AI는 어떤 배달앱을 먼저 추천할까? — 선정 5곳·198개 유효 답변 실측

결론부터 말하면, 사전에 고정한 배달앱 5곳 가운데 AI가 가장 자주 먼저 추천한 앱은 배달의민족이었습니다. 브랜드명이 없는 한국어 질문 20개를 5개 AI 서비스에 두 차례 물어 얻은 198개 유효 답변에서 배달의민족은 172회 언급됐고, 91회 첫 추천됐습니다. 언급률은 86.87%, 첫 추천률은 45.96%였어요.

하지만 자주 등장한다고 언제나 첫 번째로 선택되는 것은 아니었습니다. 요기요는 152개 답변에 등장해 언급률 76.77%를 기록했지만 첫 추천은 단 1회였습니다. 반대로 기존 쇼핑 구독을 고려한 질문에서는 쿠팡이츠가 10개 답변 중 7개, 지역상품권 주문 질문에서는 땡겨요와 배달특급이 10개 중 9개의 첫 추천을 나눠 가졌어요. AI 검색에서는 단순히 이름이 나오는가보다 어떤 고객 질문에서 맨 앞에 놓이는가가 중요하다는 결과입니다.

이 글은 공개 정보와 MEPiX 미픽스의 자체 측정을 바탕으로 작성한 데이터 리포트입니다. 비교 대상의 광고·협찬·서비스 제공·원고료 없이 작성했으며, 후보 선정과 결과에 대가가 반영되지 않았습니다. MEPiX 미픽스는 AI 검색 가시성 진단 서비스를 운영합니다. 이 결과는 이용자 수·시장점유율·가격·배달 품질·소비자 만족도 순위가 아니라, 정해진 날짜와 질문 조건에서 관찰한 AI 답변의 언급과 추천 순서입니다.

배달앱 추천 결과, 5가지만 먼저 볼까요?

1. 배달의민족은 198개 유효 답변 중 172개에서 언급되고 91개에서 첫 추천됐습니다. 선정 5곳 가운데 언급률과 첫 추천률이 모두 가장 높았어요.
2. 쿠팡이츠와 요기요도 각각 81.82%, 76.77%의 높은 언급률을 기록했지만 첫 추천률은 11.62%, 0.51%로 크게 갈렸습니다.
3. 질문에 조건을 붙이면 순서가 달라졌습니다. 쇼핑 구독 연계는 쿠팡이츠 7/10, 지역상품권 주문은 땡겨요 5/10·배달특급 4/10이 첫 추천이었어요.
4. 공식 도메인 인용률은 쿠팡이츠 14.14%, 배달의민족·요기요 13.13%였습니다. 언급과 첫 추천, 공식 출처 연결은 서로 다른 지표였어요.
5. 일주일 뒤 같은 조건으로 다시 물었을 때 후보별 언급 판단은 87.07%, 첫 추천 판정은 83.84% 일치했습니다. 큰 구도는 비교적 반복됐지만 답변 속 후보 조합까지 완전히 같았던 비율은 59.60%였습니다.

분모는 2026년 7월 20일과 27일의 유효 답변 198개입니다. 한 답변에 여러 앱이 함께 나올 수 있어 언급률 합계는 100%를 넘고, 측정 후보 밖의 앱이 먼저 나오거나 명시적인 첫 후보가 없는 답변이 있어 첫 추천률 합계는 100%가 되지 않습니다.

AI 답변 속 배달앱 추천 결과, 언급과 첫 추천은 얼마나 달랐나요?

배달의민족·쿠팡이츠·요기요는 각각 76%가 넘는 답변에 등장해 AI의 비교 후보군에 자주 들어갔습니다. 다섯 후보 안 언급 점유율도 29.97%, 28.22%, 26.48%로 3.49%포인트 안에 모였어요. 후보로 기억되는 경쟁은 비교적 촘촘했습니다.

