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최근 인공지능(AI)에 대한 관심이 뜨겁습니다.

특히 우리가 매일 사용하는 '검색' 분야에서도 AI가 상당한 변화를 가져오고 있습니다.

AI 검색이 기존 검색 엔진을 대체할지, 혹은 새로운 방식으로 공존하며 발전할지에 대한 논의가 활발합니다.

본 글에서는 이 중요한 주제에 대해 심층적으로 다루고자 합니다.

검색 환경의 변화: 기존 검색과 AI 기반 검색

기존 검색 방식은 키워드 입력에 기반하여 관련 웹사이트 목록을 제공합니다.

이 방식은 때때로 정보 과부하를 유발하거나, 사용자가 원하는 정확한 정보를 찾기 위해 여러 링크를 탐색해야 하는 비효율성을 초래할 수 있습니다.

반면, AI 검색은 사용자의 질의 의도를 보다 정교하게 파악하고, 다양한 출처의 정보를 종합하여 간결한 답변을 제공합니다.

이는 사용자가 정보 과부하 없이 필요한 핵심 정보를 신속하게 얻을 수 있도록 지원합니다.

AI 검색 광고 시장의 성장

AI 기술의 발전은 검색 광고 시장에 새로운 동력을 불어넣고 있습니다.

eMarketer에 따르면, 미국 내 AI 기반 검색 광고 지출은 2024년 10억 달러를 상회하는 수준에서 2029년에는

약 260억 달러로 급증할 것으로 예측됩니다. 이는 5년 만에 26배에 달하는 상당한 성장률입니다.

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이러한 성장은 AI 기반 광고가 기존 키워드 기반 모델보다 향상된 타겟팅 및 사용자 참여 기능을 제공하기 때문입니다.

그러나 AI 검색 광고는 2029년에도 전체 검색 광고 시장에서 약 13.6%의 점유율을 차지할 것으로 예상됩니다.

이는 AI 검색 광고가 기존 검색 광고를 완전히 대체하기보다는, 빠르게 성장하는 보완적 채널로서 자리매김할 것임을 시사합니다.

eMarketer 보고서는 AI 강화 광고 형식을 늦게 채택하는 기업이 사용자 선호도 변화에 따라수익 압박에 직면할 수 있다고 명시하고 있습니다.

따라서 기업의 선제적인 대응이 중요합니다.

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구글의 전략적 대응

AI 오버뷰 및 생성 엔진 최적화 (GEO)를 통하여 검색 시장의 선두 주자인 구글은 AI 혁명에 다각적인 전략으로

적극적으로 대응하고 있습니다.

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AI 오버뷰(AI Overviews)

• • 구글은 'AI 오버뷰(AI Overviews)' 기능을 도입했습니다. 이 AI 생성 요약은 기존 검색 결과 위에 나타나 여러 출처의 정보를 종합하여 간결한 답변을 제공합니다.

    구글은 AI 오버뷰가 사용자 만족도와 검색 빈도 증가에 기여한다고 밝히고 있습니다.

AI 모드(AI Mode)

• • 구글은 'AI 모드(AI Mode)'를 통해 고급 추론 및 다중 모드 기능을 제공하는 최첨단 AI 검색 경험을 시험하고 있습니다.

    AI 모드에서 검증된 기능들은 점진적으로 AI 오버뷰 및 주 검색 경험으로 통합될 예정입니다.

  • 구글은 AI를 기존 검색을 '대체'하기보다는 '향상'시키는 '계층'으로 간주하며, AI 모드와 AI 오버뷰 내에서도 링크의 중요성을 강조합니다.

생성 엔진 최적화(GEO)

• • AI 기반 검색에 대응하여 '생성 엔진 최적화(Generative Engine Optimization - GEO)'라는 새로운 최적화 접근 방식이 부상하고 있습니다.

    기존 검색 엔진 최적화(SEO)가 검색 결과 목록에서 높은 순위를 목표로 하는 것과 달리, GEO는 생성 엔진의 출력,

    즉 AI 생성 직접 답변에 콘텐츠가 나타나도록 돕는 데 중점을 둡니다.

    이를 위해 LLM이 쉽게 해석하고 종합할 수 있는 고도로 구조화되고, 사실적이며, 간결한 정보가 우선시됩니다.

AI 검색의 도전 과제

AI 검색은 혁신적인 기능을 제공하지만, 해결해야 할 기술적 한계와 지속적인 도전 과제들이 존재합니다.

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웹사이트 트래픽 감소

• • AI 오버뷰는 발행사의 유기적 트래픽과 클릭률(CTR)을 감소시키는 것과 관련이 있습니다.

    연구에 따르면 AI 오버뷰가 나타날 때 1위 결과의 CTR이 34.5% 감소하는 것으로 나타났습니다.

