구글 검색이 답변 엔진으로 진화하고 있습니다. 이것이 당신과 웹에 미치는 영향은 무엇일까요? – 이미지: Xpert.Digital
근본적인 변화: 웹 검색 대신 답변 엔진 활용 – 링크의 종말? AI 검색 엔진으로 클릭 제로 시대 도래?
링크 목록 대신 직접적인 답변: AI가 검색 행동을 어떻게 바꾸고 있는지 (그리고 구글의 계획은 무엇인지)
20년 넘게 구글과 같은 전통적인 검색 엔진은 우리가 온라인에서 정보를 검색하는 방식을 지배해 왔습니다. 하지만 우리는 근본적인 패러다임 전환의 한가운데에 서 있습니다. 인공지능 기반 답변 엔진이 기존 링크 검색 방식을 혁신하고 있는 것입니다. 이러한 시스템은 관련 웹사이트 링크만 제공하는 대신, 직접적이고 포괄적인 답변을 제공합니다. 검색 엔진에서 답변 엔진으로의 전환은 사용자 행동 변화뿐 아니라 웹 생태계 전체에 광범위한 영향을 미치고 있습니다.
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진화 과정: 링크 목록에서 직접 답변으로
Perplexity AI와 같은 답변 엔진의 기본 아이디어는 간단하면서도 혁신적입니다. 검색어를 입력하고 링크 목록을 받는 대신, 사용자는 자연어로 질문하고 직접적인 답변을 받을 수 있습니다. 이러한 발전은 우리가 인터넷과 상호작용하는 방식에 있어 중요한 진전을 의미합니다.
변화의 시작
수년간 구글은 단순한 검색 엔진에서 답변 엔진으로 진화해 왔습니다. 지식 패널(2012), 추천 스니펫(2014), 빠른 답변(2014)과 같은 기능을 통해 검색 결과 페이지에서 사용자의 질문에 직접 답변하려는 시도를 거듭해 왔습니다. 이는 첨단 AI 모델의 등장으로 더욱 가속화된 추세의 시작이었습니다.
AI 기반 혁신
진정한 돌파구는 강력한 대규모 언어 모델(LLM)의 개발과 함께 이루어졌습니다. 2017년에는 방대한 양의 데이터를 의미론적으로 빠르고 효율적으로 검색할 수 있는 트랜스포머 모델의 등장으로 기술적 진보가 이루어졌습니다. 이 기술 덕분에 단순히 키워드로 콘텐츠를 검색하는 것을 넘어, 의미론적 의미를 이해하고 문맥에 맞는 답변을 생성하는 것이 가능해졌습니다.
AI 답변 엔진은 어떻게 작동할까요?
인공지능 검색 엔진은 주로 자연어 처리(NLP)와 머신 러닝(ML)이라는 두 가지 첨단 기술에 의존하며, 이를 통해 정보를 처리하는 완전히 새로운 방식이 가능해집니다.
자연어 처리
자연어 처리(NLP)는 검색 엔진이 자연어로 작성된 복잡한 검색어를 이해할 수 있도록 해줍니다. 사용자는 더 이상 질문을 간단한 키워드로 줄일 필요 없이 직접적이고 자연스럽게 표현할 수 있습니다. 예를 들어, AI 검색 엔진은 "AI가 생성한 콘텐츠에서 내 브랜드의 노출을 늘리려면 어떻게 해야 할까요?"와 같은 복잡한 질문에 대해 상세한 답변을 제공할 수 있는 반면, 기존 시스템은 이러한 경우에 종종 불충분한 결과를 제공합니다.
머신러닝
머신러닝은 AI 검색 엔진이 사용자 행동을 지속적으로 학습하고 결과를 자동으로 최적화하도록 합니다. 이를 통해 검색 시스템은 인터넷의 모든 다양성을 기반으로 상황에 맞는 개인화된 답변을 실시간으로 제공할 수 있습니다. 검색 결과는 시각 및 청각 콘텐츠가 추가되어 점점 더 멀티모달 방식으로 발전하고 있습니다.
AI 검색의 두 가지 주요 접근 방식
인공지능 기반 검색 엔진에는 크게 두 가지 접근 방식이 등장했습니다
- 웹 검색 기능을 갖춘 LLM: Perplexity 또는 ChatGPT와 같은 시스템은 웹 검색 기능을 통해 인터넷에서 최신 정보를 검색하고 이를 요약 답변으로 처리합니다.
