구글 AI 검색, 광고 수익 기존 검색과 동일? [AIEO 브리핑]

이성규

2025년 5월 28일

[Top 1] 구글 AI 검색, 광고 수익 기존 검색과 동일?

AI 검색 결과가 기존 검색과 동일한 광고 수익 창출, 데스크톱 및 영어권 시장 확대…마케터 전략 변화 불가피

샤시 타쿠르가 구글 마케팅 라이브에서 언론과 인터뷰를 진행하고 있다.
서치엔진저널

구글이 AI 기반 검색 결과인 'AI Overviews'가 기존 검색 결과와 동일한 수준의 광고 수익을 창출한다고 주장해 주목받고 있다. 이는 최근 구글 마케팅 라이브에서 AI Overviews 광고를 데스크톱 사용자와 더 많은 영어권 시장으로 확대할 계획을 발표하면서 제기됐다.

만약 구글의 주장이 사실이라면, 이는 마케터들이 구글의 AI 기반 미래에 대한 인식을 재정립하는 계기가 될 수 있다. 하지만 이러한 주장은 구글이 성공을 어떻게 측정하는지, 그리고 이것이 마케팅 캠페인에 어떤 의미를 가지는지에 대한 의문을 제기한다. 따라서 마케터들은 구글 주장의 배경과 이것이 검색 광고의 미래에 무엇을 의미하는지 파악해야 한다.

AI Overviews는 지난해 미국 모바일에서 처음 출시된 이후 전 세계로 빠르게 확장되어 현재 200개 이상의 국가에서 AI 기반 응답을 제공하고 있다. 구글 광고 부문 부사장 겸 총괄인 샤시 타쿠르는 "지난해 미국 모바일 검색에 AI Overviews를 도입한 이후 매달 15억 명의 사용자가 이를 활용하고 있다"고 밝혔다.

타쿠르 부사장은 구글 검색 제품 전반의 광고를 총괄하며, 여기에는 Google.com, Discover, 이미지 검색, Lens 및 Maps가 포함된다. 그는 사용자들의 AI Overviews 기능에 대한 만족도가 높다고 강조했다. 이러한 확장은 사용자 채택과 상업적 성공에 대한 구글의 자신감을 보여준다. 구글은 행사 당일 데스크톱 확장을 발표하며 글로벌 출시의 최신 단계를 밟고 있다.

타쿠르 부사장은 AI Overviews의 성장 영향에 대해 "AI Overviews 구축의 결과로 사람들은 성장을 체감하고 있으며, 더 많은 질문을 하고 있다"고 설명했다. 그는 이어 "많은 질문이 상업적인 성격을 띠고 있어 상업적인 측면에서도 성장을 보고 있다"고 덧붙였다.

구글의 AI Overviews 접근 방식은 검색 기능에 대한 근본적인 변화를 반영한다. 타쿠르 부사장은 "구글은 검색을 통해 사용자들이 표현할 수 있는 호기심의 종류를 확장하는 것으로 생각한다"며 "기술과 제품이 발전할수록 사용자는 더 많은 호기심을 검색에 가져올 수 있다"고 밝혔다. 이러한 철학은 기존 키워드 기반 검색보다 더 복잡하고 미묘한 쿼리를 처리할 수 있는 AI 기반 응답을 향한 구글의 노력을 뒷받침한다.

구글의 수익 주장은 통제된 실험을 기반으로 한다. 구글은 AI Overviews 유무에 따른 동일한 검색 쿼리를 비교하기 위해 표준 A/B 테스트 방법을 사용한다. 즉, 일부 사용자에게는 AI 기능을 보여주고 다른 사용자에게는 보여주지 않은 다음 수익 차이를 측정한다.

타쿠르 부사장은 "AI Overviews가 동일한 비율로 수익을 창출한다는 것은 동일한 쿼리 집합에 AI Overviews를 표시하지 않았을 경우와 비교했을 때 수익 창출 비율이 동일하게 유지된다는 의미"라고 설명했다. 이러한 테스트는 클릭률과 같은 개별 지표가 아닌 전체 비즈니스 가치와 수익에 초점을 맞춘다. 구글은 이것이 개별 검색이 아닌 많은 쿼리에 걸친 성과를 나타낸다고 강조했다. 광고주에게 이는 AI Overviews가 기존 검색 광고 효과를 저해하지 않는다는 것을 시사한다. 그러나 변화하는 사용자 행동 패턴의 장기적인 영향은 아직 불분명하다.

