26. 1. 28.
국내에서 잘 나가던 K-브랜드가 해외 진출 후 기대만큼 성과를 내지 못하는 경우는 생각보다 많습니다. 품질도 좋고, 디자인도 경쟁력이 있습니다. 그럼에도 해외 소비자는 쉽게 반응하지 않습니다.
이때 많은 브랜드는 이렇게 판단합니다. “번역이 부족했던 것 같다.” 그래서 번역을 다시 고치고, 표현을 다듬고, 문장을 더 자연스럽게 만듭니다. 하지만 결과는 크게 달라지지 않습니다. 이유는 단순합니다. 문제의 핵심이 번역 그 자체가 아니기 때문입니다.
해외 소비자는 단순히 다른 언어를 쓰는 사람이 아닙니다. 그들은 전혀 다른 기준과 맥락에서 구매 결정을 내립니다. 어떤 정보를 먼저 신뢰하는지, 어떤 설명에 설득되는지, 어떤 톤에서 거리감을 느끼는지가 모두 다릅니다.
최근의 AI 기술은 이 지점을 학습합니다. 어떤 정보가 먼저 와야 하는지, 어떤 표현이 신뢰를 만드는지, 어떤 톤이 브랜드를 낯설게 만드는지를 데이터로 분석합니다. 기술의 핵심은 번역 정확도가 아니라, 현지 소비자의 사고 흐름을 이해하는 것입니다. 즉, “어떻게 번역할 것인가”보다 👉 **“어떤 순서와 관점으로 말할 것인가”**가 더 중요해진 시대입니다.
해외에서 성과를 내지 못하는 브랜드들을 보면 몇 가지 공통점이 있습니다. 한국에서 잘 먹히던 메시지를 그대로 가져가고, 기능 설명은 많지만 왜 사야 하는지는 약합니다. 브랜드 스토리는 충분하지만, 그 이야기가 현지 소비자의 관점에서 풀려 있지 않습니다.
이 문제는 번역을 몇 번 더 고친다고 해결되지 않습니다. 필요한 것은 문장 수정이 아니라 **‘현지화된 설득 구조’**입니다. AI 기반 번역과 콘텐츠 설계는 브랜드의 핵심 메시지를 유지하면서도, 시장별로 설득 포인트를 재배치할 수 있게 합니다. 같은 제품이라도, 왜 필요한지를 말하는 방식은 달라져야 하기 때문입니다.
K-브랜드가 해외에서 실패하는 이유는 번역이 부족해서가 아닙니다. 해외 소비자의 관점에서 말하지 않았기 때문입니다. 글로벌 시장에서는 “우리가 하고 싶은 말”보다 “그들이 듣고 싶은 말”이 먼저 와야 합니다.
AI 번역이 진짜 필요한 이유는 언어를 바꾸기 위해서가 아닙니다. 👉 관점을 바꾸기 위해서입니다. 글로벌 시장에서 성과를 만들고 싶다면, 번역의 기준부터 다시 생각해야 할 시점입니다.
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