- AI 요약 기능을 갖춘 검색 엔진: 구글은 제미니(Gemini)를 통해 AI가 생성한 요약 정보를 검색 결과에 직접 통합하는 기능을 테스트하고 있습니다. 이러한 "AI 개요"는 검색 과정을 단축하고 효율성을 높이는 것을 목표로 합니다.
주요 AI 답변 엔진 개요
당황한 ai
Perplexity는 구글 스타일의 검색 엔진과 ChatGPT와 유사한 채팅 인터페이스를 결합한 플랫폼입니다. 사용자는 자연어로 질문하고 링크된 출처가 포함된 구체적인 답변을 텍스트 형태로 받을 수 있습니다. 이러한 대화형 인터페이스를 통해 사용자는 여러 웹사이트를 클릭하지 않고도 원하는 정보를 얻을 수 있습니다.
웹 검색 기능이 있는 ChatGPT
OpenAI는 ChatGPT에 직접 인터넷 검색이 가능한 검색 기능을 추가했습니다. 검색 결과는 광고가 전혀 없으며, 언어 모델을 통해 생성된 유익한 요약 정보와 함께 매우 간결합니다.
구글 SGE(검색 생성 경험)
구글은 경쟁에 대응하기 위해 2024년부터 미국에서 "AI 개요"라는 이름으로 서비스를 제공해 온 "검색 생성 경험(Search Generative Experience, SGE)"을 도입했습니다. 이 AI 생성 요약 정보는 일반 검색 결과 상단에 표시되며, 점차 동영상과 이미지를 통합하고 있습니다. SGE는 AI 스냅샷, 대화형 모드, 그리고 수직적 경험이라는 세 가지 핵심 요소를 새롭게 선보입니다.
마이크로소프트 코파일럿과 빙
마이크로소프트는 빙 검색 엔진을 대대적으로 개편하여 AI가 생성한 검색 결과를 눈에 띄게 배치했습니다. 새로운 "생성형 빙 검색"에서는 AI가 생성한 검색 결과가 왼쪽에 표시되고, 기존 검색 결과는 오른쪽의 좁은 열에 배치됩니다.
제로클릭 검색: 변화하는 사용자 행동
검색 엔진의 가장 중요한 영향 중 하나는 소위 "제로 클릭 검색"의 증가입니다. 이는 사용자가 더 이상 외부 웹사이트를 방문하지 않고 검색하는 것을 의미합니다.
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충격적인 통계
최근 연구에 따르면 검색의 3분의 1만이 웹사이트 클릭으로 이어지는 것으로 나타났습니다. 미국에서는 모바일과 데스크톱 검색의 거의 60%가 검색 결과 클릭 없이 종료됩니다. 더욱 우려스러운 점은 전체 클릭의 거의 30%가 유튜브나 구글 지도와 같은 구글 자체 플랫폼으로 연결된다는 것입니다.
AI가 이러한 추세를 증폭시키고 있다
인공지능 기반 응답 엔진의 도입은 이러한 추세를 더욱 강화합니다. 구글의 "AI 개요" 사용에 대한 UX 연구에 따르면, 이러한 기능은 외부 웹사이트로의 클릭률을 획기적으로 줄여줍니다. 데스크톱에서는 외부 웹사이트로의 클릭률이 3분의 2로, 모바일 기기에서는 거의 절반으로 감소합니다.
사용자 신뢰도와 인구통계학적 차이
젊은 사용자층과 디지털 미디어에 대한 선호도가 높은 사용자일수록 AI 답변을 신뢰하는 경향이 특히 강합니다. 25~34세 사용자는 전체 검색 쿼리의 절반에서 AI 답변을 최종 답변으로 받아들입니다. 모바일 사용자는 데스크톱 사용자(29%)보다 스크롤을 더 많이 하는 경향이 있으며(54%), 고령 사용자는 여전히 기존의 파란색 링크를 선호합니다.
웹사이트 운영자 및 게시자에게 미치는 영향
답변 엔진으로의 전환은 웹 생태계 전체, 특히 웹사이트 운영자와 게시자에게 광범위한 영향을 미칩니다.
