1. 서론
우리가 인터넷을 사용할 때 가장 먼저 떠올리는 행동은 ‘검색’이에요. 궁금한 것이 생기면 검색창에 단어를 입력하고, 그 결과로 수많은 웹페이지가 나열되는 방식은 지난 20년 동안 너무나 익숙한 경험이었죠. 그런데 최근 몇 년 사이, 이 검색의 풍경이 크게 바뀌고 있어요. 생성형 인공지능을 기반으로 한 ‘AI 검색’이 등장하면서 전통 검색엔진이 주도하던 질서가 흔들리고 있는 거예요. 그렇다면 AI 검색은 기존의 전통 검색과 무엇이 같고 무엇이 다를까요?
2. 전통 검색 엔진의 원리
전통 검색엔진은 기본적으로 키워드 기반의 인덱싱과 랭킹 알고리즘으로 작동해요. 사용자가 입력한 단어를 크롤러가 수집한 웹페이지 데이터베이스에서 찾아내고, 이를 관련성·신뢰성·인기 등에 따라 순서를 매겨 보여주는 구조예요.
예를 들어 “서울 맛집”을 검색하면, 구글이나 네이버는 방대한 웹페이지를 불러와 가장 관련성이 높은 사이트를 상단에 배치해요. 이때 어떤 페이지가 위에 올라갈지는 SEO 전략, 즉 키워드 최적화, 백링크, 클릭률 같은 요소에 따라 달라지죠.
장점은 명확해요. 원하는 정보를 빠르게 찾을 수 있고, 다양한 선택지를 한눈에 비교할 수 있어요. 하지만 한계도 있어요. 검색어의 맥락이나 의도를 충분히 반영하지 못해 불필요한 정보가 넘치고, 사용자가 일일이 여러 페이지를 방문해야 원하는 답을 얻는 불편함이 있죠.
3. AI 검색의 원리
AI 검색은 이러한 전통적 방식과 다르게, 자연어 이해와 생성 능력을 기반으로 작동해요. 키워드 몇 개를 입력하는 대신, “서울에서 혼자 가기 좋은 조용한 카페를 추천해줘” 같은 문장을 그대로 입력해도 맥락을 이해하고 바로 요약된 답변을 제시해요.
이는 대규모 언어모델(LLM, Large Language Model)이 질문의 의미를 해석하고, 학습한 방대한 데이터에서 가장 적합한 답변을 ‘생성’하기 때문에 가능한 일이에요. 검색 결과가 단순히 링크의 나열이 아니라, 정리된 정보 요약·비교표·추천 리스트 등으로 제공된다는 점이 큰 차이예요.
물론 AI 검색도 완벽하지는 않아요. 출처가 불명확할 수 있고, 때로는 ‘환각(hallucination)’이라고 불리는 잘못된 정보를 제시할 수도 있어요. 하지만 사용자의 시간을 절약하고 개인화된 경험을 제공한다는 점에서 기존 검색과는 완전히 다른 사용자 여정을 만들어내고 있어요.
4. 브랜드와 사용자에게 주는 의미
이 변화는 사용자와 브랜드 모두에게 중요한 의미를 갖고 있어요.
사용자 입장에서 AI 검색은 더 직관적이고 빠른 답변을 제공하기 때문에 만족도가 높아요. 하지만 동시에 다양한 관점을 탐색할 기회가 줄어들 수 있고, AI가 제공하는 답변을 진실로 받아들이는 위험도 있어요.
브랜드 입장에서는 훨씬 큰 도전이 찾아와요. 전통 검색에서는 SEO를 통해 상위 노출을 노릴 수 있었지만, AI 검색에서는 단순히 링크 클릭 경쟁이 아니라, AI가 답변에 브랜드를 얼마나 포함시켜 주는가가 핵심이 돼요. 이때 필요한 전략이 바로 GEO(AI 검색 최적화)예요. 브랜드명이 AI의 답변 속에 자연스럽게 포함되도록 최적화하지 않으면, 아무리 좋은 상품과 콘텐츠를 만들어도 소비자에게 노출될 기회 자체가 줄어들 수 있어요.
5. 결론
AI 검색은 전통 검색과 달리 단순히 정보를 찾는 수단을 넘어, 사용자의 질문에 맞춤형으로 답을 제공하는 방향으로 진화하고 있어요. 본질적으로는 모두 “정보 접근성 향상”이라는 같은 목표를 가지고 있지만, 방법과 경험은 크게 달라진 거죠.
이제 브랜드는 단순히 SEO만 신경 쓰는 시대를 넘어, GEO라는 새로운 최적화 전략을 통해 AI 검색 환경에서도 살아남아야 해요. 소비자가 어떤 질문을 하든, AI의 답변 속에서 브랜드가 함께 언급될 수 있도록 대비해야 하는 거예요.
AI 검색의 등장은 새로운 도전이자 기회예요. 변화하는 검색 환경에서 뒤처지지 않으려면 지금부터 GEO 전략을 고민하고 실행하는 것이 필수라고 할 수 있어요.