구글은 AI Overviews 내 광고가 기존 검색 광고와 동일한 품질 가이드라인을 준수한다고 밝혔다. 구글은 광고가 고품질이어야 하며 사용자 경험과 잘 어울려야 한다고 요구하며, 모든 광고는 스폰서 콘텐츠로 표시해야 한다. 광고주는 AI 응답 위, 아래 또는 AI 응답 내부에 광고를 배치할 수 있는 세 가지 옵션을 통해 AI 기반 콘텐츠와 함께 표시되는 방식을 유연하게 선택할 수 있다.

타쿠르 부사장은 "사용자 여정은 복잡하며, 사용자는 여정의 수많은 지점에서 상업적 여정에 대한 영감을 얻는다"고 언급하며 현대 사용자 행동의 복잡성을 강조했다. 이러한 통합은 구글이 "다면적" 검색이라고 부르는 것을 통해 복잡한 쿼리 내에서 상업적 의도를 식별하는 데 초점을 맞춘다. 이는 여러 하위 질문을 포함하는 복잡한 질문으로, 그중 일부는 상업적 의도를 가진다.

타쿠르 부사장은 애완동물과 함께 여행하기 위한 항공사 규정에 대한 사용자의 질문을 예로 들었다. 이러한 사용자는 애완동물 운반장이나 여행 액세서리가 필요할 수 있으며, 이는 광고를 위한 자연스러운 기회를 창출한다. AI 시스템은 단일 복잡한 쿼리 내에서 이러한 계층화된 상업적 요구를 식별할 수 있다.

구글은 쇼핑 쿼리, 여행 쿼리 및 보험 쿼리를 포함한 다양한 분류기를 사용하여 상업적 의도를 식별한다. 이 자동화된 분류 시스템은 광고를 관련 사용자 요구에 맞게 연결하는 데 도움이 된다. 타쿠르 부사장은 "광고는 고품질이어야 하며 사용자 경험과 일관성이 있어야 한다"며 "이러한 성격의 광고는 특정 사용자를 위한 답변의 질을 향상시킨다"고 말했다.

구글은 AI Overviews와 함께 표시되는 광고에 대한 긍정적인 사용자 피드백을 보고하며, 이는 통합이 사용자 만족도를 크게 저해하지 않는다는 것을 시사한다. 이러한 사용자 수용은 구글 전략에 중요한 것으로 보인다. 구글은 AI Overviews 광고를 더 많은 플랫폼과 시장으로 확장할 계획이다.

타쿠르 부사장은 "광고주로부터 자주 받는 질문은 검색이 흥미로운 방향으로 진화하고 있는데, 어떻게 참여하고 이러한 진화하는 경험 속에서 고객과 연결할 수 있는가이다"라고 언급하며 AI Overviews의 수익성 주장이 AI가 검색 광고 효과에 미치는 영향에 대한 광고주의 우려를 해소한다고 강조했다.

타쿠르 부사장은 구글 광고주의 80% 이상이 이미 AI 기반 광고 기술을 사용하고 있다고 언급하며 업계가 더 많은 AI 통합을 수용할 준비가 되어 있음을 시사했다. 그러나 AI 기반 검색 응답으로의 전환은 광고주가 전략을 조정해야 할 수도 있다. 사용자는 점점 더 복잡하고 긴 쿼리를 하고 있으며, 기존 키워드 타겟팅은 이러한 쿼리에 효과적이지 않을 수 있다.

구글의 솔루션은 새롭게 발표된 "AI Max for search" 기능과 같은 도구를 통한 자동화 증가를 포함한다. AI Max의 초기 베타 테스트에서는 광고주가 유사한 투자 수익(ROI) 목표를 유지하면서 평균 27%의 전환 증가를 경험하는 등 유망한 결과를 보였다.

타쿠르 부사장은 AI Max의 동기에 대해 "본질적으로 이는 변화하는 사용자 행동 때문이었다"며 "광고주로부터 투명성과 제어에 대한 피드백을 받았으며, 이는 검색 캠페인에서 이미 사용되고 있었다. 자동화 외에도 이러한 요소가 계속해서 매우 중요하다"고 설명했다.

