얼마 전부터 네이버 검색결과 표시방식이 바뀌기 시작했습니다. 원래대로라면 우리가 광고를 태운 파워링크가 제일 먼저 나오는 게 당연한 모습이지만, 언제부턴가 ‘AI 브리핑’이 먼저 출력되기 시작했습니다. 주로 정보를 묻는 검색에서 그렇습니다. 2025년 3월 처음 나온 AI 브리핑은 그해 말 전체 검색의 약 20%에 적용됐고, 네이버는 올해 말까지 이를 두 배 수준으로 늘리겠다고 밝혔습니다. 지금 한 달에 3,000만 명 넘게 이 화면을 보고 있습니다.
AI 브리핑 – 네이버
광고 수입이 큰 비중을 차지하는 네이버로서 과연 이러한 변화로 노리는 게 무엇일까 궁금해졌습니다. 그럴 수밖에 없는 사정이 있지 않을까요?
1. 답을 주지 않으면 고객은 다른 곳에 묻는다
결국 광고도 사람들이 많이 찾아와 줘야 매출이 늘어날 수밖에 없는 구조라는 걸 생각해 보면, 어쩔 수 없는 방향 전환이었겠다는 생각이 듭니다. 저부터도 언젠가부터 네이버에 검색하기보다는 유튜브나 ChatGPT에 먼저 검색해 보니 말입니다. 실제로 오픈서베이 조사에서 최근 3개월 안에 검색 용도로 ChatGPT를 써 봤다는 응답은 2025년 3월 39.6%에서 같은 해 12월 54.5%로 뛰었습니다. 아마 지금은 더 많은 사람들이 AI를 검색 용도로 사용하고 있을 것입니다. 사람들이 링크 목록보다 정리된 답을 원하기 시작한 겁니다.
성적표를 보니 의도한 대로 효과가 있나 봅니다. 웹 분석 서비스 인터넷트렌드 집계로 올해 상반기 네이버 검색 점유율은 64.28%로, 최근 몇 년 사이 가장 높은 수준이었습니다. 업계에서는 AI 브리핑을 그 원동력 중 하나로 꼽고, AI가 준 답을 다시 네이버에서 확인하는 이용자가 늘었다는 분석도 나옵니다. 네이버는 올해 4월 별도로 운영하던 생성형 검색 ‘큐:’를 접고, 통합검색 안의 AI 브리핑에 힘을 모았습니다. 고객이 다른 곳에 묻기 전에 답을 먼저 건네는 쪽을 택한 셈이죠.
2. 광고가 없던 자리에 광고를 만들다
그렇다고 네이버가 돈을 포기한 건 아닙니다. 올해 7월 21일부터 AI 브리핑에도 광고가 붙기 시작했습니다. 눈여겨볼 건 네이버의 설명입니다. 이 광고는 기존 검색광고를 대체하는 게 아니라, 그동안 광고가 잘 붙지 않던 정보성 검색어에 새로운 광고 지면을 만드는 것이라고 했습니다. 네이버는 이 광고의 구매 전환율이 3배 이상 높았다고도 밝혔습니다.
ADVoost Max 출시 소식 – 네이버
이 말을 듣고 보니, 돈 안 되는 AI 브리핑에 파워링크의 자리를 내주었나 하며 궁금해했던 제가 너무 순진했나 보다 하는 생각이 들었습니다. 절대 그럴 리가 없을 텐데도 말입니다. 네이버는 파워링크를 밀어낸 게 아니라, 돈이 되지 않던 정보성 검색을 돈이 되는 자리로 바꾸고 있었습니다. 6월 말 정식 출시한 대화형 검색 ‘AI탭’은 한 달도 안 돼 이용자 1,000만 명을 넘겼고, 검색에서 예약과 구매까지 이어지도록 만들어지고 있습니다. 네이버는 이곳에도 광고를 붙일 계획입니다.
