구글은 지난해 Search Lab에서 구글 생성형 AI 검색인 SGE(Search Generative Experience)를 소개하며 자체 생성형 AI 모델인 제미나이Gemini가 결합된, 더 강력한 검색엔진의 출범을 예고한 바 있습니다. 그리고 2024년 5월, 미국 지역에서 생성형 AI을 탑재한 ‘구글 오버뷰(Google Overview, AIO)’가 정식 출시되었습니다. 이제 구글 검색창에 궁금한 것을 물으면 검색엔진 결과페이지(SERP) 상단에 AI가 요약하여 생성한 설명과 출처 페이지 등이 표시됩니다. 올해까지 서비스 지역을 비영어권으로 확대할 예정이라고 하는데요, 오늘은 구글 AI 오버뷰에 대해 알아보고, SEO에서 이를 어떻게 활용하면 좋을지 이야기해 보겠습니다.
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구글 ‘AI 오버뷰(AI Overview, AIO)’란?
구글 ‘AI 오버뷰(AI Overview, AIO)’란?
구글의 AI 검색, AI 오버뷰는 복잡한 쿼리에 대해 검색엔진의 인공지능이 직접 관련 문서를 학습하여 검색엔진 결과페이지(SERP)에서 새롭게 요약된 답변을 제공하는 서비스입니다. 쉽게 말해 궁금한 것을 검색하고 결과페이지에서 유용해 보이는 사이트를 여러 차례 접속하며 정보를 탐색하는 일련의 모든 과정을 구글 AI가 대신 해 준다는 것이죠.
위의 사용예시처럼, 사용자가 검색한 쿼리에 대한 요약과 설명, 참고한 콘텐츠들과 관련 상품 등이 상단에 노출됩니다. 덕분에 사용자들은 여러 개의 사이트를 접속하여 필요한 정보를 조합하는 수고를 하지 않고, 검색과 동시에 이미 요약된 정보를 참고하여 더 빠르고 정확하게 후속 탐색 활동을 진행할 수 있겠죠.
AI 오버뷰 살펴보기
기존 SGE와의 차이점
구글의 초기 생성형 AI 검색 모델이었던 SGE(Search Generative Experience)와 비교했을 때, AI 오버뷰는 검색어에 대해 더 정확하고 관련성 높은 답변을 제공하는 데에 집중하고 있습니다. 구체적인 내용은 아래에서 더 살펴보겠습니다.
AI 오버뷰 발생 빈도 하락
BrightEdge의 분석에 따르면, 현재 전체 쿼리 중 AI 검색 결과가 로드되는 쿼리는 7% 내외로, SGE 서비스 당시 84%의 쿼리에 대해 생성형 AI 요약 결과를 제공했던 것에 비해 현저히 줄었습니다. 사실 LLM(거대언어모델) 기반의 서비스는 정확도나 관련도가 낮은 텍스트를 학습하여 틀린 정보를 제공하는 환각(Hallucination) 문제에서 자유로울 수 없습니다. 출시 초기 AI 오버뷰 또한 맥락이 잘못된 문서를 학습해 엉뚱한 답변을 제공하는 실수를 보이며 논란이 된 바 있죠.
구글 또한 이 문제를 주시하고 있는 것 같습니다. 지금은 AI 서비스의 양보다 질을 우선하겠다는 입장에 따라, AI 검색이 유용하게 활용될 수 있는 심도 있는 정보성 쿼리에 대해 생성형 AI 검색 결과를 제공함으로써 서비스 이용자들의 경험 개선에 집중하고 있습니다.
검색결과 페이지(SERP)내 AIO 크기 감소
발생 빈도와 함께, AIO의 전체 크기 또한 3월 초 SGE 대비 약 50% 가량 감소하였습니다. 사실 구글 AI 오버뷰의 정식 출시 전에도 SGE의 크기는 꾸준히 조금씩 줄어들고 있었는데요, 이는 구글이 사용자에게 필요 없는 페이지를 효과적으로 덜어내며 집약적으로 정보를 요약하고 있다고 해석할 수 있습니다.
또한 이 덕분에 사용자는 페이지를 내리지 않아도 검색엔진 결과페이지(SERP)에서 AI 검색과 자연검색결과를 동시에 볼 수 있습니다. 따라서 AI의 요약을 기대하는 사용자도, 페이지 방문을 기대하는 사용자도 모두 만족시킬 수 있죠.
