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by 요니 Feb 09. 2024

AI 검색이 만들어낼 미래

새로운 검색 경험은 콘텐츠와 사용성에 어떤 영향을 미칠까?

2023년, ChatGPT의 등장과 함께 생성형 AI 기술을 활용한 다양한 혁신이 세상에 소개되었습니다. 2024년이 시작된 지 얼마 되지 않았는데도 벌써 일상적으로 앱과 디바이스에서 활용할 수 있는 새로운 기술이 대거 발표되었습니다.

제가 특히나 집중한 건 검색과 관련된 서비스들이었는데요. 며칠 사이에 정신없이 전해지는 소식에 한껏 고양되어 있다가, 이런 기술로부터 촉발될 검색 행태, 커머스, 콘텐츠, 사용성에의 영향을 자연스럽게 상상해 보게 되었습니다.

나중에 이 기술들이 우리 일상 속에 스며들고 정말 예측한 대로의 변화가 일어나고 있을지, 아니면 생각지 못한 다른 현상이 나타날지 궁금하네요. 다른 생각이 있으시다면 함께 얘기해 봐도 정말 재미있을 것 같아요!

Technology

우리의 일상에 더욱 가까워진 AI 검색

1. Act II of Arc Browser

2024년 2월 1일, 더 브라우저 컴퍼니는 Act II of Arc Browser를 발표했습니다. 이 브라우저는 웹 브라우저, 검색 엔진, 웹 페이지라는 인터넷의 세 가지 필수 요소를 하나의 유기적인 도구로(into a single cohesive tool) 결합했습니다. 사용자가 직접 검색 결과를 고르는 대신, 브라우저가 사용자의 요구에 맞는 결과를 확인해 바로 제공합니다. 아크 브라우저는 이 기능을 'Instant Links'라고 소개하는데요. 예를 들어, "스티브 잡스의 첫 번째 맥북 에어 발표"를 검색하면, 관련된 유튜브 영상을 브라우저 창에 바로 띄워주는 방식입니다.

2. Google Circle to Search

지난 1월 17일 삼성 갤럭시 S24 언팩에서 구글의 서클 투 서치(Circle to Search) 기능이 소개됐습니다. 이름대로 화면에 밑줄을 치거나 동그라미를 그리는 등의 간단한 액션으로 검색할 수 있는 기능입니다.

검색을 하기 위해 사용자가 검색창을 찾아 들어가고 직접 타이핑을 해야 하는 기존의 방식에서 벗어나 새로운 검색의 패러다임을 제시합니다. 특히 텍스트 형태로 변환할 필요 없이 동영상이나 이미지에서 바로 검색으로 연결할 수 있는 멀티모달 형식입니다.

3. Amazon Rufus

아마존은 2월 1일 Rufus라는 이름의 AI 쇼핑 도우미 베타버전을 소개했습니다. Rufus를 활용하면 마치 매장에서 점원에게 질문하듯 쇼핑 과정에서 사용자의 궁금증을 해소하고 구매 결정에 도움을 줄 수 있는 서비스입니다. 온라인에서 구현하기 어려웠던 매끄러운 쇼핑의 경험을 아마존이 모바일로 옮겼다고 할 수 있겠네요.

4. Google Map 생성형 AI

구글 맵스는 2월부터 생성형 AI를 활용하여 사용자의 취향에 맞는 장소를 베타 버전으로 제공하고 있습니다. 구글 맵스가 기존에 보유하고 있는 2억 5천만 개 이상의 장소와 3억 명 이상의 로컬 가이드 사용자들의 리뷰 데이터를 분석하여 최적의 장소를 제안합니다. 사용자는 마치 사람에게 물어보듯 "분위기 좋은 레스토랑 어디가 괜찮아?"와 같은 질문을 지도에 던질 수 있게 되었습니다.

Insight

선택받기 위한 전쟁

1. Winner Takes It All

사용자의 의사 결정을 AI가 대신하는 새로운 플로우가 등장하면서, 어떤 상품은 사용자의 눈에 띌 기회조차 갖지 못할 수 있습니다.

지금: 검색어 입력 → 검색결과 탐색 (수많은 상품 정보, 리뷰 읽기, 상황을 고려하기, 비교 등) → 선택

미래: 프롬프트 조건, 맥락 입력 → 결과 확인 (AI 가 추천하는 5개 이내의 결과) → 선택

AI에게 선택받아 사용자의 눈에 띌 수 있는 최종 N개 안에 들기 위해, 웹의 콘텐츠들은 지금과는 많이 다르게 변화하게 될 것 같네요.

2. SEO를 넘어 GEO?

1) 이미지 SEO

키워드 중심의 SEO에서 멀티 모달 검색에 대응하기 위한 최적화 전략이 등장할 것입니다. 기존에 이미지는 탐색을 통해 접근한 고객들에게 정보를 제공하는 목적으로 사용되었는데요. 다가오는 검색의 미래에서는 단순히 정보 제공의 목적을 넘어서 '검색이 더 잘 될 수 있는' 최적화가 필요하겠죠.

2) 메타데이터 최적화

검색 AI가 고도화되자 GEO(Generative Engine Optimization)라는 용어가 등장했습니다. 생성형 엔진에서 정보를 검색하고 선택하는 알고리즘에 최적화된 콘텐츠를 제공한다는 것입니다.

어쩌면 사이버 도량형 같은 게 생길지도 모른다는 재미있는 생각을 해 봤습니다. 예를 들어 옷 사이즈만 해도 지금은 브랜드마다, 플랫폼마다 다른 포맷으로 보여주고 있잖아요. 검색에 최적화하기 위해서는 결국 같은 포맷에 같은 형식으로 정보를 넣고 동일한 선상에서 비교하는 것이 필수적이니 점점 하나의 표준이 생기지 않을까 상상해 봅니다.

3. 사용성 개념의 재정립

AI 검색의 도입은 검색의 직관성과 마찰 없는(frictionless) 사용자 경험을 중시하는 방향으로 사용성 개념을 변화시킬 것입니다. 기존에 편리하다고 여겨졌던 사용성의 패러다임을 전환할지도 모릅니다.

현재의 프로덕트는 인간의 생각 흐름에 완전히 일치하게 설계되지는 못했습니다. 예를 들어 이커머스 쇼핑 앱에서 사용자들은 스스로 쇼핑의 모든 과정을 처리해야 하죠.

필요한 상품을 찾기 위해 검색어를 고민하는 일부터, 매장에 전시되어 있는 상품보다 몇백 배는 많은 상품들을 비교해 가며 마음을 정하는 것은 여간 번거로운 일이 아닙니다. 게다가 결제도 직접 해야 합니다. 이런 과정을 더욱 매끄럽게 만들기 위해 사용성이 발전해 왔던 것입니다.

하지만 AI가 나의 생각의 흐름에 맞는 제품을 소개해주고, 결제해도 괜찮을지 컨펌만 내리면 바로 결제하고 내 집으로 도착한다면요? 그 중간 과정이 얼마나 편하든, 매끄럽든.. AI와의 대화 과정의 신뢰도, 자연스러움만이 사용성의 척도가 되지 않을까요.