이 도구는 키워드 성과 보고 및 캠페인 제어를 포함하여 광고주가 기존 검색 캠페인에서 기대하는 투명성 및 제어 기능을 유지한다. 이는 자동화를 수용할 때 가시성을 잃는 것에 대한 우려를 해소한다. 구글의 자동화 강조는 여러 상업적 의도를 포함할 수 있는 정교한 대화형 쿼리에 광고를 일치시키는 것이 어렵다는 과제를 반영한다. 검색 행동이 자연어 상호 작용으로 진화함에 따라 수동 키워드 전략은 시간이 지남에 따라 효과가 떨어질 수 있다.

AI 모드 확장은 새로운 기회를 창출한다. AI Overviews 외에도 구글은 완전한 대화형 검색 경험을 가능하게 하는 새로운 AI 모드 내에서 광고를 테스트하고 있다. 초기 데이터에 따르면 AI 모드의 사용자는 일반 검색 쿼리보다 최대 2배 더 긴 질문을 한다. 이러한 더 길고 대화적인 쿼리는 복잡한 질문 내에서 상업적 의도를 식별할 수 있는 추가적인 기회를 창출한다. 쿼리 길이가 길어질수록 사용자는 자신의 요구 사항에 대한 더 많은 컨텍스트를 제공하므로 광고 타겟팅이 더 정확해질 수 있다.

구글은 AI 모드의 광고가 동일한 품질과 사용자 경험 표준을 유지하도록 AI Overviews에서 얻은 교훈을 적용하고 있다. 타쿠르 부사장은 구글의 접근 방식이 광고주에게 비즈니스 가치를 제공하면서 고품질 사용자 경험을 제공하는 데 계속 초점을 맞추고 있다고 강조했다. 구글의 수익 주장에 대한 실제 테스트는 AI Overviews가 성숙해짐에 따라 이루어질 것이다. 사용자 행동 패턴이 확고해지는 데는 시간이 필요하다.

구글이 AI Overviews 광고를 전 세계적으로 계속 확장함에 따라 디지털 마케터는 균형을 맞춰야 한다. 성공적인 캠페인 성과를 이끄는 제어 및 투명성을 유지하면서 새로운 자동화 도구를 수용해야 한다.

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[Top 2] 구글 CEO "AI 검색, 웹 죽이지 않아"

순다르 피차이 알파벳/구글 CEO는 AI 기반 검색이 웹을 파괴하지 않을 것이라고 밝혔습니다. 이는 다수의 언론사와 SEO 전문가들이 AI Overviews와 AI 모드가 트래픽과 콘텐츠를 잠식하고 있다는 증거가 늘어나는 상황과는 대조적인 발언입니다.

이러한 주장에 대해 뉴스/미디어 연맹과 같은 비판론자들은 AI 모드를 "도둑질"이라고 맹비난했으며, 클라우드플레어 CEO는 AI가 웹 비즈니스 모델을 파괴하고 있다고 주장했습니다.

더버지(The Verge)의 닐레이 파텔과의 인터뷰에서 피차이 CEO는 AI Overviews가 애플 기기와 플랫폼을 포함하여 더 많은 쿼리, 더 긴 쿼리를 유도하고 있다고 밝혔습니다. 최근 22년 만에 처음으로 사파리 트래픽이 감소했다는 소식에도 불구하고 피차이 CEO는 우려할 필요가 없다고 일축했습니다.

피차이 CEO는 "우리는 전반적으로 데이터를 어떻게 보는지에 대한 포괄적인 시각을 가지고 있습니다. 검색 데이터에는 많은 노이즈가 있을 수 있지만, 우리가 보는 모든 것은 애플 기기와 플랫폼을 포함하여 쿼리 증가를 보여줍니다. 특히 AI Overviews로 인한 쿼리 증가를 정량화했습니다. 그리고 쿼리 증가가 시간이 지남에 따라 계속 증가하고 있다는 것이 긍정적입니다."라고 말했습니다.

한편, 뉴스/미디어 연맹은 다음과 같은 성명을 발표하며 구글의 AI 모드에 대한 분노를 표출했습니다. "링크는 언론사에게 트래픽과 수익을 제공하는 검색의 마지막 남은 가치였습니다. 이제 구글은 강제로 콘텐츠를 가져가 아무런 대가 없이 사용합니다. 이는 도둑질의 정의입니다. 법무부의 구제 조치는 한 회사가 인터넷을 계속 지배하는 것을 막기 위해 이 문제를 해결해야 합니다."

