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2026년 AI 시장 조사 도구 글을 바탕으로 Genspark와 Perplexity를 실제 제안서 리서치에 어떻게 활용할 수 있는지 BX디자이너 관점에서 정리했습니다. 빠른 검색, 딥리서치, AI 슬라이드 제작, 비주얼 전략 연결법을 다룹니다.
AI 시장조사 도구를 쓴다고 해서 리서치가 저절로 좋아지지는 않습니다. 제가 직접 써봤을 때 가장 먼저 느낀 것도 그 점이었습니다. 자료는 빠르게 쌓이는데, 정작 제안서 방향은 잘 안 잡혔거든요. 뷰티 브랜드 제안서를 준비하며 Perplexity와 Genspark를 번갈아 써보고 나서야, 이 두 도구가 경쟁 관계가 아니라 역할이 다른 도구라는 걸 알았습니다.
리서치에서 '구조화'가 중요해진 이유
일반적으로 시장조사는 자료를 많이 모을수록 좋다고 알려져 있습니다. 제 경험상 이건 절반만 맞습니다. BX 디자인 실무에서는 자료가 쌓일수록 오히려 방향을 잡기가 더 어려워지는 순간이 옵니다.
단순히 로고나 색상을 정하는 게 아니라, 제안서의 논리 구조부터 키비주얼(key visual), 즉 캠페인 전반을 관통하는 핵심 이미지 방향까지 설계해야 합니다. 그러다 보니 리서치 결과가 곧바로 디자인 판단으로 이어지지 않으면 실무에서 쓸 수가 없습니다.
예를 들어 뷰티 브랜드 제안서를 만들 때 저는 시장 변화, 소비자 인식, 경쟁사 캠페인 흐름, 크리에이터 적용 가능성, 키비주얼 방향, 콘텐츠 확장 안까지 한 번에 봐야 합니다. 이걸 하나씩 검색하고 복붙 하던 시절에는 리서치에만 하루가 걸리기도 했습니다. 지금은 AI 시장조사 도구로 이 과정을 상당 부분 당겨올 수 있습니다.
다만 여기서 핵심은 "자료를 빠르게 모으느냐"가 아니라 "자료를 제안서 구조로 빠르게 전환하느냐"입니다. 감성 분석(Sentiment Analysis)이라는 개념이 있는데, 이는 온라인 리뷰나 댓글에서 소비자가 브랜드에 어떤 감정을 갖고 있는지를 텍스트 데이터로 추출하는 기술입니다. 이런 분석 결과도 단순 수치로 끝나면 제안서에 넣기 어렵습니다. 결국 그 수치가 어떤 카피 방향이나 이미지 콘셉트로 이어지는지를 연결하는 게 BX 디자이너의 역할입니다.
Perplexity로 출처 검증하기
Perplexity는 AI 검색 엔진이라는 표현이 가장 잘 맞습니다. 질문을 던지면 웹을 실시간으로 검색하고, 각 응답에 원문 출처 링크를 함께 제공합니다(출처: Perplexity AI). 이 구조 덕분에 제가 받은 답변이 어디서 온 건지 바로 확인할 수 있습니다.
제가 직접 써봤는데, 트렌드 키워드 확인에서는 정말 빠릅니다. "2026년 여름 선번 메이크업 브랜드 캠페인 사례"처럼 최신성이 중요한 질문에서 Perplexity는 몇 초 안에 흐름을 정리해 줍니다. 클라이언트 제안서에 수치나 사례를 넣을 때 출처 링크를 바로 열어서 원문을 확인할 수 있다는 점도 실무적으로 유용했습니다.
반면 예상 밖으로 아쉬웠던 부분도 있었습니다. Perplexity는 검색과 요약에는 강하지만, 리서치 결과를 제안서 목차로 바꿔달라거나 슬라이드 뼈대를 만들어달라고 하면 한계가 느껴졌습니다. 이미지 생성이나 영상 작업으로의 연결도 불가능합니다. 즉, 빠른 정보 확인 도구로는 탁월하지만 제안서 제작 엔진으로 보기는 어렵습니다.
