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AI 검색엔진의 종류와 ChatGPT, DeepSeek 트래픽 유도 및 측정 방법
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By
Chaigun Jung
생성형 AI의 등장과 함께 온라인 정보 검색 트렌드가 큰 변화를 겪고 있어요. 2024년부터 대규모 언어 모델(LLM)을 기반으로 한 생성형 AI가 주목받기 시작했는데요. 이러한 흐름에 힘입어 다양한 AI 검색 엔진 서비스가 등장하고 있어요. AI 검색엔진은 빠르게 기존 검색엔진의 자리를 차지하고 있죠.
Perplexity AI, OpenAI의 ChatGPT와 SearchGPT, 그리고 2025년 시작을 뜨겁게 달군 DeepSeek까지. 다양한 서비스를 바탕으로 빠르게 보편화되고 있는 AI 검색엔진은 자연스럽게 많은 앱들의 새로운 유저 유입구가 되고 있어요.
AI 검색엔진에는 어떤 서비스들이 있고 마케터는 AI 검색을 통한 새로운 유입에 어떻게 대비해야 할까요? 이번 블로그 포스트를 통해 이 모든 내용을 확인해 보세요. 👇
앞서 이야기한 것처럼 생성형 AI 검색엔진은 이제 새로운 트래픽 유입 창구 중 하나에요. 최근 온라인 마케터들 사이에서는 검색엔진 최적화인 SEO를 넘어 생성형 검색 최적화(GEO)라는 신조어가 떠오르고 있을 만큼 AI 검색엔진의 점유율은 빠르게 증가하고 있죠. 2025년 현재, 주요 AI 검색엔진은 무엇이 있고 각 서비스들은 어떠한 특징을 가지고 있을까요?
AI 검색 시대 포문을 연 Perplexity AI는 2022년 12월 처음 등장했어요. 검색 키워드에 맞는 다양한 웹 페이지를 나열해 주는 링크 기반 검색엔진이 아닌 출처 표기를 기반으로 한 인용을 통해 보고서 형태로 검색 결과를 제공하며 AI 검색엔진의 원형을 만들었죠.
대화형 AI로 제작된 ChatGPT는 OpenAI의 생성형 AI 서비스로 사람과 비슷한 답변을 빠르게 제공하며 가장 대중적인 AI 모델로 평가받고 있어요. ChatGPT는 시간이 지나면서 정보 검색, 고객 지원 등 다양한 분야로도 활용되고 있어요.
초기 ChatGPT는 제한된 학습 데이터를 활용해 답변을 제공해 왔기 때문에 정보 탐색의 용도로는 적절하지 않았어요. OpenAI는 이러한 단점을 극복하기 위해 검색 기술과 GPT의 요약 기능을 결합한 새로운 프로토타입 SearchGPT를 공개했어요. Search GPT는 외부 소스 링크를 포함하여 더 구체적이고 직접적인 검색 결과를 제공해요.
Liner AI는 2015년 하이라이팅 및 콘텐츠 요약 도구로 시작되었으며, 이후 AI 기반 검색 기능을 강화하면서 AI 검색엔진으로 발전했어요. 기존 키워드 기반 검색을 넘어 사용자의 검색 의도를 분석하고, 웹에서 신뢰할 수 있는 정보를 선별하여 요약 제공하는 기능을 갖추고 있어 많은 사랑을 받고 있죠.
전통적인 검색엔진 중 하나인 구글에서도 AI 검색 시대에 빠르게 대응하고 있어요. 이제 구글 검색 시에도 서치랩스(Search Labs)와 생성형 AI 검색(SGE) 기술을 통해 검색 결과에서 단순한 페이지 나열이 아닌 AI가 직접 탐색하고 정리한 내용을 확인할 수 있죠. 실제로 구글에서는 점차 더 많은 지역에서 더 많은 언어로 더 많은 사용자에게 AI를 통한 검색 결과 개요를 제공할 예정이라고 밝히고 있어요.
AI 검색엔진 시장에 새로운 서비스로 떠오르고 있는 DeepSeek는 2025년 1월 ‘DeeSeek-R1’을 선보이며 AI 검색엔진 시장에 본격적으로 등장했어요. 경쟁사보다 저렴한 비용으로도 고급 AI 모델을 도입하며 많은 사용자에게 AI 검색 서비스를 제공하고 있죠. 기존 서비스들에 비해 저렴한 비용으로 운영되면서도, 뛰어난 언어 이해력과 논리적 추론 능력을 갖추고 있다는 게 DeekSeek의 가장 큰 특징이에요.