첫 추천에서는 간격이 훨씬 커졌습니다. 다섯 후보 가운데 첫 추천이 확인된 답변은 134개였고, 그중 배달의민족이 91개, 67.91%를 차지했습니다. 쿠팡이츠는 23개, 땡겨요는 13개, 배달특급은 6개, 요기요는 1개였어요. 비교 목록에 들어가는 힘과 선택의 맨 앞에 놓이는 힘은 같지 않았습니다.

후보별 서비스 범위가 같지 않다는 점도 함께 봐야 합니다. 배달특급은 경기도 중심의 공공배달앱이어서 전국 단위 질문이 포함된 이번 질문 세트에서는 서비스 범위가 더 넓은 후보들과 같은 폭으로 등장하기 어려울 수 있어요. 땡겨요는 민관협력형·상생형 맥락을 함께 살펴보기 위해 포함했습니다. 따라서 낮은 전체 언급률을 서비스 경쟁력 부족으로 해석하면 안 됩니다.

이번 ‘배달앱 순위’는 무엇을 비교한 건가요?

검색결과에서 말하는 배달앱 순위에는 월간 이용자 수, 시장점유율, 결제액, 무료배달 조건, 쿠폰, 사용 후기가 섞여 있습니다. 이번 리포트는 그런 순위가 아닙니다. 사용자가 앱 이름을 말하지 않은 채 생활 속 조건을 물었을 때, AI 답변이 선정 후보를 얼마나 발견하고 어느 후보를 먼저 제시하는지를 비교했어요.

첫 추천 판정도 보수적으로 잡았습니다. 답변 전체에서 명시적으로 먼저 권한 후보만 세었고, 비교표의 첫 행이나 조건별로 나란히 제시한 선택지는 전체 첫 추천으로 세지 않았습니다. 그래서 비교 질문에서 여러 앱이 언급돼도 첫 추천이 없는 답변이 생깁니다. 이 원칙은 표의 행 순서를 추천 순위로 오해하지 않게 해 줍니다.

질문을 바꾸자 어떤 배달앱이 앞으로 나왔나요?

전체 평균보다 실제 선택에 가까운 질문 장면을 보면 차이가 더 선명합니다. 아래 그래프는 네 문항을 보여 주고, 이어지는 표에는 첫 설치 장면을 더해 다섯 문항을 정리했습니다. 각 문항은 5개 AI에서 두 날짜에 측정한 유효 답변 10개를 합친 결과예요.

특히 “오늘 하나만”과 “구독까지 고려”는 같은 배달앱 시장을 묻지만 첫 추천이 달랐습니다. 그렇다고 이 결과가 현재 멤버십이나 무료배달 혜택의 우위를 증명하는 것은 아닙니다. AI 답변이 어떤 조건을 특정 브랜드와 연결하고 있는지를 보여 주는 관찰이에요. 실제 혜택은 계정·지역·매장·주문금액·시점에 따라 달라질 수 있으므로 각 앱에서 다시 확인해야 합니다.

요기요는 왜 152회 언급되고도 첫 추천은 1회였을까요?

이번 측정만으로 원인을 확정할 수는 없습니다. 다만 데이터의 모양은 분명합니다. 요기요는 정보 질문에서 80%, 비교 질문에서 82%, 상황 질문에서 68.75%, 전환 질문에서 76%의 언급률을 기록했습니다. 네 가지 질문 의도에서 모두 비교 후보로 자주 등장했어요.

그런데 전체 첫 추천은 1회뿐이었습니다. 리뷰와 맛집 정보를 묻는 문항에서는 10개 답변 모두 요기요를 언급했지만 첫 추천은 배달의민족 9개, 쿠팡이츠 1개였습니다. 첫 설치 앱 3개를 순서대로 묻는 문항에서도 배달의민족·쿠팡이츠·요기요가 모두 10개 답변에 나왔지만 첫 추천은 배달의민족 10개였어요.