제가 Perplexity를 쓰는 상황은 주로 이렇습니다.
- 리서치 초반에 시장 흐름과 최신 뉴스를 빠르게 파악할 때
- 클라이언트 브리핑 전에 브랜드 공식 메시지나 최근 캠페인을 확인할 때
- 경쟁사 SNS 언급이나 소비자 반응의 출처를 검증해야 할 때
- 제안서에 넣을 수치나 사례의 원문 링크가 필요할 때
Genspark로 제안서 뼈대 잡기
Genspark는 처음에 그냥 또 다른 AI 챗봇이겠거니 했습니다. 제 경험상 이건 완전히 틀린 판단이었습니다. Genspark는 GPT, Claude, Gemini, Grok 등 15개 이상의 AI 모델을 하나의 워크스페이스 안에서 쓸 수 있고, AI Slides(슬라이드 자동 생성), 이미지·영상·오디오 생성, 딥리서치까지 한 플랫폼에서 이어집니다(출처: Genspark).
딥리서치(Deep Research)란 단순히 검색 결과를 요약하는 게 아니라, 여러 출처를 교차 분석하고 주제를 깊게 파고드는 AI 리서치 방식을 말합니다. 이 기능을 쓰면 특정 브랜드의 캠페인 흐름이나 시장 내 포지셔닝을 꽤 깊은 수준까지 정리해 줍니다.
제가 특히 유용하게 쓴 건 AI Slides였습니다. 리서치 자료를 넣고 제안서 슬라이드 구조를 만들어달라고 하면, 목차와 장표 배치를 빠르게 잡아줍니다. 처음부터 완성형이 나오는 건 아닙니다. 하지만 논리 흐름을 세우고 어떤 내용을 한 장표에 담아야 할지 판단하는 시작점으로는 충분히 쓸 만했습니다. 제 경우엔 이 뼈대 위에 직접 살을 붙이는 방식으로 작업했고, 전체 제안서 제작 시간이 눈에 띄게 줄었습니다.
무료 플랜에서도 하루 100 크레딧을 제공하기 때문에 처음에 가볍게 테스트해 보기에도 부담이 적습니다. 저는 뷰티 브랜드 제안서 초안을 Genspark로 시작해 보고 나서 플랜을 업그레이드했습니다.
AI 리서치의 한계와 질문의 힘
AI 시장조사 도구가 실무 시간을 줄여주는 건 사실입니다. 하지만 저는 AI 리서치를 그대로 신뢰하는 건 위험하다고 생각합니다. 깔끔하게 정리된 자료처럼 보여도 출처가 불분명하거나, 최신 트렌드처럼 보이지만 실제로는 특정 커뮤니티 안에서만 도는 이야기일 수 있습니다.
일반적으로 AI 도구가 좋아질수록 리서치가 쉬워진다고 알려져 있는데, 제 경험상 이건 맞는 말이지만 함정도 있습니다. 자료가 빠르게 정리되면 마치 충분히 조사한 것처럼 느껴지거든요. 실제로 중요한 건 그 자료를 어떻게 해석해서 어떤 디자인 판단으로 연결하느냐입니다. AI가 페르소나(Persona)를 뽑아줬다고 해서 끝이 아닙니다. 페르소나란 타깃 소비자를 대표하는 가상의 인물 프로필로, 브랜드 캠페인의 톤과 방향을 결정하는 출발점이 됩니다. 이 페르소나가 실제 브랜드의 맥락과 맞는지는 결국 사람이 판단해야 합니다.
또 하나 확실히 느낀 건 질문의 질이 결과의 질을 결정한다는 점입니다. "요즘 뷰티 트렌드 알려줘"와 "2026년 여름 K-뷰티 색조 콘텐츠에서 크리에이터 협업으로 확장 가능한 선번 메이크업 사례를 브랜드 제안서 목차 형식으로 정리해 줘"는 결과물의 밀도가 완전히 다릅니다. AI가 아무리 좋아져도 좋은 리서치는 좋은 질문에서 시작됩니다.
