AI 브랜디드 콘텐츠 경험이 브랜드 애착에 미치는 효과: 플로우 경험과 자아표현적 편익의 순차적 매개효과

2-1 AI 브랜디드 콘텐츠의 개념 및 특성

브랜디드 콘텐츠(Branded Content)는 브랜드가 직접 제작하거나 후원하는 콘텐츠로, 소비자에게 광고가 아닌 가치 있는 경험으로 인식되도록 설계된 마케팅 커뮤니케이션 방식이다[4]. 최근에는 생성형 AI(Generative AI) 기술의 발전으로 브랜디드 콘텐츠의 제작 방식이 근본적으로 변화하고 있다. Puntoni et al.은 AI가 소비자 경험에 미치는 영향을 데이터 수집, 분류, 위임, 사회적 상호작용의 네 가지 차원으로 개념화하며, AI 기술이 소비자와 브랜드 간의 경험적 접점을 새롭게 재구성하고 있음을 제시하였다[5].

한윤종·오영재는 생성형 AI 콘텐츠 디자인 특성으로 신뢰성, 진정성, 일관성, 시의성, 개인맞춤성, 다양성, 매력성, 창의성 등을 제시한 바 있다[6]. 본 연구는 이 중 소비자가 AI 브랜디드 콘텐츠를 경험하는 과정에서 직접적으로 지각할 수 있는 특성으로 창의성과 유희성에 주목하였다. 창의성과 관련하여 Smith and Yang은 광고 창의성을 독창성(divergence)과 관련성(relevance)의 두 차원으로 정의하며, 독창적이고 참신한 광고가 소비자의 주의를 집중시키고 긍정적인 처리 반응을 유도한다고 제안하였다[7]. 이후 Smith et al.은 광고 창의성이 소비자의 태도와 행동에 미치는 영향을 실증하며, 창의성이 높은 광고일수록 소비자 반응이 유의하게 향상됨을 확인하였다[8]. 한편 Novak, Hoffman, and Yung은 온라인 환경에서 콘텐츠의 유희적 속성이 소비자의 탐색 행동과 몰입 경험을 촉진하는 핵심 요인임을 제안하며[9], 유희성이 디지털 콘텐츠 환경에서 소비자의 자발적 참여를 이끄는 중요한 동인으로 기능함을 강조하였다. 특히 초현실적이고 예술적인 연출 방식을 활용하는 AI 브랜디드 콘텐츠에서 이 두 특성은 소비자의 심리적 반응을 결정짓는 중요한 선행 변수로 작용할 것으로 예상된다.

2-2 플로우 경험·자아표현적 편익·브랜드 애착

2-3 선행 연구 검토

최근 생성형 AI 관련 연구는 제작 도구의 활용, 시각적 표현 방식, 소비자 반응 연구 등으로 확장되고 있다. 생성형 AI 기반 콘텐츠 디자인 전략 연구에서는 AI 콘텐츠의 신뢰성, 진정성, 일관성, 시의성, 개인맞춤성, 다양성, 매력성, 창의성 등이 주요 특성으로 제시되었으며[6], Kling·Sora·Midjourney 등 생성형 AI 도구를 활용한 영상 제작 및 미장센 유형 분석 연구에서는 플랫폼별로 조명, 색채, 동선, 화면구도 구현 방식에 차이가 있음을 확인하였다[18]. 또한 생성AI 모델의 시각적 재현 방식에 관한 연구는 AI 이미지가 단순한 원본 복제가 아니라 데이터셋의 통계적 패턴과 구조를 바탕으로 새로운 시각적 재현을 생성한다는 점을 논의하였다[19]. 한편 고관여 제품의 AI 광고 연구에서는 AI 광고가 정보성 측면에서는 효과적일 수 있으나, 감성적 매력과 브랜드 탐색 의도에서는 전통적 광고가 더 긍정적으로 평가될 수 있음이 확인되었다[20].