교통량 손실 및 의존성
클릭 없이 바로 웹사이트로 접속할 수 있는 검색 엔진으로 인해 웹사이트 트래픽이 크게 감소하고 있습니다. 이러한 검색 환경의 변화는 구글, 메타, 그리고 향후 애플과 같은 플랫폼 운영업체들의 영향력을 더욱 집중시키고 있습니다. 특히 사용자들이 웹사이트에 직접 접속하는 것을 비즈니스 모델로 삼는 퍼블리셔들이 큰 타격을 받고 있습니다.
성공을 위한 새로운 측정 기준
이러한 변화의 맥락에서 새로운 핵심성과지표(KPI)를 개발해야 합니다. 구글의 AI 개요 연구에서는 클릭 수보다는 노출도를 측정할 것을 권장합니다. 핵심 요소는 AI가 생성한 검색 결과에 브랜드가 얼마나 자주, 얼마나 눈에 띄게 나타나는가입니다. 인용 순위나 '시장 점유율'과 같은 지표가 기존의 검색 순위보다 더욱 중요해질 것입니다.
산업별로 영향이 다릅니다
인공지능(AI) 기반 답변 엔진의 영향은 산업 및 주제에 따라 다릅니다. 건강이나 금융과 같이 개인적인 위험과 관련된 검색어의 경우, 사용자들은 AI 답변에 대해 훨씬 더 회의적인 태도를 보이며, 더 많은 정보를 찾아보거나 추가 자료를 검색하는 경향이 있습니다. 하지만 간단한 질문이나 정의에 대한 질문의 경우, AI 답변은 추가적인 조사 없이 더 쉽게 받아들여집니다.
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미래 전망: 새로운 검색 환경에서의 전략
여러 어려움에도 불구하고, 검색 엔진에서 답변 엔진으로의 전환은 기회 또한 제공합니다. 하지만 웹사이트 운영자와 콘텐츠 제작자는 전략을 조정해야 합니다.
SEO에서 GEO(생성형 엔진 최적화)까지
AI 기반 검색 엔진 최적화는 전통적인 SEO를 뛰어넘는 새로운 분야로 발전할 수 있습니다. 이제 목표는 단순히 검색 결과 상위권에 랭크되는 것이 아니라, AI가 생성한 답변에서 신뢰할 수 있는 출처로 인용되는 것입니다.
품질과 신뢰성에 집중하세요
구글 AI 개요의 UX 연구에 따르면 사용자는 정보 출처를 선택할 때 먼저 해당 출처의 신뢰성을 확인한 후, 검색 의도와 일치하는지 여부를 고려하는 것으로 나타났습니다. 특히 유명 브랜드나 .gov/.edu 도메인과 관련된 경우, 58%의 사용자가 이러한 링크를 먼저 클릭했습니다. 따라서 신뢰할 수 있는 브랜드로 자리매김하는 것이 더욱 중요해지고 있습니다.
멀티모달 콘텐츠의 중요성이 커지고 있습니다
DIY 관련 질문에 대해 많은 사용자는 AI가 생성한 답변을 의도적으로 건너뛰고 실제 시연 영상을 시청합니다. 영상 시청 시간(37초)은 AI 답변 시청 시간(31초)보다 길며, 이는 멀티미디어 콘텐츠의 중요성이 점점 커지고 있음을 보여줍니다.
정보 수집의 새로운 시대
검색 엔진에서 답변 엔진으로의 전환은 우리가 온라인에서 정보를 검색하고 소비하는 방식에 근본적인 변화를 가져왔습니다. 이러한 발전은 사용자에게 더 빠르고 직접적인 답변을 제공하는 동시에 웹사이트 운영자와 콘텐츠 제작자에게 새로운 과제를 제시합니다.
웹 검색의 미래는 인공지능이 생성한 답변의 효율성과 신뢰할 수 있고 심층적인 정보에 대한 필요성 사이의 균형에 의해 결정될 것입니다. 구글, 마이크로소프트, 오픈AI와 같은 주요 기업 간의 경쟁은 이러한 발전을 더욱 가속화할 것입니다.
웹사이트 운영자와 콘텐츠 제작자에게 있어 이는 전략을 재고해야 한다는 것을 의미합니다. 단순히 검색 엔진 순위 최적화에 집중하는 것에서 벗어나 AI 시스템이 신뢰할 수 있는 정보원으로 자리매김해야 합니다. 품질, 신뢰성, 그리고 다양한 형태의 콘텐츠는 새로운 디지털 정보 수집 시대에서 매우 중요한 요소가 될 것입니다.
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