그래서 저는 AI 리서치 도구를 쓸 때 "이 자료가 맞는가?"와 함께 "이 자료가 어떤 비주얼 방향으로 이어지는가?"를 반드시 함께 봅니다. 시장조사 결과가 키비주얼, 캠페인 메시지, 크리에이터 콘텐츠 방향으로 연결되지 않는다면 BX 실무에서 쓸 수 있는 리서치라고 보기 어렵습니다.
자주 묻는 질문
Q. Perplexity랑 Genspark 중에 뭐가 더 좋아요?
A. 둘 중 하나가 더 낫다고 말하기는 어렵습니다. 제가 직접 써본 기준으로는 목적이 다릅니다. 빠르게 최신 정보를 확인하고 출처를 검증해야 할 때는 Perplexity가 낫고, 리서치 내용을 제안서 구조나 슬라이드로 발전시켜야 할 때는 Genspark가 훨씬 잘 맞았습니다. 두 도구를 순서대로 쓰는 게 현실적으로 가장 효율적입니다.
Q. AI 시장조사 결과를 제안서에 그대로 써도 되나요?
A. 저는 그렇게 쓰지 않습니다. AI가 정리한 내용은 출처가 불분명하거나 맥락이 섞여 있을 수 있어서, 클라이언트 제안서에 올리기 전에 반드시 원문 출처를 직접 확인합니다. AI 리서치는 초안의 뼈대를 빠르게 잡는 용도이고, 최종 판단과 검수는 사람이 해야 합니다.
Q. Genspark 무료로 써도 제안서 만드는 데 쓸 만한가요?
A. 처음 테스트하기에는 충분합니다. 무료 플랜에서 하루 100 크레딧을 제공하기 때문에, 제안서 초안 목차를 잡거나 딥리서치 한두 건을 돌려보는 데는 무리가 없었습니다. 다만 AI Slides나 이미지·영상 생성을 본격적으로 활용하려면 유료 플랜을 검토하는 편이 낫습니다.
Q. AI 리서치 도구를 쓸 때 질문을 어떻게 해야 좋은 결과가 나오나요?
A. 제 경험상 질문이 구체적일수록 결과물의 밀도가 달라집니다. "트렌드 알려줘"보다 "특정 시즌, 특정 카테고리, 특정 브랜드 상황에서 어떤 캠페인 방향이 가능한지 제안서 목차 형식으로 정리해줘"처럼 목적과 형식까지 함께 명시하는 게 효과적입니다. AI는 질문의 수준만큼 답합니다.
결론
AI 시장조사 도구를 써보면서 제가 정리한 건 하나입니다. 이 도구들은 검색기가 아니라 제안서 엔진이 될 수 있다는 것. 단, 그러려면 도구를 목적에 맞게 나누어 써야 합니다.
빠르게 시장 흐름과 출처를 확인할 때는 Perplexity, 리서치 결과를 제안서 구조와 키비주얼 방향으로 발전시킬 때는 Genspark. 이 두 도구를 순서대로 쓰는 게 제가 찾은 가장 현실적인 방법입니다. 그리고 AI가 정리해준 자료 위에 BX 디자이너 관점의 해석과 판단을 얹는 것, 그게 결국 AI 리서치를 실무 자산으로 만드는 마지막 단계입니다. 다음 프로젝트에서 리서치 시간이 너무 오래 걸린다고 느낀다면, 도구를 바꾸기 전에 먼저 질문부터 바꿔보시길 권합니다.
참고: https://www.delve.ai/ko/blog/ai-%EC%8B%9C%EC%9E%A5-%EC%A1%B0%EC%82%AC-%EB%8F%84%EA%B5%AC
작성자 뱅우리
뷰티·크리에이터 산업에서 BX 디자인과 AI 프로덕션을 실무로 다룹니다. AI 이미지·영상 제작, 브랜드 시스템과 크리에이터 브랜딩을 직접 테스트하고 기록합니다. 본문은 실제 프로젝트 경험과 반복 실험을 바탕으로 작성하며 최종 결과와 사실관계는 직접 검수합니다.