구글 AI 모드와 딥 리서치, SEO에 어떤 영향을 줄까?
지난 3월 5일, 구글은 AI 검색 서비스인 ‘AI 모드’를 베타 버전으로 출시했습니다. 기존 구글 검색에서 제공하던 서비스인 ‘AI 오버뷰’를 확장한 기능으로, 추론, 사고, 멀티모달 기능을 지원하는데요. 현재는 구글 유료 구독 서비스인 ‘구글 원 AI 프리미엄’ 사용자에게 우선 적용되고 있습니다.
한편 오픈AI는 2월부터 Chat GPT 유료 구독자들에게 ‘딥 리서치(Deep Research)’ 기능을 제공하기 시작했습니다. 고급 추론 모델 ‘o3’을 기반으로 심층 분석을 수행하며, 연구자 수준의 보고서를 생성할 수 있습니다.
이처럼 AI 기반 검색이 발전하면서 SEO 환경도 변화하고 있습니다. 오늘은 구글 AI 모드와 딥 서치가 SEO에 어떤 영향을 미칠지 알아보겠습니다.
딥 리서치, 구글 검색에 위협이 될까?
오픈AI에서 개발한 AI 에이전트 딥 리서치(Deep Research)는 한국에서는 심층 리서치로 불리며, 사용자가 원하는 주제에 대해 상세한 보고서를 자동 생성하는 기능입니다. 온라인에서 많은 양의 정보를 수집한 뒤, 여러 단계로 연구를 수행합니다.
주로 마켓 리서치에 활용되지만, 자동차 구매나 여행 예약, 신용 정보 조사 등 소비자 중심 주제에도 유용합니다. 또한 금융, 과학, 정책과 같은 전문 지식이 필요한 분야뿐만 아니라, 가전 제품이나 가구처럼 개인화된 추천이 중요한 영역에서도 효과적으로 활용될 수 있습니다.
딥 리서치는 수십에서 수백 건의 검색을 통해 보고서를 작성합니다.
“가격이 5만~8만 달러인 7인승 하이브리드 패밀리카 중 가장 좋은 모델은?”이라는 질문에 대해, 딥 리서치는 31개의 출처를 바탕으로 답변을 생성했습니다.
실제로 Chat GPT는 다음과 같은 방식으로 정보를 추론했습니다.
- 2024 XC90 미드사이즈 럭셔리 SUV가 IIHS의 2024년 최고 안전 선택+를 받았다는 소식을 들었어. 이 모델은 일상적인 운전자들에게 든든한 선택이 될 것 같아.
- 2024년형 볼보 XC90이 IIHS에서 2024 TSP+을 받고, 현대 산타페 하이브리드(2024)는 1.6L 터보 하이브리드를 사용할 가능성이 높아 보인다. 출력은 이전 모델과 비슷할 듯.
이 보고서는 약 9분 만에 작성되었으며 사람이 직접 조사하는 것보다 훨씬 빠르고 효율적입니다. 다만, 기존 방식대로 검색했다면 발생했을 클릭 41회가 줄어들어 구글의 광고 노출과 클릭 수 감소로 이어질 가능성이 있습니다.
딥 리서치 활용 사례
답변의 품질과 시간 절약 효과
딥 리서치를 통한 답변은 구글이나 네이버 같은 기존 검색 엔진에서 직접 검색하는 것보다 더 많은 시간이 소요됩니다. 하지만 기존 검색은 단순한 결과만 제공할 뿐, 사용자가 원하는 완성된 답변을 얻기는 어렵습니다. 반면, 딥 리서치는 답변을 전달하는 데 몇 분이 더 걸리지만 심층적인 분석과 함께 한 번에 원하는 정보를 제공한다는 장점이 있습니다.
개인화된 검색
딥 리서치는 사용자가 원하는 검색 기준과 출처를 직접 설정할 수 있습니다. 이를 통해 신뢰할 수 있는 정보를 수집하거나 특정한 관점에서 분석된 데이터를 확보하는 것도 가능합니다.
대화형 검색
기존 검색 엔진과 달리, 딥 리서치는 사람과 대화하듯 이루어집니다. 사용자의 질문 의도에 맞춰 정보를 제공하며, 추가 질문을 통해 더 깊이 있는 답변을 받을 수 있습니다. 또한, 핵심을 간결하게 요약하여 사용자가 원하는 수준의 정보를 얻을 수 있습니다.
검색 엔진의 딥 서치 기능 도입
현재 주요 검색 엔진들은 딥 서치(심층 검색) 기능을 개발하고 있습니다.
마이크로소프트 Bing은 2023년 12월부터 심층 검색 기능을 도입했으며, 오픈AI의 GPT-4 기술을 활용하여 기존 Bing 검색을 보완하고 있습니다. 하지만 Chat GPT의 에이전트만큼 정교한 분석을 제공하지는 않습니다.