기존 연구는 AI 콘텐츠의 제작 방식, 시각적 재현 특성, 광고 유형별 소비자 반응을 중심으로 논의되어 왔으나, AI 브랜디드 콘텐츠가 소비자의 몰입 경험과 자아표현 욕구를 순차적으로 자극하여 브랜드 애착으로 이어지는 구조적 심리 과정을 패션 브랜드 맥락에서 실증한 연구는 아직 부족하다. 또한, 김지영·염동섭은 브랜디드 콘텐츠 특성과 브랜드 애착 간 관계에서 플로우 경험의 매개효과를 검증하였으나[12], 이는 AI 브랜디드 콘텐츠 맥락에서는 다루지 않았다. 이에 본 연구는 선행연구의 매개구조를 AI 브랜디드 콘텐츠 맥락으로 확장하여 창의성과 유희성이 플로우 경험과 자아표현적 편익을 순차적으로 거쳐 브랜드 애착으로 이어지는 이중매개 구조를 검증한다는 점에서 차별성을 갖는다.

3-1 연구 모형 및 가설

본 연구는 AI 브랜디드 콘텐츠의 창의성과 유희성이 소비자의 플로우 경험과 자아표현적 편익을 순차적으로 매개하여 브랜드 애착에 영향을 미친다는 통합적 연구 모형을 그림 1과 같이 설정하였다. 이를 토대로 설정한 연구가설은 표 1과 같다.

Fig. 1.

Research model

Table 1.

Research hypotheses

3-2 연구 설계 및 자극물

2) 자극물 설계

실험 자극물은 동일한 가상 브랜드를 기반으로 두 가지 유형의 AI 브랜디드 콘텐츠로 제작하였다. 독립변수 조작의 타당성을 확보하기 위해 다음과 같은 4단계 설계 과정을 거쳐 자극물을 제작하였다.

• 1단계: 브랜드 아이덴티티 프리즘 분석

1단계로, 국내 대표 컨템포러리 패션 브랜드 헤지스(HAZZYS)의 실제 룩북 화보 콘텐츠(A형)와 아트화보 콘텐츠(B형)를 Kapferer의 브랜드 아이덴티티 프리즘(Brand Identity Prism)으로 각각 분석하였다[21]. 브랜드 아이덴티티 프리즘은 외면화(Externalisation) 요소인 피지크(Physique), 관계(Relationship), 반영(Reflection)과 내면화(Internalisation) 요소인 개성(Personality), 문화(Culture), 자아이미지(Self- image)의 6개 차원으로 구성되며, 두 콘텐츠 유형 간 브랜드 표현 방식의 차이를 체계적으로 파악하는 데 활용하였다. 분석 결과는 그림 2, 그림 3과 같다.

Fig. 2.

Brand identity prism analysis of HAZZYS type A content

Fig. 3.

Brand identity prism analysis of HAZZYS type B content

• 2단계: 가상 브랜드 VOLTE의 브랜드 플랫폼 구축

1단계의 분석 결과를 토대로 가상 브랜드 VOLTE의 브랜드 플랫폼을 그림 4와 같이 구축하였다. 브랜드 에센스(Brand Essence), 타겟(Target), 개성(Personality), 포지셔닝(Positioning), 비주얼 아이덴티티를 체계적으로 설계하였으며, 이를 통해 두 자극물의 브랜드 요소 일관성을 확보하였다.

Fig. 4.

Brand platform of VOLTE

• 3단계: 스토리보드 기획 및 AI 이미지 생성

본 단계에서는 AI 모델 선정, 브랜드 의상 적용, 스토리보드 제작, 키컷(Key Cut) 및 베리에이션 컷(Variation Cut) 제작의 순서로 진행되었으며, AI 이미지 생성 도구로는 Google Nano Banana 2, Higgsfield Soul 2.0을 활용하였다. 두 도구는 일관된 인물 정체성을 유지한 채 다양한 컷을 생성할 수 있으며, 배경과 시각적 스타일을 세밀하게 통제할 수 있어, 현실형 화보와 예술형 아트화보를 아우르는 다양한 시각적 연출에 적합하다고 판단하였다. A형과 B형은 배경 연출과 시각적 스타일에서만 차이를 두고, 그 외 제작 조건은 최대한 동일하게 통제하였다. 작업 내용은 표 2와 같다.

