I. 서론

여러분은 하루 중 가장 많이 방문하는 온라인 페이지가 어디인가요? 관심사 별로 조금씩은 다르겠지만, 공통적으로 네이버, 구글 등의 검색 엔진이 Top 5 안에 들 것이라 여깁니다. 우리는 각양각색의 이유로 검색 엔진을 찾게 되며, 검색 엔진은 온라인 활동의 시작점이자 결집지입니다. 

과거 무의식적으로 네이버/구글에 접근했던 것과 다르게 최근에는 다양한 형태의 정보 공간이 생겨나며 검색 엔진 시장에 변화가 불어오고 있습니다. 그중 주목해 볼 정보 공간 중 하나가 ‘AI 검색 엔진’입니다. 기존의 검색 경험을 개선하기 위해 등장한 ‘AI 검색 엔진’은 채팅 형태로 검색 사항을 입력하면, 요약 형태로 답변을 제공하며, 이전 채팅 기록에 대한 맥락적 이해를 검색 결과에 반영하며 사용자들의 주목을 받기 시작했습니다.

기존의 검색 엔진 참여자들도 점유율 경쟁에 밀리지 않기 위해 그동안 축적해 온 노하우를 활용해 기존 플랫폼 위에 AI 기술을 도입하며 검색 환경을 재정비하는 모습을 관찰할 수 있습니다. 이번 글을 통해서는 검색엔진의 사회적 역할을 알아보고, 신규 & 기존 검색 엔진의 활동을 살펴보며, 검색엔진 시장 판도의 변화에 대한 얘기를 하고자 합니다.

II. 검색엔진은 왜 필요할까요?

구글의 검색 품질 평가자 가이드라인에 따르면, 검색 엔진이란 “인터넷상 콘텐츠를 찾고 상호작용하기 위한 툴”입니다. 이용자들이 검색 엔진을 활용하는 이유로는 (i) 지리적 위치 탐색, (ii) 정보 탐색, (iii) 상업적 정보 조사, (iv) 거래 실행 등이 있으며, 검색 목적 별로 우선적으로 찾게 되는 검색 엔진도 일부 달라지는 것으로 드러났습니다.

소비자 데이터 플랫폼 오픈서베이가 진행한 ‘2024년 검색 트렌드’ 서베이에 의하면, 지식 습득 & 업무/학습 목적에는 구글, 나무위키, 챗GPT가 유용한 정보 출처로 여겨졌고, 뉴스/이슈 & 생활 정보를 찾을 때는 네이버, 다음, 네이트 등의 국내 포털 사이트가 주로 활용되었으며, 장소 & 쇼핑 & 콘텐츠 자료를 탐색할 때는 인스타그램, X, 유튜브 등의 커뮤니티 채널을 살펴보려는 동향이 드러났습니다.

검색 상황 별 중요 고려 요소와 이를 가장 잘 제공하는 서비스 (출처 : 오픈서베이 / 디자인 : 아이보스)

그렇다면, AI 검색 엔진과 기존 검색 엔진과 어떤 차이점을 가질까요? 기존 검색 엔진과 AI 검색 엔진은 크게 인터페이스, 답변 방식, 사용자 응답 방식에 있어 차이를 보입니다. 

기존 검색 엔진과 신규 AI 검색 엔진의 비교 (출처 : ZDnet)

기존 검색 엔진의 경우, 질문 창을 통해 검색 문구를 입력하면, 검색 엔진이 다수의 주요 링크를 전달하여, 사용자가 그중 원하는 링크를 클릭해 가며 검색을 이어 나갑니다. 반면, 신규 검색 엔진의 경우, 대화창을 통해 검색 사항을 알려주면, 사용자 질문에 대한 주요 정보를 요약하고, 참고된 콘텐츠 페이지들이 출처 링크로 표시됩니다. 한마디로 정리해 볼 때, 기존 검색 엔진은 검색의 “과정”에 초점이 맞춰진 반면, 신규 AI 검색 엔진은 검색 “결과”를 도출하는데 포커스가 있습니다. 