3. 답의 재료에 값을 매기다
답을 만들려면 재료가 필요합니다. 네이버는 이 재료에도 값을 매기기 시작했습니다. 올해 6월 시작한 ‘네이버 메이트’는 AI 브리핑에 인용된 횟수를 중심으로 블로그·카페·지식iN 창작자를 매달 약 3,000명 골라 지원금을 줍니다. 기본 월 30만 원에, 분야별 우수 창작자는 월 300만 원, 최상위 창작자는 월 1,000만 원을 더 받습니다. 연간 규모는 약 200억 원입니다.
네이버 메이트 – 네이버
눈여겨볼 건 기준입니다. 조회수도 클릭도 아닌 ‘AI가 인용한 횟수’로 가치를 잽니다. 검색 시대의 화폐가 클릭이었다면, 이제는 인용이 화폐가 되어 가는 셈입니다.
4. 진열대에서 점원으로
이 변화를 브랜드 쪽에서 보면 어떨까요? 지금까지 검색 결과는 진열대에 가까웠습니다. 열 개를 늘어놓으면 고객이 직접 비교하고 골랐죠. AI 답변은 점원에 가깝습니다. 고객의 질문을 듣고 두세 개만 골라 건넵니다. 해외 분석에서도 AI 요약이 뜨는 검색에서는 링크 클릭이 크게 줄었지만, 요약 속에 이름이 오른 브랜드는 오히려 클릭이 늘었다는 결과가 나왔습니다. AI 검색결과에 나오면 ‘AI도 추천하더라’는 가산점이 붙는 모양새입니다.
다만 점원마다 믿는 소식통이 다릅니다. 네이버에서 잘 보이는 브랜드가 ChatGPT나 제미나이에서는 보이지 않기도 하고, AI가 우리 글을 참고했다고 해서 답변에 우리 이름을 불러 주는 것도 아닙니다. 참고하는 것과 추천하는 것은 다른 일입니다.
5. 그래서 우리는 무엇을 해야 할까?
여기까지 읽으면 결국 이런 질문이 남습니다. “그래서 우리는 뭘 하면 되죠?” 거창한 기술보다, 바로 해 볼 수 있는 세 가지를 정리해 봤습니다.
하나. AI에게 우리를 물어보기
먼저 고객이 실제로 던질 법한 질문 목록을 만듭니다. “○○ 잘하는 곳 추천해 줘” 같은 추천형, “A와 B는 뭐가 달라?” 같은 비교형, “○○할 때 뭘 써야 해?” 같은 문제 해결형으로 나눠 열 개 안팎이면 충분합니다. 우리가 쓰고 싶은 말이 아니라 고객이 쓰는 말로 적는 게 핵심입니다.
AI 브리핑- 네이버
이 질문을 네이버 AI 브리핑과 AI탭, ChatGPT, 제미나이에 똑같이 던지고 결과를 표로 기록합니다. 우리 브랜드가 나오는지, 나온다면 어떤 말로 소개되는지, 어떤 글이 출처로 붙었는지를 봅니다. 다른 브랜드가 나온다면 어떤 내용이 인용되고 있는지, 어떤 방식으로 기술되어 있는지, 우리 사이트에는 유사한 방식으로 어떻게 기술되게 수정할 수 있을지 판단해 봅니다. AI의 답은 같은 질문에도 조금씩 달라지니, 한 달에 한 번 같은 질문을 반복해 변화를 지켜보는 것이 좋습니다.
둘. 남의 입으로 말하게 하기
AI는 브랜드가 스스로 한 말보다 리뷰나 블로그, 기사처럼 남이 한 말을 더 근거로 삼는 경향이 있습니다. Ahrefs가 7만 5,000개 브랜드를 분석한 결과, 구글 AI 요약에 등장하는 정도와 가장 관련이 깊은 요인은 웹에서의 브랜드 언급이었고, 그 상관관계는 백링크보다 세 배 가까이 높았습니다. 네이버도 AI 브리핑이 인용하는 콘텐츠의 약 70%가 이용자들이 만든 콘텐츠라고 밝혔습니다.