Table 2.

AI image creation process

• 4단계: AI 영상 제작

위의 기획과 AI 이미지들을 바탕으로 표 3과 같이 최종 자극물을 제작하였다. A형(현실형 룩북 화보)은 실제 촬영에 준하는 자연스러운 배경과 모델 연출을 생성형 AI로 구현한 상업·광고형 콘텐츠이며, B형(예술형 아트화보)은 초현실적이고 감각적인 배경과 몽환적 연출을 생성형 AI로 구현한 예술적 콘텐츠이다. AI 영상 생성 도구로는 Kling 3.0 Omni, Seedance 2.0을 활용하였으며, 하이퍼링크를 통해 해당 영상을 확인할 수 있다.

Table 3.

Final visual stimulus

4-1 표본 특성

본 연구에서 수집된 자료는 IBM SPSS Statistics 32를 활용하여 분석하였으며, 본 연구의 조사 대상자에 대한 인구통계학적 특성을 분석한 결과는 표 4와 같다. 성별은 여성이 163명(81.5%), 남성이 37명(18.5%)으로 여성 응답자의 비율이 높게 나타났다. 연령은 만 20~29세와 만 30~39세가 각각 100명(50.0%)으로 동일하게 배분되었다. 실험 집단은 상업·광고형(A형)과 초현실·예술형(B형)에 각각 100명(50.0%)씩 무작위 배정되었다. 통제변수와 관련하여, 컨템포러리 패션 브랜드의 구매 경험은 ‘1~2회 있다’가 106명(53.0%)으로 가장 많았으며, AI 패션 콘텐츠 시청 경험은 ‘없다’가 110명(55.0%)으로 과반수를 차지하였다.

Table 4.

Demographic characteristics of participants(N=200)

4-2 신뢰도 분석

측정 도구의 내적 일관성을 확인하기 위해 Cronbach's α 계수를 산출하였다. 역문항(R)은 역채점(6점 - 원점수) 처리 후 분석에 포함하였다.

분석 결과, 표 5와 같이 브랜드 애착(α=.821)과 창의성(α=.814) 척도가 높은 신뢰도를 보였으며, 자아표현적 편익(α=.747), AI 콘텐츠 특성 전체(α=.761) 척도도 양호한 수준으로 확인되었다. 반면 플로우 경험(α=.627)과 유희성(α=.521)은 일반적으로 권장되는 .70 기준에 미치지 못하는 것으로 나타났다. 특히 유희성은 2개 문항으로 구성되어 있어 한 문항을 제거하면 단일 문항만 남아 구성개념을 안정적으로 측정할 수 없다. 또한 플로우 경험은 본 연구의 핵심 매개변수이자 선행연구에 근거하여 구성된 변수이므로, 문항을 삭제하기보다 낮은 신뢰도를 본 연구의 측정상 한계로 해석하였다. 따라서 해당 변수와 관련된 분석 결과는 주의하여 해석할 필요가 있다.

Table 5.

Reliability analysis results

4-3 기술통계 및 상관관계 분석

각 변수의 기술통계량과 변수 간의 피어슨 상관관계를 분석하였으며, 그 결과는 표 6과 같다.

Table 6.

Descriptive statistics and pearson correlations(N=200)

분석 결과, 모든 변수는 5점 리커트 척도 기준 2점대 중반에서 3점대 수준의 평균을 나타냈으며, 모든 변수 간 유의미한 정(+)의 상관관계가 확인되었다(p<.001). 특히 AI 콘텐츠 특성 전체는 브랜드 애착(r=.608), 플로우 경험(r=.580), 자아표현적 편익(r=.554)과 강한 정적 상관을 보였다. 그중 자아표현적 편익과 브랜드 애착 간 상관(r=.660)이 가장 높게 나타나, 두 변수 간의 밀접한 관련성을 확인할 수 있었다.

