요즘 사람들이 AI에게 “오메가3 추천해줘”, “마그네슘 뭐 먹어?“라고 물으면, AI는 어떤 제품을 꺼낼까요? 이 글은 영양제 질문 10개를 AI 4곳에 직접 물어, 답변에 나온 제품과 성분을 정리한 기록입니다. 영양제를 평가하거나 추천하는 글이 아니라, AI 답변에 무엇이 나왔는지를 관찰한 결과입니다.
어떻게 측정했나
주제는 10월 18일 쿠팡 실시간 급상승 목록을 보고 정했습니다. 질문은 실제로 물어볼 법한 10개입니다. 7개는 오메가3, 마그네슘, 유산균, 종합비타민, 루테인, 비타민D, 간 건강처럼 성분이나 목적을 정해 물었고, 3개는 “요즘 인기 있는 영양제 추천해줘”, “30대 직장인 피로회복에 좋은 영양제 뭐가 있어?”, “부모님 선물용 영양제 추천해줘”처럼 넓게 물었습니다.
- 측정일: 2026년 10월 21일 저녁
- 엔진: ChatGPT, Gemini, Google AI 개요, 네이버 AI 브리핑
- 질문 10개 × 엔진 4곳 × 3회 = 120건 (이 중 답변이 정상적으로 나온 98건을 집계)
제품은 “그 제품을 한 번이라도 언급한 답변 수”로 셌습니다. “트리플 스트렝스”와 “트리플 스트렝스 오메가3”처럼 표기만 다른 이름은 하나로 묶었고, 프로메가 듀얼·트리플이나 락토핏 골드·코어처럼 같은 제품군의 변형도 한 제품군으로 셌습니다.
성분별로 가장 많이 나온 제품
성분을 정해 물었을 때 1위 제품이 나온 비율을 모으면 아래와 같습니다. 오메가3와 마그네슘은 1위 제품이 답변 대부분에 나왔지만, 종합비타민은 절반에 못 미쳤습니다.
오메가3: 프로메가와 트리플 스트렝스
오메가3 답변 12건 중 11건에 종근당건강 프로메가 알티지 오메가3가, 10건에 스포츠리서치 트리플 스트렝스 오메가3가 나왔습니다. 두 제품 모두 엔진 4곳에서 빠짐없이 등장했습니다. 그다음은 나우푸드 오메가3(4건)였고, 고려은단·담백하루의 알티지 오메가3와 캘리포니아골드뉴트리션 오메가 800이 3건씩이었습니다. 제품 이름에 “알티지(rTG)“나 “초임계”가 붙은 경우가 많았습니다.
마그네슘: 닥터스베스트 킬레이트 마그네슘
마그네슘 답변 12건 중 10건에 닥터스베스트 킬레이트(고흡수) 마그네슘이 나왔고, 이 제품도 엔진 4곳에 모두 등장했습니다. 나우푸드 마그네슘 글리시네이트와 세노비스 마그네슘이 7건으로 뒤를 이었는데, 이 둘은 주로 Google AI 개요와 네이버 답변에서 나왔습니다. 마그네슘 답변은 제품을 글리시네이트, 말레이트, 시트레이트, 트레온산처럼 형태별로 나눠 소개하는 경우가 많았습니다.
유산균: 락토핏 골드
유산균 답변 11건 중 8건에 종근당건강 락토핏 골드가 나왔습니다. 자로우포뮬라 자로우도필러스 EPS(6건), 덴프스 덴마크 유산균이야기(5건), 유한양행 엘레나(4건)가 뒤를 이었습니다. 다만 네이버 답변 2건은 위 상위 세 제품 대신 지노마스터, 엘레나 같은 다른 제품을 꼽았습니다.
루테인, 비타민D, 종합비타민: 뚜렷한 1위가 없음
나머지 성분은 1위와 2위의 차이가 1건이나 2건이라 순위를 말하기 어렵습니다.
- 루테인(답변 8건): 종근당건강 아이클리어(6건), 스포츠리서치 루테인 지아잔틴(5건), 고려은단 루테인 지아잔틴 아스타잔틴(5건), 안국건강 루테인 지아잔틴 미니와 안국약품 토비콤(각 4건)이 고르게 나왔습니다.
- 비타민D(답변 8건): 캘리포니아골드뉴트리션 비타민D3(5건), 닥터스베스트 비타민D3(4건), 고려은단 메가도스D(3건) 순이었습니다. 닥터스베스트는 주로 ChatGPT, 메가도스D는 Google AI 개요에서만 나와 엔진마다 꺼낸 제품이 달랐습니다.
- 종합비타민(답변 11건): 라이프익스텐션 투퍼데이와 네이처스웨이 얼라이브 원스데일리가 5건씩, 센트룸·쏜리서치 베이직 뉴트리언트·고려은단 멀티비타민 올인원이 4건씩이었습니다. 나머지 3건은 네이버 답변으로, 특정 제품 대신 연령과 생활 패턴에 맞춰 성분과 함량을 확인하라고 답했습니다.
간 건강: 제품보다 성분
간 건강 답변 11건 중 제품 이름이 나온 답변은 4건뿐이었습니다. 대신 11건 모두 밀크씨슬(실리마린)을 언급했고, 8건은 일반의약품인 우루사(UDCA)도 함께 말했습니다. AI는 간 건강 질문에 특정 제품보다 성분을 먼저 답하는 경향을 보였습니다.