기존 검색 결과 랭킹과 다른 평가 기준
분석에 따르면 동일 쿼리에 대해 구글 AI 오버뷰가 참조하는 페이지는 기존 검색 결과 랭킹과 다른 양상을 보입니다. AIO에서 제시하는 링크 중 약 34%만이 기존 자연검색 10위 이내의 것이었고, 약 47%는 자연검색 순위 50위권 밖에서 참조되었다고 합니다. 꽤나 충격적이죠?
구글 AIO와 검색 요소 사이의 관계
많은 분석에서 구글의 기존 검색 요소와 AI 검색을 비교하며 특정 요소에 대해 일정부분 상관관계를 가진다고 보고 있습니다.
대표적으로, 기존 검색 결과에서 추천 스니펫이 발생하는 경우 AI 오버뷰가 나타날 가능성이 높습니다. 추천 스니펫은 검색 키워드에 가장 부합하는 정보를 결과페이지 상단에 직접 인용하여 보여주는 기능입니다. 추천 스니펫이 있다는 것은 구글 AI가 해당 쿼리의 검색 의도를 명확히 이해했다는 뜻이기 때문에, AI 검색을 통해 더 확장성 있는 요약 정보를 제공할 수 있겠죠.
반면 기존 검색 결과에 사이트링크(Sitelink)가 나타난 경우, AI 오버뷰가 나타날 가능성이 매우 낮습니다. 사이트링크는 한 웹사이트 하위의 서브도메인들이 구조화되어 SERP 페이지에 노출되는 것을 말하는데요. 주로 브랜드 키워드에 대해 이러한 사이트링크가 나타나는 경우가 많습니다. 또한 검색어에 대한 주변의 상위 비즈니스와 지도 정보를 제공하는 로컬 팩(Local Pack)도 AI 오버뷰 발생과는 부정적인 상관관계를 보입니다.
정리하면 AI 오버뷰 서비스는 사용자들이 단 한 번의 검색을 통해 각 페이지에 산발적으로 퍼져 있는 정보를 직접 종합하여 제시함으로써 검색 경험을 극대화할 수 있습니다. 지금은 검색 의도가 명확한 질문 형식의 쿼리에 대해 구글 AI의 요약 기능을 활용하여 정보를 제공하는 형태가 많지만, 데이터가 쌓이고 성능이 고도화됨에 따라 여행 계획을 세우거나 상황에 맞는 식당을 찾고 예약하는 등 더 확장된 AI 검색 서비스를 사용할 수 있을 것으로 예상됩니다.
AI 검색에 대비한 SEO 전략 가이드
생성형 AI가 결합된 구글 AI 검색, SEO마케터로서 어떻게 바라봐야 할까요? 결론부터 말하면 기존의 SEO는 그대로 강화하되, AI 오버뷰에 특별히 적용되는 새로운 기준들을 함께 고려한 전략을 펼쳐야 합니다. 아래에서 더 구체적으로 알아보겠습니다.
구글 AI 오버뷰의 콘텐츠 평가 기준
기존 검색엔진의 랭킹과 AIO가 보여주는 링크가 다르다면, 구글 AI는 도대체 무엇을 기준으로 문서를 참조하고 링크할까요? 구글에서 발행한 생성형 AI 요약 특허 문서에 따르면, AI 오버뷰는 크게 세 가지 척도로 참조할 문서를 선택합니다.
- 쿼리 관련 지표(Query-dependent Measures): 구글의 AI 검색 시스템은 가장 먼저 각 페이지가 검색된 키워드, 즉 쿼리에 적합한 답변을 제공하고 있는지 평가합니다. 여기에는 해당 쿼리에 대한 페이지의 랭킹과 클릭률, 그리고 쿼리의 지역 및 언어 정보 등이 포함됩니다.
- 콘텐츠 관련 지표(Query-independent Measures): 두번째로 중요하게 평가되는 것은 쿼리 외의 콘텐츠 관련 정보입니다. 다양한 키워드에 대한 페이지의 전체적인 클릭률, 콘텐츠의 신뢰성, 인지도, 콘텐츠 생성 시기 등을 통해 이를 평가하죠. 신뢰성은 구글의 EEAT 가이드에도 명시된 중요한 평가요소인데요. 구글 AI 오버뷰에서는 콘텐츠의 신뢰도를 평가할 때 저자, 도메인, 신뢰할 수 있는 백링크를 기준으로 삼는다고 합니다.
