사용자와 퍼블리셔를 위한 구글 AI 오버뷰 기능 장단점

온라인 검색의 독보적 리더인 구글이 AI 오버뷰 기능을 출시하며 미래를 향한 대담한 도약을 시작했다. 새로운 구글 검색 환경에 추가된 이 획기적인 기능은 구글의 생성형 AI 기술을 활용하여 검색 결과 상단에 간결한 AI 생성 요약을 사용자에게 제공한다.

구글 AI 오버뷰의 출시는 큰 기대와 회의적인 반응을 동시에 불러일으켰다. 긍정적인 측면에서는 아무리 복잡한 주제에 대해서도 핵심 사항과 링크를 빠르게 제시하여 정보에 접근하는 방식을 변화시킬 수 있을 것으로 기대했다. 그러나 이 기능은 부정확하고 부적절하며 심지어 말도 안 되는 결과물이 헤드라인을 장식하는 등 눈에 띄는 실패로 인해 비판에 직면하기도 했다.

구글이 구글 검색 AI 오버뷰를 지속적으로 개발하고 개선함에 따라 기업, 웹 게시자 및 온라인 검색 자체의 본질에 미치는 영향에 대한 많은 질문이 제기되고 있다.

핵심 내용

구글 AI 오버뷰는 검색어에 대해 AI가 생성한 빠른 요약과 링크를 제공한다.
AI 오버뷰는 정보에 대한 효율적인 액세스를 제공하지만, 부정확한 정보도 적지 않아 웹 트래픽에 미치는 영향에 대한 우려를 불러일으키기도 했다.
구글은 AI 오버뷰의 정확성과 신뢰성을 높이기 위해 적극적으로 노력하고 있다.
구글이 AI 오버뷰를 지속적으로 개선함에 따라 사용자 경험과 퍼블리셔의 관심사 사이의 균형을 찾는 것이 중요해졌다.

가이드 목차 가이드 목차

핵심 내용
구글 AI 오버뷰란 무엇인가요?
AI 오버뷰가 잘못될 수 있는 방법
2025년 AI 오버뷰 장단점
비즈니스 및 웹 퍼블리셔에 미치는 영향
1. AI 오버뷰의 영향을 줄이기 위한 기업의 전략
구글의 계획 및 개선 사항
결론
자주 묻는 질문
출처

가이드 목차

핵심 내용
구글 AI 오버뷰란 무엇인가요?
AI 오버뷰가 잘못될 수 있는 방법

전체 보기

2025년 AI 오버뷰 장단점
비즈니스 및 웹 퍼블리셔에 미치는 영향
1. AI 오버뷰의 영향을 줄이기 위한 기업의 전략
구글의 계획 및 개선 사항
결론
자주 묻는 질문
출처

구글 AI 오버뷰란 무엇인가요?

구글 AI 오버뷰는 AI가 생성한 요약과 관련 링크를 일부 검색 결과 페이지 상단에 눈에 띄게 표시하는 새로운 기능이다. 검색어를 입력하면 구글의 고급 알고리즘이 검색어를 분석하여 적합한 경우 질문에 직접 답변하거나 주제에 대한 필수 정보를 제공하는 간결한 개요를 생성한다.

이 기능은 구글에서 개발한 정교한 AI 시스템인 제미나이 언어 모델을 기반으로 한다. 이 LLM은 구글 AI 검색을 위해 특별히 맞춤화되어 플랫폼의 기존 검색 시스템 및 광범위한 웹 콘텐츠 리포지토리와 원활하게 통합된다.

검색 증강 생성(RAG)과 같은 기술을 활용하는 제미나이 모델은 관련 온라인 소스에서 효율적으로 데이터를 추출하여 결과를 풍부하게 만들어 준다.

