AI가 우리들의 생활에 자연스럽게 스며들고 있는 요즈음, 여러 서비스에 AI가 다양하게 적용되고 또 우리가 체감할 수 있는 시대에 살고 있다.
사실 AI가 적용되지 않은 분야를 찾는 것이 더 힘들 정도로 제조업에서, 서비스업에서, 프로덕트 기획에서, 디자인에서, 데이터 분석에서, 마케팅 등등. 서비스 도메인과 업무 분야를 구분하지 않고 활용이 되고 있다.
이 중에서 우리가 원하는 답을 편리하게 얻을 수 있는 ‘검색’이라는 분야도 예외는 아닌데, 오늘은 AI가 ‘검색’을 어떻게 바꾸게 될지에 대한 이야기를 해보고자 한다.
검색의 유형
이전 검색의 패턴 포스팅에서 Exploratory Search, Lookup Search에 관한 이야기를 짧게 했던 적이 있었다.
- 탐색적 검색: 사용자가 새로운 지식을 습득하고자 하는 것이 목표 (예: 민희진 기자회견 이슈)
- 룩업형 검색: 사용자가 찾고자 하는 목표가 명확한 경우 (예: 뉴진스 멤버 이름 찾기)
그리고 ACM 등재된 A taxonomy of web search 논문에 따르면 거래형 검색(Transaction) 패턴이 별도로 한 가지 더 있다고 이야기하기도 한다. (예: 뉴진스 콘서트 티켓을 구매하고자 하는 경우)
탐색적, 룩업형, 거래형 검색 외에 앞으로는 AI라는 도구를 활용한 ‘생성형 검색’이라는 새로운 패턴이 더 자리를 잡게 될 텐데, 생성형 검색은 앞으로 우리의 검색 패턴을 어떻게 바꾸게 될까?
검색 횟수가 줄어들 것
이렇게 어느 정도 굳어진 검색의 패턴은 AI의 등장에 의해 변화할 수 있을까? 아니, 변화하지 않을 수도 있을까?
현재의 오픈AI의 ChatGPT나 구글의 Gemini, 네이버의 Cue: 등을 사용하다 보면 확실히 검색하는 횟수가 많이 줄어든 것을 느끼곤 한다. 예를 들어 ‘아이와 함께 3박 4일 제주도 여행’을 검색하고자 할 때, 기존에는 제주도 여행 블로그, 괜찮은 맛집과 카페를 찾아보고 또 SNS에서 괜찮아 보이는 숙소들을 찾아보고, 마지막으로는 노키즈에 해당하는 곳인지 아닌지까지 꼼꼼하게 찾아야만 했다면.
이제는 생성형 AI 서비스에 ‘아이와 함께 제주도에 가려고 하는데, 제주도 3박 4일 여행 일정을 알려줘’라고 검색하면, 아래 이미지와 같이 하루하루의 일정을 알아서 제안해 준다. 그리고 궁금한 내용들은 이어서 추가로 질문도 가능하다.
앞에서 언급했던 것처럼, 검색의 횟수가 매우 줄어들었다. 내가 여기저기 검색하던 사이트들을 AI가 알아서 검토해주고 살펴보고 요약하여 나에게 제안해주고 있다.
AI는 더 검색하고, 사람은 적게 검색하는 패턴이 자리 잡을 것이라고 생각한다.
대화에 가까워질 것
검색은 대화가 될 것이다. 현재 AI를 활용하여 검색하는 것은 내 비서에게 무언가를 요청하는 것과 매우 유사하다. 위에서 아이와 함께 제주도 여행 첫 번째 맛집으로 흑돼지집을 추천받았는데, 어느 가게가 맛있는지 자연스럽게 궁금해졌다. 그리고 이어 질문하자, 아래와 같이 답변해 준다.
마치 3박 4일 코스를 친구에게 추천받고, 그 장소에 대해서 다시 물어보는 모습과 매우 비슷하다. 그리고 물어본 질문에만 하나씩 답변하는 것이 아니라, 알아서 좀 더 다양한 결과를 알려줄 수도 있을 것이라 생각한다.
앞으로 AI는 어떤 질문이든 질문자의 의도에 맞춰 온 세상의 정보들을 끌어와 분석하고 정리하여 알려줄 것이다. 점차 ‘어떻게 질문하느냐’가 더욱 중요해지는 이유이다.