4-4 콘텐츠 유형에 따른 집단 간 차이 분석

AI 브랜디드 콘텐츠 유형(A형: 현실형 룩북 화보, B형: 예술형 아트화보)에 따른 집단 간 차이를 독립표본 t-검정으로 검증하였다. 각 집단은 n=100이며, 분석 결과는 표 7과 같다.

Table 7.

Independent samples t-test results by content type

분석 결과, 창의성(t=-3.580, p<.001), AI 콘텐츠 특성 전체(t=-2.765, p=.006), 자아표현적 편익(t=-2.129, p=.034), 브랜드 애착(t=-2.530, p=.012)에서 두 집단 간 통계적으로 유의한 차이가 확인되었다. 네 변수 모두 예술형 아트화보(B형)에 노출된 집단이 현실형 룩북 화보(A형) 집단에 비해 유의하게 높은 점수를 나타냈다. 이는 비현실적이고 예술적인 연출 방식이 소비자의 창의성 지각을 보다 강하게 자극하고, 브랜드에 대한 자아표현 욕구와 정서적 애착 형성에 더 효과적임을 시사한다. 반면 유희성(t=-1.034, p=.303)과 플로우 경험(t=-1.705, p=.090)은 두 집단 간 유의한 차이가 나타나지 않았는데, 이는 콘텐츠가 유발하는 즐거움과 몰입의 수준이 유형에 관계없이 비교적 유사하게 형성됨을 의미한다.

4-5 순차적 이중매개효과 검증

AI 브랜디드 콘텐츠 특성(창의성, 유희성)과 브랜드 애착의 관계에서 플로우 경험과 자아표현적 편익의 순차적 이중매개효과(가설 4)를 검증하기 위해 Hayes의 PROCESS Macro Model 6을 적용하였다[22]. 매개효과의 통계적 유의성은 95% 신뢰구간 기준의 부트스트래핑(Bootstrapping) 기법을 5,000회 반복 시행하여 검증하였으며, 95% 신뢰구간(Boot CI)에 0이 포함되지 않을 경우 통계적으로 유의한 것으로 판단하였다.

1) 창의성의 순차적 이중매개효과

분석 결과, 표 8과 같이 창의성이 브랜드 애착에 미치는 직접효과는 유의하였으며(Effect=.192, 95% CI [.089, .296]), 세 가지 간접경로 모두 95% 신뢰구간이 0을 포함하지 않아 통계적으로 유의한 것으로 확인되었다. 단일 매개변수를 경유하는 경로 중 자아표현적 편익을 경유하는 경로 2의 간접효과(Effect=.111, 95% CI [.053, .176])가 플로우 경험을 경유하는 경로 1(Effect=.072, 95% CI [.013, .137])보다 크게 나타났다. 또한 플로우 경험과 자아표현적 편익을 순차적으로 거치는 이중매개 경로 3 역시 유의하였다(Effect=.085, 95% CI [.044, .139]). 이는 창의성이 소비자의 몰입 경험을 유도하고, 이를 통해 자아표현 욕구를 자극함으로써 궁극적으로 브랜드 애착으로 이어지는 순차적 심리 과정이 실증적으로 지지됨을 의미한다.

Table 8.