III. 검색 엔진 YB & OB

지금 이 순간도 수많은 플랫폼에서 검색엔진을 새로 개발하거나 AI를 도입하는 움직임을 보이고 있습니다. 오늘은 그중에서도  가장 대표적인 4개의 검색 엔진에 대해 소개해 드리고자 합니다. 신규 주자(YB)로는 Perplexity의 Pro Search & OpenAI의 ChatGPT Search와 기존 주자(OB)를 대표하는 Alphabet의 Google Search & Microsoft의 Bing Search입니다. 

4 Player

■ YB 1. Perplexity

“AI 기반 검색 엔진으로 정보 탐색 방법을 혁신화시키는” 목표로 22년 8월에 설립된 Perplexity의 대표 제품은 검색 엔진 구독 서비스 ‘Pro Search’입니다. OpenAI의 GPT-4 Omni, Anthropic의 Claude 3.5 Sonnet, Claude 3 Opus, Claude 3 Haiku 등 다수의 AI 모델을 지원하고 있으며, 24년 7월에 이뤄진 업데이트에 따라, 복합 추론 능력과 분석 결과 활용 능력이 고도화되었습니다.

Perplexity Pro Search 검색 화면 (검색일 24.11.08)

Perplexity 사는 Pro Search의 기능을 확대해 종합 애플리케이션 앱으로 도약하려는 목표를 가지고 있습니다. 10~11월 사이, 약 1달 동안 총 7개의 업데이트를 발표할 만큼 파죽지세로 검색 엔진을 강화하고 있으며, Perplexity의 CEO인 Aravind님은 직접적으로 구글을 따라가는 것이 목표라고 밝히기도 했습니다. 

우리나라에서도 적극적인 마케팅 활동을 펼치는 중입니다. SKT와 손잡아 1년 무료 이용권 이벤트를 출시한 날, Gmail을 제치고 Google App Store 다운로드 순위 3위까지 오르기도 했습니다. 이런 활동에서 짐작할 수 있듯, Perplexity가 가진 최대 경쟁력은 소규모 스타트업 팀이 가진 빠른 결정력과 실행력이며, 커뮤니티의 지지를 지속적으로 받게 된다면 충분히 Google의 위상을 따라갈 수 있을 것으로 예상됩니다.

■ YB 2. Chat GPT Search

2 주 전인 10월 31일, OpenAI사는 자체 AI 검색 서비스 ‘ChatGPT Search’를 출시했습니다. 이는 7월에 프로토타입 버전으로 발표되었던 ‘Search GPT’의 기능을 개선하여 ChatGPT 내 통합한 AI 검색 서비스입니다. 현재 Plus, Team 사용자들에게 열려 있으며, 채팅창 하단에 지구본 모양을 클릭하여 직접 실행시킬 수 있습니다. 또한 때에 따라 ChatGPT 챗봇이 프롬프트 응답을 생성하는 데 Search 기능을 자동으로 실행시키기도 합니다. 

ChatGPT Search 페이지 (검색일 24.11.10)

자사의 GPT-4o 파인튜닝 모델과 증류 과정을 거친 o1-preview 모델이 탑재되어 있어 더욱 정확한 정보 수집 능력을 갖췄습니다. 추후 계획으로는 OpenAI가 개발한 다른 모델 o1 시리즈의 논리 기능을 탑재하는 것과 Advanced Voice 모드와 Canvas 툴을 Search 기능과 연동하는 방식을 검토 중이라고 공개했습니다. 

여기에 더해, 데이터 제공자들과의 파트너십을 통해 인터넷 데이터를 가져온다는 점을 강조합니다. Perplexity도 정보 생산자들과 이익을 공유해 나갈 수 있는 방안을 검토 중이라고 밝힌 바는 있지만, OpenAI처럼 직접적으로 파트너십 내용을 공개하지 않아 여전히 표절 논란에 노출된 상황입니다.  

위 내용을 통해 알 수 있듯, OpenAI가 가진 최대 경쟁력은 자체 모델을 보유했다는 것과 AI 특화 기능들을 개발해 나갈 수 있는 기술적 역량입니다. AI 모델의 대표적인 오류들을 적극적으로 대응하고, 더 많은 데이터 제공자들과 파트너십 생태계를 구축해 나간다면, 충분히 경쟁력 있는 검색 엔진으로 도약할 것으로 여겨집니다. 

