숫자로 보는 현재의 균형

각종 데이터를 살펴보니, 모바일과 데스크톱은 쓰임새가 달랐다. 이동 중에는 짧게 찾고 바로 행동하는 검색이 많아 네이버 앱 같은 생활형 서비스가 유리하게 작동했다. 집·사무실의 데스크톱에선 비교하고 깊게 읽는 검색이 많아 구글의 폭넓은 웹 탐색 기능이 힘을 냈다.

외부 통계는 장단이 있었다. 기기·브라우저·앱에 따라 집계 범위가 달라 절대 수치보다 흐름을 같이 봐야 했다. 특히 쇼핑·지도·커뮤니티 같은 '앱 안 검색'이 늘면서, 포털 본검색만 보면 실제 시장을 과소평가할 위험이 있었다.

AI가 가져온 '질적 경쟁'… 요점은 품질과 보급

AI 검색은 '링크 나열'에서 '한눈에 요약 답변'으로 중심이 옮겨졌다. 첫 화면에서 핵심 요약, 관련 링크, 이어 묻기 버튼이 함께 보였고, 이전에 한 질문이 그대로 이어져 탐색 비용이 낮아졌다. 다만 한국어에선 조사·어휘·전문지식의 미세한 차이에서 오류가 나오는 경우가 있어, 출처가 보이는지, 틀리면 고칠 장치가 있는지가 신뢰를 가르는 기준으로 떠올랐다.

전략 차이도 또렷했다. 구글은 웹 전체에서 넓게 모아 '범용 요약'을 키웠고, 네이버는 'CUE:'로 카페·쇼핑·지도·동영상을 깊게 연결해 '찾기 → 예약·구매'까지 빠르게 이어지게 만들었다. 구글은 정보의 넓이와 최신성이 강했고, 네이버는 실제 행동으로 이어지는 힘이 강했다. 결국 관건은 한국어 품질을 얼마나 빨리 끌어올리느냐, 그리고 출처를 얼마나 투명하게 보여주느냐였다.

AI가 그럴듯하지만 틀린 답을 내는 문제와 광고가 섞여 보이는 문제는 계속 제기됐다. 그래서 상단 요약에 출처를 충분히 달고, 반대 근거도 보여주고, 광고 표시는 확실히 구분하는 방식이 신뢰를 지키는 기본 장치로 확인됐다.

기본 사용 채널이 판세 좌우

처음 켰을 때 깔려 있는 검색엔진과 바탕화면 작은 검색창, 주소창의 기본 설정이 사람들의 '첫 경로'를 사실상 정해주고 있었다. 데스크톱은 크롬·엣지 사용 비중이 높아 구글 기본값의 효과가 컸고, 모바일은 네이버 앱이나 국산 앱들이 두텁게 깔려 네이버 쪽이 유리하게 작동했다. 제조사·통신사·브라우저와의 제휴나 선탑재 배치만으로도 점유율이 미세하게 흔들리는 장면이 다수 확인됐다.

한국 시장의 특성도 컸다. 지도·길찾기·로컬 정보·결제 같은 '현지 생활 서비스'는 언어·제휴·규제의 영향을 크게 받았다. 이 완성도 차이가 '굳이 기본값을 바꿀 이유가 있는가'에 직접 영향을 줬다. 신규 단말의 초기 설정 화면에서 검색 선택을 어떻게 보여주느냐, 브라우저 첫 화면에서 검색창을 어디에 두느냐, 바탕화면 검색창을 기본으로 줄 것이냐 같은 사소한 결정이 체감 점유율을 바꿨다.

광고와 수익성… '클릭'에서 '답변'으로

AI 요약이 화면 위를 차지하자, 매체로 가는 클릭이 줄어드는 '링크 없이 답만 보고 끝내는 현상'이 늘었다는 우려가 나왔다. 반대로 상품·지역업체처럼 바로 선택이 필요한 검색에선 요약 안에서 관련 정보가 더 또렷해져 전화·예약·구매로 이어지는 비율이 늘었다는 관측도 있었다. 뉴스·백과형은 어려워지고, 쇼핑·지역·예약형은 기회가 생기는 식으로 분야별 차이가 뚜렷해졌다.

