📢 주목할만한 이야기
마이크로소프트와 구글에 이어 네이버가 생성형 AI 검색 서비스 '큐:(Cue:)’를 2023년 11월 출시할 것이라고 발표했다.
🤖 챗GPT가 불러온 변화
2022년 말, 챗GPT의 등장이 검색 시장에도 큰 변화를 일으켰습니다. 구글, 빙, 네이버 같은 기존의 검색엔진은 키워드를 기반으로 정보를 찾아 링크와 간단한 설명으로 사용자에게 제공해왔습니다. 이 방식은 효율적이긴 했지만, 사용자가 원하는 정보를 더 정확하고 빠르게 얻기 위해서는 여러 링크를 클릭하며 내용을 비교해야 하는 번거로움이 있었는데요. 이에 비해 챗GPT는 대화형 인터페이스로 기존과는 다른 방식으로 사용자와 상호작용합니다. 사용자의 질문에 바로 답을 주고, 필요한 경우 추가 질문을 통해 문맥을 파악하여 더 정확한 정보를 제공하기도 하죠. 이로 인해 사용자는 이전처럼 여러 페이지를 방문할 필요없이 한 곳에서 바로 원하는 정보를 얻을 수 있게 되었습니다.
➡️ 키워드에서 대화로 - 진화하고 있는 검색엔진
전세계 검색 시장 점유율의 90% 이상은 구글이 독점해오고 있습니다. 3% 대의 점유율을 차지하는 만년 2위는 마이크로소프트(이하 MS)의 검색 엔진 ‘빙(Bing)’입니다.
MS는 빙에 챗GPT를 결합한 AI 버전의 검색엔진을 출시하여 글을 상대로 도전장을 내밀었는데요. 새로워진 빙은 검색결과에 링크만 단순 나열하는 대신 사용자 의도를 파악해 답변과 상세 결과를 바로 제공하고 있습니다. 이에 반해, 구글은 키워드를 검색하면 관련된 정보 의 링크들이 나열되고, 사용자가 본인의 의도와 가장 가까운 정보를 택하여 클릭해야 합니다.
구글은 이에 대응하기 위해 챗봇 ‘바드’를 출시하고, 뒤이어 AI 챗봇을 결합한 ‘검색 생성형 경험(Search Generative Experience, SGE)’을 공개했습니다. 결과 페이지 상단에 AI가 생성한 답변과 함께 링크와 추가 질문 버튼이 보여지는 방식으로 향상 되었어요. 빙과 마찬가지로 하단 영역에는 기존의 링크 나열 방식이 동일하게 적용되었습니다. 최근 구글은 미국 사용자들 대상으로한 검색 생성형 경험 베타 테스트를 끝내고, 일본과 인도로 생성 인공지능(AI)을 활용한 검색 테스트 지역을 확장한다고 밝히기도 했는데요.
지난 8월, 국내 검색 점유율 1위 네이버 역시 생성형 AI 검색 서비스 ‘큐:’를 11 월 출시한다고 발표했습니다. 큐:가 적용된 네이버 검색 결과도 빙과 구글의 구조와 매우 비슷했어요. 큐:는 하이퍼클로바X를 기반으로 했기 때문에, 한국어 이해 능력이 더 뛰어날 것으로 기대되는데요. 또한 국내 이슈나 문화에 대한 질문에 더 정확한 답변할 수 있을 것으로 예상합니다. 이렇게 검색엔진은 이제 키워드가 아닌 ‘대화’를 중심으로 패러다임이 바뀌어 가고 있습니다. 더이상 단순히 정보를 제공하는 툴이 아니라, 사용자와 더 깊은 상호작용을 통해 사용자의 질문을 이해하고 해결해주는 역할로 진화하고 있는 것이죠.
🤑 수익 극대화에서 사용자 경험으로
이 세 회사가 새로운 검색엔진 서비스를 론칭하면서 모두 같은 목표를 강조했습니다. 바로 개인화된 결과를 통해 사용자에게 더 편리한 검색 경험을 제공하는 것인데요. 저는 이것이 매우 중요한 시사점이라고 생각했습니다. 이전처럼 사용자가 더 많이 클릭하게 하여 광고 수익을 극대화하는 방식으로는 더 이상 경쟁력을 유지할 수 없다는 것을 깨닳은 것 같습니다. 이 변화는 단순히 기존의 검색엔진 경쟁만이 아니라, 다양한 플랫폼과의 경쟁에서도 중요한 의미를 가집니다. 2022년 구글에서 실시한 연구에 따르면 거의 40%의 MZ 세대가 점심 식사 장소를 찾을 때, 구글 지도나 검색 대신 소셜미디어를 사용한다고 해요. 단순한 검색 결과 링크만으로는 요즘 소비자들을 만족시키기 어려워졌다는 것을 단적으로 보여주는 예시입니다. 소비자들이 이미지 같은 시각적인 정보나 다른 사람들의 리뷰 같은 요소 또한 중요하게 생각하기 때문이죠.
검색엔진의 새로운 경쟁자는 소셜미디어 뿐만이 아닙니다. 미국 구매자 중 66%가 제품을 구매하기 위해 구글 대신 아마존에서 상품을 검색한다고 답했습니다. 한국으로 치면 네이버나 구글 대신 쿠팡과 11번가 같은 리테일 플랫폼에서 상품 정보를 더 많이 검색하는 것인데요.
