📈 증권사 - AI 브랜드 인덱스
최종 업데이트:
2026-W37 증권 산업은 규모 서열, 품질 서열, 용도 서열이 각각 다른 브랜드에 배분된 3중 구조를 보였다. 미래에셋증권이 산업 노출 58건으로 기본값 브랜드 지위를 유지하며 6개사 모두의 비교 기준점이 됐지만, 자기자본 1위는 한국투자증권, 앱 만족도 1위는 KB증권, 자산관리 1순위는 삼성증권, 국내주식 추천 1순위는 키움증권으로 갈렸다. 소비자가 실제로 판단하는 축(만족도·자산관리·추천)에서 1위를 가진 브랜드와 규모 1위 브랜드가 일치하지 않는다는 점이 이 산업의 구조적 특징이다. 하위 2개사인 KB증권(45건)과 신한투자증권(20건)의 상황은 서로 다르다. KB는 품질 1위를 확보하고도 상기도가 낮은 전환 실패이고, 신한은 노출 자체가 없는 인지 공백이다.
📈 증권사 7개 브랜드 중 순위
74.1
AI 브랜드 인덱스
| # | 브랜드 | AI 브랜드 인덱스 ▼ | AI 언급률 | 평균 순위 | 언급 비중 | 1순위 언급 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 74.1 | 82.9% | 2.2 | 17.4%(58) | 38.7%(24) | |
| 2 | 62.5 | 77.1% | 3.1 | 16.2%(54) | 9.7%(6) | |
| 3 | 62.1 | 77.1% | 3.1 | 16.2%(54) | 1.6%(1) | |
| 4 | 60.1 | 72.9% | 3 | 15.3%(51) | 21%(13) | |
| 5 | 53.3 | 72.9% | 4.2 | 15.3%(51) | 16.1%(10) | |
| 6 | 49.8 | 64.3% | 3.6 | 13.5%(45) | 12.9%(8) | |
| 7 | 16.5 | 28.6% | 6.3 | 6%(20) | 0%(0) |
AI 브랜드 인덱스 = AI 언급률(얼마나 자주 등장하는가) × 평균 순위(등장할 때 몇 번째로 언급되는가)를 결합한 종합 점수입니다. AI에게 산업 관련 질문을 던졌을 때, 자주 등장하면서 동시에 앞순위로 언급되는 브랜드일수록 높은 점수를 받습니다. 5개 AI 엔진(ChatGPT, Gemini, Perplexity, Google AIO, Claude)의 응답을 종합하며, 순위가 한 단계 내려갈 때마다 이전 점수의 90%를 부여합니다. (2026년 7월 배치부터 Claude 포함 5개 엔진으로 산정 — 이전 배치는 4개 엔진 기준)
📈 증권사 AI 경쟁 지형
X축 = AI 언급률 (자주 등장할수록 오른쪽), Y축 = 평균 순위 (먼저 언급될수록 위), 점 크기 = AI 브랜드 인덱스
주요 발견
- 산업 노출은 미래에셋 58건, NH·삼성 각 54건, 한투·키움 각 51건, KB 45건, 신한 20건으로 상위 5사는 촘촘하고 하위 2사는 뚜렷이 처진다
- 규모 서열과 품질 서열이 분리됐다. 자기자본 1위 한국투자증권의 품질 질의 노출은 1건, 자기자본 9위 키움증권은 추천 질의 최다이면서 만족도 최하위(3.43점), 자기자본 6위 KB증권은 품질 질의 4건 전부 1위다
- '1등'이 기준별로 파편화됐다. 자기자본은 한국투자(11.16조~12.02조), 총자산·시가총액·브랜드평판은 미래에셋(시총 40조 돌파), 브로커리지 수수료수익은 키움에서 미래에셋으로 이동했다
- 서브브랜드가 모브랜드를 압도하는 사례가 다수다. 키움 영웅문은 5개 엔진 전부가 최초 연상 1순위로 답했고, NH 나무증권과 KB M-able도 회사명보다 먼저 떠오른다