이에 대해 피차이 CEO는 AI 모드는 구글이 추진하고 있는 제품 방향이라고 밝혔습니다. 그는 "AI 모드는 출처를 제공할 것입니다. 답변을 얻을 수 있는 특정 질문들이 있을 것입니다. 지난 1년 동안 우리가 사람들을 보내는 영역의 폭이 넓어지고 있다는 것이 분명해졌습니다. AI 모드에서도 마찬가지일 것이라고 예상합니다."라고 말했습니다.

또한 피차이 CEO는 "다른 어떤 회사보다 웹으로 트래픽을 보내는 것을 우선시합니다. 우리가 하는 방식으로 웹으로 트래픽을 보내는 회사는 없습니다. 다른 신생 기업들은 이를 하지 않겠다고 공공연하게 이야기합니다. 우리는 이를 최우선 순위로 두고 고심합니다. 우리는 항상 참여해왔고 앞으로도 참여할 것입니다."라고 덧붙였습니다.

피차이 CEO에 따르면 구글은 지난 2년 동안 45% 더 많은 웹페이지를 크롤링했습니다. 그는 AI 생성 콘텐츠의 증가가 "구글이 보고 있는 추세를 설명하지 못한다"고 말하며, 웹은 "더욱 다양한 형식과 역동적인 형태로 변화하고 있다"고 진단했습니다.

미래에 대해 피차이 CEO는 "AI는 인터넷보다 더 커질 것입니다. 오늘날 우리가 알지 못하는 회사, 제품, 카테고리가 생겨날 것입니다. 미래는 흥미진진하며, 플랫폼 전환과 함께 하드웨어 폼 팩터 주변에서 혁신할 기회가 많다고 생각합니다."라고 전망했습니다.

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🌟 [Tip] AI검색최적화, 5가지 핵심 전략: 구조화, 명확성, 접근성, 신뢰성, 깊이

생성형 AI 시대에는 콘텐츠가 검색 순위에 노출되는 것보다 AI가 검색 결과로 활용할 수 있도록 최적화하는 것이 중요해졌습니다. 검색 엔진 최적화(SEO)는 순위 경쟁에 집중했지만, 이제는 콘텐츠가 AI에 의해 검색, 이해, 조합되어 답변을 생성하는 데 필요한 요소들을 갖춰야 합니다.

• 왜 중요하냐면: 기존 SEO 방식은 웹페이지를 크롤링하여 키워드 일치 여부에 따라 순위를 매겼지만, 생성형 AI는 페이지 순위 대신 콘텐츠의 구조, 해석 가능성, 접근성을 중요하게 생각합니다. 즉, 콘텐츠가 순위에 노출되지 않아도 AI가 답변을 생성하는 데 활용될 수 있어야 합니다.

• 큰 그림: 새로운 검색 스택은 링크, 페이지, 순위 대신 벡터, 임베딩, 랭킹 융합, LLM(대규모 언어 모델) 등 AI 기술을 기반으로 합니다. 따라서 콘텐츠를 단순히 페이지 단위로 최적화하는 것이 아니라, 콘텐츠가 어떻게 분해되고, 의미적으로 평가되며, 다시 결합되는지 최적화해야 합니다.

• 상세 내용:
• 현대적인 검색 증강 AI 시스템은 사용자에게 보이지 않는 스택을 활용합니다. 이 스택은 콘텐츠를 벡터로 변환하여 의미를 파악하고, 벡터 데이터베이스(DB)에 저장하여 빠르게 검색합니다. BM25는 키워드 빈도와 희귀성을 기반으로 콘텐츠 순위를 매기는 데 사용되며, RRF(Reciprocal Rank Fusion)는 BM25와 벡터 유사성 순위의 결과를 융합하여 최종 순위를 결정합니다. LLM은 검색된 결과를 요약, 재구성 또는 직접 인용하여 응답을 생성합니다.