요기요 사례는 ‘후보 진열대’와 ‘결정의 맨 앞’ 사이에 별도의 과제가 있음을 보여 줍니다. 브랜드 운영자라면 단순 소개 페이지 수보다 “비구독자가 지금 하나를 고를 때”, “리뷰를 보고 맛집을 찾을 때”, “지역 혜택을 쓰려 할 때”처럼 결정 조건별로 공식 근거와 선택 이유가 충분한지 점검할 필요가 있어요. 다만 이 문단은 원인을 입증한 것이 아니라, 관찰 결과에서 도출한 콘텐츠 전략 가설입니다.

AI 서비스마다 같은 배달앱 후보를 보여 줬나요?

아니요. 상위 세 후보의 존재감은 공통적이었지만 언급 폭은 플랫폼마다 달랐습니다. 배달의민족은 글로벌 4개 AI에서 92.5~97.5% 언급됐고 네이버 AI 브리핑에서는 55.26%였습니다. 쿠팡이츠는 85~92.5%와 47.37%, 요기요는 72.5~95%와 47.37%였어요.

땡겨요의 차이는 더 컸습니다. ChatGPT 언급률은 12.5%였지만 Gemini 52.5%, Perplexity 45%, 네이버 26.32%였습니다. 배달특급은 Perplexity에서 27.5%였고 네이버의 유효 답변 38개에서는 언급이 없었어요. 한 AI에서 잘 보인다고 다른 AI에서도 같은 위치를 차지한다고 가정하면 안 됩니다.

플랫폼별 분모도 공개했습니다. ChatGPT·Gemini·Claude·Perplexity는 각각 40개, 네이버 AI 브리핑은 38개의 유효 답변입니다. 네이버에서는 같은 한 문항의 답변이 두 차수 모두 끝내 생성되지 않아 빈 답변을 미언급이나 0점으로 바꾸지 않고 측정 불가로 제외했어요.

공식 홈페이지가 출처로 연결된 앱과 먼저 추천된 앱은 같았나요?

공식 도메인 인용률은 쿠팡이츠 14.14%가 가장 높았지만 배달의민족·요기요의 13.13%와 차이는 답변 2개뿐이었습니다. 반면 첫 추천률은 세 후보가 11.62%, 45.96%, 0.51%로 크게 달랐어요. 공식 근거로 연결되는 것과 선택의 맨 앞에 놓이는 것은 분리해 봐야 합니다.

다섯 후보 모두 공식 도메인이 연결된 비율은 14.14%를 넘지 않았습니다. AI 답변의 출처 목록은 앱스토어, 뉴스, 블로그, 커뮤니티 등 여러 외부 문서에 분산돼 있었어요. 브랜드 입장에서는 외부 언급을 늘리는 일과 함께 공식 사이트 안에 서비스 범위·이용 조건·지역별 가능 여부·변경일을 읽기 쉬운 문장과 표로 남기는 일이 필요합니다.

공식 링크는 측정 전에 고정했습니다. 배달의민족, 쿠팡이츠, 요기요, 땡겨요, 배달특급의 공식 도메인과 하위 경로를 기준으로 삼았습니다. 중간 주소로 표시된 출처는 최종 도착 도메인을 확인한 뒤 판정했어요. 공식 도메인 인용률은 링크 여부일 뿐 답변의 정확성·신뢰도·서비스 품질 점수가 아닙니다.

일주일 뒤 다시 물어보니 같은 결과가 나왔나요?

완전히 같지는 않았습니다. 같은 질문과 AI가 두 날짜 모두 유효했던 99쌍을 비교했을 때, 다섯 후보 각각의 언급 여부 495개 판정 중 431개가 같아 후보별 언급 판단 일치율은 87.07%였습니다. 첫 추천 없음까지 포함한 첫 추천 판정은 99쌍 중 83쌍, 83.84%가 같았어요.

