시장 분석이 가리키는 방향은 분명하다. 검색창에 키워드를 넣고 링크를 순서대로 열어보던 흐름이, 질문을 던지면 곧바로 답을 받는 AI 검색 엔진 중심으로 재편되면서 구매 경로 자체가 달라지고 있다. 퍼플렉시티(Perplexity), 오픈AI의 챗GPT 서치, 구글의 AI 오버뷰처럼 요약과 출처를 결합한 서비스가 확산되며, 검색은 ‘탐색’보다 ‘결정’에 가까운 행위가 됐다. 이 변화는 소비자 행동을 바꾸고, 광고 의존도가 높은 검색 비즈니스의 수익 구조에도 압박을 준다.
국내에서도 같은 파장이 번지고 있다. 카카오는 다음(Daum)을 독립 법인으로 분사하기로 결정했고, 네이버는 생성형 AI 기반 검색 서비스 ‘큐(Cue:)’를 PC 버전으로 제공 중이다. AI가 답변을 생성하는 방식이 보편화되면, 사용자가 여러 페이지를 돌아다니며 비교하던 시간이 줄어든다. 그만큼 브랜드와 유통사가 ‘어디에서 발견되고 어떤 근거로 추천되는지’에 촉각을 곤두세울 수밖에 없다.
AI 검색 엔진 발전이 바꾸는 구매 경로 변화, 퍼플렉시티 챗GPT 서치 구글 AI 오버뷰의 확산
최근 인공지능 기반 검색이 주류 서비스로 자리 잡는 배경에는, 기존 키워드 검색의 번거로움이 있다. 링크 목록을 제시한 뒤 사용자가 판단을 떠안는 방식과 달리, AI 검색은 문맥을 이해해 요약 답변을 먼저 제시하고 필요할 때 출처로 이동시키는 구조다. 퍼플렉시티는 답변과 함께 참고 출처를 명확히 제시하는 방식으로 신뢰를 강조했고, 오픈AI는 ‘챗GPT’에 검색 기능을 결합한 챗GPT 서치로 차별화를 시도했다.
구글의 AI 오버뷰도 같은 축에 있다. 생성형 요약을 검색 결과 상단에 배치해 사용자가 빠르게 핵심을 파악하도록 돕되, 추가 탐색을 위한 링크 흐름을 유지하는 형태다. 하지만 요약이 강해질수록 클릭의 필요가 줄어들 수 있다는 점은 역설적으로 검색 광고에 부담으로 돌아온다. 실제로 업계 데이터에서는 구글의 글로벌 검색 점유율이 91.58%에서 90%로 소폭 하락한 흐름이 포착됐고, 미국 내 검색 광고 점유율이 50.5%에서 48.3%로 내려갈 것이란 전망도 제기됐다.
이 지점에서 광고와 신뢰의 균형이 핵심 의제가 된다. AI가 답을 ‘완성형’으로 제시할수록 광고 노출 방식은 바뀔 수밖에 없다. 관련 업계에서는 AI 검색 광고 신뢰 이슈를 포함해, ‘답변형 검색’에서 광고가 어떤 형태로 설득력을 얻을지에 대한 논의가 확산 중이다.
데이터 분석이 보여주는 소비자 행동의 이동, 검색에서 전자 상거래 결제로 더 가까워지다
데이터 분석 관점에서 AI 검색은 ‘정보 탐색’과 ‘구매 결정’ 사이의 거리를 줄이는 도구로 해석된다. 사용자는 “어떤 제품이 내 상황에 맞는가” 같은 질의를 자연어로 던지고, 검색 서비스는 비교 기준을 정리해 답변을 만든다. 결과적으로 검색은 더 이상 웹사이트 목록을 나열하는 단계가 아니라, 구매 후보를 압축하는 장치가 된다. 전통적인 퍼널에서 ‘인지-비교-구매’가 분리돼 있었다면, AI 검색은 이 단계를 한 화면에 겹쳐 놓는다.
이 과정에서 전자 상거래 사업자와 브랜드가 체감하는 변화는 유입의 성격이다. 예컨대 서울의 한 생활용품 브랜드 마케터는 “검색 유입이 줄어드는 것보다, 유입된 사용자가 이미 비교를 끝낸 상태로 들어오는지 여부가 더 중요해졌다”고 말한다. AI 검색이 장단점과 대안을 정리해주면, 쇼핑몰은 ‘설명’보다 ‘확신’을 제공해야 한다. 사용 후기의 신뢰도, 반품 정책, 배송의 예측 가능성 같은 요소가 결제 직전의 결정 타이밍을 좌우한다.
