디지털 광고 산업, 생성형 AI 검색으로 어떻게 달라질까?

“웹은 단순히 기계를 연결하는 것이 아니라 사람들을 연결한다. (The Web does not just connect machines, it connects people.)“ -팀 버너스리-

월드와이드웹(WWW, World Wide Web, 인터넷을 통해 접근 가능한 공용 웹 페이지의 상호연결 시스템) 을 창시한 ‘팀 버너스리’는 미래의 웹을 ‘인공지능(AI) 에이전트(인간의 개입 없이 특정 작업을 수행하는 자율 지능형 시스템)’로 내다봤습니다. 웹은 수많은 웹 페이지로 구성되며, 각 웹 페이지는 특정 URL(Uniform Resource Locator, 인터넷에서 웹 페이지, 이미지, 비디오 등 리소스의 위치를 가리키는 문자열)을 갖고 있습니다. 사용자는 이 URL을 통해 해당 페이지에 접근할 수 있는데요. 마이크로소프트, 구글 등의 빅테크 기업은 브라우저와 검색엔진을 구축하고, 수많은 페이지를 한 곳에서 보여주는 웹(web)2.0 시스템을 구축했습니다. 예를 들어 LG CNS 블로그 주소(https://www.lgcns.com/blog/)를 모르더라도 우리는 검색 엔진을 통해 해당 사이트에 접속할 수 있습니다. 블로그에 직접 접속해서 게시물을 읽는 방식이 아닌, 검색 엔진에 ‘AI 검색 산업’ 등의 키워드를 입력해 찾아내는 것 역시 이에 해당합니다. 즉, 웹2.0은 검색 기반의 온라인 생태계라는 것을 알 수 있습니다.

AI 검색이 불러올 빅테크 생태계의 변화

버너스리는 미래의 웹에서는 데이터가 사용자에 맞춰 분산될 것이라 말하며, 이 개념을 ‘웹(Web)3.0’이라 불렀습니다. 데이터가 웹에 포함돼 누구나 접근 가능한 현재와는 달리, 앞으로는 사용자들이 각자 소유하고 있는 데이터를 ‘팟(Pod, Personal online database, 분산형 개인 데이터 저장소)’이라는 디지털 공간에 저장하고 접근 권한을 관리하며 이를 개별적으로 외부에 공유할 것이라 전망했는데요. 웹3.0의 예시로 AI 챗봇이나 에이전트가 유저 맞춤형 서비스 제공 목적으로 특정 시점에 데이터를 외부에 활용할 수 있습니다. 사용자가 팟에 개인 일정을 추가하면 AI 에이전트가 이를 자동 감지하고 알림을 제공하거나 때론 사용자 취향에 맞춰 음악, 영화, 책 등을 추천해줄 수도 있습니다.

또한 버너스리는 현재 구글이나 메타, 애플 등 플랫폼 기반의 빅테크가 향후 없어질 가능성도 크다고 전망했습니다. 실제로 유럽연합(EU)은 디지털 시장법(DMA, Digital Markets Act, 개인 정보 보호, 사용자 데이터 접근, 공유 및 사용과 관련하여 테크 기업이 공정하게 경쟁할 수 있도록 EU에서 만든 규정)을 무기로 플랫폼에 잇따른 철퇴를 내리고 있습니다. 그 예로 구글은 자사 서비스인 구글 쇼핑(Google Shopping)과 구글 항공(Google Flights)을 알고리즘 기반의 공정한 경쟁 노출 방식이 아니라 우선적으로 검색 결과에 배치했다는 의혹을 받고 있고, 애플은 앱스토어에 앱 개발자가 외부 결제 수단으로 소비자를 유도하는 것을 허용하지 않았다는 이유로 조사받고 있습니다. 게다가 메타 역시 사용자 데이터 사용에 대한 진정한 선택권(동의하지 않을 경우 서비스 제한과 같은 강요나 불이익 없이 사용자가 자발적으로 데이터 사용에 동의/거부를 선택할 수 있게 하는 것)을 제공하지 않았다는 이유로 지적 받고 있습니다.