■ OB 1. Google AI Overviews

금일 (24년 11월 14일) 기준, 약 9,568일 전인 1998년 9월 4일에 Google 검색 엔진은 세상에 공식적으로 출시되었습니다. 글로벌 검색 엔진 점유율 중 Google은 91.47%의 압도적 점유율을 자랑하고 있으며, 대한민국 웹 트래픽의 68.24%가 Google로 향해 가고 있으며, 이는 세계에서 14번째로 높은 수치입니다. 

이렇듯, 전 세계적으로 막대한 영향력을 끼치는 Google 사가 신규 AI 검색 엔진의 활동을 두 눈 뜨고 지켜볼 리가 없습니다. 그전에도 검색 엔진 내 AI 기술을 지속적으로 도입해 왔으나, 대중에게 직접적으로 선보인 첫 AI 기능은 24년 5월, 구글의 연례 개발자 컨퍼런스에서 공개한 ‘AI Overviews’입니다. 

‘AI Overviews’는 검색 창에 입력한 내용을 기반으로 주요 내용을 요약해서 최상단에 내용을 요약해 주는 AI 기능입니다. 구글은 자체 개발한 Gemini 모델로 검색 엔진을 지원해 구글 검색 내 다단계 추론, 계획에 기반한 검색 결과를 선보일 것이라 했습니다. 또한, Gemini 모델의 멀티모달리티(Def. 시각, 청각을 비롯한 여러 인터페이스를 통해서 정보를 주고받는 것) 역량을 활용해 시각 자료와 동영상을 통해서도 질문할 수 있는 환경을 조성할 것이라 밝혔습니다. 

AI Overviews 결과값 화면 (출처 : WSJ)

24년 8월, 미국을 시작으로 ‘AI Overviews’ 기능이 출시되었으며, (i) 우측 상단의 출처 표시, (ii) AI Overviews 저장 기능, (iii) AI Overviews 재축약 기능 등의 업데이트를 통해 검색의 효율화와 초개인화를 추구한다고 밝혔습니다. 24년 10월, 전 세계 100여 개국에 확대 적용한다고 밝히며 여러 언어로 결괏값을 제시할 것이라 했으며, 우리나라는 아쉽게도 지원 국가 목록에서 제외되었습니다.

Perplexity가 구글을 직접적인 경쟁자로 지목한 만큼, Google도 이 상황을 가볍게 넘어가지 않을 것으로 보입니다. 그동안 축적한 기술 생태계와 이용자층의 힘을 레버리지 하여 기존 플랫폼에서의 사용자 경험을 향상시키고, NotebookLM과 같은 혁신적인 AI 도구들을 지속적으로 개발해 내며 검색 엔진 왕좌의 자리를 쉽게 넘기지 않을 것으로 예상됩니다.

■ OB 2. Microsoft Bing

드디어 마지막 검색 엔진 주자, 바로 Microsoft의 Bing 서비스입니다. Bing의 공식적인 출시 날짜는 2009년 6월 3일로, Google 검색 엔진이 나온 지 약 10년 후에 나온 Microsoft사의 검색 엔진 서비스입니다. 그동안 더딘 성장률을 보였던 Bing은 OpenAI사의 ChatGPT(23.02)와 GPT-4 모델(23.05)을 검색 서비스 내 도입함으로써 추진력을 얻었으며, 현재는 4.16% 점유율로 23년 5월에 비해 약 1.94% 포인트가 오른 모습입니다. 

24년 11월 7일 기준 국내 검색 엔진 점유율 순위  (출처: Internet Trend / 디자인:ChatGPT)

최근 한국 시장에서도 Daum을 제치고 Naver, Google 다음으로 3.57% 점유율로 3위에 오르며 큰 놀라움을 샀습니다. 특히 다음과 빙의 순위가 바뀐 것은 인터넷 트렌드가 집계를 시작한 2010년 1월 이후 처음입니다.

23년 7월에는 ‘Bing Generative Search’ 기능을 공개해 Google의 AI Overviews와 유사하게 사용자의 쿼리에 대한 맞춤형 페이지를 출력하는 기능을 출시했으며 24년 10월, 미국에서부터 본격적으로 선보인다고 밝혔습니다. 