다음은 구글 검색 AI 오버뷰의 작동 방식에 대한 간단한 설명이다:

사용자가 다음과 같은 검색어를 입력한다: “명상의 이점은 무엇인가요?”
구글의 검색 시스템은 검색어를 평가하여 AI 오버뷰가 도움이 될지 여부를 결정한다.
이 모델을 선택하면 제미나이 모델이 쿼리를 분석하고 웹 소스에서 관련 정보를 검색한다.
이 정보를 사용하여 모델은 쿼리에 대한 직접적인 답변과 핵심 사항을 제공하도록 설계된 간결한 요약을 작성한다.
AI가 생성한 요약은 관련 웹페이지 링크와 함께 검색 결과 상단에 구글 AI 오버뷰라는 이름으로 눈에 띄게 표시된다.

구글 제미나이 모델의 구체적인 작동 방식은 아직 공개되지 않았지만, 결과물을 개선하기 위해 RAG와 같은 기술을 활용할 가능성이 높다. RAG를 사용하면 언어 모델이 학습 데이터 외에 외부 소스를 참조할 수 있으므로 생성된 AI 오버뷰에서 최신 정보의 정확성을 향상시킬 수 있다.

구글의 생성형 AI가 더욱 발전함에 따라 AI 오버뷰는 새로운 구글 검색 환경을 형성하는 데 더욱 중요한 역할을 할 것으로 기대된다.

하지만 이 혁신적인 기술에는 여러 가지 도전과 한계가 있다.

AI 오버뷰가 잘못될 수 있는 방법

구글 AI 오버뷰는 검색 기술의 괄목할 만한 발전을 보여주는 기능이지만, 부정확하고 부적절하며 심지어 무의미한 결과물을 생성한다는 비판을 받기도 했다. 구글 검색 AI 오버뷰의 장점에도 불구하고 이러한 단점은 현재 구글의 생성형 AI 모델과 관련된 제약과 어려움을 강조한다.

구글 AI 오버뷰가 잘못 작동한 가장 널리 알려진 사례 중 하나는 한 사용자가 “얼마나 많은 바위를 먹어야 하나요?“라고 질문했을 때 발생했다. 놀랍게도 AI가 생성한 요약은 매일 작은 바위 하나를 섭취하는 것이 좋다고 답했다.

또 다른 특이한 사례로, “피자에서 치즈가 미끄러지지 않게 하는 방법“이라는 검색어에 대한 AI 오버뷰는 해결책으로 접착제를 사용할 것을 제안했다.

her pic.twitter.com/FGbvO923gk

— Tim Onion (@oneunderscore__) May 23, 2024

이러한 눈에 띄는 오류는 구글 검색 AI 오버뷰가 오해의 소지가 있을 뿐만 아니라 잠재적으로 유해한 정보를 제공할 수 있다는 점을 나타낸다.

그 밖에도 생성 AI가 부족한 결과를 보여준 다른 사례는 다음과 같다:

앤드류 존슨 전 미국 대통령이 1875년에 사망했음에도 불구하고 20세기 후반에 학위를 취득했다고 잘못 기재했다.
풍자적인 기사를 사실인 것처럼 잘못 해석하여 제시했다.
모호하거나 문구가 잘못된 쿼리에 대해 무의미하거나 관련 없는 요약을 생성한다.

그렇다면 구글의 생성 AI가 이처럼 명백히 부정확한 결과를 산출하는 데에는 어떤 요인이 있을까? 관련된 몇 가지 요인은 다음과 같다:

오래되었거나 제한된 정보

제미나이 모델과 같은 구글 AI 시스템은 광범위한 웹 데이터에 액세스할 수 있지만 때때로 오래되거나 불완전하거나, 신뢰할 수 없는 소스에 의존할 수 있다. 이로 인해 AI 오버뷰가 더 이상 정확하지 않거나 관련성이 낮은 정보를 표시할 수 있다.

잘못 해석된 내용

언어 모델은 풍자, 유머, 모호함 등 커뮤니케이션의 미묘한 뉘앙스를 이해하는 데 어려움을 겪을 수 있다.

구글 AI 오버뷰가 검색어 또는 자료의 문맥을 올바르게 해석하지 못하면 상당히 부정확한 결과가 출력될 수 있다.