이외에도 일론 머스크가 운영하는 xAI가 개발한 Grok에서는 “딥 서치”, 구글 Gemini와 Perplexity에는 “딥 리서치”가 있습니다. 많은 검색 엔진에서 보다 정교한 검색 결과를 생성하는 방향으로 발전하고 있습니다.
딥 리서치의 한계와 해결 과제
해결할 수 있는 문제
AI 모델이 정보를 생성할 때 가장 큰 문제로 지적되는 것은 환각(hallucination, 할루시네이션)입니다. 앞서 소개한 Chat GPT의 딥 리서치 사례는 31개의 출처를 기반으로 답변을 제공했다고 했지만, 실제로는 그보다 많은 소스를 참고했습니다.
이처럼 AI는 잘못된 정보를 사실처럼 전달하거나 출처를 정확하게 표기하지 않을 수 있습니다. 하지만 추론 모델이 점점 발전하면서 더 깊이 생각하는 방식으로 오류를 줄여나갈 것으로 보입니다.
딥 리서치가 해결할 수 있는 또 다른 문제는 인용 출처의 선택입니다. AI가 부정확한 정보나 신뢰도가 낮은 웹사이트를 참고한다면, 아무리 빠르고 자세히 답변을 제공하더라도 그 정보는 활용할 수 없게 되는데요. 이를 보완하기 위해 사용자가 특정 출처를 제외하도록 설정하면 AI 모델이 이를 학습해 올바른 정보를 제공하도록 최적화가 가능합니다.
해결하기 어려운 문제
해결이 어려운 2가지 영역도 존재합니다. 첫 번째는 편향입니다. AI 챗봇 연구에 따르면, 대형 언어 모델(LLM)은 글로벌 브랜드, 명품 브랜드, 사용자 프롬프트 방식에 따라 편향된 답변을 보였습니다.
또한, 접근성도 하나의 문제가 될 수 있습니다. 딥 서치 에이전트가 정보를 찾으려면 인터넷에 해당 정보가 있어야 하는데요. 방대한 데이터가 필요한 AI 검색 모델은 웹 크롤링이 제한된 영역에서는 한계가 나타납니다. 이러한 측면에서 구글이나 Bing 같은 기존 검색 엔진은 상대적으로 경쟁 우위를 점할 수 있죠.
AI 검색이 SEO에 미치는 영향
AI 오버뷰는 검색 결과에서 핵심 정보를 모두 제공하기 때문에 SEO 트래픽을 감소시킬 수 있습니다. AI 오버뷰에서 발전한 AI 모드는 더 큰 타격이 있을 것으로 예상되지만, 여전히 SEO는 중요한 역할을 합니다.
출처와 검색 쿼리 공개
Chat GPT의 딥 서치는 검색 시 활용한 키워드와 정보의 출처를 명확하게 공개합니다. 이로 인해 SEO 담당자들은 AI 챗봇이 어떤 방식으로 콘텐츠를 검색하는지 파악하고, AI 친화적인 콘텐츠 최적화 전략을 수립할 수 있습니다. 또한, LLM은 여전히 검색 결과에 의존하는 만큼 SEO가 완전히 사라지지는 않을 것으로 보입니다.
구매 의도
사용자가 웹사이트를 클릭하기 전 AI 검색으로 답변을 얻는다고 해서 구매 의도 자체가 사라지는 것은 아닙니다. 다만, 웹사이트에서 소비자를 설득할 기회가 줄어들 수 있는데요. AI 챗봇이 직접 결제하는 기능을 제공하지 않는 한, 마케터들은 다양한 채널을 활용하여 소비자와 접점을 늘리는 전략이 필요합니다.
정보성 키워드에서 작동
구글의 AI 모드는 AI 오버뷰와 마찬가지로 정보성 키워드에 나타날 가능성이 높습니다. 따라서 ‘A 구매’나 ‘B 주문’과 같은 상업적인 키워드의 중요성이 더 커집니다.
딥 서치 위치
Bing의 딥 서치는 검색 결과와 광고 사이에 배치되며, 출처 링크를 포함하고 있습니다. 따라서 딥 서치 기능이 표시되더라도 여전히 사용자가 오가닉 검색 결과나 광고를 클릭할 수 있다는 점을 시사합니다.
AI 기반 검색 기술이 발전하면서 SEO 환경도 빠르게 변화하고 있습니다. AI 오버뷰와 딥 서치는 기존 검색 트래픽을 감소시킬 수 있지만, 반대로 새로운 기회를 창출할 가능성도 있습니다. AI가 점점 더 검색을 대체해 나가더라도, 결국 사용자에게 가치 있는 콘텐츠를 제공하는 것이 SEO의 본질입니다. 변화하는 환경 속에서 SEO 전략을 지속적으로 발전시키는 것이 중요합니다.
