AI 검색, 무엇을 어떻게 바꿔갈까?

구글 자사 검색 엔진에 생성형 AI 기술 탑재한 ‘AI 모드’ 선보여… 검색 시장의 지각 변동 예고

마이크로소프트, 2023년 ‘빙 코파일럿(Bing Copilot)’ 선보여 ‘오픈AI’ ‘퍼플렉시티’ AI 검색 개발

RAG 적용 저마다의 생성 기술 결합해 차별화 나선 글로벌 AI 검색 엔진들… 떠오르는 AI검색 최적화(AEO)

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구글이 촉발한 ‘AI 검색 엔진 경쟁이 서서히 달아오르기 시작했다. 이러한 상황은 기존 글로벌 검색 시장의 대대적인 변화를 예고하고 있다.

구글이 ‘AI 모드’를 시도하기 시작한 것은 지난 2023년의 일이다. 당시 구글 I/O에서 처음 'Search Generative Experience(SGE)'로 공개된 실험은 이듬해 5월 'AI 오버뷰(AI Overview)'라는 명칭으로 출시됐다. 이어 구글은 바로 지난달 Google One AI Premium 구독자를 대상으로 AI 오버뷰보다 발전된 추론, 사고 및 멀티모달 기능을 갖춘 'AI 모드'를 도입했다. 이는 지난해 12월 공개한 제미나이 2.0 모델을 검색 특화 목적으로 최적화한 것이다. 고급 추론 알고리즘을 활용, 복잡한 다단계 검색 의도를 파악하고 질문의 맥락을 유지하며 심층적인 응답을 생성해 놀라움을 던지고 있다.

구글의 이러한 ‘AI 모드’ 도입은 기존 검색 시장에서 확보한 경쟁 우위를 유지·강화하기 위한 전략으로 풀이된다. 하지만 다른 경쟁사 역시 검색 시장의 패러다임이 바뀌는 대격변의 시기를 맞아 ‘AI 검색’의 주도권을 확보하기 위한 기술 개발을 이어가고 있다.

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마이크로소프트의 경우 앞서 2023년 기존 검색과 AI 챗봇 기능을 결합한 ‘빙 코파일럿(Bing Copilot)’을 선보였다. 투자사인 오픈AI의 GPT-4기술과 빙 검색 엔진을 통합한 모델이었다. 이는 답변이 웹 검색 결과를 중심으로 구성되도록 해 정보의 신뢰성과 정확성을 확보하는 방식으로 주목을 받았다.

이어 오픈AI 역시 지난해 7월 ‘서치GPT(SearchGPT)’를 선보였으며 올 2월 중국 ‘딥시크(DeepSeek)’ 에 대응하는 심층 추론 모델 ‘딥 리서치((Deep Research)'를 출시했다. 이는 사람처럼 인터넷을 찾아보면 획득한 사실로 기존 지식을 보강하는 에이전트로 알려졌다.

이 외에도 퍼플렉시티는 AI 사실 검증 정확도 측정 벤츠마크에서 93.7점을 기록하는 등 우수한 성능을 입증하고 날씨, 환율, 주가 등 실시간 정보를 제공하며 이목을 집중시켰다.

AI 검색 엔진의 등장과 예정된 격변

이렇듯 구글을 비롯해 마이크로소프트, 오픈AI, 퍼플렉시티 등에서 다양한 AI 검색 서비스가 연이어 등장하면서 기존 검색 시장의 판도 변화가 예고되고 있다. 한국의 경우 부동의 1위였던 네이버의 공고했던 검색 시장 주도권이 흔들릴 수도 있다는 전망이 나오고 있다. 이는 한편으로 기존 검색 시장을 바탕으로 구축됐던 비즈니스 마케팅과 홍보 방식에 큰 변화가 온다는 의미이기도 하다.

앞서 언급된 바와 같이 ‘AI 검색’은 전통적인 검색 엔진의 강점에 거대언어모델의 추론·생성 능력을 결합한 AI 기반 검색 엔진이다. 기존 검색 서비스은 이른바 ‘쿼리(query)’라 불리는 이용자의 검색 요청 시, 그와 관련된 다양한 웹사이트나 블로그 등의 링크 목록을 제공하는 방식이었다.