    이는 사용자가 외부 웹사이트를 방문할 필요 없이 검색 결과 페이지에서 직접 답변을 얻는

    '제로 클릭 검색'의 증가에 기여하며 , 발행사의 트래픽 및 수익 감소로 이어질 수 있습니다.

잘못된 정보 및 환각 현상

• • AI 오버뷰는 부정확하거나 조작된 정보, 즉 '환각(hallucinations)'을 생성할 가능성이 있습니다.

    이는 피자에 접착제를 추가하거나 돌을 먹으라는 구글 AI의 조언과 같은 사례에서 나타났듯이 , 그럴듯하지만 거짓된 정보,

    조작된 세부 정보 또는 출처, 혹은 쿼리와 관련 없는 응답으로 발현될 수 있습니다. 이러한 오류는 AI 모델의 신뢰성을 저해할 수 있습니다.

저작권 문제

• • AI 오버뷰는 발행사 콘텐츠의 구절을 인용, 요약 또는 복사하는 경우가 많아 콘텐츠 소유권 및 공정 사용에 대한 법적, 윤리적 질문을 제기합니다.

    발행사들은 원본 소스에 대한 보상이나 적절한 가시성 없이 독점 콘텐츠가 활용되는 것에 대한 우려를 표명하고 있습니다.

AI 검색 시장의 주요 플레이어

구글이 검색 시장에서 지배적인 위치를 유지하고 있지만, AI 검색 환경은 경쟁이 심화되고 있으며, 기존 기술 대기업과 혁신적인 스타트업이 시장 점유율을 놓고 경쟁하고 있습니다.

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마이크로소프트 빙 코파일럿(Bing Copilot)

• • 마이크로소프트의 빙 코파일럿(Bing Copilot)은 마이크로소프트 365, 윈도우, 엣지에 원활하게 통합되어 개인화되고 효율적인 사용자 경험을 제공합니다.

퍼플렉시티 AI(Perplexity AI)

• • 퍼플렉시티 AI(Perplexity AI)는 신뢰할 수 있는 출처의 인용을 통해 직접적인 답변을 제공함으로써 사용자 신뢰와 정확성을 높입니다.

바이두(Baidu)

• • 중국에서는 바이두(Baidu)가 자체 개발한 ERNIE 모델을 활용하여 검색 엔진의 성능을 강화하고 있습니다.

기타 AI 도구

• • OpenAI의 ChatGPT 와 메타, 틱톡, 스냅챗과 같은 플랫폼이 생성형 AI를 사용하여 인앱 검색 기능을 강화하는 것은 검색 경험의 광범위한 파편화를 나타냅니다.

    사용자들이 다양한 플랫폼에서 검색을 하고 있기 때문에, 기업은 구글에만 집중하기보다는 여러 AI 기반 플랫폼의 고유한 알고리즘,

    사용자 의도 및 콘텐츠 형식에 맞춘 최적화 전략을 통해 디지털 존재를 다각화하는 것이 필수적입니다.

AI 광고의 산업별 도입 현황

광고에 AI를 통합하는 것은 모든 부문에서 균일하지 않으며, 이는 조기 채택자에게는 경쟁 우위를, 뒤처지는 기업에게는 상당한 도전을 야기합니다.

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선두 부문

• • 금융 서비스, 기술, 통신 및 의료 분야는 AI를 수용하고 있으며, 고급 타겟팅 및 참여를 통해 광고 전략을 강화하는 데 명확한 이점을 보고 있습니다.

    이들 분야는 AI를 통해 효율성 향상, 비용 절감 및 시장 확장을 달성하며 상당한 경쟁 우위를 확보하고 있습니다.

후발 부문

• • 반대로, 소매 산업의 AI 광고 도입은 느린 것으로 나타났습니다. 소매업은 변화에 대한 저항, 높은 초기 비용, 데이터 품질 및 가용성 부족,

    내부 전문성 부족, 레거시 시스템과의 통합 문제 등 다면적인 장벽에 직면하고 있습니다.

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그러나 소매업 소비자는 구매 연구(47%) 및 AI 비서와의 상호 작용(54%)을 위해 AI 도구를 점점 더 많이 채택하고 있습니다.

이는 소비자의 기대와 산업의 도입 속도 간의 격차를 보여주며, 소매업체가 이러한 격차를 해소하지 못할 경우

고객 참여 및 충성도를 높일 기회를 놓칠 위험이 있습니다.

미래를 위한 기업 전략 권고

진화하는 AI 검색 환경에서 번성하기 위해 기업은 새로운 AI 중심 최적화 기술과 기존 디지털 마케팅

기본 요소를 통합하는 사전 예방적이고 적응적인 전략을 채택해야 합니다.