- 전산 장애가 산업 공통 약점으로 부상했다. 키움 민원 1만 2천여 건(주요 5개사 합계 40건 대비), 신한 5년간 36건으로 발생 1위이자 보상 평균 35일, 한국투자 2026년 1분기 배상액 8억 3천만 원 최다
- 브랜드 인용 구조가 세 유형으로 갈렸다. 온드 지배형(신한 121건·KB 88건·미래에셋 85건), 백과 의존형(키움 namu.wiki 36건), 채용 채널 지배형(NH jobkorea 27건이 최다 인용, 한투 채용 3종 39건)
- 산업 질의 인용은 7개 브랜드 모두 blog.naver.com 1위·youtube.com 상위·stockstalker.co.kr 상위라는 동일 패턴으로, 인용 채널이 브랜드가 아니라 질문 유형에 의해 결정된다
- 한국소비자원 MTS 만족도 조사 하나가 품질 담론의 사실상 유일한 준거로 작동해, 조사 미포함 브랜드(한국투자·신한)는 품질 축에서 통째로 사라진다
주의 사항
- 산업 노출 건수는 mention 기반 집계이므로 언급 순위나 추천 강도를 반영하지 않는다. 목록 6번째 나열과 1순위 추천이 동일하게 1건으로 계산된다
- chatgpt는 추천·비교 질의에서 되묻기 응답 비중이 매우 높아 실질 정보를 제공하지 않은 경우가 많고, claude도 추천 질의 일부에서 목적 확인으로 대체했다. 노출 부재가 곧 인지 부재는 아니다
- '추천할 만해?' 질의가 증권사 추천과 종목 추천으로 갈라져 해석돼, 같은 차원의 응답이라도 앱 사용성 평가와 목표주가 분석이 뒤섞여 있다
- chatgpt·gemini 일부 응답이 '신한금융투자'라는 2022년 이전 사명을 사용했다. 사명 변경 브랜드의 노출 집계는 구 사명 매칭 여부에 따라 과소 집계될 수 있다
- 엔진별 응답 밀도 편차가 커서 gemini·claude의 장문 답변이 언급 브랜드 수를 늘리는 반면 chatgpt의 짧은 답변은 상위 브랜드만 남기는 경향이 있다
- 목표주가·자기자본 등 수치는 엔진이 인용한 시점이 제각각이라(2025년 상반기, 2026년 3월, 2026년 상반기 혼재) 절대값 비교보다 서열 변화 해석이 안전하다
시사점
- 규모 1위와 품질 1위가 분리된 구조에서는 자기자본 순위 경쟁보다 소비자 접점 지표(앱 만족도, 서비스 품질 지수) 확보가 AI 답변 노출에 더 직접적으로 기여한다. 한국투자증권의 품질 질의 노출 1건이 이 명제를 뒷받침한다
- 한국소비자원 조사가 품질 담론을 독점하고 있으므로, 조사 대상 편입과 항목별 순위 관리가 사실상 품질 축 진입 조건이다. 신한투자증권과 한국투자증권에게 이는 최우선 과제다
- 산업 질의 인용이 네이버 블로그·유튜브·순위 버티컬에 집중돼 있으므로, 보도자료 배포보다 비교·추천 콘텐츠 생태계에서의 언급 빈도 확보가 노출 개선의 직접 레버다
- 서브브랜드가 모브랜드를 잠식하는 구조(영웅문·나무·M-able)는 앱 상기도 확보에는 유리하지만 회사 차원의 확장 사업(WM·IB) 연상을 막는다. 서브브랜드와 모브랜드를 연결하는 커뮤니케이션이 필요하다
- 브랜드 인용에서 잡코리아·나무위키가 강점·약점 서술을 대신 공급하는 구조는 SWOT 프레이밍의 통제권 상실을 뜻한다. 온드에 사업 성과뿐 아니라 조직문화·리스크 관리 콘텐츠를 축적해야 회수가 가능하다
- 전산 장애가 산업 공통 약점으로 자리 잡은 만큼, 안정성 개선을 정량 지표로 공개하고 후기 생태계에 반영시키는 브랜드가 품질 축에서 차별화 기회를 얻는다
- 신한투자증권처럼 브랜드 인용 상위 10위에 언론이 하나도 없는 경우, 온드 강화는 오히려 자기참조 구조를 굳힌다. 제3자 매체 커버리지 확보가 선행되어야 한다
AI에게 📈 증권사를 물으면 어떤 브랜드를 떠올릴까?