이러한 다양한 플랫폼의 출현은 검색엔진들의 시장 점유율에 압력을 가하고 있습니다. 단순히 광고 수익을 늘리는 것을 넘어 사용자 경험을 개선해야 하는 이유가 더욱 분명해지고 있습니다.
💡 검색 마케팅에 미칠 영향은?
생성 AI의 출현으로 지난 20년 동안 발전해온 검색 시장이 패러다임의 전환을 맞이하고 있습니다. 이러한 변화는 분명 SEO와 검색 광고같은 검색 마케팅에 어떠한 영향을 미치게 될까요?
1) 광고 지면의 변화
새로 바뀐 (대화 기반) 검색엔진의 경우, 결과페이지 상단에 광고 노출 공간이 줄어들면서 대부분의 광고 지면이 하단으로 이동하게 됩니다. 광고보다는 사용자 경험이 우선시 해야하기 때문이죠. 이 과정에서 검색 광고의 이 과정에서 CPC(클릭당비용)가 높아질 가능성이 큽니다.
이렇게 기존 광고가 차지하던 비중이 현격히 줄어들거나 바뀌면서, 검색 광고 수익 또한 감소할 가능성이 있습니다. 검색엔진들은 이전의 수익을 복구하기 위한 돌파구를 마련하기 위해 노력할텐데요. 예를 들어, 광고 가격을 인상하거나 혹은 다양한 실험을 통해 새로운 광고 지면을 만들 수 있겠죠.
또한, 저는 생성 AI와 함께 새로운 형태의 광고 상품이나 플랫폼이 생겨날거라 기대해봅니다. 앞으로 이러한 변화를 예의주시하며 새로운 검색 광고 상품과 전략을 발빠르게 테스트해 볼 필요가 있을 것 같습니다.
2) 더욱 개인화된 광고 콘텐츠
검색엔진이 생성 AI를 기반으로 더욱 맞춤화된 경험을 제공하려 노력하면서, 자연스럽게 검색 광고 역시 개인화된 콘텐츠가 중요해질 것입니다. 이제는 키워드 뿐 아니라 대화를 통해 추출한 다양한 데이터를 활용하여 더욱 세밀하게 타겟팅할 수 있을 텐데요.
대화를 통해 추출한 데이터는 단순한 키워드 검색보다 더 많은 맥락을 제공할 수 있어, 광고의 정확성과 관련성을 높일 수 있을 것이라 생각합니다.
예를 들어, "여행 준비"라는 키워드만으로는 사용자의 실제 필요나 의도를 정확히 파악하기 어렵지만, 대화를 통해 "가족과 함께 가는 여행"이라는 추가 정보를 얻을 수 있다면, 가족 여행에 적합한 광고를 보여줄 수 있는 것처럼 말이죠.
3) 알고리즘 - 점점 복잡해지는 SEO
검색 결과가 대화를 기반으로 개인화되면서 '일반적인' SEO 전략으로는 좋은 결과를 얻기 어려워질 것으로 보입니다. 각 사용자에게 제공되는 검색 결과가 다양해지면서, 어떤 사이트가 '최상위'에 노출되는지를 결정하는 알고리즘 역시 더욱 복잡해질 거구요.
이제는 더더욱이나 단순 키워드 삽입이나 링크 빌딩만으로 높은 순위를 차지하기가 어려워질 것 같아요. (왠만한 꼼수는 통하지 않게 되겠죠!) AI가 탑재된 검색엔진이 사용자의 의도와 맥락을 더 정확히 파악하게 되면서, SEO 콘텐츠의 '퀄리티'가 매우 중요해질 것입니다.
또한, 새로운 검색엔진이 사용자 경험을 강조하기 때문에 (도착) 웹사이트의 사용자 경험 역시 SEO에 큰 영향을 미칠 것이라 예상합니다. 종합해보면 웹사이트 디자인(UX/UI), 로딩 속도, 콘텐츠 퀄리티 등의 요소에 있어 더욱 까다로운 기준이 적용될 가능성이 높습니다.
4) 다양한 플랫폼과의 경쟁 심화
앞서 언급한 것처럼 소셜미디어나 온라인 쇼핑 플랫폼과 같은 다양한 온라인 플랫폼이 검색 기능을 강화하고, 사용자 데이터를 활용한 개인화가 진행되며 전통 검색엔진과의 경쟁이 심화될 것입니다.
이에 따라 전통적인 검색엔진을 포함하여, 소셜미디어, 온라인 쇼핑 플랫폼, 동영상 플랫폼 등에서도 우리 브랜드가 잘 노출되도록 SEO 작업을 다각화해야 합니다. 특히 B2C 분야에서는 이러한 변화에 더욱 민감할 것으로 예상되는데요. 각 플랫폼의 특성과 잠재고객을 고려하여 보다 복합적인 전략을 세우고, 어느 플랫폼에 (검색) 광고 예산을 더 집중할지를 재고해 봐야할 시점이라고 생각합니다.
👀 마케터로서
구글은 이제 막 베타 검색 서비스를 미국 외 시장에 확장하기 시작했고, 네이버의 큐:도 11월에 출시될 예정입니다. 변화의 초기 단계이기 때문에 아직은 당장 대응할 수 있는 부분이 크게 없는 것도 사실입니다. 마케터로서 주요 검색엔진 서비스와 산업 동향을 지속적으로 주시하고, 무엇보다 빠르게 변하는 환경에 맞게 빠르게 ‘Test & Learn’하는 마인드를 갖는게 가장 중요하지 않을까 생각해봅니다.