구글 제미나이 딥리서치(2): UX 시장 분석하기
Google Gemini Deep Research를 소개합니다
구글 제미나이 딥 리서치(Google Gemini Deep Research)는 인공지능이 단순한 정보 제공자를 넘어 자율적인 연구 수행자(Agent)로 진화했음을 보여주는 상징적인 서비스다. 기존의 챗봇 기반 인공지능이 사용자의 개별 질문에 대해 즉각적인 답변을 내놓는 방식이었다면, 딥 리서치는 사용자가 제시한 복잡한 주제에 대해 스스로 연구 계획을 수립하고 웹상의 방대한 소스를 탐색하며 구조화된 보고서를 작성하는 완결된 연구 프로세스를 제공한다. 이러한 도구의 등장은 수많은 탭을 띄워놓고 정보를 수동으로 취합해야 했던 리서처들에게 비약적인 생산성 향상을 예고한다.
이 시스템의 핵심은 제미나이 1.5 프로(Gemini 1.5 Pro) 모델의 강력한 추론 능력과 100만 토큰 이상의 방대한 컨텍스트 윈도우에 기반한다. 리서치 과정은 사용자가 프롬프트를 입력하는 것으로 시작되는데, 제미나이는 즉시 조사를 시작하지 않고 먼저 다단계 연구 계획서를 작성하여 사용자에게 제시한다. 사용자는 이 계획을 검토하고 특정 부분을 강조하거나 불필요한 범위를 제외하도록 수정할 수 있으며, 이러한 인간과 AI의 협업 루프가 연구의 정확도와 방향성을 결정하는 중요한 기점이 된다.
Google Gemini Deep Research를 UX 리서치에 활용하면 좋은 점
UX 리서치 분야에서 제미나이 딥 리서치의 도입은 리서치 품질의 상향 평준화와 프로세스의 민첩성을 동시에 가져온다. 가장 두드러진 장점은 리서치 속도의 비약적인 향상이다. 시장 조사와 경쟁사 분석 업무에서 인간 리서처가 수행하던 물리적인 검색과 데이터 정렬 시간을 200배 가까이 단축할 수 있어, 프로젝트 초기 단계에서 필수적인 데스크 리서치(Desk Research)의 효율성을 극대화한다. 리서처는 이제 정보 수집이라는 단순 노동에서 벗어나 수집된 데이터 사이의 숨겨진 맥락을 읽어내고 전략을 수립하는 고차원적인 업무에 집중할 수 있게 된다.
정보의 포괄성과 심층성 또한 기존 도구들과 차별화되는 지점이다. 딥 리서치는 한 번의 요청으로 수백 개의 웹사이트, 기술 블로그, 유튜브 영상, 뉴스 기사 등을 동시에 분석한다. 이는 리서처 개인이 미처 인지하지 못했던 틈새 시장이나 전 세계적인 트렌드 변화를 포착하는 데 탁월하며, 특히 생소한 기술 도메인이나 글로벌 시장 조사를 수행할 때 리서처의 시야를 혁신적으로 넓혀준다. 데이터 소스에는 학술 논문이나 기관 보고서와 같은 고품질 자료도 포함될 수 있어 리서치의 신뢰도를 뒷받침한다.
Google Gemini Deep Research를 활용한 STEEP 분석 리서치 (거시분석)
STEEP 분석은 사회(Social), 기술(Technological), 경제(Economic), 환경(Environmental), 정치(Political)라는 다섯 가지 거시적 관점에서 시장 환경을 진단하는 기법이다. 제미나이 딥 리서치는 이 다섯 가지 영역에 대한 방대한 글로벌 데이터를 실시간으로 취합하여 UX 리서처가 직면한 거시적 변화를 입체적으로 조명한다. 딥 리서치를 활용할 때는 단순히 현상을 나열하기보다 각 요인이 비즈니스에 미치는 리스크와 기회를 연결하여 분석하도록 명령하는 것이 효과적이다.
STEEP 분석을 위한 효과적인 프롬프트 사례는 다음과 같다. "[산업 명칭] 산업의 UX 디자인에 영향을 미치는 외부 요인을 STEEP 프레임워크에 따라 분석해줘. 특히 최근의 글로벌 이벤트와 연관된 정치적 리스크 평가 3가지를 포함하고, 시장 성장과 투자 관점에서 새롭게 부상하는 경제적 기회들을 상세히 나열해줘. 각 요인별로 최소 3개 이상의 구체적인 인사이트를 제공하고 보고서 서두에 목차를 포함해줘"와 이러한 요청을 체계적으로 json 구조의 프롬프트로 정의해서 아래와 같이 입력하면 구조화된 거시 분석 보고서를 얻을 수 있다.
사회적 측면에서는 인구 구조와 라이프스타일 변화를, 기술적 측면에서는 인공지능과 같은 최신 기술의 성숙도를 분석한다. 경제적, 환경적, 정치적 영역에서는 법적 규제나 소비 심리 변화가 사용자 경험에 미치는 상관관계를 추적한다. 딥 리서치는 이러한 복합적 요인들을 연결하여 정치적 규제가 기술 발전을 제약하고 이것이 사용자 편의성을 해칠 수 있다는 수준의 다각도 분석까지 수행한다.
Google Gemini Deep Research를 활용한 SWOT 분석 (비교분석)
SWOT 분석은 내부적인 강점(Strengths)과 약점(Weaknesses), 외부적인 기회(Opportunities)와 위협(Threats)을 식별하는 프레임워크다. 제미나이 딥 리서치는 자사 서비스와 경쟁사 간의 상대적 우위를 평가하기 위해 사용자 리뷰, 앱스토어 데이터, 테크 미디어 비평 등을 전방위로 분석하여 객관적인 보고서를 생성한다. 특히 정성적인 사용자 데이터에서 일관된 패턴을 추출하는 데 탁월한 성능을 보인다.