2026-W37 증권 산업의 비보조 인지는 미래에셋증권 58건, NH투자증권·삼성증권 각 54건, 한국투자증권·키움증권 각 51건, KB증권 45건, 신한투자증권 20건으로 상위 5개사가 촘촘히 붙어 있고 하위 2개사가 뚜렷이 처지는 구조다. 노출의 성격은 브랜드마다 다르다. 미래에셋은 전 차원에 고르게 분포하며 대표 증권사 목록의 첫 자리를 차지하고, 키움과 한국투자는 추천 질의(각 12건)에 집중되며, 삼성은 자산관리 축, KB는 서비스 품질 축에 노출이 몰린다. 가장 중요한 발견은 규모 서열과 품질 서열의 완전한 분리다. 자기자본 1위 한국투자증권은 품질 질의 노출이 1건, 자기자본 9위 키움증권은 추천 질의 최다이면서 만족도 최하위(3.43점), 자기자본 6위 KB증권은 품질 질의 4건 전부에서 1위다. 신한투자증권은 연상 1건·품질 1건으로 실질 판단 질의에서 사실상 부재한 상태다.
6대 차원 비교
비보조 인지(산업 질문) 기준, 차원별 언급 점유율(SOV) 비교
AI는 📈 증권사 브랜드를 알고 있을까?
인지 · 10건
'증권사 대표적인 곳은?', '증권·투자 회사 알려줘' 질의에서 5개 엔진이 공통으로 호명한 조합은 미래에셋증권·한국투자증권·NH투자증권·삼성증권이며, 다섯 번째 자리를 두고 KB증권과 키움증권이 교대로 들어갔다. 미래에셋증권은 거의 모든 응답에서 첫 자리를, google-aio는 자기자본 기준을 앞세워 한국투자증권을 첫 자리에 놓았다. 신한투자증권은 8건에 언급됐지만 대부분 6~7번째 나열이거나 '기타 주요 증권사' 묶음이었고, chatgpt·gemini 일부는 여전히 구 사명 '신한금융투자'로 표기했다. 토스증권·카카오페이증권은 대형사 목록이 아니라 '온라인/모바일 증권'이라는 별도 카테고리로 일관되게 분리됐다.
주요 키워드
엔진 간 차이
google-aio는 자기자본 기준으로 한국투자증권을 1순위에 배치하고 각 사에 한 줄 평을 붙였으며, gemini는 30개 이상 증권사를 나열하는 백과사전식 답변을 냈고, chatgpt는 '어느 나라 증권사인지' 되묻는 응답이 다수였다.
AI는 어떤 📈 증권사 브랜드를 먼저 떠올릴까?
현저성 · 10건
'증권사 1등은 어디야?'에 대한 답은 5개 엔진 모두 '기준에 따라 다르다'로 시작했고, 자기자본 1위는 한국투자증권(11조 1,623억~12조 219억 원), 총자산·시가총액·브랜드평판 1위는 미래에셋증권으로 갈렸다. claude는 여기에 브로커리지 수수료수익 1위까지 미래에셋으로 배정하며 오랜 1위였던 키움증권의 자리 상실을 명시했다. 최초 연상 질의에서는 미래에셋·삼성·한국투자가 대중 인지도군, 키움이 개인투자자군, NH·KB·신한이 금융지주 계열군으로 3분할되는 구조가 반복됐다. 이 3분할에서 개별 식별을 잃는 쪽은 금융지주 계열 3사다.
주요 키워드
엔진 간 차이
claude는 자기자본·브로커리지·시가총액을 각각 다른 회사에 배분해 1위를 파편화했고, gemini는 연결 기준을 근거로 미래에셋의 종합 1위를 유지했으며, perplexity는 슬롯별 대표 브랜드를 지정하는 방식으로 정리했다.
AI는 📈 증권사 브랜드하면 무엇을 떠올릴까?
연상 · 20건
산업 연상 질의는 자산관리·취업·앱 만족도·MTS 편의성 네 축으로 구성됐고 브랜드별 슬롯이 뚜렷하게 갈렸다. 자산관리는 삼성증권(WM 명가·SNI)이 1순위, 종합 컨설팅형은 KB증권, 해외·디지털 활용은 미래에셋, 초고액자산가 PB는 NH투자증권으로 배분됐다. 취업 축에서는 연봉 기준 한국투자증권·메리츠증권, 워라밸 기준 NH투자증권, 디지털·IT 기준 토스·키움이 각각 호명됐다. 앱 만족도는 KB증권 M-able 3.63점 1위, NH 나무증권·미래에셋 M-STOCK 3.61점 공동 2위, 키움증권 3.43점 최하위라는 한국소비자원 조사가 5개 엔진 응답의 공통 뼈대로 쓰였다. 신한투자증권은 이 네 축 어디에도 등장하지 않았다.
