랜드 경쟁을 이해하고 실제 전략으로 옮기려는 경영자와 실무자에게 이 책을 기꺼이 권한다.
- 최앤젤라애리 (고려대학교 경영대학 교수)
이 책이 짚는 변화는 스타트업에게 오히려 기회다. AWS(아마존웹서비스)에서 동아시아 스타트업 생태계를 총괄하며 수많은 초기 기업을 지켜본 경험에서 나온 확신이다. 브랜드 예산이 크지 않은 팀일수록, 인지도 경쟁이 아니라 ‘AI에게 정확하게 읽히는 구조’를 갖추는 경쟁에서는 오히려 유리한 출발선에 설 수 있다.
이 책이 제시하는 C.L.E.A.R. 프레임워크와 실행 로드맵은 대기업의 조직과 예산을 전제로 하지 않는다. 접근성과 구조화, 신뢰 가능한 근거를 순서대로 갖추라는 원칙은 오히려 인프라와 도구를 빠르게 활용할 수 있는 작은 팀에 더 실질적인 조언이다. 매일 만나는 스타트업들이 씨름하는 문제 — 큰 자본 없이 어떻게 시장에서 발견되고 신뢰받을 것인가 — 를 이 책은 AI 시대의 언어로 정확히 다시 쓰고 있다.
에필로그가 그리는 에이전틱 커머스(D2A)의 미래는 이미 여러 스타트업의 실험에서 조금씩 현실이 되고 있다. 그 변화의 최전선에서 브랜드를 준비하려는 모든 창업가와 마케터에게 이 책을 권한다.
- 이기혁 (AWS 스타트업 에코시스템 동아시아 총괄)
이 책이 제시하는 C.L.E.A.R. 프레임워크와 실행 로드맵은 대기업의 조직과 예산을 전제로 하지 않는다. 접근성과 구조화, 신뢰 가능한 근거를 순서대로 갖추라는 원칙은 오히려 인프라와 도구를 빠르게 활용할 수 있는 작은 팀에 더 실질적인 조언이다. 매일 만나는 스타트업들이 씨름하는 문제 — 큰 자본 없이 어떻게 시장에서 발견되고 신뢰받을 것인가 — 를 이 책은 AI 시대의 언어로 정확히 다시 쓰고 있다.
에필로그가 그리는 에이전틱 커머스(D2A)의 미래는 이미 여러 스타트업의 실험에서 조금씩 현실이 되고 있다. 그 변화의 최전선에서 브랜드를 준비하려는 모든 창업가와 마케터에게 이 책을 권한다.
- 이기혁 (AWS 스타트업 에코시스템 동아시아 총괄)
CJ그룹에서, 그리고 지금은 LG유플러스에서 AI데이터랩을 이끌며 기업의 데이터와 AI 모델을 직접 설계해 왔다. 그런 내게 이 책은 익숙한 동시에 새롭다. 익숙한 것은 검색과 추천의 파이프라인을 설계하는 기술이고, 새로운 것은 그 기술이 결국 ‘브랜드가 신뢰받는 방식’이라는 마케팅의 언어로 이어진다는 관점이다.
현장에서 AI 모델과 에이전트를 구축하다 보면, 정작 그 모델이 무엇을 근거로 특정 브랜드를 추천하는지는 마케팅 조직에 잘 전달되지 않는다. 이 책은 그 간극을 정확히 메운다. 이 책이 제안하는 다섯 기둥은 AI를 만드는 사람의 눈으로 보아도 무리한 요구가 아니라, 추천 파이프라인이 실제로 신뢰도를 판단하는 절차와 정확히 맞닿아 있다. 부록의 llms.txt 매뉴얼은 개발 조직이 그대로 가져다 쓸 수 있을 만큼 구체적이다.
AI가 브랜드를 이해하고 추천하는 방식을 직접 설계해 보았기에, 이 책이 제시하는 다리—마케팅과 데이터 조직이 같은 언어로 대화할 수 있게 하는 다리—가 얼마나 드물고 또 필요한 것인지 안다. 기술과 브랜드를 함께 고민하는 모든 이에게 이 책을 권한다.