이런 버너스리의 전망이 이번에도 맞을지는 알 수 없지만 AI 검색은 이미 우리에겐 익숙한 현실이 됐습니다. 오늘날 수많은 AI 기업들이 LLM(Large Language Model, 대규모 언어 모델)과 RAG(Retriever-Augmented Generation, 검색 증강 생성) 기술을 적극 도입해 생성형 AI를 활용하기 때문인데요. 생성형 AI는 질문이 주어지면 먼저 데이터베이스, 웹 문서, 위키피디아 등 텍스트 기반의 외부 데이터에서 관련 정보를 검색합니다. 해당 단계에서 전통적인 정보 검색 기술을 먼저 활용한 뒤, 검색된 정보를 바탕으로 LLM이 최종 응답을 생성하는 방식입니다. 과거에는 LLM의 학습 시점이 굉장히 중요했으나 오늘날엔 그 중요성이 다소 낮아졌습니다. RAG를 통해 외부 지식 데이터에 접근하고 언어 모델을 통해 답변 정확도를 높일 수 있기 때문입니다.

AI 검색을 탑재한 기업 사례

• Chat GPT-4o

오픈AI가 새로운 언어 모델인 GPT-4o를 지난 5월 출시하면서, 강력한 검색 기능을 함께 도입했습니다. 기존 GPT-4에서는 자체적인 웹 검색 엔진은 제공되지 않았습니다. 만약 상세 웹 검색이 필요한 경우, 마이크로소프트 빙(Bing) 검색 엔진을 거쳐야 했습니다. 하지만 신규 버전인 GPT-4o는 웹 검색 기능을 통합했습니다. 예를 들어 “LG CNS 블로그 콘텐츠 내용을 바탕으로 인공지능에 대해 알려줘”라고 챗GPT에게 요청하면, 챗GPT가 웹사이트에 접속해 관련 내용을 분석해 요약해줍니다.

• 구글

오픈AI 뿐만 아니라 구글 역시 AI 검색 강화에 나섰습니다. 구글은 2024년 연례개발자 대회인 ‘구글 I/O’에서 대대적인 AI 검색 기능 업데이트 내용을 발표했습니다. 업데이트의 핵심은 AI 오버뷰(Overviews, 구글의 AI 검색엔진)의 검색 결과 페이지 상단에 AI가 생성한 요약 답변을 표시하는 기능이었습니다. 사용자가 복잡한 질문을 하면, AI가 여러 정보를 종합해 답변을 간단하게 요약해주는데요. 특히 관련 링크를 함께 제공해 추가 정보를 탐색할 수 있게 했습니다. AI 오버뷰는 제미나이(Gemini) 모델을 기반으로 멀티모달(Multi Modal, 시각, 청각 등 다양한 인터페이스를 통해 정보를 전달받는 방식) 기능을 갖추고 있어 텍스트뿐만 아니라 이미지, 동영상 등의 다양한 형식의 데이터를 처리할 수 있습니다. 해당 기술은 현재 미국에만 제공되고 있으며 연말까지 전 세계로 확장될 예정입니다.

• 마이크로소프트

마이크로소프트는 일찌감치 오픈AI와 손을 잡고 생성형 AI 검색을 도입했습니다. 이른바 ‘웹을 위한 AI 코파일럿’입니다. 마이크로소프트 검색 엔진인 빙(Bing) 역시 구글의 AI 오버뷰와 마찬가지로 텍스트 뿐만 아니라 이미지와 비디오를 포함한 멀티모달 기능을 통해 시각적으로 사용자에게 친숙한 방식으로 답변을 제공합니다. 예를 들어, 사용자가 특정 주제에 대해 검색하면 빙(Bing) 은 관련 차트, 그래프, 이미지 등을 함께 제공합니다. 또한 빙(Bing)은 마이크로소프트가 제공하는 웹 브라우저인 엣지(Edge)와 통합돼 있기 때문에 사용자가 브라우저 내에서도 손쉽게AI 검색 기능을 활용할 수 있습니다. 예를 들어 엣지 사이드바에서 빙(Bing) 챗을 통해 실시간으로 문서 요약, 웹페이지 분석 등의 작업도 수행할 수 있습니다.