반면 AI 검색은 이용자의 의도와 문맥을 이해하고 직접적인 답변과 요약, 인사이트를 제공하고 있다. 이러한 AI 검색은 기존 검색 방식에 비해 빠르고 더 정확한 품질의 결과를 제공하며 기존 검색 시장의 이용자들을 빠르게 흡수하는 중이다.

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이와 관련해 블루닷AI 연구센터장인 강정수 박사는 "챗GPT와 같은 대화형 AI 서비스가 기존 검색 시장의 일부를 점하고 있는 한편으로 검색 서비스에서 AI 검색을 검색 결과 상단에 노출시키고 있다”며 “향후 검색엔진최적화(SEO)를 넘어 브랜드가 AI의 선택을 받기 위해 분투해야 하는 시대가 오고 있는 것”이라고 분석했다. 이어 그는 이러한 변화를 ‘월드 와이드 웹(World Wide Web, www)과 함께 검색 시장이 형성된 이래 가장 강력한 경쟁 상황이 펼쳐지고 있는 형국’으로 표현하기도 했다.

사실 그러한 변화는 이미 몇 년 전부터 진행 중이다. 이미 젊은 세대는 전통 검색 서비스를 이용하는 대신 소셜미디어와 유튜브, 커머스 플랫폼을 통한 검색을 선호하는 양상을 보이고 있다. 이는 과거 ‘구글링(Googling)’으로 대변됐던 검색 행위가 ‘서칭(Searching)’으로 대체되는 현상과 궤를 같이하고 있다. 여기에 ‘AI 검색’의 등장은 검색 시장의 패러다임 변화 속도를 더욱 빠르게 할 것으로 전망된다.

AI 검색의 특징과 차별성

AI 검색은 전통적인 검색 엔진과 달리, 질문에 대한 직접적인 답변과 함께 관련 정보의 출처를 명확하게 제시하고, 이용자와의 대화형 인터페이스를 통해 연속적인 정보 탐색을 지원한다. 또한 AI 검색은 검색 결과의 양을 제한하고, 엄선된 정보를 제공해 이용자의 정보 과부하를 줄이고 효율적인 정보 획득을 돕는다. 한마디로 기존 검색 엔진과 달리 간결하고 정확도 높은 결과를 선별해 제시한다는 말이다.

이러한 AI 검색은 각 기업이 저마다의 방식으로 개발을 진행하며 다양한 방식으로 소개되고 있다.이른바 차별화를 시도하는 셈이다. 이러한 차별화의 목적에는 ‘AI 검색’의 주도권을 갖고 표준 모델로 지위를 획득하겠다는 의도까지 엿볼 수 있다.

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그렇다면 각 기업의 AI 검색 특징은 무엇일까? 앞서 언급한 구글 ‘AI 모드’는 제미나이 2.0 모델을 활용해 복잡한 다단계 검색 의도를 파악한다. 이어 질문의 맥락을 유지하며 심층적인 응답을 생성하는 대화형 검색 기능을 제공하는 것이 특징이다. 마이크로소프트의 빙 코파일럿은 GPT-4와 연계한 메타 프롬프트 기반의 접지 방식을 채택해 정보의 신뢰성과 정확성을 확보한다. 퍼플렉시티는 AI 에이전트가 스스로 조사 계획을 세우고 정보를 찾아내는 에이전틱 서치 방식의 고도화된 RAG(Retrieval-Augmented Generation, 검색증강생성)를 구현해 검색 정확도와 관련성을 높이는 데 주력하고 있다.

이러한 RAG는 퍼플렉시티 뿐 아니라 최근의 AI 검색 기술이 공통적으로 적용하는 기술로, LLM(거대언어모델)의 단점을 보완하고 정보의 정확성과 신뢰성을 높이고 있다. RAG의 특징은 거대언어모델이 알고 있는 정보 외에 외부 콘텐츠 저장소를 추가로 활용해 최신의 정보 또는 실시간 데이터를 제공함으로써, 답변의 정확성을 높이고 환각(Hallucination) 현상을 방지하는 것이다.