넓게 물었을 때 AI가 꺼낸 성분
성분을 정하지 않고 물으면 AI는 먼저 어떤 성분을 먹을지부터 답했습니다. 질문에 따라 꺼내는 성분이 뚜렷하게 달랐습니다.
- “요즘 인기 있는 영양제”: 답변 7건 모두 오메가3, 마그네슘, 유산균을 꼽았습니다. 제품으로는 스포츠리서치 트리플 스트렝스 오메가3(5건), 나우푸드 마그네슘 글리시네이트(4건), 고려은단 비타민C 1000(4건)이 자주 나왔습니다.
- “30대 직장인 피로회복”: 답변 9건 모두 마그네슘과 비타민B군을 꼽았고, 밀크씨슬(6건)과 코엔자임Q10(5건)이 뒤를 이었습니다. 유산균과 루테인은 한 번도 나오지 않았습니다.
- “부모님 선물용”: 답변 9건 모두 오메가3, 비타민D, 종합비타민을 꼽았고, 루테인(6건)이 다음이었습니다.
비타민B군에는 벤포벨S, 비맥스 같은 일반의약품을 언급한 경우도 포함했습니다. 이 부분은 아래에서 따로 다룹니다.
브랜드로 묶어 보면
제품을 브랜드로 묶으면 종근당건강이 답변 98건 중 40건(40.8%)으로 가장 자주 나왔고, 나우푸드(24건), 고려은단·스포츠리서치(각 21건), 캘리포니아골드뉴트리션(17건)이 뒤를 이었습니다. 종근당건강은 프로메가(오메가3), 락토핏(유산균), 아이클리어(루테인)처럼 여러 성분에서 상위 제품을 가진 덕분에 브랜드 단위로는 앞섰습니다. 상위 10개 브랜드 중 8곳은 해외 브랜드였습니다.
일반의약품을 영양제로 소개한 답변
눈에 띈 점은 AI가 약국에서 파는 일반의약품을 영양제처럼 추천한 경우입니다. 비맥스, 벤포벨S, 우루사, 아로나민, 임팩타민 같은 제품이 “영양제 추천” 답변 안에 섞여 나왔습니다. 이런 제품은 건강기능식품이 아니어서 제품 집계에서는 뺐습니다.
대표적인 사례가 벤포벨S입니다. 벤포벨S는 종근당의 일반의약품인데, 몇몇 답변은 이를 종근당건강의 영양제로 소개했습니다. 예를 들어 Google AI 개요는 “요즘 인기 있는 영양제 추천해줘”라는 질문에 이렇게 답했습니다.
종근당건강 벤포벨S: 비타민B군 고함량 제품으로 피로 개선에 높은 만족도를 보입니다.
Gemini도 “종합비타민 제품 추천해줘”에 “종근당건강 벤포벨S”라는 이름으로 이 제품을 소개했습니다. 종근당과 종근당건강은 이름이 비슷하지만 다른 회사이고, 일반의약품과 건강기능식품은 관리 체계도 다릅니다. AI 답변이 이 둘을 섞어 말할 수 있다는 점은 기억해 둘 만합니다.
AI는 어디서 근거를 가져왔나
답변에 인용된 출처 도메인을 세어 보면 네이버 블로그(blog.naver.com, 58회)와 유튜브(youtube.com, 55회)가 가장 많았습니다. 그다음은 영양제 정보 앱 필라이즈(pillyze.com, 31회), 미국 국립보건원 영양보충제 사무국(ods.od.nih.gov, 26회), 식품의약품안전처(mfds.go.kr, 21회) 순이었습니다. 이 값은 리포트마다 상위 10개 도메인만 집계한 것이라 전체 인용 수는 아닙니다.
블로그·영상 같은 사용자 콘텐츠와 공공기관 자료가 함께 근거로 쓰인다는 점이 눈에 띕니다.
이 결과를 읽을 때 주의할 점
- 하루 저녁에 측정한 결과입니다. AI 답변은 날마다 달라질 수 있습니다.
- 성분별 답변은 8건에서 12건뿐입니다. 1건이나 2건 차이는 순위로 보기 어렵습니다.
- 네이버는 같은 질문에 세 번 모두 같은 답을 줬기 때문에, 네이버에서 나온 제품은 같은 답이 3건으로 세어졌습니다.
- 같은 제품군의 변형(듀얼·트리플 등)은 하나로 묶었습니다. 묶는 기준에 따라 건수가 조금 달라질 수 있습니다.
- 로그인하지 않은 환경에서 물었습니다. 로그인 사용자의 개인화된 답과는 다를 수 있습니다.
정리
성분을 정해 물으면 AI는 성분마다 비교적 일관된 제품을 꺼냈습니다. 오메가3에서는 종근당건강 프로메가와 스포츠리서치 트리플 스트렝스, 마그네슘에서는 닥터스베스트 킬레이트 마그네슘이 엔진 4곳 모두에 나왔습니다. 반면 루테인·비타민D·종합비타민은 엔진마다 꺼낸 제품이 달랐고, 간 건강은 제품보다 밀크씨슬 같은 성분 위주로 답했습니다. 넓게 물으면 질문에 따라 성분부터 달라졌습니다. 일부 답변이 일반의약품을 영양제로 소개한 만큼, AI 추천은 출발점으로만 쓰고 제품 정보는 따로 확인하시길 권합니다.