• 주요 시사점: 새로운 검색 모델은 기존 검색을 대체하는 것이 아니라, 특히 기존 검색 엔진이 잘 처리하지 못했던 작업에서 더욱 뛰어난 성능을 보여줍니다. 내부 문서 검색, 법률 기록 요약, PDF에서 관련 발췌문 찾기 등에 유용하며, 낮은 지연 시간, 정확성, 제어 가능성, 브랜드 안전성 등의 장점을 제공합니다.

• 기억해 둘 것: AI 기반 검색에 최적화하기 위해서는 콘텐츠를 검색 가능한 블록으로 구조화하고, 명확성을 우선시하며, AI 크롤링이 가능하도록 사이트를 구축해야 합니다. 또한 신뢰 및 권위 신호를 구축하고, 내부 관계를 지식 그래프처럼 연결하며, 주제를 깊이 있고 모듈 방식으로 다루는 것이 중요합니다.

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☕ 커피 마시며 읽어 볼 정보들

Sergey Brin, AI가 검색의 미래를 바꾼다: 링크 검색에서 심층 분석으로. Google 공동 창업자 세르게이 브린은 AI가 검색 방식을 근본적으로 변화시키고 있다고 말합니다. 기존에는 링크를 나열하는 방식에서 벗어나, AI는 수천 개의 검색 결과를 분석하고 추가 연구를 수행하여 답변을 종합하는 방식으로 발전하고 있습니다. 이러한 변화는 AI가 인간이 며칠 또는 몇 주 걸려 수행할 연구 작업을 대신 수행할 수 있게 함으로써, 사람들이 온라인에서 정보를 얻는 방식을 혁신하고 있습니다. 브린은 또한 머신러닝 모델들이 단일 모델로 수렴하고 있다고 밝혔습니다. 과거에는 검색 엔진이 여러 엔진, 여러 알고리즘, 수천 개의 작은 머신들이 협력하여 작동하는 복잡한 시스템으로 여겨졌지만, 이제는 전문 모델의 학습 내용이 보다 일반적인 모델에 통합되는 방식으로 발전하고 있습니다. 그는 음성 입력에 대한 응답 시간 개선이 사용자 습관을 변화시키고 있지만, 음성 모드가 항상 최적의 인터페이스는 아니라고 지적하며, AI의 능력이 인간의 능력을 뛰어넘는 지점에서 큰 가치를 창출할 수 있다고 강조했습니다. | 영상 전체 보기
Google AI Overviews에 이미지 캐러셀 기능 추가: 실수일까? Google AI Overviews에 이미지 캐러셀이 나타나는 현상이 발견되었습니다. 사용자는 캐러셀을 스와이프하여 이미지를 탐색할 수 있으며, 이미지를 클릭하면 Google 이미지 검색으로 연결됩니다. 이 기능은 Sachin Patel에 의해 처음 발견되었고, 그는 X에 해당 영상도 게시했습니다. 이미지 캐러셀이 AI Overview에 실수로 추가된 것인지에 대한 의문이 제기되고 있습니다. 현재로서는 이 기능이 AI Overview에 적합한 것인지 불확실하며, X의 포럼에서는 이에 대한 논의가 진행 중입니다. | 전체 읽기
Google AI 모드, 쿼리 팬 아웃 기술로 검색의 진화 이끌다. Google은 I/O 행사에서 AI 모드를 공식 출시하며, 사용자 질문을 세분화하여 동시에 여러 검색을 수행하는 '쿼리 팬 아웃' 기술을 도입했습니다. 이 기술은 사용자 의도를 더 깊이 파악하고 다양한 소스에서 풍부한 정보를 수집하여, 복잡한 질문에 대한 포괄적인 답변을 제공하는 데 목적을 둡니다. SEO 전문가들은 AI 모드의 쿼리 팬 아웃 기술에 맞춰 전략을 재고해야 합니다. 핵심은 사용자 의도를 깊이 이해하고, 주제에 대한 포괄적인 권위를 확보하며, 사용자의 다음 질문을 예측하여 콘텐츠를 구성하는 것입니다. 또한, 신뢰할 수 있는 출처임을 입증하는 EEAT(전문성, 권위, 신뢰성) 신호를 강화하고, 독창적인 데이터와 통찰력을 제공하며, 콘텐츠를 쉽게 읽고 요약할 수 있도록 구조화하는 것이 중요합니다. 브랜드 언급을 늘리는 것도 신뢰도를 높이는 데 도움이 됩니다. | 전체 읽기