SEO를 대체할 것으로 전망되는 AEO, 어떻게 대응해야?

AI 검색 시대에는 검색 결과 상위에 노출되기 위한 새로운 전략, 즉 AI 검색 최적화(AEO) 역시 중요해지고 있다. AEO는 경우에 따라 거대언어모델 최적화(LLMO), 생성 엔진 최적화(GEO), 생성 AI 최적화(GAIO), 답변 엔진 최적화(AEO) 등 다양한 이름으로 불리고 있다. 이처럼 명칭 조차 정확히 확정되지 않은 초기 단계이지만(여기서는 AEO로 통일한다), 이는 기업의 홍보·마케팅에 큰 변화를 가져올 것으로 예상된다.

그렇다면 AEO를 위한 방법에는 어떤 것이 있을까? 지난해 6월 미국 프리스턴 대학교 연구진을 중심으로 한 연구 논문 ‘생성 엔진 최적화(Generative Engine Optimization)’에서는 대략 네 가지 방법을 제시하고 있다.

우선 첫째는 AI 검색은 정보의 최신성과 정확성을 확보하기 위해 RAG 기술을 사용하므로, 기업 웹사이트는 RAG 기법에 적합해야 한다는 것이다. 둘째로는 AI 검색은 특정 RAG에서 특정 키워드가 연이어 등장하는 빈도가 높을수록 해당 RAG를 답변에 활용할 확률이 높으므로, 키워드 배치 전략이 중요하다. 셋째로 AI 검색은 스키마 마크업(Schema Markup)이 잘 갖추어진 웹사이트를 선호한다. 스키마 마크업은 검색 엔진이 콘텐츠를 이해하고 검색 결과 페이지에 반영할 수 있도록 사이트의 HTML에 추가할 수 있는 표준화 문법을 의미한다. 구글에서는 앞서 기존 검색 엔진에 적용되는 SEO(검색엔진최적화)에도 구조화된 데이터를 웹페이지에 포함할 것을 권장해 왔다. 마지막으로 AI 검색은 콘텐츠의 신선도를 중요하게 평가하므로, 웹사이트를 정기적으로 업데이트해 최신 정보를 제공해야 한다는 것이다.

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이렇듯 AI 검색은 기업들로 하여금 자사 제품을 알리기 위해 AEO와 같은 새로운 접근 방식을 고민하도록 하고 있다. SEO가 검색 엔진에서 상위 노출을 목표로 했다면, AEO는 AI 검색에 브랜드가 선택되어 지는 것을 목표로 한다.

이와 같은 변화를 두고 디지털 문화심리학자인 이승윤 건국대 경영대 교수는 “키워드 시대가 끝나고 제로 클릭(Zero-Click) 시대가 열린 것”이라며 “제로 클릭 시대란 사용자가 검색할 때 검색 결과 페이지에서 곧바로 본인이 원하는 답변을 얻고, 추가적인 별도 클릭을 통해 특정 웹사이트로 이동하지 않는 현상을 의미한다”고 설명했다.

이는 ‘과도하다’고 까지 표현되는 정보의 바다에서 필요한 정보를 찾는데 적잖은 시간을 들여야 했던 기존 검색 방식을 떠올려 보면 잘 이해할 수 있다. 검색 엔진 사용자는 키워드를 검색하고 쭉 나열되는 링크들을 사이에서 원하는 정보를 찾기 위해 무수히 클릭을 반복해야 한다. 반면 AI 검색은 이용자의 질문의 의도와 맥락을 파악해 불필요하게 과하지 않으면서도 유용한 정보를 단번에 제공한다. 그렇게 제공되는 정보의 품질은 현재도 지속적으로 고도화되는 AI 기술로 인해 더욱 정확해질 것이다.

황정호 기자

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