멀티모달이 자연스러워질 것
아직은 네이버, 다음, 구글 검색 그리고 ChatGPT도 텍스트 기반의 검색이 더 익숙하고 자연스럽다. 이유는 아무래도 텍스트 입력 자체가 가장 빠르고 쉽기 때문일 텐데. 종종 이미지, 음성과 같은 텍스트로 설명하기 어려운 경우들도 존재한다.
예를 들어 ‘자전거 체인이 고장 났는데, 어떻게 고치는지 알고 싶다’ 혹은 ‘어디선가 봤던 액세서리인데 어디서 판매하는지를 알고 싶다’거나… 이런 경우엔 알고 싶은 내용들을 결국 텍스트로 길게 검색하거나 지식iN, Quora와 같은 서비스에 마찬가지로 긴 텍스트를 적어보는 것이 방법이었던 것 같다. (전문가들이 모여있는 커뮤니티를 찾아다니며 게시판에 질문을 해왔던 기억도..)
하지만 얼마 전 Google에서 발표한 Circle to Search는 텍스트로 설명하기 어려운 내용들도 손가락 터치 한 번으로 쉽게 검색 결과를 확인할 수 있다.
* 출처: Google Circle to Search – https://www.youtube.com/watch?v=WdbeqSQjZI8
위 이미지처럼 “설명하기 어려워? 그럼 그냥 사진 위에 동그라미를 그려봐..!”라는 메시지를 던지고 있다. 사진에 그린 동그라미(색칠하듯 영역만 체크해도 가능)를 기반으로 텍스트를 입력하면 추가적 검색도 진행할 수 있다.
검색창에서 부터 꼭 시작하지 않아도 검색이 자연스럽게 생활에 녹아드는 모습은 앞으로의 검색의 패러다임이 크게 바뀔 수 있음을, 아니 바뀌고 있다는 단편적인 예가 될 수도 있겠다.
이러한 사진+텍스트 검색에 대한 멀티모달 뿐 아니라 애플의 Siri, 네이버 Clova, 아마존의 Alexa과 같이 주변 환경의 인식(비디오) + 음성을 통한 다양한 시도들이 있을 것이다.
아래 있는 기기는 카메라로 램프 하단 영역의 이미지를 읽어들여 책의 번역을 해준다거나, 음성을 통해서도 클로바의 여러 기능들을 사용할 수 있는 클로바 램프라는 제품인데 개인적으로는 경험해 보고 싶은 제품이긴 했다. (비록 수요가 많지는 않았겠지만) 개인적으로 이런 멀티모달에 대한 시도들이 검색, 나아가서는 우리들의 생활 자체를 바꿔나갈 수 있을 거라 생각한다.
특화된 버티컬 검색들이 더 고도화될 것
이제 사람들은 검색을 구글과 네이버에서만 하지 않는다.
유튜브에서 다양한 상품들을 검색하고 영상으로 후기를 보고 더 정확하게 판단하고자 하고, 틱톡을 통해 레시피를 검색하기도 한다. 워낙 검색광고 시장이 크고, 데이터가 많이 쌓여있는 기업들에게는 반드시 필요한 시장을 더욱 강화하지 않을 이유가 없다.
* 출처: Do it with TikTok – https://youtu.be/SaE1z4dZ4As?si=Oj233cUjT37ge5Ea
이는 PC에서 모바일 시대로 접어들면서 변화된 여러 가지 결과 중에 하나라고 생각되는데, PC 시절의 ‘포털’역할을 모바일 시대에는 각각의 ‘버티컬’이 나눠가지고 있기 때문이다.
뱃살 빼기 운동을 검색할 때는 유튜브를, 길 찾기를 할 때는 네이버지도나 카카오지도를, 대화 검색은 카카오톡, 가성비 쩌는 휴지통을 검색할 때는 테무, 야식을 주문할 때는 배민을 실행시켜 검색창에 ‘치킨’을 입력한다.
이렇듯 앞으로의 검색은 기존의 ‘포털’이 독식하는 시대에서 벗어나서 각 버티컬의 주요 플레이어들이 나누어 가지게 되는 현상이 더욱 또렷해질 것이다.
점점 더 개인화 될 것
개인화 또한 너무나도 당연한 방향일 수밖에 없기에 굳이 적는 것이 좋을지에 대한 고민을 했지만, 최근 ChatGPT에서의 시도가 재미있는 듯하여 함께 이야기해 보고자 가져왔다.
ChatGPT는 얼마 전 Memory 기능을 선보였는데. 이는 휴가 중에 무엇을 해야 할지, 혹은 레시피나 관심사를 제안할 때 기존의 대화 내역들을 토대로 답변할 수 있는 기능이다. ChatGPT의 궁극적인 목적인 개인비서가 되어가기 위해 한 단계씩 발전하는 모습이 정말 놀랍기만 하다.
