생성형 AI 시대의 검색혁명,
SearchGPT와 AEO로의
마케팅 패러다임 전환

2022년 11월 30일, OpenAI가 출시한 챗GPT (chatGPT)는 인공지능(AI) 기술, 특히 자연어 처리 (NLP) 분야에 커다란 변화를 가져왔다. 챗GPT는 대규 모 언어 모델(LLM)을 통해 인간처럼 자연스러운 대화 (프롬프트)를 주고 받으며 글쓰기, 이미지 생성, 영상 제작 등 다양한 작업을 수행할 수 있게 함으로써 산업 전반에 걸쳐 업무 방식을 혁신적으로 변화시켰다. 특히, 지난 7월 말 챗GPT의 개발사 오픈AI(Open AI)가 검색 AI(Search AI) 기술인 ‘서치GPT(Search GPT)’의 프로토타입을 공개하면서 정보 검색과 지식 접근 방식의 패러다임이 크게 변화하고 있다.

기존의 키워드 기반 검색 방식에서 벗어나, AI는 사용자의 질문을 이해하고 맥락에 맞는 답변을 제공하는 방향으로 진화하고 있다. 이와 함께 등장한 검색 AI 서비스에는 MS Bing AI, 퍼플렉시티 AI(Perplexity AI), You.com, 네이버 검색 큐 (Cue:), 구글 검색 AI 오버뷰, Goover AI 등이 있다. 그중 Perplexity AI는 실시간 데이터와 결합하여 더욱 정확하고 최신의 정보를 제공하며, 기존의 SEO(Search Engine Optimization)와 차별화된 AEO(Answer Engine Optimization)로의 전환을 예고하고 있다. 이는 기존의 단순 키워드 기반 검색에서 사용자의 질문의 맥락을 정확히 이해하고 관련 정보를 종합하여 직접적인 답변을 제공하는 ‘대화형 검색’으로의 패러다임 전환이 시작된 것이다. 시장에서는 지난 20여년 검색 시장을 독점해 온 구글과의 본격적인 경쟁을 예상하고 있다. 2022년 12월 7일, 챗GPT 출시 일주일 후 Perplexity AI가 서비스를 시작하였다. 이 AI 답변 엔진(Answer Engine)은 구글의 검색 엔진을 대체 할 가능성으로 IT 업계의 큰 주목을 받고 있다. 이를 중심으로 검색 AI의 현황을 살펴보고자 한다.

생성형AI 대표인 챗GPT와 검색 AI 대표인 Perplexity AI는 정보 제공 방식에서 차이가 있다. 지난 9월 한국을 방문한 아라빈드 스리니바스(Aravind Srinivas) 퍼플렉시티 공동창업자 겸 CEO의 티타임즈 인터뷰 내용을 기반한 생성형AI(챗GPT)와 검색 AI(퍼플렉시티)와의 차이점은 다음과 같다. 챗GPT는 대규모 언어 모델을 통해 학습된 데이터에서 답변을 생성하는 방식으로, 사전 학습된 데이터에 기반하여 답변을 제공한다. 그래서 최신 정보 제공에는 한계가 있으며, 할루시네이션(Hallucination)이 발생할 가능성도 존재한다. 따라서 생성된 정보에 대한 정확성 검증이 반드시 필요하다. 반면, Perplexity AI와 같은 검색 AI는 사용자의 질문에 대해 AI가 리트리벌(Retrieval) 단계를 통해 외부 데이터에서 실시간으로 검색하고, 이 검색된 문서를 바탕으로 프롬프트(Prompt)를 구성하여 LLM에서 추론하지 않고 요약하여 답변을 생성하는 구조이다. 이는 최신 정보를 바탕으로 신뢰성 높은 답변을 제공할 수 있으며, 출처를 명확히 제공하기 때문에 정보의 정확성이 높아진다.