Direct and indirect effects of creativity on brand attachment

2) 유희성의 순차적 이중매개효과

표 9와 같이, 유희성이 브랜드 애착에 미치는 직접효과 또한 유의하였으며(Effect=.232, 95% CI [.118, .346]), 세 가지 간접경로 모두 95% 신뢰구간이 0을 포함하지 않아 통계적으로 유의한 것으로 확인되었다. 창의성과 달리, 유희성의 경우 플로우 경험과 자아표현적 편익을 순차적으로 경유하는 이중매개 경로 3의 간접효과(Effect=.104, 95% CI [.057, .166])가 세 경로 중 가장 크게 나타났다. 이는 콘텐츠에 대한 즐거움과 흥미로움이 소비자의 몰입 경험을 유발하고, 이 몰입이 브랜드 감성과 자아 정체성 간의 연결로 이어져 최종적으로 브랜드 애착을 강화함을 의미한다. 즉 유희성은 이러한 순차적 경로를 통해 브랜드 애착에 이르는 영향이 가장 강하게 나타났다.

Table 9.

Direct and indirect effects of playfulness on brand attachment

이상의 결과를 종합하면, 가설 4에서 설정한 플로우 경험과 자아표현적 편익의 순차적 이중매개효과는 창의성과 유희성 모두에서 통계적으로 유의하게 확인되었다. 따라서 가설 4는 채택되었다.

4-6 가설 검증 결과

본 연구에서 설정한 모든 가설에 대한 검증 결과를 종합하면 표 10과 같다.

Table 10.

Summary of hypothesis testing results

이를 통해 AI 브랜디드 콘텐츠가 소비자의 브랜드 애착 형성에 영향을 미치는 과정에서, 단순한 시각적 자극을 넘어 몰입 경험과 자아표현적 편익이 핵심적인 심리기제로 작동함을 확인하였다.

5-1 결론 및 논의

본 연구는 AI 브랜디드 콘텐츠의 창의성과 유희성이 플로우 경험과 자아표현적 편익을 순차적으로 매개하여 브랜드 애착에 이르는 구조적 관계를 실증하고자 하였다. 주요 결과를 이론적 논의와 함께 정리하면 다음과 같다.

첫째, 창의성과 유희성은 모두 플로우 경험에 유의한 정적(+) 영향을 미쳤다(H1-1, H1-2 채택). 이는 Smith and Yang의 광고 창의성 이론[7]과 Novak et al.의 유희성-몰입 관계[9]를 AI 브랜디드 콘텐츠 맥락으로 확장한 결과로, 독창적이고 유희적인 AI 비주얼이 소비자의 몰입을 효과적으로 유도함을 확인하였다.

둘째, 플로우 경험은 자아표현적 편익에(H2 채택), 자아표현적 편익은 브랜드 애착에(H3 채택) 각각 유의한 정적(+) 영향을 미쳤다. 자아표현적 편익의 표준화 계수(β=.660)가 본 연구에서 가장 높게 나타난 점은 Sirgy의 자아일치성 이론[14]과 Thomson et al.의 브랜드 애착 연구[16]에서 강조한 브랜드-자아 연결감의 중요성을 실증적으로 지지한다.

셋째, 플로우 경험과 자아표현적 편익의 순차적 이중매개효과가 창의성과 유희성 모두에서 유의하게 확인되었다(H4 채택). 특히 창의성은 자아표현적 편익을 경유하는 단일 매개 경로(Effect=.111)가, 유희성은 두 변수를 순차적으로 경유하는 이중매개 경로(Effect=.104)가 가장 강하게 작동하여, 두 콘텐츠 특성이 브랜드 애착에 이르는 심리적 경로에 차이가 있음이 확인되었다.

넷째, 콘텐츠 유형 비교에서 예술형 아트화보(B형)가 현실형 룩북 화보(A형)에 비해 창의성 지각, 자아표현적 편익, 브랜드 애착 전반에서 유의하게 높은 소비자 반응을 이끌어 냈다. 이는 초현실적·예술적 AI 비주얼 연출이 소비자의 정체성 연결과 정서적 애착 형성에 더 효과적으로 작용함을 시사한다.

