출처: 미드저니 생성 이미지
전통적으로 소비자들은 제품이나 서비스에 대한 정보를 얻기 위해 검색 엔진, 리뷰 사이트, 소셜 미디어 등을 활용해왔다. 대부분의 검색은 필요한 정보와 관련된 키워드를 입력하고 누군가 만들어 놓은 콘텐츠를 확인하는 방식으로 이뤄진다. 이 때문에 검색 엔진 최적화(SEO)가 기업에게는 가장 중요한 전략이었다.
하지만 생성형 AI의 등장으로 이런 패턴이 크게 변화하고 있다. 이제 소비자들은 AI와의 대화를 통해 맞춤형 추천과 즉각적인 답변을 얻을 수 있게 되었다. 심지어 최근에는 검색 기능이 보강되고 생성 결과의 출처를 제공하는 기능이 속속 업데이트 되고 있어, 생성형 AI가 제공하는 정보에서 추가 단계 없이 즉각적인 액션으로 전환되고 있다.
함샤우트 글로벌 산하 AI 연구소 ‘AI 랩스’는 이와 같은 변화에 대한 연구를 진행하면서 이 변화에 대한 생성형 AI의 관점 궁금해졌다. 대표적인 생성형 AI 서비스인 ChatGPT, Gemini, Claude에 소비자들의 정보 탐색 행태 변화에 대해 동일한 질문을 던지고이들의 답변을 통해 AI가 바라보는 소비자 행동 변화와 미래 전망에 대한 흥미로운 인사이트를 얻을 수 있지 않을까. 아래는 세 생성형 AI가 공통 질문에 대해 생성한 결과를 그대로 가져온 내용이다.
공통 질문(프롬프트)
“기존에는 사람들이 정보를 탐색할 때 검색 포털에서 키워드를 입력해서 정보를 탐색했어. 그런데 생성형 AI가 대중화 되면서 정보 탐색의 흐름이 변화하고 있어. 예컨대, 궁금한 점이 생기면 우선 생성형 AI와 채팅을 해서 제공되는 정보를 확인하는 거지. 생성형 AI가 일상으로 스며들면서 앞으로 정보 탐색의 흐름이 어떻게 변화할 거라고 생각해?”
생성형 AI의 대중화로 인해 정보 탐색의 흐름은 다음과 같은 몇 가지 주요 변화가 예상됩니다:
- 대화형 인터페이스의 확대: 사람들은 키워드를 입력하는 대신, 자연어로 질문을 던지고 대화형 방식으로 정보를 얻을 수 있게 됩니다. 이는 정보 탐색 과정을 보다 직관적이고 사용자 친화적으로 만들며, 검색의 접근성을 높입니다.
- 맞춤형 정보 제공: 생성형 AI는 사용자의 이전 검색 기록, 선호도, 맥락 등을 바탕으로 맞춤형 정보를 제공할 수 있습니다. 이는 사용자가 필요로 하는 정보를 더욱 정확하게 제공하여 검색 효율성을 높일 것입니다.
- 통합된 정보 접근: 다양한 출처의 정보를 종합하여 한 번에 제공하는 기능이 강화될 것입니다. 예를 들어, 단순히 웹 페이지 링크를 나열하는 대신, 관련 정보의 요약본을 제공하고 필요한 경우 세부 정보로 연결해주는 방식이 일반화될 것입니다.
- 실시간 업데이트: 생성형 AI는 실시간으로 업데이트되는 정보를 반영할 수 있습니다. 이는 빠르게 변화하는 정보, 예를 들어 뉴스나 실시간 이벤트에 대한 검색에서 큰 이점을 제공합니다.
- 음성 기반 검색의 증가: 음성 인식 기술과 결합되어 음성으로 질문을 하고 답변을 듣는 방식이 보편화될 것입니다. 이는 특히 운전 중이거나 손을 자유롭게 사용할 수 없는 상황에서 유용할 것입니다.
- 교육 및 학습 지원: 생성형 AI는 복잡한 주제나 개념을 쉽게 이해할 수 있도록 돕는 교육 도구로서의 역할을 할 것입니다. 이는 학생들뿐만 아니라 일반 사용자들이 스스로 학습하고 지식을 확장하는 데 큰 도움이 됩니다.