챗GPT와 Perplexity와의 차이점을 표로 정리해보면 다음과 같다

1990년대 인터넷이 보급되면서 우리는 기존 미디어(신문, TV, 라디오, 전화 등) 대신 웹으로 정보를 쉽게 접근할 수 있게 되었다. 폭발적인 속도로 웹에 정보가 늘어나면서 원하는 정보를 정확히 찾는 것이 어려워졌다. 2000년대 PageRank라는 새로운 알고리즘을 기반으로 만들어진 구글 검색 엔진이 등장하여 원하는 정보를 빠르게 검색할 수 있게 되었다. 지난 2006년에는 옥스포드 영어 사전과 메리 엄-웹스터 사전에 ‘구글링’이라는 단어가 추가되기도 하였다. 지난 20여년간 인터넷 시대의 ‘검색’의 대명사가 된 구글 SEO(Search Engine Optimization, 검색 엔진 최적화)는 전통적으로 웹사이트가 검색 엔진 결과 페이지(SERP)에서 상위에 노출되도록 기술적, 콘텐츠적 요소를 최적화하는 것이 핵심이었다. 그러나, 답변 기반 AI 검색이 주도하는 시대에는 AEO(Answer Engine Optimization, 답변 엔진 최적화)가 새로운 최적화 전략으로 떠오르고 있다. AEO는 단순히 검색 엔진에서 상위 노출을 노리는 것이 아니라, AI가 사용자의 질문에 대해 직접적으로 유용한 답변을 제공할 수 있도록 웹 콘텐츠를 최적화하는 방법을 의미한다. 사용자 경험 측면에서 SEO는 키워드 중심의 질문에 따라 나타나는 결과물인 여러 링크를 사용자가 직접 하나 하나 클릭해 최종적으로 필요한 정보를 찾고 정리해야 하는 반면, AEO는 사용자의 자연어 방식의 복잡한 질문에 AI가 질문 맥락을 이해하여 출처와 함께 맞춤형 답변을 제공한다는 것이다. 또한 후속 질문도 추가 제시해 줌으로써 더 깊은 대화와 학습을 통해 최적의 답변을 도출하게 도와준다 는 것이다. 기술적인 관점에서도 SEO와 AEO와의 차별점은 두 드러진다. SEO는 링크 구조, 키워드, 메타데이터 최적화에 중점을 둔다면, AEO는 구문 분석, 자연어 처리 및 답변의 정확성을 중요시한다. 즉, AI가 스스로 콘텐츠의 맥락과 의미를 이해하고 사용자에게 적합한 답을 제공할 수 있도록 데이터를 구조화하는 방식이다.

챗GPT와 퍼블렉시티와의 차이점

SEO와 AEO의 차이점

검색이 일상화된 인터넷 세상에서 검색 엔진은 오늘 날 우리가 정보를 얻는 주요 도구 중 하나로, 우리의 일상적인 삶과 업무에 엄청난 영향을 미친다. 이를 통해 우리는 필요한 정보를 빠르고 효율적으로 찾으며, 의사결정을 내리고 다양한 문제를 해결한다. 또한, 사용자는 여러 링크를 탐색해가며 원하는 답을 찾는 SEO 방식에서 AI가 최신의 정확한 답변을 신속하게 제공해주는 AEO 방식으로 검색 습관을 크게 전환하고 있다. 이에, 검색 AI 시대 기업이나 개인은 브랜드 가시성(Visibility)을 높일 수 있는 AEO 콘텐츠 최적화가 매우 중요하다. AI기반 마케팅 패러다임 전환을 리드하는 국내 기업인 ‘The Core’에서 발표한 내용 등을 기반으로 필자는 AEO 콘텐츠 전략을 다음과 같이 5가지로 제안해본다.

음성 검색이나 복잡한 질문에 대한 답변을 제공할 때, 자연어 처리(NLP) 기술을 활용하여 사용자의 질문을 정확하게 해석하고 의도를 파악한다. 이를 통해 FAQ 스타일의 콘텐츠를 제공하여 검색 엔진이 자연스럽게 콘텐츠를 이해하고 처리할 수 있게 한다.

스키마 마크업과 같은 구조화된 데이터를 사용하여 간결하고 명확한 답변을 제공한다. 예를 들어, Schema.org를 활용한 리치 스니펫 최적화, FAQ, How-to, Q&A 등의 스키마 유형을 적용하여, 검색 엔진이 해당 정보를 더 정확히 이해하고 검색 결과에 반영할 수 있도록 유도한다.

권위 있는 웹사이트나 신뢰성 높은 출처에서 인용한 정보를 사용하여 콘텐츠의 신뢰성을 높인다. AI 검색 엔진은 신뢰할 수 있는 정보 소스를 선호하므로, 이러한 신뢰성 높은 콘텐츠는 검색 결과에서 가시성을 높이고 상위에 노출될 가능성을 증가시킨다.

최신 정보와 키워드를 지속적으로 반영한 콘텐츠는 SEO뿐만 아니라 AEO에서도 중요하다. AI는 최신 질문에 대해 정확한 답을 제공할 수 있도록 지속적으로 콘텐츠를 업데이트해야 하며, 이를 통해 AI가 신뢰할 수 있는 답변을 제공할 수 있는 소스로 인식된다.

텍스트, 이미지, 동영상, 인포그래픽 등 다양한 미디어 형식을 결합한 멀티모달 콘텐츠는 AI가 사용자의 질문에 대해 더 풍부하고 정확한 답변을 제공하는 데 도움을 준다. 예를 들어, 제품 사용법에 대해 설명할 때, 단순 텍스트보다는 동영상 튜토리얼이나 이미지가 포함된 콘텐츠가 더 효과적으로 정보를 전달할 수 있다.

AI 검색 기술의 발전은 정보 검색 방식뿐만 아니라 마케팅에도 큰 영향을 미치고 있다. SEO에서 AEO 로의 전환은 검색 결과의 정확성과 사용자 경험을 개선하는 데 기여하며, 마케터들은 AI가 선호하는 최적화된 콘텐츠 전략을 통해 브랜드 가시성을 극대화할 수 있다.

미래의 검색 AI는 더욱 개인화된 검색 경험을 제공하고, AI 마케팅도 자동화와 개인화를 기반으로 발전할 것이다. 따라서, 구조화된 데이터와 최신성을 반영한 콘텐츠, 멀티모달 콘텐츠 전략을 통해 AEO 최적화에 집중하는 것이 중요하다.