AI 검색엔진이 등장하며 AI 검색엔진을 통한 오가닉 유입 전략도 함께 진화하고 있어요. AI 검색엔진을 통해 발생하는 트래픽을 늘리기 위해서 마케터는 콘텐츠 기획과 제작 시 어떤 점들을 중요하게 생각해야 할까요?
AI 검색엔진을 사용할 때 유저는 "3월 서울에서 아이들과 함께 주말에 방문할 만한 곳들은 어디가 있나요?"와 같이 키워드가 아닌 직접적인 문장으로 질문을 입력하는 경우가 많아요. 이에 따라 콘텐츠를 제작할 때에도 사용자 질문에 답이 될 수 있는 Q&A 형태가 보다 중요해졌죠.
물론 모든 콘텐츠가 꼭 질문과 답 형태로만 구성되어야 한다는 뜻은 아니에요. 직접적인 Q&A 형태가 아니더라도 유저가 AI에게 질문할 수 있는 내용을 바탕으로 한 콘텐츠 기획이 필요한 것이죠.
자연어 처리(NLP) 기반 AI 검색엔진에게 콘텐츠가 더 잘 설득되게 하기 위해서는 브랜드와 콘텐츠의 전문성과 신뢰도를 높이는 일이 중요해요.
기존 검색엔진 최적화는 키워드를 기반으로 한 작업이었다면 AI 검색엔진은 글 전체가 얼마나 유기적으로 작성되었고, 신뢰할 수 있는 정보를 제공하는지를 중요하게 보기 때문이죠. 이에 따라 믿을 수 있는 출처를 추가하거나 더 높은 전문성을 활용해 콘텐츠를 작성하는 것이 중요해요.
AI 검색엔진은 단순히 텍스트로 제작된 콘텐츠만 검색하지 않아요. 멀티 모달 기술을 통해 영상, 이미지, 음성 등 다양한 종류의 콘텐츠를 깊이 있게 탐색할 수 있죠.
이에 따라 다양한 콘텐츠 포맷 제작이 중요해지고 있어요. 같은 내용이더라도 글 한 편이 아닌 영상, 팟캐스트 등 다채로운 포맷으로 제작할 수 있다면 AI 검색엔진의 신뢰를 보다 빠르게 얻을 수 있어요.
지금까지 AI 검색엔진의 선택을 받기 위한 콘텐츠 제작 방법을 살펴보았다면 이제는 우리 앱으로 얼마나 많은 사람들이 유입되고 있는지를 알아야겠죠.
에어브릿지는 오가닉 리퍼러 어트리뷰션을 통해 AI 검색 유입 측정을 제공하고 있어요. 또한 단순히 트래픽만이 아닌 AI 검색을 통해 방문한 유저들이 어떻게 전환되고 있는지 등 유입부터 전환까지 전체 유저 퍼널을 함께 측정할 수 있죠.
오가닉 리퍼러 어트리뷰션 기능은 식별 가능한 광고 캠페인이 아닌 오가닉 유입 유저 리퍼러 정보 또한 확인할 수 있게 도와줘요. 에어브릿지 오가닉 유입 리퍼러 어트리뷰션에서는 크게 아래와 같은 오가닉 유입 정보를 제공해요.
예를 들어, ChatGPT를 통한 유입의 경우 리퍼러 소스가 https://chatgpt.com로 표시되며 해당 트래픽의 유입 출처를 확인할 수 있는 것이죠.
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AI 검색엔진을 통한 웹 방문 이외에도 에어브릿지는 퍼널 리포트를 통해 웹에서 앱으로 전환하는 유저를 추적하여 앱 설치와 이후의 앱 내 이벤트 전환을 확인할 수 있어요. 마케터는 AI 검색엔진을 통해 유저가 어떤 콘텐츠로 유입되는지 뿐만 아닌 해당 유저들이 어떻게 행동하며 앱 설치 및 구매로 전환되고 있는지를 데이터로 확인할 수 있는 것이죠.
다양한 AI 검색엔진이 등장하며 광고 이외에도 유저 유입 경로가 빠르게 늘어나고 있어요. 에어브릿지와 함께 AI 검색엔진 시대에 대비해 보세요.
