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천하의 구글을 위협하는 경쟁자가 등장했다. AI 챗봇이 등장하며 구글이 10년 만에 검색 시장에서 점유율 하락을 기록한 것. 구글의 쇠퇴 원인과 AI 챗봇의 추격, 이를 둘러싼 웹 검색 시장의 흐름을 조망하고 미디어가 새겨야 할 시사점을 확인해 본다. 편집자 주
오랫동안 검색 시장의 절대 강자로 군림해 온 구글의 아성에 균열이 시작됐다. 웹트래픽 분석사이트인 스탯카운터(Statcounter)에 따르면 구글의 세계 검색 시장 점유율이 최근 90% 이하로 떨어졌다. 이는 2015년 이후 10년 만에 처음 나타난 현상이다. 2024년 10월 90%의 벽이 깨졌고 2025년 4월 기준 89.66%를 기록 중이다.
이와 맞물려 주목할 현상이 있다. 바로 AI 챗봇(Chatbot) 및 AI 검색의 출현이다.1) 시밀러웹과 데이터스 등의 데이터를 종합한 자료에 따르면 2024년 10월 현재 챗GPT는 빙(Bing) 검색을 제치고 구글과 유튜브에 이어 검색 시장 내 점유율 3위에 올라섰다. 챗GPT와 퍼플렉시티(Perplexity) 등 생성형 AI 챗봇의 등장은 단순한 기술적 진보를 넘어, 우리가 정보를 탐색하고 소비하는 방식 자체를 근본적으로 바꾸는 패러다임 전환을 예고하고 있다.
이러한 검색 시장의 변화상은 정보 유통의 지형을 뒤흔들 전조현상으로 받아들여지고 있다. 특히 검색 트래픽과 온라인 가시성에 의존도가 높은 미디어 산업 전반에 거대한 파장이 예상된다.
흔들리는 검색 제국, 구글의 위기와 AI의 부상
구글의 지배력은 견고해 보였지만, 이미 AI 챗봇 등장 이전부터 추락의 조짐은 있었다. 검색 결과의 신뢰도 하락과 과도한 광고 노출에 대한 이용자 피로감, 특히 젊은 세대의 틱톡, 인스타그램 등 소셜미디어에서의 정보 탐색 경향 증가는 기존 검색 방식의 한계를 드러냈다. AI 챗봇은 이러한 변화의 흐름을 타고 사용자의 질문 의도와 맥락을 파악해 직접적인 요약 답변과 통찰력을 제공하며 파괴적 혁신을 가속하는 촉매제가 되고 있다.
이렇게 AI 기반 경쟁자들의 부상과 사용자 행동 변화로 구글의 검색 광고 시장 점유율은 점진적 하락이 예상된다. 2024년 현재 구글은 3,000억 달러(약 419조 원) 규모의 글로벌 검색 광고 시장에서 57%의 점유율을 차지하고 있다. 하지만 이마케터 등의 자료에 따르면 이 점유율은 2025년에 AI 기반의 신흥 검색 플랫폼, 즉 AI 챗봇들이 주목받으면서 2%p 감소하는 등 하락세가 전망된다. 게다가 미국과 유럽 등 주요 시장에서의 반독점 규제 압력 또한 사업 운영에 부담으로 작용하고 있다.
이에 구글은 2024년부터 검색 엔진에 AI를 접목, 검색 결과를 요약해 보여주는 ‘AI 개요(AI Overviews)’를 통해 반격을 꾀하고 있다. 나아가 지난 5월 20일 개발자대회에선 AI 모드(AI Mode) 도입을 발표하며 AI 검색 전쟁에서 꼭 이기겠다는 결의를 드러냈다. AI 모드는 AI 개요보다 더 발전된 기능이다. 최신 모델 제미나이(Gemini) 2.5를 기반으로 고급 추론과 멀티모달(Multi-Modal) 처리가 가능하며 챗봇처럼 작동하고 맞춤형 검색 경험을 지향한다.
사실 구글은 2017년에 이미 AI 기반 기술 연구 성과를 내놓았다. 그럼에도 기존 검색 광고 수익에 부정적 영향을 미칠까 우려해 본격 개발 및 서비스 접목을 늦추다가 오픈AI의 공격적 행보에 선두를 뺏긴 셈이다. 결국 비상경계령(Code Red)을 걸고 열심히 뒤쫓으며 안간힘을 쓰는 형국인데, 아직은 혼전 상황이다.
한편, 챗GPT는 폭발적으로 급성장한 이용자 기반을 일궈냈다. 퍼플렉시티는 ‘답변 엔진’을 표방하며 연구 도구로서의 입지를 다지고 있다. 마이크로소프트 역시 오픈AI 기술을 활용한 코파일럿(Bing)을 통해 경쟁에 참여 중이다. 이들 AI 챗봇과 검색 엔진은 각기 다른 특징과 강점을 내세우며 구글이 장악했던 검색 시장의 판도를 바꾸고 있다.
링크에서 답변으로: 정보 소비 방식의 근본적 변화
가장 주목해야 할 변화는 정보 접근 방식이 ‘링크 목록’에서 ‘직접적인 답변’으로 이동하고 있다는 점이다. 과거 이용자는 구글이 제시하는 링크들을 클릭하며 스스로 탐색 행위를 통해 정보를 종합해야 했다. 하지만, 이제 AI가 여러 출처를 요약 및 재구성한 단일한 답변을 대화형으로 제공한다. 이는 이용자 편의성을 높여주면서 크게 환영받고 있다. 반면, ‘정보의 중앙 집중화’라는 심각한 문제를 야기하기도 한다.