• 퍼플렉시티

2022년, 아라빈드 스리니바스(Aravind Srinivas)를 비롯한 구글 출신의 AI 전문가들이 창업한 글로벌 스타트업 퍼플렉시티(Perplexity)도 생성형 AI 검색 시장에 뛰어들었습니다. 퍼플렉시티는 기존 검색 엔진의 한계를 느끼고, 보다 자연스럽고 직관적인 대화형 검색 기능을 제공하고자 했는데요. 자연어 처리 기술을 활용해 개인화된 검색 결과를 제공하는 것이 특징입니다. 또한 검색 결과를 요약된 형태로 제공하고, 관련 링크를 포함해 추가 정보를 쉽게 확인할 수 있습니다. 특히 퍼플렉시티의 AI는 자체 LLM뿐만 아니라 GPT-4, 클로드3(Claude 3), 미스트랄(Mistral) 등 다양한 언어 모델과 연동되는 장점이 있습니다. 유료 버전 이용 시 파일 업로드 및 분석을 할 수 있고, 이미지를 생성할 수 있습니다. 또, 페이지(Pages) 기능을 활용하면, 질문만으로 보고서를 쓸 수 있습니다. 페이지 기능은 검색된 정보를 기반으로 사용자 맞춤형 웹페이지를 생성해 보고서를 작성하고, 다양한 시각적 요소를 추가로 제공합니다. 기후 변화 보고서 작성을 예시로 페이지 기능을 더 알아보겠습니다.

• 주제 선정 및 초기 검색: “What are the impacts of climate change?” 검색. AI가 제공하는 요약 정보와 관련 링크 수집.

• 자료 수집 및 정리: “How does climate change affect polar bears?” 추가 검색. 관련 자료와 세부 정보 수집.

• 보고서 작성: (서론) 기후 변화의 개요 작성, (본론) 다양한 생태계에 미치는 영향 기술, (결론) 기후 변화의 장기적인 전망과 대책 제안.

• 파일 업로드 및 분석 (프로 모델): 기존 연구 논문 업로드. 데이터 분석 및 그래프 생성.

• 페이지 생성 (페이지 기능): 보고서 내용을 바탕으로 시각적인 웹페이지 생성. 동료와 공유해 피드백 받기.

• 검토 및 수정: 문법 및 맞춤법 오류 교정. 내용 및 형식 최종 수정.

• 제출: 최종 보고서 제출.

사용자 검색 방식의 변화 : AI 에이전트의 특징

• SEO 전략의 변화

SEO(Search Engine Optimization)의 중요성이 점차 낮아질 수 있습니다. SEO는 사용자가 검색을 했을 때, 자신의 페이지가 가장 상단에 노출될 수 있도록 키워드 중심의 태그와 링크 구조를 최적화하는 것을 의미합니다. 하지만 이런 키워드 중심의 SEO 전략은 AI 기반 검색 환경에서는 오히려 효과가 반감될 수 있는데요. AI 에이전트는 단순 키워드가 아니라 사용자의 의도와 질문 맥락을 기반으로 명확하고 정확한 정보을 선택하기 때문입니다.

• 광고의 전략 다변화

AI 검색 엔진은 검색 결과 페이지 구성을 변화시킬 것으로 보입니다. 대표적인 예로 앞서 소개한 구글 AI 오버뷰가 검색 결과 상단에 핵심 정보를 요약해주는 것을 생각해볼 수 있습니다. 앞으로는 AI의 이해력을 활용해 사용자의 검색 의도에 더욱 부합하는 맞춤형 광고가 부상할 것으로 보입니다. 또한 AI의 고도화된 데이터 분석 능력을 활용해 더욱 정교한 타깃 마케팅이 가능해질 것으로 예상됩니다.