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생성 엔진 최적화(GEO)에 집중

• • LLM이 쉽게 해석할 수 있도록 포괄적이고, 사실적이며, 간결한 콘텐츠를 만드는 데 집중해야 합니다.

  • 특정 사용자 질문과 요구 사항에 직접적으로 답변하도록 콘텐츠를 맞춤화하고, 콘텐츠 상단에 명확하고 사실적인 답변을 제공해야 합니다.

    또한, E-E-A-T(유용성, 전문성, 경험, 권위성, 신뢰성)를 입증해야 합니다.

  • AI가 콘텐츠를 이해하는 데 도움이 되도록 스키마 마크업을 구현하고 , 그래픽, 비디오, 인포그래픽과 같은

    맞춤형 멀티미디어 요소를 통합하여 AI 소비에 최적화되도록 해야 합니다.

구글을 넘어선 디지털 전략 다각화

• • 뉴스레터, 이메일 마케팅, 강력한 커뮤니티 참여를 통해 잠재 고객과의 직접적인 관계를 구축하여 검색 엔진에 대한 의존도를 줄여야 합니다.

  • 다른 검색 엔진(예: Bing, DuckDuckGo) 및 점점 더 검색 목적지가 되고 있는 플랫폼(예: 비디오 검색을 위한 YouTube, 제품 검색을 위한 TikTok 및 Amazon)에서의 존재를 최적화해야 합니다.

  • 인용된 출처와 포괄적인 답변을 우선시하는 Perplexity AI와 같은 AI 플랫폼 내에서의 직접적인 가시성을 위해 최적화하는 것을 고려해야 합니다.

AI 한계 해결 및 신뢰성 유지

• • AI 오버뷰 및 기타 AI 도구에 의해 콘텐츠가 어떻게 요약되는지 적극적으로 모니터링하여 정확성과 적절한 표현을 보장해야 합니다.

  • 콘텐츠 생성에 AI를 사용하는 경우 잠재 고객에게 투명하게 공개하고 , 정보 오인, 편향 또는 잘못된 인용의 위험을 완화하기 위해

    AI 생성 콘텐츠를 검토하고 개선하기 위한 인간 감독을 보장해야 합니다.

  • '제로 클릭' 환경에서 직접 트래픽이 감소할 수 있으므로, AI에 의해 인용되는 가치는 브랜드 인지도, 평판 및 어디에나 존재하는 존재감으로 이동합니다.

지속적인 모니터링 및 적응

• • AI 환경은 빠르게 진화하고 있습니다. 기존 유기적 트래픽 외에도 AI 오버뷰 순위 , 생성형 결과에 대한 키워드 트리거,

    AI 답변에서 콘텐츠가 출처로 나타나는 방식을 모니터링해야 합니다.

  • GEO가 중요하지만, 기존 SEO는 여전히 필수적입니다. AI는 여전히 기존 크롤러가 발견할 수 있는 고품질 콘텐츠에 의존하며,

    많은 사용자는 여전히 자세한 정보를 얻기 위해 웹사이트를 클릭하는 것을 선호합니다.

    따라서 기존 SEO와 GEO 전술을 통합하는 시너지적인 '하이브리드 전략'이 가장 효과적입니다.

결론: 검색의 미래 – 대체인가 공존인가?

AI 검색이 구글과 기존 검색을 완전히 대체할지에 대한 핵심 질문은 미묘합니다.

증거는 완전한 대체보다는 빠르게 변화하는 균형 속에서의 공존으로 정의되는 미래를 시사합니다.

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가트너는 2026년까지 기존 검색 엔진의 트래픽이 25% 감소할 것으로 예측하지만 , 구글 CEO 순다르 피차이는 AI가 검색을 '기반으로 구축되며 이를 대체하지 않는다'고 주장합니다.

수십 년간 형성된 사용자 습관은 깊이 뿌리내려 단기적으로 완전히 포기될 가능성은 낮습니다.

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미래의 검색은 단순히 쿼리와 링크 목록을 넘어 사용자가 '작업을 완료'할 수 있도록 하는 방향으로 나아가고 있습니다.

정보를 종합하고, 직접적인 답변을 제공하며, 복잡한 상호 작용을 촉진하는 AI의 능력은 AI를 작업 완료를 위한 강력한 도구로 자리매김하게 합니다.

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따라서 기업은 이러한 변화에 적극적으로 적응하고 새로운 기회를 모색해야 합니다.

지속적인 학습과 유연한 전략 수립이 AI 시대의 성공을 위한 핵심 요소가 될 것입니다.

본 글이 독자 여러분의 이해를 돕는 데 기여했기를 바랍니다.