이상의 결과는 AI 브랜디드 콘텐츠가 브랜드 애착을 형성하는 과정에서 단순한 시각적 새로움이나 기술적 완성도만으로는 충분하지 않음을 보여준다. AI 브랜디드 콘텐츠의 핵심 시사점은 ‘눈에 띄는 이미지 제작’에 그치지 않고, 소비자가 콘텐츠에 몰입하고 그 안에서 자기표현의 의미를 발견하도록 설계해야 한다는 데 있다.

특히 창의성은 브랜드가 새롭고 차별적인 감각을 가진 대상으로 인식되도록 하여 자아표현적 편익을 강화하는 경향이 있으며, 유희성은 콘텐츠에 대한 즐거움과 흥미를 통해 플로우 경험을 유발하고, 이후 자아표현적 편익을 거쳐 브랜드 애착으로 이어지는 순차적 경로에서 더 강하게 작동하였다. 이는 AI 브랜디드 콘텐츠 전략이 창의적 비주얼 표현과 유희적 경험 설계를 동시에 고려해야 함을 의미한다. 다시 말해, 브랜드는 AI를 단순한 이미지 생성 도구로 활용하기보다, 소비자가 콘텐츠를 감각적으로 경험하고 자신의 취향, 개성, 라이프스타일과 연결할 수 있는 브랜드 경험 구조를 설계해야 한다.

또한 본 연구에서 예술형 아트화보(B형)가 현실형 룩북 화보(A형)에 비해 창의성 지각, 자아표현적 편익, 브랜드 애착에서 더 높은 반응을 이끌어낸 결과는 초현실적·예술적 AI 비주얼이 소비자의 정체성 연결과 정서적 애착 형성에 더 효과적으로 작용할 수 있음을 보여준다. 특히 패션을 통해 개성과 가치관을 표현하고자 하는 MZ세대를 대상으로 할 때, AI 콘텐츠의 감각적 미장센과 스토리텔링은 소비자의 자아표현 욕구를 자극하고 브랜드를 보다 차별적이고 정서적으로 의미 있는 대상으로 인식하게 만들 수 있다. 이러한 시사점은 패션 산업뿐 아니라 감성적 이미지와 팬덤, 자기표현 욕구가 중요한 뷰티, 엔터테인먼트, 라이프스타일 브랜드의 AI 콘텐츠 전략에도 확장 적용될 수 있다.

5-2 연구의 한계 및 향후 연구 방향

본 연구는 다음과 같은 한계를 지니며, 이를 바탕으로 향후 연구 방향을 제안한다.

첫째, 가상 브랜드(VOLTE)를 활용한 실험 연구로 설계되어 타당도에 일정한 제한이 있으며, 실존 브랜드 환경에서의 적용 가능성을 검토하는 후속 연구가 필요하다.

둘째, 표본이 20~30대 여성에 편중(81.5%)되어 있어 결과의 일반화에 한계가 있으므로, 향후 연구에서는 남녀 표본을 균형 있게 확보하여 성별 간 AI 브랜디드 콘텐츠 지각 특성의 차이를 비교하는 다집단 분석(Multi-group analysis)이 수행될 필요가 있다.

셋째, 유희성(α=.521)과 플로우 경험(α=.627)의 신뢰도가 상대적으로 낮게 나타난 점을 고려할 때, 향후 연구에서는 AI 브랜디드 콘텐츠 맥락에 최적화된 측정 문항을 개발하여 보다 정밀한 측정이 이루어질 필요가 있다.

넷째, 본 연구는 AI 브랜디드 콘텐츠 특성을 창의성과 유희성으로 한정하였으나, 이는 소비자가 시각적 콘텐츠를 경험하는 과정에서 직접적으로 지각할 수 있는 독창적 표현과 즐거움을 독립변수로 검증하는 데 초점을 두었기 때문이다. 하지만 생성형 AI 콘텐츠는 진정성, 신뢰성, 일관성, 개인맞춤성, 다양성 등 다양한 특성을 포함할 수 있으므로[6], 향후 연구에서는 이러한 추가 특성이 소비자 반응과 브랜드 관계 형성에 미치는 영향을 함께 검토할 필요가 있다.