하지만 답변에 등장한 다섯 후보의 조합이 통째로 같았던 쌍은 59개, 59.60%였습니다. 한 차수라도 첫 추천이 있었던 70쌍만 보면 같은 후보를 첫 추천한 경우는 54쌍, 77.14%였어요. 큰 구도는 반복되더라도 개별 답변의 후보 구성과 첫자리는 달라질 수 있다는 뜻입니다.

1차 측정의 후보 언급 합계는 299회, 2차는 275회였습니다. 다섯 후보의 언급률이 모두 4.04~6.06%포인트 낮아졌지만, 후보군 안 언급 점유율의 변화는 가장 큰 경우도 1.12%포인트였습니다. 한 가지 가능한 해석은 2차 답변이 특정 앱만 덜 언급한 것이 아니라 후보를 전반적으로 더 적게 나열했다는 것입니다. 다만 두 시점만으로 하락 추세나 원인을 단정할 수는 없습니다.

배달앱 브랜드가 이 데이터에서 배울 수 있는 4가지는 무엇인가요?

1. 언급률과 첫 추천률을 분리해 보세요. 이름이 자주 나와도 결정 직전의 맨 앞자리를 놓칠 수 있습니다. 카테고리 인지도 지표 하나로 전환 질문의 경쟁력을 대신하면 안 돼요.
2. ‘종합 소개’보다 고객 장면을 문서화하세요. 1인 야식, 비구독자, 첫 설치, 장보기, 지역상품권, 구독 연계처럼 질문의 조건마다 필요한 공식 답변이 다릅니다.
3. 공식 근거와 선택 이유를 함께 준비하세요. 이용 가능 지역, 혜택 적용 조건, 변경일, 예외를 공식 페이지에 명확히 적고, 고객이 왜 이 상황에서 선택할 수 있는지도 설명해야 합니다.
4. 한 플랫폼·한 날짜의 결과를 영구 순위로 보지 마세요. AI 서비스별 편차와 주간 변동을 함께 기록해야 실제 공백이 보입니다.

이는 이번 관찰에서 도출한 점검 가설입니다. 이런 정보 정비가 실제 추천률을 높이는지는 별도의 수정 전후 측정으로 확인해야 합니다.

음식점 사장님 관점에서 배달앱과 AI 노출을 연결하는 방법은 배달앱 사장님을 위한 AI 검색 대응 가이드에서 더 자세히 볼 수 있습니다. AI 가시성 지표가 처음이라면 AI 브랜드 가시성이란 무엇인가도 함께 읽어 보세요.

측정은 어떻게 설계했고 어디까지 해석할 수 있나요?

다섯 후보는 국내 시장의 통계적 상위 5개를 뜻하지 않습니다. 비교 목적에 맞춰 사전에 고정한 표본이에요. 답변이 비었을 때만 같은 날 한 번 더 확인했고, 네이버의 동일 문항 1개가 1·2차에서 각각 생성되지 않아 두 응답 슬롯을 측정 불가로 남겼습니다. 자동 판정 뒤에는 브랜드 별칭, 추천 순서, 출처의 최종 도메인, 지역 범위처럼 오해하기 쉬운 항목을 원문과 대조했습니다.

이 결과로 가장 저렴한 앱, 혜택이 가장 좋은 앱, 배달이 가장 빠른 앱을 고를 수는 없습니다. 최신 가격·무료배달·쿠폰·멤버십·지역상품권 지원 범위는 실제 주소와 계정을 넣은 각 서비스에서 확인하세요. 이번 데이터가 답하는 질문은 하나입니다. “고객이 이런 조건으로 AI에게 물었을 때, 우리 브랜드가 후보에 들어가고 맨 앞에 놓이며 공식 근거까지 연결되는가?”

AI가 우리 브랜드를 후보로는 말하지만, 결정 직전에는 다른 브랜드를 먼저 내놓고 있을 수 있습니다. MEPiX 미픽스에서는 언급·추천·공식 출처 연결을 단계별로 확인할 수 있습니다. 먼저 무료 진단으로 현재 AI 가시성의 출발점을 확인해 보세요.