- 사용자 관련 지표(User-dependent Measures): 구글 AI 오버뷰는 사용자 개인이 검색엔진에서 어떻게 행동하는지의 특성을 반영하여 개인화된 결과를 보여주고자 합니다. 그래서 사용자 프로필, 이전의 검색 히스토리, 최근 검색엔진 활동 등을 분석하여 콘텐츠 생성에 활용합니다.
위 기준들이 구글 AI 검색에서 주요하게 평가하는 지표들입니다. 하지만 구글 AI는 여기서 그치지 않습니다. AI 오버뷰는 기존 검색엔진에 비교해서 더 개인화되고 정확하며, 관련성이 높은 결과를 생성하고자 합니다. 그래서 검색된 상위 랭크 페이지들이 서로 비슷하거나 품질이 떨어지면 검색 키워드를 확장하여 관련 쿼리(related queries), 최근 쿼리(recent queries), 유사 쿼리(implied queries)에 대한 콘텐츠를 추가로 검토하고 평가하게 되죠. 이러한 설계로 인해 결과적으로 자연검색 랭킹이 낮은 콘텐츠들이 AI 오버뷰에 참조되는 경우가 가능하게 되는 것입니다.
결과적으로 AI 오버뷰는 검색 의도 관련성(relevance)이 높은 다양한 콘텐츠를 요약하여 단 한 번의 검색으로도 2차, 3차 검색의 효과를 누릴 수 있도록 하고 있습니다. 그래서 AI 오버뷰에 담기는 내용은 SERP 페이지에 비해 더 다양하게 구성됩니다.
AI 오버뷰 최적화 전략
구글 AI 검색과 기존 검색의 핵심적인 차이를 정리하면 ‘랭킹보다 관련성(Relevance Over Rank)’이라고 말할 수 있습니다. 그렇다면 이런 의문들이 떠오를 수도 있습니다. ‘AI 오버뷰 서비스가 확장되면 랭킹이 높은 것은 더이상 의미가 없는 것 아니야?’, ‘SEO는 검색엔진 랭킹을 높이는 전략인데, 완전히 새로운 방법을 찾아야 하는 건가?’ 처럼요. 하지만 사실 쿼리 관련도를 고려해 AI 오버뷰 결과를 구성하겠다는 구글의 방향은 SEO를 잘 해왔다면 오히려 기회가 될 수 있습니다. 의도가 명확하지만 검색량은 적은 롱테일 쿼리를 타겟 키워드로 삼은 콘텐츠가 더 포괄적인 쿼리 검색을 통해 AI 오버뷰에 나타나면 유입이 대폭 확대될 수 있기 때문입니다.
간단히 예를 들어볼까요? 구글에 ‘SEO 랭킹’이라고 검색해 보겠습니다.
TBWA 데이터랩의 SEO 랭킹 요소 관련 글이 추천 스니펫으로 상위에 랭크되어 있네요. 하지만 검색어를 ‘SEO란’으로 바꾼다면 어떨까요? SEO를 설명하는 TBWA 데이터랩의 콘텐츠는 상위에 랭크되어 있지만, 결과페이지를 한참 내려도 랭킹 요소에 대한 글은 찾아볼 수 없습니다. 지금의 검색엔진은 ‘SEO’와 ‘SEO 랭킹’이라는 각각 독립된 쿼리에 대해서 콘텐츠를 평가하기 때문입니다.
그런데 만약 구글 AI 알고리즘이 두 쿼리가 관련성이 높다고 판단하면, 즉 사용자가 ‘SEO’를 검색한 후 ‘SEO 랭킹’을 검색할 확률이 높다는 것을 확인한다면 어떻게 될까요? ‘SEO’라는 포괄적인 검색 결과에 AI 오버뷰로 ‘SEO 랭킹 요소 알아보기’ 콘텐츠가 링크될 수 있는 것이죠. 이와 동시에 자연 검색 결과에서는 SEO 키워드에 대해 순위가 높았던 ‘SEO란? – 구글, 네이버 가이드 총정리’가 상위에 노출되게 됩니다.