플랫폼의 돈 버는 방식도 달라졌다. 기존의 '검색어에 광고 붙이기'는 AI요약 화면 공간에 막혀 힘이 빠졌고, 대신 상황에 맞게 붙는 광고, 문의받기 광고, 쇼핑과 바로 연결되는 광고 같은 형식이 늘었다. 네이버는 '검색 → 콘텐츠 → 쇼핑 → 결제'로 이어지는 자체 흐름을 더 촘촘히 묶었고, 구글은 '제품 정보 → 지역 정보 → 여행·예약'까지 웹 전반을 이어 붙이는 쪽으로 넓혔다. 광고주는 이제 '어떤 단어에 돈을 쓸까'보다 '사람이 지금 무엇을 하려는가'에 맞춘 세팅이 필요해졌다.

매체 쪽 해법은 두 갈래가 현실적으로 보였다. 하나는 전문성과 현장성을 끌어올려 AI 요약에 '인용될 만한 출처'가 되는 길, 다른 하나는 도구·계산기·체크리스트·지역 큐레이션처럼 요약으로 대체하기 어려운 상호작용형 포맷을 늘리는 길이었다. 두 경우 모두 출처 표시와 구조화된 데이터 표기가 기본 전제가 됐다.

'제삼의 길' 신호… 통신·플랫폼의 AI 검색 실험

큰 포털 바깥에서도 AI 검색을 붙이려는 움직임이 이어졌다. 가령 통신사들은 요금제·멤버십에 AI 검색을 얹어 '다른 서비스로 옮기기 어렵게 만드는 효과'를 노렸고, 대형 포털앱은 앱 안의 콘텐츠·상점·커뮤니티 검색을 대화형으로 바꿔 머무는 시간을 늘리려 했다. 이 흐름은 점유율 숫자보다 이탈을 줄이고 결제·구매를 늘리는 데 초점을 맞췄다.

특정 분야 전용 검색의 부상도 변수로 보였다. 의료·법률·교육·여행처럼 신뢰와 책임이 중요한 영역에선, 범용 검색보다 '검증된 출처를 엄격히 쓰는 전용 검색'이 선호될 여지가 컸다. 이쪽은 트래픽이 적어도 수익성을 확보하기 쉬웠다. 장기적으로는 범용 검색이 '길목', 특화 검색이 '목적지'가 되는 역할 분담이 그려졌다.

결국 제삼의 길은 하나의 대체재가 아니라 여러 보완재가 함께 잠식하는 그림으로 보였다. 주력 포털의 요약 화면 위에서, 혹은 전용 앱·챗봇·휴대폰 속 AI 도우미 안에서 천천히 점유를 가져가는 방식이었다.

[ 자료 출처 ]

국내 검색 점유율 월간 수치: StatCounter Global Stats, 2025년 8월. 전체·모바일·데스크톱별 그래프

구글 'AI Overviews' 글로벌 확장: 2025년 5월 구글 공식 블로그

구글 한국어 'AI 모드' 지원: 2025년 9월 TechCrunch·Korea JoongAng Daily 보도

네이버 'CUE:' 도입: 2023년 9월 네이버 보도자료·로이터, 2025년 업데이트 해설

네이버 2025년 2분기 실적: 네이버 IR 보도자료

국내 지도 데이터 규제·구글 지도 기능 제한: 가디언 보도, 2025년 8월

AI 요약과 트래픽 영향 상반 사례: Reuters·마케텍 APAC

제3의 AI 검색 실험: 2024년 2월 SKT–퍼플렉시티 제휴 Reuters

국내 AI 사용 확산 배경: 과기정통부 2024 인터넷 이용실태 결과 요약