주요 키워드
엔진 간 차이
perplexity는 용도별 1순위를 표로 배정하는 방식이 일관됐고, gemini는 랩어카운트 계약금액·고객 수 같은 정량 지표로 순위를 매겼으며, google-aio는 이모지 소제목과 추천 대상 라벨로 답변을 상품 가이드처럼 구성했다.
AI는 📈 증권사 브랜드의 품질을 어떻게 비교할까?
품질 · 5건
품질 질의는 한국소비자원 MTS 앱 만족도 조사 하나가 사실상 유일한 준거로 작동했고, KB증권 M-able 3.63점이 종합 1위, NH·미래에셋이 3.61점 공동 2위, 키움증권 3.43점이 최하위라는 서열이 모든 엔진에서 반복됐다. 삼성증권은 이 조사 상위권에 없지만 KS-SQI 증권 부문 7년 연속 1위와 NCSI 1위라는 별도 지수로 품질 서사를 확보했다. 한국투자증권과 신한투자증권은 품질 질의 노출이 각각 1건에 그쳐 소비자 체감 품질 축에서 사실상 부재하다. 즉 이 산업에서 규모 서열과 품질 서열은 거의 무관하게 작동하며, 자기자본 1위 한국투자증권이 품질 담론에서 보이지 않는 것이 이를 단적으로 보여준다.
주요 키워드
엔진 간 차이
perplexity·gemini는 3.63/3.61/3.43 점수와 항목별 세부 점수까지 그대로 인용했고, claude만 KS-SQI 기준 삼성증권 7년 연속 1위를 먼저 제시한 뒤 앱 조사를 두 번째 기준으로 배치해 품질 정의 자체를 다르게 잡았다.
AI는 어떤 📈 증권사 브랜드를 추천할까?
선호 · 15건
추천 질의는 투자 성향별 매칭이라는 형식으로 고도로 정형화됐고, 슬롯 배분이 브랜드별로 거의 고정됐다. 초보자·직관성은 토스증권, 국내주식 활발 거래·HTS 기능은 키움증권, 해외주식·연금·ISA는 미래에셋·삼성증권, 공모주·발행어음은 한국투자증권, 초보자 교육·CMA는 NH투자증권, 종합적으로 무난한 선택지는 KB증권이 맡았다. 노출 건수로는 키움증권과 한국투자증권이 각 12건으로 최다이고 KB증권 6건, 신한투자증권 3건으로 격차가 크다. 주목할 점은 대형 종합사가 '수수료가 상대적으로 높다'는 프레임에 함께 묶이면서, 저비용 슬롯을 토스·키움·메리츠가 가져갔다는 것이다.
주요 키워드
엔진 간 차이
perplexity·google-aio는 투자 성향 표를 만들어 슬롯을 배정했고, gemini는 수수료율 수치를 나열하며 비교했으며, claude는 5건 중 3건에서 투자 목적을 되물으며 추천 자체를 유보해 슬롯 경쟁에서 이탈했다.
AI는 📈 증권사 브랜드의 경쟁력을 어떻게 볼까?
경쟁 · 10건
순위 질의에서는 자기자본 기준 서열이 표준으로 자리 잡았고, 2026년 3월 기준 한국투자증권 12조 219억 원, 미래에셋증권 10조 3,105억 원, NH투자증권 8조 3,667억 원, 메리츠증권 8조 1,654억 원, 삼성증권 8조 692억 원 순이 반복 인용됐다. 메리츠증권이 삼성증권을 제치고 4위로 올라선 순위 변동이 여러 엔진에서 뉴스처럼 다뤄졌다. KB증권은 6조 7,246억 원으로 6위, 신한투자증권 5조 5,276억 원 8위, 키움증권 5조 4,385억 원 9위로 하위권에 배치되지만, 키움은 위탁매매 점유율 기준에서 1위로 서열이 완전히 역전된다. 수수료 비교에서는 비대면 기준 0.014~0.015%가 표준으로 제시됐다.