광고계에서의 이런 변화는 이미 서서히 일어나고 있습니다. 미국 IT 매체 와이어드에 따르면, 미국의 디지털 광고 대행사 옵티멀(Optimal)의 고객 전략 담당 부사장 폴라 톰슨은 구글과 빙(Bing)의 광고 전략을 수정했다고 밝혔습니다. 특히 그는 플런지(Plunge)라는 얼음 욕조 판매를 대행하면서 ‘얼음 욕조(Ice bath)’와 같은 키워드가 상위 노출될 수 있도록 SEO 전략을 추구했는데요. 초기의 메시지였던 “우리의 얼음 욕조를 오늘 구매하세요” 또는 “얼음 욕조의 차이를 경험하세요” 대신, 그는 AI 검색 시대에 맞춰 “얼음 욕조의 혜택을 알아보세요” 또는 “플런지의 독점 혜택을 알아보세요”로 메시지를 변경했습니다. 이는 ‘혜택’에 더 집중하는 AI 챗봇 사용자에게 맞춘 것으로, AI 챗봇이 정보를 가져올 때 질문과 관련성 높아야 하기 때문에 전략을 수정한 것입니다.

AI 챗봇에 도입되는 광고 비즈니스 모델

일부 AI 챗봇에서는 이미 AI 광고를 도입하고 있습니다. 대표적으로 스냅과 마이크로소프트의 ‘마이 AI 챗봇’ 광고 비즈니스 모델이 있습니다. 스냅은 마이크로소프트의 ‘애드 포 챗 API(Ads for Chat API)’을 도입해 사용자가 챗봇과 대화할 때 광고를 노출하는 방식을 활용하고 있습니다. 예를 들어 사용자가 ‘집 주변 세탁소’에 대해 질문하면, 세탁소 관련 스폰서 링크가 함께 나오는 방식입니다. 중국의 IT 기업 바이두 역시 마이크로소프트 기술을 활용해 챗봇 광고 비즈니스 모델 도입을 시도하고 있습니다.

광고주들은 이러한 변화를 직감하고 있는데요. . AI의 등장으로 광고 비즈니스 모델이 달라지는 것뿐만 아니라 콘텐츠의 내용도 달라지고 있기 때문입니다. 과거에는 짧은 문장과 많은 수의 이미지로 제품이 검색 결과에 노출될 확률을 높이는 방식이 유리했다면, 미래엔 제품이 어떻게 좋은지, 어디서 구입할 수 있는지, 무슨 혜택이 있는지 등 보다 상세한 내용의 콘텐츠를 제작해 AI 챗봇의 탐지 확률을 높여야 합니다. AI 기술의 발전은 사람과 사람, 그리고 사람들의 Needs와 Wants를 더욱 정교하게 연결해주고 있습니다.

[참고 문헌]

• Reid, Liz. “Google.” Generative AI in Search: Let Google do the searching for you, May 14, 2024.

• Guinness, Harry. “Zapier.” Perplexity vs. ChatGPT: Which AI tool is better? [2024], June 6, 2024.

• Ayuya, Collins. “Zapier.” Perplexity AI vs. ChatGPT: AI App Comparison 2024, March 26, 2024.

• Dave, Paresh. “Wired.” As Google Targets AI Search Ads, It Could Learn a Lot From Bing, June 14, 2024.

• Mccracken, Harry. “Fastcompany.” Tim Berners-Lee is building the web’s ‘third layer.,’ November 8, 2022.

글 ㅣ 이상덕 ㅣ 매일경제 기자·미라클AI 에디터·<챗GPT 전쟁: 실리콘밸리는 지금 무엇을 준비하고 있는가> 저자