동시에 출처 노출 방식도 바뀌고 있다. 요약이 강해질수록 웹사이트의 클릭이 줄 수 있다는 우려가 커지면서, 퍼블리셔와 브랜드는 “어떻게 인용되는가”를 관리해야 하는 상황에 놓였다. 이런 흐름을 다룬 챗GPT 출처 감소 추세 같은 논의는, 트래픽 중심에서 ‘레퍼런스 중심’으로 평가 기준이 이동할 수 있음을 시사한다. 구매로 이어지는 추천의 근거가 어디에서 왔는지가, 곧 경쟁력이 되는 셈이다.
AI 검색의 확산은 사용자의 ‘질문 방식’도 바꾸고 있다. 제품명을 묻기보다 “아이 알레르기가 있는데 어떤 세제를 써야 하나”처럼 상황을 설명하는 질의가 늘면서, 검색 서비스는 단순 가격 비교를 넘어 조건 기반 추천을 강화하는 쪽으로 진화하고 있다. 이 변화가 계속되면, 브랜드의 상품 데이터와 설명 품질은 검색 결과의 상단 노출만이 아니라 추천의 신뢰를 좌우하는 기반이 된다.
국내 플랫폼 대응, 카카오 다음 분사와 네이버 큐, 오픈리서치 oo.ai가 던지는 경쟁 시나리오
국내 시장에서는 플랫폼의 조직 전략과 기술 로드맵이 동시에 움직이고 있다. 카카오는 다음을 독립 법인으로 분사하기로 했다고 밝혔고, “법인 독립을 통해 다양한 실험이 가능한 환경을 만들고 의사결정 구조를 갖추겠다”는 취지의 설명을 내놨다. 배경에는 검색 시장 환경 변화와 다음의 검색 점유율이 2.72%까지 하락한 상황이 맞물려 있다는 해석이 나온다. 카카오는 AI 서비스 ‘카나나’ 발표와 오픈AI와의 파트너십 체결 등 AI 중심 전환도 병행해 왔다.
네이버는 하이퍼클로바X 기반의 ‘큐(Cue:)’를 통해 생성형 AI를 검색에 접목했다. 2023년 9월 시범 출시된 뒤 PC 버전으로 제공되고 있으며, 통합검색과의 연계 확대가 예고된 상태다. 대화형 질의에 대한 맥락 기억과 검색 증강 생성(RAG) 방식은, 단순 요약을 넘어 ‘검증 가능한 답변’ 경쟁으로 흐름을 옮기려는 시도로 읽힌다.
스타트업 진영의 움직임도 뚜렷하다. 카카오브레인 출신 인력들이 설립한 오픈리서치의 ‘oo.ai’는 지난해 7월 창업과 함께 100억원 규모 시드 투자를 유치하며 주목을 받았다. 회사 측 설명에 따르면, oo.ai는 기존 AI 검색 대비 참고 자료를 대폭 늘리고 검색 시간을 3초 이내로 줄였다는 목표를 내걸었다. 쇼핑 영역에서는 “당뇨 환자에게 적합한 사과”처럼 조건이 붙은 질문에 품종별 정보를 분석해 추천하는 방식도 제시했다. 기술이 구매 직전의 판단을 대신 설명하기 시작하면, 플랫폼 경쟁은 검색창의 점유율을 넘어 ‘추천의 표준’을 누가 장악하느냐로 옮겨갈 가능성이 크다.
이런 전환은 검색을 둘러싼 생태계 전반의 재배치를 예고한다. 브랜드는 SEO만이 아니라 AI가 읽고 인용할 수 있는 구조화된 정보와 근거를 갖춰야 하고, 플랫폼은 요약과 출처, 광고의 균형을 새로 설계해야 한다. 기술 혁신이 촉발한 이번 재편의 관건은 결국, 사용자가 더 빠르게 결제에 도달하는 만큼 그 과정이 얼마나 투명하고 검증 가능하게 운영되느냐에 달려 있다.