Bing generative search 결과 페이지 (출처 : Microsoft Bing Blogs)

여기서 소개드린 검색 엔진 중, MS Bing의 AI 도입 움직임이 낮은 활동성을 보이지만, 결코 만만한 주자가 아닙니다. 그 이유는 Microsoft Windows 운영 체제가 수많은 디바이스의 디폴트 브라우저로 삽입되어, (Windows 11부터 하단 Taskbar에 고정된) Copilot 챗봇 또는 Microsoft Bing 검색 엔진을 통해 처음으로 AI와 상호작용하는 사용자들이 점차 늘어나고 있기 때문입니다.

또 주목할 부분은 Microsoft의 멀티 모델 지원 움직임입니다. 최근 Microsoft 산하의 오픈소스 코드 공유 플랫폼 깃허브(GitHub)는 연례 컨퍼런스를 통해 인공지능 기반 코드 작성 도구인 Github Copilot의 지원 모델을 Open AI사의 o1-preview & o1-mini 모델뿐만 아니라, Anthropic사의 Claude 3.5 Sonnet 모델과 Google사의 Gemini 1.5 Pro 모델을 추가로 지원한다는 소식을 공개하며 "Multi-Model" 구조로 변환하는 움직임을 선보였습니다.

과거 OpenAI 기반 모델들을 중심으로 여러 차례 업데이트를 진행한 것과는 다르게 이례적인 움직임이었으며, 미래에 유사한 형태의 “Multi-Model” 움직임이 Bing 검색 엔진에도 반영될 가능성도 있어 보입니다. 운영체제 개발사의 검색 엔진으로써 인프라 혜택을 누리며 사용자의 검색 결과 만족도를 지속적으로 높인다면, Bing의 검색 엔진 점유율도 점차 확보해 나갈 수도 있어 보입니다.

IV. 검색엔진 시장의 승자는 누가 될 것인가?

AI 모델 간의 경쟁이 이뤄지는 것만큼이나, 이를 기반으로 한 AI 검색 엔진의 시장 경쟁도 치열하게 이뤄질 것이라 봅니다. 위에서 소개드린 4개의 프로젝트만 놓고 봐도 각자의 강점과 어려움을 갖고 있기에 누가 10년 후의 왕관을 쓰게 될 것인지는 예측하기 어렵습니다. 

4 PLAYER의 경쟁력, 장애물 분석 (자체 제작)

국내 검색 엔진을 비롯한 수많은 검색 엔진들이 대형언어모델(LLM) 기반의 AI 기능을 도입하며 이에 맞춰 개인과 기업의 검색 엔진 활용 패턴도 변화해 나갈 것입니다. 검색 엔진 개발사들은 (i) 콘텐츠 다각화, (ii) AI 모델 출력 오류 감소/대응, (iii) 파트너십 확대에 노력하며 과거 검색 경험의 익숙함을 가져오며, AI 기술로만 구현 가능한 참신한 서비스 출시하는 움직임을 선보일 것으로 예상됩니다.

V. 결론

우리 삶 깊숙이 자리 잡고 있는 검색 엔진 시장의 변화가 누군가에는 불편하고, 누군가에게는 새로운 기회로 비칠 것입니다. 거부할 수 없는 부분은, 변화는 이미 시작되었다는 것입니다. 여기서 사용자들이 할 수 있는 일은 직접 AI 검색 엔진들과 교류해 보며 스스로 선호도를 수립하는 것입니다.

저 또한 이번 글을 준비하면서 여러 검색 엔진을 오가며 정보를 수집했습니다. 이 과정에서 제 나름의 검색 엔진 활용 기준을 세울 수 있었습니다. YB 검색 엔진의 경우, 모르는 영역을 처음 알아보거나 방향성을 잡는 데 활용하게 되었고, (AI 기능이 탑재되지 않은) OB 검색 엔진의 경우, 무엇을 찾고 싶은지 명확한 상태에서 직접 원본 자료에 접근하고 싶을 때 활용하게 되었습니다. 여러분도 새로운 검색 엔진들과 친해지는 시간을 가져보시길 추천드립니다. 

by. 장은영

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*위 글은 '테크잇슈' 뉴스레터에 실린 글입니다.

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