- 정확성과 신뢰성의 문제: 생성형 AI가 제공하는 정보의 정확성과 신뢰성에 대한 지속적인 검증과 개선이 필요할 것입니다. 잘못된 정보나 편향된 정보가 제공될 위험이 있기 때문에, 이를 보완하기 위한 시스템적 장치와 사용자 교육이 중요해질 것입니다.
- 프라이버시 및 보안 문제: 사용자의 데이터를 바탕으로 맞춤형 정보를 제공하는 과정에서 프라이버시 및 보안 문제가 대두될 것입니다. 이에 대한 적절한 관리와 규제가 필요합니다.
이러한 변화들은 정보 탐색의 효율성과 사용자 경험을 향상시키는 데 크게 기여할 것이며, 동시에 새로운 도전과 과제를 동반할 것입니다.
생성형 AI의 대중화는 정보 탐색의 흐름을 다음과 같이 크게 변화 시킬 것으로 예상됩니다.
1. 대화형 검색의 보편화:
- 자연어 질문: 사용자는 더 이상 키워드 조합에 신경 쓰지 않고 일상적인 언어로 질문할 수 있습니다. 예를 들어 “오늘 서울 날씨 어때?”와 같이 궁금한 점을 직접 물어볼 수 있습니다.
- 맥락 이해: 생성형 AI는 대화의 맥락을 이해하여 이전 질문과 연관된 답변을 제공할 수 있습니다. “그럼 내일은?”과 같이 추가 질문을 할 경우, AI는 사용자가 어제의 날씨가 아닌 내일의 날씨를 묻는다는 것을 이해합니다.
- 개인 맞춤형 정보: 사용자의 질문 패턴, 선호도 등을 학습하여 개인에게 최적화된 정보를 제공할 수 있습니다. 예를 들어 여행을 좋아하는 사용자에게는 여행 관련 정보를 우선적으로 제공하는 식입니다.
2. 정보 접근성 향상:
- 정보 격차 해소: 복잡한 검색 기술이나 전문 용어를 몰라도 원하는 정보를 쉽게 얻을 수 있습니다. 이는 정보 접근성을 높여 정보 격차 해소에 기여할 수 있습니다.
- 다양한 정보 형태: 텍스트뿐만 아니라 이미지, 영상, 음성 등 다양한 형태의 정보를 제공받을 수 있습니다. 예를 들어 “숭례문 사진 보여줘”라고 요청하면 숭례문의 사진을 바로 볼 수 있습니다.
- 실시간 정보: 최신 정보를 빠르게 얻을 수 있습니다. 뉴스, 날씨, 주식 등 실시간으로 변하는 정보를 즉시 확인할 수 있습니다.
3. 정보 신뢰도 문제:
- 출처 불명확: 생성형 AI는 방대한 데이터를 학습하지만, 정보의 출처가 불분명하거나 잘못된 정보를 제공할 수 있습니다. 이는 정보 신뢰도 문제를 야기할 수 있습니다.
- 가짜 정보: 악의적인 목적으로 가짜 정보를 생성하거나 유포하는 데 악용될 수 있습니다.
- 편향성: 학습 데이터에 존재하는 편향성을 반영하여 특정 집단에 대한 편견을 드러낼 수 있습니다.
결론:
생성형 AI는 정보 탐색의 편의성과 접근성을 크게 향상시킬 수 있지만, 정보 신뢰도 문제를 해결하는 것이 중요한 과제입니다. 정보 출처를 명확히 밝히고, 가짜 정보 탐지 기술을 개발하며, 편향성을 최소화하는 노력이 필요합니다. 또한, 사용자는 생성형 AI가 제공하는 정보를 무비판적으로 수용하지 않고, 비판적인 사고를 통해 정보를 선별하고 검증하는 능력을 길러야 합니다.
네, 생성형 AI의 등장으로 정보 탐색 방식이 크게 변화하고 있습니다. 앞으로의 변화에 대해 몇 가지 예측을 해보겠습니다:
- 대화형 검색 증가: 사람들은 단순 키워드 검색보다 AI와의 대화를 통해 더 자연스럽고 맥락에 맞는 정보를 얻으려 할 것입니다.
