연구진은 LLM 추천 시스템에서 브랜드 경쟁 양상을 분석했어요. 스킨케어 제품을 대상으로 GPT-4o-mini, Claude Sonnet, Gemini 3 Flash 등 3개 상용 LLM을 분석했죠. 브랜드 인지도가 높은 제품은 경쟁 제품과 사양이 동일할 때 추천 독점(100%)을 보이지만, 경쟁 제품이 0.1성점 이상 높은 평점을 받으면 독점이 사라져요.
잘못된 임상 증거 주장을 포함한 권위적인 마케팅 언어는 0.17성점의 편향 가치로 독점을 깨뜨리며, 각 LLM이 다르게 반응해요. 여러 브랜드가 동일한 최적화 전략을 채택할 경우, 개별 브랜드의 수익은 0.802에서 0.007로 감소하고, 참여하지 않는 브랜드는 추천을 전혀 받지 못하는 사회적 딜레마가 발생해요.
본 연구는 LLM 최적화(GEO)가 시장 경쟁을 형성하는 새로운 마케팅 관행이라는 점을 시사하며, 보안 위험뿐 아니라 경쟁 전략으로도 연구해야 함을 강조해요.