결국 구글의 AI 오버뷰는, 뿌리는 같지만 세부 타겟이 다른 키워드를 동일한 맥락으로 묶어냄으로써 각각의 콘텐츠 노출 확률을 획기적으로 높일 수 있는 기회가 되는 것입니다. 이를 위해서는 키워드 리서치를 통해 검색 의도를 세밀하게 분석하는 것이 매우 중요합니다. 서로 다른 키워드들이 어떤 상하관계를 갖는지, 검색엔진 알고리즘이 관련 맥락으로 보는 영역은 어디까지인지 등을 분석하여 사용자들의 검색 흐름을 예측하는 것입니다. 이후 자연검색 상위 랭크를 목표로 하는 콘텐츠와 AI 오버뷰 노출을 목표로 하는 콘텐츠를 분리하고 그에 맞는 키워드 전략을 수립한다면 성공적인 비즈니스 퍼포먼스를 이끌어낼 수 있을 것입니다. 마지막으로 AI 오버뷰에 대한 SEO 전략에서 함께 고려할 부분을 살펴보겠습니다.
랭킹은 여전히 중요하다
구글 AI 오버뷰는 앞서 언급했듯 다양성을 지향합니다. 따라서 특정 검색어에 대해 랭킹이 낮더라도 관련성이 높다고 판단되면 해당 콘텐츠를 참조하여 답변을 구성할 수 있죠.
한편 우리의 목표는 사용자가 페이지를 클릭하게 만드는 것입니다. 그런데 AI 오버뷰가 참조한 모든 문서를 보여주지 않을 수도 있다는 사실을 아시나요? 구글 AI가 여러분의 콘텐츠를 활용하여 답변을 생성할지라도, 검색엔진이 관련도가 비슷한 다른 콘텐츠의 랭킹을 더 높게 평가한다면 여러분의 콘텐츠가 AI 오버뷰 영역에 링크되지 않을 수도 있습니다. 이러한 불상사를 막고 AIO에 안정적으로 보일 수 있도록, 랭킹 강화를 위한 SEO 작업은 오히려 필수입니다.
사용자 상호작용을 함께 고려하라
구글은 발행한 특허 문서에서 AI 요약에 활용할 문서를 고를 때 사용자 상호작용(User Interaction)을 함께 평가한다고 언급하고 있습니다. 사용자 상호작용의 예시로는 SERP 페이지에서의 활동, 페이지 체류시간, 스크롤 퍼포먼스, 텍스트 하이라이트 등이 있습니다. 검색 의도를 구체적으로 파악하고 이에 부합하는 생성형 요약을 제공하기 위해 이러한 행동 데이터를 활용하는 것으로 보입니다.
구글은 공식적으로 사용자들의 클릭률이 직접적인 랭킹 요소가 아니라고 언급해 왔기 때문에 이러한 지표들은 기존의 SEO 마케팅에서는 다소 간과될 수 있습니다. 그러나 AI 검색에서는 콘텐츠와 검색결과에 대한 사용자 반응이 중요한 요소가 됩니다. 따라서 궁극적으로 사용자가 오랫동안 이탈 없이 머물 수 있는, 매력도 높은 콘텐츠를 만드는 것이 더욱 중요해질 것입니다. 검색 의도를 분명히 알아내 목표에 맞는 계획을 수립했다면, 그 의도에 부합하는 답변으로 매력적인 콘텐츠를 제작하여 사용자들의 긍정적인 상호작용을 유도해 보세요.
지금까지 구글의 새로운 AI 검색 모델인 AI 오버뷰와 이를 활용한 SEO 전략에 대해 알아보았습니다. AI 오버뷰는 점차 서비스 지역과 범위를 확장하며 향후 구글 검색엔진 최적화에 있어 중요한 고려 요소로 자리잡을 것입니다.
현재까지도 구글 AI 오버뷰는 변화를 계속하고 있습니다. 사용자들의 반응과 피드백을 거쳐 계속 고도화되고 있죠. 그와 함께 여러분의 SEO 전략 또한 발맞추어 고도화되어야 합니다. AI 검색에 관련한 이슈와 변화들을 계속해서 추적하고 이에 발빠르게 대응한다면 가속되는 검색엔진 패러다임 전환 속에서 경쟁적 우위를 점할 수 있을 것입니다.
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