데이터 편향 및 격차

구글의 생성형 AI 모델은 학습한 데이터만큼만 편견이 없을 수 있다. 특정 관점, 사실 또는 지식 영역이 학습 데이터에서 불충분하게 표시되거나 누락된 경우, 생성된 AI 오버뷰에 이러한 편견과 한계가 의도치 않게 반영될 수 있다.

AI 환각

때때로 언어 모델은 그럴듯하게 들리지만 완전히 조작된 정보를 생성할 수 있으며, 이러한 현상을 “AI 환각 현상“이라고 한다. 따라서 구글 검색 AI 오버뷰 또한 그럴듯하지만 완전히 부정확한 내용을 사실 정보로 표시할 수 있다.

구글이 AI 오버뷰 기능을 개선해 나가면서 이러한 문제를 해결하는 것이 무엇보다 중요해졌다. 맥락과 의도를 이해하는 제미나이 모델의 능력 향상부터 학습 데이터의 품질과 다양성 보장에 이르기까지, 지속적인 개발은 부정확하거나 부적절한 결과의 가능성을 최소화하는 데 필수적이다.

하지만 이러한 개선에도 불구하고 AI 오버뷰의 등장은 온라인 검색과 이에 의존하는 비즈니스에 미치는 광범위한 영향에 대해 상당한 의문을 제기한다.

2025년 AI 오버뷰 장단점

다른 혁신적인 기술과 마찬가지로 구글 AI 오버뷰는 장점과 단점을 모두 가지고 있다.

구글 AI 오버뷰는 온라인에서 정보에 액세스하고 상호 작용하는 방식을 혁신하는 기능을 제공하지만, 신중한 탐색이 필요한 새로운 도전과 위험을 수반하기도 한다.

AI 오버뷰의 장점

필수 정보에 대한 빠른 액세스: 구글 AI 오버뷰의 주요 이점 중 하나는 복잡한 주제에 대해서도 사용자에게 간결하고 관련성 있는 정보를 신속하게 제공하는 기능이다. AI 오버뷰는 중요한 세부 사항을 강조하고 신뢰할 수 있는 출처로 연결되는 요약을 생성함으로써 사용자가 이전보다 더 효율적으로 주제를 빠르게 이해할 수 있도록 도와준다.
검색 효율성 향상: 사용자는 여러 검색 결과를 탐색하거나 다양한 출처의 세부 정보를 조합하지 않고도 원하는 정보를 찾을 수 있다. 따라서 전체적으로 검색 프로세스가 더욱 간소화되고 효율성이 높아진다.
후속 질문 처리하기: 구글의 생성형 AI 모델이 발전함에 따라 AI 오버뷰 내에서 직접 후속 질문을 예측하고 답변할 수 있는 기능이 추가될 수 있다. 이 기능은 사용자가 추가 검색 없이도 주제에 대해 보다 철저하게 파악할 수 있게 도와줄 것이다.

AI 오버뷰의 함정

신뢰성 및 부정확성: 앞서 살펴본 바와 같이 구글 AI 오버뷰는 부정확하거나 오해의 소지가 있거나 무의미한 결과를 생성하기 쉽다. 이러한 현재의 한계로 인해 사용자는 비판적인 시각으로 AI가 생성한 요약 정보에 접근하고 신뢰할 수 있는 출처와 정보를 교차 확인해야 한다.
부적절하거나 불쾌감을 주는 결과: 구글 검색 AI 오버뷰는 특히 민감한 주제나 모호한 검색어를 다룰 때 부적절하거나 불쾌감을 주는 콘텐츠를 생성하는 경우가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위한 구글의 노력에도 불구하고 유해한 콘텐츠가 노출될 가능성은 여전히 큰 우려 사항이다.
뉘앙스 및 문맥에 대한 이해 부족: 이러한 모델은 특정 주제에 포함된 뉘앙스, 맥락, 복잡성을 파악하는 데 어려움을 겪는 경우가 많다. AI 오버뷰는 문제를 지나치게 단순화하거나 중요한 주의 사항을 생략하고 다양한 관점을 통합하지 못하여 피상적이거나 편향적으로 주제를 묘사하는 결과를 초래할 수 있다.
지나친 의존과 지적 게으름: AI 기반 검색의 편리함 때문에 일부 사용자는 철저한 조사나 비판적 분석 없이 AI가 생성한 요약본에 지나치게 의존하게 될 수 있다. 이러한 지적 수동성은 잠재적으로 학습, 의미 있는 담론, 건전한 의사 결정 과정을 방해할 수 있다.