AI가 어떤 정보를 선택하고, 어떻게 요약하며, 어떤 기준으로 우선순위를 정하는지는 투명하게 공개되지 않는 블랙박스와 같다. 사용자는 AI가 제공하는 단일한 답변에 의존하게 되면서 정보의 편향성이나 누락 가능성을 인지하기 어려워진다. 소수의 거대 AI 플랫폼이 정보 유통을 통제하며 여론 형성에 막대한 영향력을 행사할 수 있다는 우려도 제기된다. 미디어 기업 입장에서는 자사 콘텐츠가 어떻게 해석되고 재구성되는지 통제할 수 없고, 심지어 출처 표시조차 제대로 되지 않아 브랜드 가치와 신뢰도 하락으로 이어질 수도 있다.
미디어의 딜레마: 트래픽 절벽과 수익 모델 재편
AI 기반 검색의 확산은 미디어, 특히 뉴스 발행사에게 트래픽 감소와 수익 모델 재편이라는 심각한 딜레마를 안겨주고 있다. 구글 AI 개요 기능의 트래픽 영향과 관련, 다수의 연구는 AI 개요 노출 시 웹사이트 클릭률(CTR, Click-Through Rate)이 크게 감소하며, 주요 언론사의 유기적 검색 트래픽 감소 추세를 보고하고 있다. AI 검색이 생성하는 추천 트래픽이 기존 구글 검색 대비 91%나 낮다는 충격적인 결과는 ‘제로 클릭 검색’ 현상의 도래를 체감하게 한다. AI가 답변을 직접 제공하면서 이용자가 원본 기사를 방문할 필요성을 느끼지 못하는 것이다. 게다가 AI 검색엔진이 부정확한 출처 인용이나 잘못된 정보를 제시하는 부작용의 우려도 여전하다.
트래픽 감소는 기존 광고 수익 모델에 직격탄이 된다. AI 환경에서의 광고 클릭률은 현저히 낮으며, 이는 구글의 검색 광고 점유율 하락으로 이어질 수 있다. 구글은 AI 개요 내 광고 삽입, 챗봇용 애드센스 등을 실험하고 있지만, 사용자 경험을 해칠 우려가 크다. 퍼플렉시티의 수익 공유 모델이나 오픈AI의 콘텐츠 라이선스 계약이 일부 대안으로 제시되기도 한다. 하지만, 대부분의 언론사에게 실질적인 수익원이 되기는 어려울 것이라는 비관적 전망이 우세하다. 결국, AI 시대를 맞으면서 당분간 기술 플랫폼과 언론사 간의 긴장과 갈등 심화는 불가피해 보인다.
생존을 위한 모색: AI 시대 미디어의 대응 전략
이러한 격랑 속에서 미디어는 어떻게 생존 전략을 모색해야 할까? 첫째, AI 최적화(AIEO, AI Engine Optimization)2)에 대한 이해와 실행이 필요하다. AIEO는 전통적 SEO와 달리, AI 시스템이 콘텐츠를 쉽게 발견하고 이해하며 신뢰할 수 있는 정보 소스로 활용하도록 최적화하는 데 초점을 맞춘다. 즉, 검색 결과 1위가 아닌, AI 답변의 ‘신뢰할 수 있는 출처’가 되는 것이 중요하다. 이를 위해 E-E-A-T(경험-전문성-권위성-신뢰성, Experience-Expertise-AuthoritativenessTrustworthiness)원칙에 기반한 고품질 콘텐츠 생산과 명확한 구조화(제목 태그, 목록 활용 등), 기술적 최적화(빠른 로딩 속도, 스키마 마크업 활용, AI 크롤러 접근성 확보 등)가 요구된다.
AIEO만으로는 트래픽과 수익 감소 문제를 완전히 해결할 수 없으므로 추가 전략도 필요하다. 검색 플랫폼 의존도를 낮추고 뉴스레터와 앱, 멤버십 등 이용자와의 직접 관계 구축 노력, 다양한 AI 플랫폼과의 파트너십 등을 고려해야 한다. 뉴스룸 내부에 AI 도구를 도입해 기사 요약과 데이터 분석, 콘텐츠 개인화 등 효율성을 높이고 새로운 상품 개발에 활용해야 한다.
검색의 판도가 바뀌는 AI 시대에 인간 기자의 심층 취재, 독창적 분석, 차별화된 관점과 독자와의 신뢰는 더욱 중요한 경쟁력이 될 것이다. 또한 AI 활용 방식에 대한 투명성 유지와 윤리적 문제에 대한 지속적인 성찰이 필요하다.
1) AI 챗봇과 AI 검색은 이용자의 궁금증 해결 및 정보 제공을 위해 질문 의도 파악과 AI 기술 활용 등의 비슷한 역할을 수행한다. 다만, 엄밀하게 따져보면 이용 목적이나 정보 출처 등에서 차이가 있다. 검색의 변화를 다루는 이 글에서는 엄격히 구분하지 않고 ‘정보 탐색 행위’ 측면에서 유사한 범주로 간주한다.
2) ‘AI 검색 최적화’의 영어 표현은 아직 여러 개가 혼용되는 상황이다. AIEO 외에도 GEO(Generative Engine Optimization), 혹은 AEO(AI Engine Optimization) 등으로 불리기도 한다.
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