이 단계에서 활용 가능한 프롬프트 사례는 "[산업]의 대표적인 회사 두 곳을 비교하는 심층 SWOT 보고서를 작성해줘. 경쟁사들의 내부 강점인 기술력과 브랜드 가치, 그리고 고객 서비스나 제품 기능의 한계점을 상세히 평가해줘. 발견된 경쟁사들의 약점을 바탕으로 우리가 시장에서 우위를 점할 수 있는 차별화된 포지셔닝 전략 3가지를 제안하고, 이를 실행하기 위한 구체적인 GTM(Go-To-Market) 전술을 포함해줘"가 적절하다. 역시 json 구조로 프롬프트를 만들면 아래와 같다.
기회와 위협 분석에서는 산업 리포트를 바탕으로 미충족 니즈(Unmet Needs)를 포착한다. 딥 리서치는 핀테크 분석 시 보안 법안 변화가 자사에는 기회가 되지만 거대 플랫폼의 진입은 위협이 된다는 사실을 데이터로 증명한다. 리서처는 초기 계획 단계에서 사용성, 심미성 등 구체적인 분석 차원을 설정하여 정보의 정확도를 높일 수 있다.
Google Gemini Deep Research를 활용한 포터의 5가지 경쟁 요인(5 Forces) 분석
포터의 5대 경쟁 요인 분석은 산업 내 역학 관계를 파악하여 서비스의 장기적 수익성을 진단한다. 딥 리서치는 가치 사슬 전반을 추적하여 신규 진입, 대체재, 구매자 및 공급자의 영향력을 분석한다. 이는 UX 리서처가 단순한 디자인 개선을 넘어 비즈니스 전략가로서의 역량을 발휘하도록 돕는 강력한 도구가 된다.
포터의 5대 경쟁 요인 분석을 위한 프롬프트 사례는 "전략 컨설턴트의 관점에서 [특정 산업 분야]의 5대 경쟁 요인을 분석해줘. 신규 진입자의 장벽, 공급자와 구매자의 협상력, 대체재의 위협, 기존 경쟁 강도를 각각 분석하고 각 요인별로 데이터 기반의 상세 인사이트를 3-5가지씩 제시해줘. 최종적으로 향후 5년 내 이 시장이 신규 진입자에게 매력적인지 결론을 내리고, 구매자의 협상력을 낮추기 위한 UX 차원의 개인화 전략이나 락인(Lock-in) 방안을 추천해줘"와 같이 구체적으로 요청하는 것이 좋다.
이러한 분석을 통해 리서처는 공급자 불만이 이탈로 이어질 위험을 경고하거나, 브랜드 로열티 강화를 위한 디자인 전략의 방향을 설정할 수 있다. 딥 리서치가 생성한 차트와 인포그래픽은 이해관계자들에게 산업 내 자사 위치를 설명하는 강력한 시각적 근거가 된다.
AI가 바꾸는 UX 리서치의 미래
인공지능 에이전트와 딥 리서치 기술의 결합은 UX 리서치의 본질을 변화시키고 있다. 2026년을 기점으로 리서치는 실시간으로 작동하는 '상시적 신호 시스템'으로 진화할 전망이다. 미래에는 실제 사용자 데이터를 학습한 '합성 사용자(Synthetic Users)'가 리서치 세션에 참여하여 가설을 빠르게 검증하거나 인터페이스 사용성을 테스트하는 방식이 보편화될 것이다.
사용자가 AI 에이전트에게 목적을 말하면 에이전트가 최적의 경로를 설계하는 '에이전틱 UX(Agentic UX)'의 확산에 따라, 리서처는 이제 버튼의 위치가 아니라 에이전트의 판단 논리와 신뢰성을 연구해야 한다. 사용자가 AI의 결정을 이해할 수 있는지, AI가 사용자 대신 행동할 때 느끼는 정서적 거부감은 없는지를 평가하는 것이 리서치의 핵심 과제가 된다. 딥 리서치는 이러한 복잡한 연구를 돕는 가장 강력한 동반자가 될 것이며, 리서처는 데이터 뒤의 인간적 가치를 지키는 전략적 리더로서 활약하게 될 것이다.
딥 리서치 활용 극대화를 위한 실천 팁
고품질의 리서치 결과를 얻기 위해서는 몇 가지 핵심 전략이 필요하다. 첫째, 범위를 명확히 제한해야 한다. 딥 리서치는 기본적으로 매우 넓은 범위를 탐색하므로 "컴퓨터 과학 분야로 한정해서 조사해줘"와 같이 범위를 좁히지 않으면 불필요하게 방대한 보고서가 생성될 수 있다. 둘째, 생성 전 단계에서 연구 계획을 반드시 검토하고 수정해야 한다. 제미나이가 제안한 연구 단계가 목적에 맞지 않는다면 '계획 수정' 버튼을 통해 즉시 방향을 조정하는 과정이 필수적이다.
셋째, 리서치 과정에서 제공되는 '생각 보기(Show thinking)'와 '참조 사이트' 기능을 활용하여 AI가 어떤 논리로 정보를 수집하는지 실시간으로 모니터링하는 것이 좋다. 마지막으로, 딥 리서치를 단순한 보고서 작성 도구가 아닌 검증 도구로 활용해야 한다. 일반적인 질문은 일반 채팅 모드에서 먼저 수행한 뒤, 더 깊은 분석과 신뢰할 수 있는 출처가 필요한 시점에 딥 리서치를 투입하는 2단계 워크플로우를 구축하면 리서치의 완성도를 비약적으로 높일 수 있다.
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