장단점 균형 맞추기

구글 AI 기술이 발전함에 따라 AI 오버뷰의 장점과 문제점 사이에서 최적의 균형을 찾는 것은 지속적인 과제로 남을 것이다. 구글은 모델의 정확성, 신뢰성 및 문맥 이해도를 높이는 데 상당한 투자를 우선시하는 동시에 부적절하거나 유해한 결과물을 생성할 위험을 완화하기 위한 강력한 안전장치를 구현해야 한다.

또한 사용자는 구글 요약 정보에 전적으로 의존하기보다는 연구의 출발점으로 활용하면서 비판적으로 접근해야 한다. AI가 생성한 요약의 효율성과 사람이 큐레이션한 콘텐츠의 깊이와 뉘앙스를 결합하면 AI 검색 엔진의 기능을 활용하면서 잠재적인 한계를 최소화할 수 있다.

AI 오버뷰의 등장은 본질적으로 온라인 정보를 탐색하는 방식에 큰 변화를 가져왔다. 이러한 변화는 기존 검색 패러다임을 중심으로 발전해 온 비즈니스와 생태계에 큰 영향을 미칠 수 있다.

비즈니스 및 웹 퍼블리셔에 미치는 영향

구글 AI 오버뷰의 등장으로 검색 엔진 트래픽에 생계를 의존하는 기업과 웹 퍼블리셔의 우려가 커지고 있다. AI 오버뷰가 점점 더 널리 보급되고 정교해짐에 따라 이러한 AI가 생성한 요약 정보가 구글 검색 결과에서 외부 웹사이트로의 클릭률(CTR)을 크게 떨어뜨릴 수 있기 때문이다.

가장 큰 문제점은 사용자가 오버뷰 내에서 원하는 정보에 바로 액세스할 수 있게 되면 원본 콘텐츠를 클릭하는 경향이 줄어들 수 있다는 것이다. 이러한 추세는 웹사이트, 특히 방문자를 유치하기 위해 유익한 콘텐츠에 의존하는 웹사이트의 자연 검색 트래픽을 크게 감소시킬 수 있다.

일반적으로 방문자 수가 줄어들면 광고 노출, 클릭 및 전환이 감소하므로 CTR의 감소는 이러한 웹사이트의 수익원에 연쇄적으로 영향을 끼칠 수 있다. 리드, 판매 또는 광고 수익을 창출하기 위해 검색 추천에 크게 의존하는 비즈니스의 경우, 새로운 구글 검색으로 인한 트래픽이 눈에 띄게 감소하면 심각한 타격을 입게 된다.

또한 구글 AI 오버뷰가 온라인에서 정보를 소비하는 주요 방법이 된다면 웹사이트의 콘텐츠 개발 및 최적화 방식에 큰 변화를 가져올 수 있다. 구글의 정보 추출 및 요약 모델이 개선됨에 따라 웹 퍼블리셔는 기존의 자연 클릭을 유도하는 방법보다 AI 오버뷰의 가시성을 우선시하도록 콘텐츠 전략을 조정해야 할 필요성을 느낄 수 있다.

비즈니스와 웹 퍼블리셔는 구글 검색 AI 오버뷰가 트래픽과 수익에 미치는 영향을 주의 깊게 평가해야 한다. 점점 더 구글의 제너레이티브 AI 기술이 지배하는 검색에서 경쟁력을 유지하기 위해 콘텐츠 전략, SEO 접근 방식, 수익 창출 모델을 수정해야 할 것이다.

