'검색 시대' 종말?...챗GPT 시대에 네이버의 생존 전략은

[이데일리 윤정훈 기자]인공지능(AI)이 전통적인 검색 시장을 완전히 대체해 기존 플랫폼들이 몰락할 것이라던 당초의 우려는 빗나가는 모양새다. 미디어 전문가들은 생성형 AI의 등장 이후 정보탐색 패러다임은 ‘찾기(Finding)’에서 ‘묻기(Knowing)’ 중심으로 빠르게 전환되고 있지만, 이는 검색의 종말이 아닌 오히려 검색의 역할과 가치를 확장하는 ‘하이브리드 공존’의 시대로 이어질 것이라 전망했다.

22일 오후 여의도 FKI 컨퍼런스센터에서 열린 미디어경영학회 2026 봄철 정기학술대회 ‘AI 혁신과 검색 서비스의 미래’ 세션에서는 국내 검색 환경의 변화 등을 주제로 전문가들의 발표가 이어졌다.

2일 오후 여의도 FKI 컨퍼런스센터에서 열린 미디어경영학회 2026 봄철 정기학술대회 'AI 혁신과 검색 서비스의 미래' 세션이 개최됐다. 좌측부터 이기헌 연세대 교수, 김경외 연세대 교수, 정지원 네이버 연구원, 박주연 한국외국어대 교수, 박세진 한양대 교수, 신민철 건국대 교수가 기념사진을 촬영하고 있다.(사진=윤정훈 기자)

“찾지 않고 물어본다”… 쿼리는 길어지고 탐색 비용은 최소화

김경외 연세대 교수는 생성형 AI가 정보탐색의 법칙을 근본적으로 바꾸어 놓았다고 진단했다. 그는 인간이 정보를 찾을 때 가장 고통을 느끼는 구간은 새로운 주제에 대해 ‘감을 잡는’ 초기 1~3단계 영역으로, 생성형 AI가 바로 이 페인 포인트(Pain Point)를 획기적으로 해결했다고 밝혔다.

AI 시대의 가장 큰 특징은 질문의 장문화와 프롬프트화다. 과거 이용자들은 5단어 이내의 짧은 키워드 중심 검색에 머물렀다. 하지만 생성형 AI 등장 이후 문장 형태로 정성스럽게 길게 질문할수록 더 정교한 답변을 얻을 수 있다는 학습 효과가 생기면서, 평균적인 검색 질의의 길이가 크게 늘어났다.

AI브리핑 도입 이후 네이버에서 검색 길이가 증가했다(사진=윤정훈 기자)

생성형 AI가 광고나 불필요한 정보 없이 핵심을 자동 요약해 제공함에 따라 이용자의 탐색 시간과 노력도 크게 줄었다. 원문 링크를 클릭하지 않고 탐색을 끝내는 ‘제로클릭’ 비율이 모바일 71%, 생성형 AI 환경에서는 83%에 육박한다. 플랫폼 입장에서는 트래픽 유출 우려가 나오는 대목이다.

김 교수는“미국과 한국 모두 생성형 AI 사용량이 급증했음에도 불구하고, 전통적인 검색엔진의 사용량이나 세션 수는 줄어들지 않고 견고하게 유지되거나 오히려 우상향하고 있다”며 검색 시장의 현황에 대해 발표했다.

그는“AI 요약 결과 덕분에 이용자에게 시간적 여유(스페이스)가 생겼고, 이는 곧 ‘더 깊은 정보를 얻기 위한 추가 검색’이나 ‘또 다른 사이트 방문’이라는 새로운 기회로 이어지고 있다”며 “생성형 AI와 기존 검색엔진은 서로를 파괴하는 치킨게임이 아니라, AI가 초기 탐색을 수행하고 검색엔진이 ‘정확한 이해와 검증’을 담당하는 상호보완적 분업 구조로 공존하고 있다”고 말했다.

네이버의 무기는 ‘고퀄리티 맥락 데이터’

이기헌 연세대 교수는 검색 서비스의 중심축이 단순한 ‘정보 검색(Information Retrieval)’에서 사용자의 맥락을 이해하고 행동을 실행하는 ‘추론 인프라(Reasoning Infrastructure)’로 이동하고 있다고 강조했다.