그렇다면 고객의 말을 어떻게 늘릴 수 있을까요? 후기 요청부터 다시 설계해 보세요. 구매 직후보다 실제로 써 본 뒤에 요청하고, “좋았나요?” 대신 “어떤 상황에서 쓰셨나요?”, “무엇이 달라졌나요?”처럼 구체적인 질문을 던지면 AI가 인용하기 좋은 경험담이 쌓입니다. 이미 달린 리뷰에는 담당자가 답글로 사용 팁이나 추가 정보를 보태는 것도 방법입니다. B2B라면 고객사 인터뷰나 도입 사례를 공개하고, 업계 커뮤니티나 지식iN에 담당자가 전문가로서 성실한 답변을 남기는 것도 좋은 ‘남의 입’이 됩니다.
크리에이터나 체험단과 협업할 때는 대가를 받은 콘텐츠임을 분명히 밝혀야 합니다. 숨긴 광고는 규정 위반이기도 하지만, AI와 고객 모두가 찾는 ‘믿을 만한 목소리’를 스스로 깎아 먹는 일입니다.
셋. 형용사 대신 사실로 말하기
AI가 좋아할 만한 데이터와 사실을 기술하는 겁니다. 예를 들면 ‘업계 최고 수준의 빠른 배송’이라는 문장보다는 ‘평일 오후 2시 전에 주문하면 서울·경기 지역은 당일 도착합니다’ 식으로 말입니다. ‘많은 고객이 만족한 서비스’보다는 ‘2025년 이용 고객 1,200명 중 92%가 재이용 의사를 밝혔습니다’처럼 숫자와 기준을 함께 적는 거죠. 앞의 문장은 근거 없는 주장이지만, 뒤의 문장은 AI가 그대로 옮겨 쓸 수 있는 사실입니다.
실제로 프린스턴대 등 공동 연구팀은 통계와 출처를 보강하는 식으로 콘텐츠를 다듬으면 AI 답변 속 가시성이 최대 40%까지 높아진다는 결과를 내놨습니다. 네이버도 AI 브리핑에 인용되기 좋은 글의 원칙으로 직접 경험한 지식, 일관된 주제, 거짓 없는 진정성, 읽기 쉬운 구조, 최신성 유지를 꼽았습니다. 고객이 자주 묻는 질문을 소제목으로 세우고 바로 아래에 답을 적는 것, 가격이나 정책처럼 바뀌는 정보에는 기준 날짜를 함께 적고 제때 고치는 것부터 시작하면 됩니다.
6. 지피지기면 백전백승
지피지기면 백전백승이라 했습니다. AI가 우리를 어떻게 알고 있는지 아는 것이, 진열대가 사라진 시대에 고객에게 선택받는 길입니다. AI는 결국 세상이 우리에 대해 남긴 말을 모아 고객에게 전할 뿐입니다. 그러니 AI가 우리를 어떻게 소개하는지 들여다보는 일은, 고객이 우리를 어떻게 이야기하고 있는지 확인하는 일이기도 합니다.
지금까지 검색엔진에 선택받기 위해 노력해 왔는데, 이제는 AI에게도 선택받을 준비를 해야 하는 세상이 되었네요. 검색엔진에서는 키워드를 고르고 목 좋은 광고 자리를 사는 노력이 통했지만, AI가 답변 속에서 우리를 추천하는 일은 입찰가로 정해지지 않습니다. AI는 고객이 남긴 경험담과 우리가 사실대로 적어 둔 정보를 보고 고릅니다.
그래서 AI 시대의 마케팅은 새롭고 특별한 기술 경쟁이라기보다, 원래 해야 했던 일을 더 제대로 하는 쪽에 가까워 보이는 것 같습니다.