주요 키워드
엔진 간 차이
gemini는 2026년 3월과 2025년 상반기 두 시점 순위표를 병기해 변동 가능성을 노출했고, perplexity는 10위까지 단일 목록으로 확정했으며, claude는 기준을 먼저 되물은 뒤 자기자본·브로커리지·시가총액으로 서열을 분산시켰다.
AI가 📈 증권사를 설명할 때 가장 많이 참고하는 출처는?
채널 유형별 점유율
전체 도메인 Top 10
| # | 유형 | 도메인 | 인용 수 | 점유율 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 백과사전 | 176 | 5.3% | |
| 2 | 블로그 | 161 | 4.9% | |
| 3 | 백과사전 | 125 | 3.8% | |
| 4 | 기타 | 92 | 2.8% | |
| 5 | 금융/투자 | 91 | 2.8% | |
| 6 | 온드미디어 | 88 | 2.7% | |
| 7 | 동영상 | 88 | 2.7% | |
| 8 | 동영상 | 69 | 2.1% | |
| 9 | 채용 | 59 | 1.8% | |
| 10 | 온드미디어 | 52 | 1.6% |
| # | 도메인 | 인용 수 | 점유율 |
|---|---|---|---|
| 1 | 88 | 2.7% | |
| 2 | 52 | 1.6% | |
| 3 | 47 | 1.4% | |
| 4 | 42 | 1.3% | |
| 5 | 41 | 1.2% | |
| 6 | 39 | 1.2% |
| # | 도메인 | 인용 수 | 점유율 |
|---|---|---|---|
| 1 | 41 | 1.2% |
| # | 도메인 | 인용 수 | 점유율 |
|---|---|---|---|
| 1 | 161 | 4.9% |
| # | 도메인 | 인용 수 | 점유율 |
|---|---|---|---|
| 1 | 88 | 2.7% | |
| 2 | 69 | 2.1% |
| # | 도메인 | 인용 수 | 점유율 |
|---|---|---|---|
| 1 | 176 | 5.3% | |
| 2 | 125 | 3.8% |
| # | 도메인 | 인용 수 | 점유율 |
|---|---|---|---|
| 1 | 91 | 2.8% |
| # | 도메인 | 인용 수 | 점유율 |
|---|---|---|---|
| 1 | 59 | 1.8% |
| # | 도메인 | 인용 수 | 점유율 |
|---|---|---|---|
| 1 | 92 | 2.8% | |
| 2 | 45 | 1.4% | |
| 3 | 40 | 1.2% | |
| 4 | 39 | 1.2% | |
| 5 | 35 | 1.1% | |
| 6 | 32 | 1% |
| # | 유형 | 페이지 | 인용 수 | 점유율 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 백과사전 | 27 | 0.8% | |
| 2 | 백과사전 | 26 | 0.8% | |
| 3 | 기타 | 25 | 0.8% | |
| 4 | 백과사전 | 21 | 0.6% | |
| 5 | 기타 | 20 | 0.6% | |
| 6 | 백과사전 | 19 | 0.6% | |
| 7 | 금융/투자 | 18 | 0.5% | |
| 8 | 백과사전 | 17 | 0.5% | |
| 9 | 백과사전 | 16 | 0.5% | |
| 10 | 백과사전 | 16 | 0.5% | |
| 11 | 온드미디어 | 16 | 0.5% | |
| 12 | 온드미디어 | 15 | 0.5% | |
| 13 | 백과사전 | 15 | 0.5% | |
| 14 | 온드미디어 | 15 | 0.5% | |
| 15 | 금융/투자 | 14 | 0.4% |
각 AI 엔진은 어떤 📈 증권사 브랜드를 더 많이 언급할까?
| 엔진 | |||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 16.7%(6) | 16.7%(6) | 16.7%(6) | 13.9%(5) | 8.3%(3) | 16.7%(6) | 11.1%(4) | |
| 16.9%(14) | 16.9%(14) | 15.7%(13) | 13.3%(11) | 14.5%(12) | 14.5%(12) | 8.4%(7) | |
| 17.9%(12) | 14.9%(10) | 17.9%(12) | 14.9%(10) | 14.9%(10) | 13.4%(9) | 6%(4) | |
| 19.4%(14) | 15.3%(11) | 15.3%(11) | 16.7%(12) | 18.1%(13) | 11.1%(8) | 4.2%(3) | |
| 16%(12) | 17.3%(13) | 16%(12) | 17.3%(13) | 17.3%(13) | 13.3%(10) | 2.7%(2) |