특히 글로벌 빅테크와의 경쟁 체제에서 국내 플랫폼이 생존하기 위해서는 전면전이 아닌 ‘비대칭 전략’이 필수적이라고 제언했다.

이 교수는 “구글은 심플한 창 형태의 검색 엔진이지만, 네이버는 블로그, 카페, 지식iN, 쇼핑, 지도 등 한국인의 일상적 생활 패턴과 행동 전반을 아우르는 방대한 맥락 데이터를 한곳에 축적해 온 ‘포털’”이라고 네이버의 장점을 언급했다.

그러면서 이 교수는 “인프라와 자본력 면에서 글로벌 기업과 똑같은 방식으로 싸우는 것은 게임이 되지 않는다”며 “한국 시장에서 네이버가 가진 독보적인 강점은 바로 ‘한국인 맞춤형 고퀄리티 맥락 데이터’로, 이 생활밀착형 데이터 생태계를 AI의 추론 능력과 매쉬업 한다면, 서구권 빅테크가 흉내 낼 수 없는 가장 강력한 ‘대한민국형 AI 에이전트 플랫폼’을 구축할 수 있다”고 말했다.

(자료=오픈서베이)

“양질의 콘텐츠에 정당한 크레딧 지급해야”

이어진 종합토론에서는 AI 검색 확산에 따른 부작용 대응과 비즈니스 모델 다각화에 대한 심도 있는 논의가 진행됐다.

박세진 한양대 교수는 AI 검색의 고질적 문제인 할루시네이션(환각 현상)과 필터 버블(확증 편향)을 지적했다.

박 교수는 “이용자들이 AI가 짜준 3박 4일 여행 일정을 그대로 받아들이면서 정보의 질을 스스로 판단할 수 없게 만드는 인지적 문제가 발생한다”며 “정부 차원의 데이터나 신뢰성 있는 공신력 있는 국내 데이터를 적극 활용해 정보의 질적 수준을 높여야 한다”고 조언했다.

또한 알파세대 등 젊은 층의 텍스트 기피 및 영상 검색 의존 심화가 문해력 저하로 이어지는 사회적 현상도 짚었다.

신민철 건국대 교수는 이용자의 인지 과부하를 줄여주는 UX(사용자 경험) 관점을 강조하며 인용 크레딧 시스템의 필요성을 주장했다.

신 교수는 “사람들은 인터페이스를 학습하고 싶어 하지 않으며 단순한 키워드 검색이 편할 때도 많다”며 “검색엔진의 이원화가 필요하다”고 말했다. 이어 “AI가 1차 정보를 가공해 요약본을 제공함으로써 원작자의 수익이 차단되는 문제를 해결하기 위해, 블로그나 커뮤니티 등 양질의 콘텐츠 출처에 대한 크레딧 제공과 수익 배분 모델을 정교화해야 네이버의 생태계가 유지될 것”이라고 분석했다.

정지원 네이버 연구원은 실무 데이터를 바탕으로 검색과 AI의 융합 방향을 제시했다.

그는 “챗GPT 확산 이후에도 글로벌 및 네이버의 검색 세션은 줄지 않고 오히려 유지·확장되는 추세”라며 “챗GPT와 네이버를 동시에 쓰는 교차사용자의 이용량이 전체 평균보다 훨씬 높다”고 밝혔다.

아울러 정 연구원은 네이버가 도입한 AI 탭 서비스에 대해 “네이버의 AI 탭은 단순히 정보를 요약해 주는 ‘노잉(Knowing)’ 단계를 넘어, 네이버가 강점을 가진 쇼핑, 금융, 예약 등 실제 비즈니스 실행인 ‘두잉(Doing)’ 단계까지 유기적으로 연결하는 미래형 에이전트 모델”이라며 “30년간 구축해 온 생생한 데이터 자산과 AI 기술을 결합해 네이버만의 독자적인 플랫폼 가치가 더욱 커질 것”이라고 말했다.