- 개인화된 정보 제공: AI는 사용자의 이전 대화와 선호도를 학습하여 더 관련성 높은 정보를 제공할 수 있습니다.
- 멀티모달 검색 확대: 텍스트뿐만 아니라 이미지, 음성 등 다양한 형태의 입력을 통한 정보 탐색이 일반화될 것입니다.
- 실시간 정보 통합: AI는 다양한 소스의 정보를 실시간으로 통합하여 최신의 종합적인 답변을 제공할 수 있습니다.
- 정보 신뢰성 검증 중요성 증가: AI가 제공하는 정보의 정확성과 신뢰성을 검증하는 능력이 중요해질 것입니다.
- 탐색에서 해석으로의 전환: 단순 정보 검색을 넘어 AI가 정보를 분석하고 해석하여 제공하는 형태로 발전할 것입니다.
이러한 변화가 예상되지만, 전통적인 검색 방식도 여전히 중요한 역할을 할 것입니다. 두 방식이 상호 보완적으로 발전할 가능성이 높습니다.
기업들은 이와 같은 소비 여정의 변화에 어떻게 대처해야 할까?
세 생성형 AI가 내놓은 핵심을 정리하면 다음과 같다.
- 대화형 인터페이스의 확대
- 개인화된 정보 제공
- 정보 접근성 향상
- 실시간 정보 통합 및 업데이트
- 정보 신뢰성 및 정확성에 대한 우려
최근 생성형 AI 대중화로부터 촉발 된 정보 소비 행태의 변화에 대해 기업과 마케터들은 기존의 SEO 전략과 AI를 통합한 SAO(Search AI Optimization) 전략에 대한 본격적인 준비가 필요한 시점이라고 할 수 있다.
고객 서비스와 정보 제공 방식을 대화형으로 전환하는 전반적인 소통 전략을 고민해야 할 것이다. 단편적인 키워드 중심으로 정보를 소비하는 것이 아닌, 자연스러운 대화를 텍스트나 음성으로 입력하고 사람과 대화를 하는 것 같은 결과를 바탕으로 정보를 탐색하는 변화가 빠르게 현실화되고 있다.
한편, 기존의 고객 데이터를 기반으로 더욱 정교하게 맞춤화 된 서비스와 콘텐츠를 제공할 수 있는 실질적인 방법을 강구해야 한다. 또한, 콘텐츠 제작에 있어서도 텍스트와 함께 음성, 이미지, 동영상 등 다양한 형태를 만들어 내는 것뿐만 아니라, 멀티모달(Multimodal) 기능이 강화되고 있는 AI가 잘 이해하고, 기업이 원하는 방향의 결과를 생성할 수 있는 방법을 찾아야 한다.
그 외에도 AI가 생성해내는 정보의 정확성과 신뢰성을 유지하고 강화할 수 있는 대응 체계에 대한 고민도 필요하다.
결론적으로, 생성형 AI의 발전은 정보 탐색 방식을 크게 변화시킬 것임이 자명하다. 기업과 마케터들은 이러한 변화에 적응하여 고객과의 소통 방식을 혁신하고, 더욱 개인화되고 신뢰할 수 있는 정보를 제공하는 데 중점을 두어야 할 것이다. 동시에 AI 기술의 한계와 잠재적 문제점을 인식하고 이를 보완하는 전략을 수립해야 할 것이다.
함샤우트 글로벌 AI 랩스 소개
마케팅 분야의 새로운 패러다임을 제시하는 AI 기반 혁신 기술을 바탕으로 차별화된 가치 제공하기 위해 설립한 자체 부설 AI 연구소 입니다. AI 기반으로 브랜드와 소비자 간의 의미 있는 커뮤니케이션을 위한 방법을 연구하고 PR & 마케팅 사업본부와 협업하여 다양한 AI 기반 캠페인 사례를 만들어 나가고 있습니다. 또한, 기업들이 AI를 다양한 방식으로 활용할 수 있도록 기초 정보 제공부터 심화 워크샵까지 다양한 형태의 AI 교육 프로그램을 진행합니다.