- 정소이 (LG유플러스 AI데이터랩장 상무)
현장에서 AI 모델과 에이전트를 구축하다 보면, 정작 그 모델이 무엇을 근거로 특정 브랜드를 추천하는지는 마케팅 조직에 잘 전달되지 않는다. 이 책은 그 간극을 정확히 메운다. 이 책이 제안하는 다섯 기둥은 AI를 만드는 사람의 눈으로 보아도 무리한 요구가 아니라, 추천 파이프라인이 실제로 신뢰도를 판단하는 절차와 정확히 맞닿아 있다. 부록의 llms.txt 매뉴얼은 개발 조직이 그대로 가져다 쓸 수 있을 만큼 구체적이다.
AI가 브랜드를 이해하고 추천하는 방식을 직접 설계해 보았기에, 이 책이 제시하는 다리—마케팅과 데이터 조직이 같은 언어로 대화할 수 있게 하는 다리—가 얼마나 드물고 또 필요한 것인지 안다. 기술과 브랜드를 함께 고민하는 모든 이에게 이 책을 권한다.
- 정소이 (LG유플러스 AI데이터랩장 상무)
시대가 바뀔 때마다 소비자가 브랜드를 만나는 방식도 달라져 왔다. 마케팅 현장에서 오랫동안 브랜드를 다루며 그 변화를 몸으로 겪었다. 이제 그 변화의 중심에 AI가 있다. 브랜드를 만드는 사람이라면 소비자에게 무엇을 보여줄 것인가를 넘어, AI가 우리 브랜드를 어떤 맥락에서 발견하고 다루게 할 것인가까지 고민해야 하는 시대가 된 것이다.
이 고민은 특히 브랜드가 아직 알려지지 않은 시장에서 중요하다. 소비자는 판단할 근거가 없을 때, AI에 묻고, AI는 그 시장에 축적된 정보로 답을 만든다. 우리를 설명해 줄 기사와 리뷰, 평판이 없다면 AI가 만드는 답변 안에 우리 브랜드의 자리도 없다. 글로벌 시장으로 확장하는 브랜드라면 국내에서 쌓아온 인지도와 지위만으로는 이 새로운 대화에 참여하기 어렵다.
이 책의 강점은 GEO를 새로운 디지털 마케팅 기법으로 설명하지 않고, 실제 브랜드를 운영하는 사람이 무엇을 점검하고 어디서부터 대응해야 하는지를 구체적으로 보여준다는 데 있다. 특히 브랜드가 쌓아온 신뢰를 AI가 읽을 수 있는 정보로 만들어 가는 일은 마케팅 부서만의 과제가 아니다. 이는 기업의 정보 자산을 어떻게 관리하고, 조직과 자원을 어디에 배분할 것인가의 문제이기도 하다. 새로운 시장과 사업을 준비하는 경영자와 마케터 모두에게 이 책을 권한다.
- 지송하 (농심 글로벌 마케팅 상무)
이 고민은 특히 브랜드가 아직 알려지지 않은 시장에서 중요하다. 소비자는 판단할 근거가 없을 때, AI에 묻고, AI는 그 시장에 축적된 정보로 답을 만든다. 우리를 설명해 줄 기사와 리뷰, 평판이 없다면 AI가 만드는 답변 안에 우리 브랜드의 자리도 없다. 글로벌 시장으로 확장하는 브랜드라면 국내에서 쌓아온 인지도와 지위만으로는 이 새로운 대화에 참여하기 어렵다.
이 책의 강점은 GEO를 새로운 디지털 마케팅 기법으로 설명하지 않고, 실제 브랜드를 운영하는 사람이 무엇을 점검하고 어디서부터 대응해야 하는지를 구체적으로 보여준다는 데 있다. 특히 브랜드가 쌓아온 신뢰를 AI가 읽을 수 있는 정보로 만들어 가는 일은 마케팅 부서만의 과제가 아니다. 이는 기업의 정보 자산을 어떻게 관리하고, 조직과 자원을 어디에 배분할 것인가의 문제이기도 하다. 새로운 시장과 사업을 준비하는 경영자와 마케터 모두에게 이 책을 권한다.
- 지송하 (농심 글로벌 마케팅 상무)
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