* 출처: ChatGPT블로그 – https://openai.com/blog/memory-and-new-controls-for-chatgpt
현재는 ChatGPT Plus에만 기능이 출시되어 있기는 하지만, 앞으로 이러한 대화형 AI비서들은 더욱 나에게 맞춤화된 대화, 그리고 답변을 내놓게 될 것이다.
회의록 작성 스타일이나, 가족에 대한 설명 등에 대한 대화를 나누었다면, ChatGPT는 이를 기억하고 정보를 활용한다고 한다. 예를 들어 아이가 둘인 4명의 가족이라는 것을 기억하고 있다면 앞으로는 ‘아이가 둘인 4명 가족여행’이라는 텍스트를 제외하고 ‘여름 제주도 가족여행지를 추천해 줘’로 검색하더라도 알아듣고 나에게 최적화된 제안을 해줄 것이다.
아무래도 개인정보 측면에서의 리스크 또한 있기 때문에 설정을 통해 Memory 기능을 끌 수도 있고, 특정 정보를 삭제하고 싶을 때도 대화를 통해 삭제할 수 있다고 한다.
‘생성형 AI라는 무기를 장착한 검색’이라는 서비스는 앞으로 사용자들 입장에서 텍스트, 이미지, 음성 등으로부터 원하는 정보를 더 쉽게 얻게 하고, 이 방식은 대화처럼 매우 쉬운 UX로 이루어져 나에게 최적화된 답변을 해줄 것이다.
모바일 시대에서도 포털이 되기를 원하는 통합형 생성형 AI 서비스들(ChatGPT, Google SRE, Naver Cue: 등)도 그 자리를 차지하기 위해 치열한 경쟁이 있을 것이고, 각 도메인에서 주도권을 잡은 서비스들(카카오톡, 네이버지도, 쿠팡, 배민 등) 역시 AI를 활용한 더 편리한 서비스들을 만들기 위해 노력할 것이다.
조만간 배민에서도 사진을 찍어 음식을 검색하고, 음성으로 ‘늘 내가 먹던 샐러드를 집으로 주문해 줘’ 한마디면 10분 안에 집 앞까지 따뜻한 음식을 배달해 주는 그런 날이 곧 오리라고 생각한다.
그래서 10년 후의 검색은?
1년, 아니 1개월마다 이런 속도로 AI의 발전이 이루어지고 있는 이때, 10년 후를 누가 상상할 수 있을까? 솔직히.. 모르겠다. 쫓아가기도 벅차다.
하지만 미래에는 모든 검색 인터랙션은 AI라는 도구를 통해, 그리고 우리가 인터넷상 모든 것들에 접속하고 정보를 얻는 방식이 바뀔 것이라는 것만은 확실하다. AI는 지금의 검색엔진을 대체할 수도 있고 우리가 지금 알고 있는 웹사이트 역시 더 이상 존재하지 않을 수 있을 것이다.
10년 후엔, 우리 모두가 나에게 최적화된 AI 비서를 하나씩은 보유하게 될 것이고, 어느 정도의 금액을 지불하냐에 따라서 접근할 수 있는 정보들의 레벨 또한 달라지지 않을까? 지금의 AI의 발전 속도로 보면 10년이 아닌 1년 후의 모습이 될지도 모르겠다.
아마도 이 글을 1년 후에 보면 또 많은 패러다임이 바뀌어 있겠지만. 오늘은 오늘의 생각을 정리해 보고 또 내일을, 한 달 후를, 1년 후를 준비해 보려고 한다. 🙂
[Reference]
https://dl.acm.org/doi/10.1145/792550.792552, https://openai.com/blog/memory-and-new-controls-for-chatgpt, https://www.youtube.com/watch?v=WdbeqSQjZI8, https://zapier.com/blog/advanced-google-search-tricks/, https://brunch.co.kr/@monglec/133, https://blog.google/products/search/google-search-generative-ai-october-update/, https://zapier.com/blog/ai-change-search, https://zapier.com/blog/ai-change-seo/, https://zapier.com/blog/email-newsletter-predictions/, https://zapier.com/blog/custom-chatgpt/, https://zapier.com/blog/personal-ai/, https://zapier.com/blog/ai-agent/
해당 글은 글쓰는몽글C 님과 모비인사이드의 파트너쉽으로 제공되는 기사입니다.
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