AI 오버뷰의 영향을 줄이기 위한 기업의 전략

기본 정보보다 더 깊이 파고들고 가치 있는 인사이트, 의견 또는 경험을 제공하는 차별화된 최상위 콘텐츠를 만드는 데 집중한다.
이메일 마케팅, 소셜 미디어 또는 유료 광고와 같은 대체 수단에 대한 투자를 통해 트래픽 채널을 확장하고 자연 검색 의존도를 최소화한다.
추천 스니펫 및 기타 SERP(검색 엔진 결과 페이지) 기능에 대한 콘텐츠 최적화를 개선하여 가시성과 클릭률(CTR)을 높일 수 있다.
스폰서 콘텐츠, 제휴 마케팅 또는 구독 기반 서비스 등의 대체 수익 창출 전략을 고려하여 광고 수익에 대한 의존도를 낮춘다.

구글은 정확성, 신뢰성 및 웹 퍼블리셔에 미치는 영향에 대한 우려를 해소하기 위해 적극적으로 기능을 개선하고 있다. 그럼에도 불구하고 이 기술이 비즈니스와 검색 생태계에 미칠 영향은 아직 불확실하다.

구글의 계획 및 개선 사항

최근 눈에 띄는 변화는 검색 결과에 AI 오버뷰가 표시되는 빈도가 감소하고 있다는 점이다.

BrightEdge에서 분석한 데이터에 따르면 검색 결과의 약 40~50%에 달했던 구글 검색 AI 오버뷰의 보급률이 2024년 6월 현재 약 15%로 감소한 것으로 나타났다. 이러한 추세는 구글이 사용자 피드백과 품질에 대한 고려 사항에 따라 AI가 생성한 요약을 언제 어디서 보여줄지를 보다 신중하게 결정하고 있음을 시사한다.

구글은 검색어 해석 및 문맥 이해 기능을 개선하여 AI 검색의 정확성과 관련성을 향상시켜 왔다. 이러한 개선을 통해 제미나이 모델은 사용자의 검색 의도를 더 잘 이해하여 보다 정확하고 유용한 요약을 생성할 수 있게 되었다.

또한 가끔씩 독특하고 부정확한 AI 오버뷰의 원인이 되기도 했던 풍자 웹사이트나 유머러스한 커뮤니티 게시판과 같은 출처에서 콘텐츠를 감지하고 제외하는 필터를 도입하기도 했다.

구글은 검색 결과의 품질과 유용성에 대한 사용자와 웹 퍼블리셔의 의견을 수집하기 위해 피드백 메커니즘을 개선하고 있다. 여기에는 사용자가 AI 오버뷰의 유용성을 평가하고 부적절하거나 부정확한 콘텐츠를 신고할 수 있는 기능이 포함된다.

앞으로 검색에서 생성형 AI에 대한 구글의 비전은 단순히 요약된 개요를 제공하는 것 그 이상이다. 구글은 다단계 쿼리 해결, 맞춤화된 추천, 대화형 인터페이스와 같은 AI 기반 기능을 통합할 의사를 암시했다. 이러한 발전은 검색 환경을 개선하여 사용자에게 보다 직관적이고 효율적인 검색 환경을 제공하는 것을 목표로 한다.

결론

구글 AI 오버뷰는 검색 진화의 중요한 이정표로, 사용자에게 관련 정보에 대한 신속한 액세스를 제공하는 동시에 온라인 콘텐츠 검색의 미래에 대한 중요한 논의를 제기한다. 구글의 생성형 AI가 발전함에 따라 편의성과 정확성 사이의 미묘한 균형을 맞추고 사용자와 퍼블리셔의 요구를 균형 있게 조율하는 것이 가장 중요해질 것이다.

구글 AI 오버뷰는 아직 초기 단계이고 신뢰성 및 문맥 이해와 관련된 문제에 직면해 있지만, 기술을 개선하고 향상하려는 구글의 지속적인 노력은 AI와 사람이 큐레이션한 콘텐츠가 서로 협력하고 상호 이익을 얻을 수 있는 미래를 보여준다.

앞으로의 여정에는 어려움이 있을 수 있지만, 지식 습득의 효율성 향상, 콘텐츠 크리에이터에게 새로운 기회 제공 등 구글 검색 AI 오버뷰의 잠재적 장점은 AI 기반 검색 경험에 혁신적인 영향력을 행사할 수 있는 위치에 있다.