구글은 브라우저·업무도구, 네이버는 쇼핑·플레이스 연동 강화검색 넘어 구매·예약까지 AI 기반 ‘통합 탐색’ 경쟁 본격화
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    ▲ ⓒ챗GPT
    생성형 인공지능(AI)이 검색 서비스 전반에 빠르게 적용되면서 인터넷 이용 방식에도 변화가 나타나고 있다. 사용자가 여러 웹사이트를 직접 이동하며 정보를 찾던 기존 검색 방식에서 벗어나, AI가 정보를 요약·정리하고 이후 행동까지 연결하는 흐름이 확대되는 모습이다. 검색 경쟁의 중심도 단순 정보 제공에서 이용자 경험 전반을 연결하는 방향으로 이동하고 있는 것.

    6일 업계에 따르면 구글과 네이버는 최근 AI 검색 서비스를 중심으로 각각 브라우저·쇼핑·예약 등 핵심 서비스 연동 확대에 나섰다. 단순히 정보를 제공하는 수준을 넘어 사용자의 탐색·비교·선택 과정을 하나의 흐름 안에서 이어주는 것이 공통된 방향이다.

    구글은 최근 국내 시장에 ‘제미나이 인 크롬(Gemini in Chrome)’을 선보이며 브라우저 중심 AI 전략 확대에 나섰다. 이용자는 별도 웹페이지나 애플리케이션(앱)을 이동하지 않고도 크롬 내부에서 AI 모델 ‘제미나이’를 호출해 웹페이지 내용을 요약하거나 필요한 정보를 탐색할 수 있다.

    특히 지메일·구글맵·캘린더·유튜브 등 기존 서비스와의 연동성이 강화된 점이 특징이다. 웹 검색 과정에서 일정 확인, 장소 탐색, 영상 검색 등 후속 작업까지 이어지면서 브라우저 자체를 AI 기반 작업 공간처럼 활용하는 구조가 만들어지고 있다.

    업계에서는 구글이 단순 검색 서비스 경쟁을 넘어 AI 기반 통합 플랫폼 구축에 속도를 내고 있다고 보고 있다. 검색 이후 이어지는 작업까지 하나의 흐름 안에서 제공하면서 사용자 편의성과 체류 경험을 동시에 강화하려는 전략이라는 분석이다.

    네이버 역시 AI 검색을 중심으로 자사 서비스 연결성을 확대하고 있다. 네이버는 지난해부터 생성형 AI 기반 검색 서비스 ‘AI 브리핑’을 고도화해왔으며, 최근에는 대화형 검색 서비스 ‘AI 탭’ 베타 버전을 출시했다.

    네이버는 AI 탭을 단순 검색 서비스가 아닌 ‘통합 에이전트’ 구축의 시작점으로 보고 있다. 사용자의 질문 의도와 목적을 분석해 정보 탐색부터 쇼핑·예약·주문·방문·콘텐츠 소비까지 실제 행동으로 이어지는 경험을 구현하겠다는 구상이다.

    네이버 관계자는 “AI 탭은 검색 단계에서 끝나는 것이 아니라 이용자의 의사결정과 실행까지 자연스럽게 이어지는 경험을 구현하는 첫 단계”라며 “향후 쇼핑·로컬·금융·공공·건강 등 주요 서비스를 AI 기반으로 유기적으로 연결해 나갈 계획”이라고 말했다.

    이를 위해 네이버는 쇼핑·플레이스·블로그·카페 등 기존 핵심 서비스를 AI 검색과 유기적으로 연결하는 데 집중하고 있다. 예를 들어 사용자가 맛집이나 상품을 검색하면 단순 정보 제공을 넘어 리뷰 탐색, 가격 비교, 예약·구매 단계까지 자연스럽게 이어지도록 구조를 설계하는 방식이다.

    네이버는 향후 AI 경쟁의 핵심이 단순 모델 성능보다 데이터 생태계 구축 역량에 있다고 보고 있다. 글로벌 AI 모델 성능이 점차 상향 평준화되는 상황에서 실제 이용자 데이터를 얼마나 폭넓게 확보하고 연결하느냐가 플랫폼 경쟁력을 좌우할 것이라는 판단이다.

    특히 검색을 통해 축적한 웹 인덱스와 쇼핑·플레이스·블로그·카페 등 자체 서비스에서 생성되는 실사용 데이터를 함께 보유하고 있다는 점을 강점으로 내세우고 있다.

    네이버 관계자는 “글로벌 AI 모델 성능이 상향 평준화되는 상황에서 실제 이용자 데이터를 얼마나 폭넓게 확보하고 연결하느냐가 플랫폼 경쟁력을 좌우할 것”이라며 “네이버는 실생활 기반 데이터를 통해 최신성과 활용성이 높은 AI 경험을 제공하는 데 집중하고 있다”고 설명했다.

    AI 추천 구조가 강화될수록 다양성과 신뢰성에 대한 중요성도 커지고 있다. 이에 대해 네이버는 AI가 오히려 이용자의 선택 폭을 넓히는 역할을 할 수 있다고 설명했다. 실제 숙박 업종 AI 브리핑에서는 소규모 업체를 관련성 높은 이용자에게 추천하는 사례도 나타났다는 설명이다.

    업계에서는 향후 AI 플랫폼 경쟁이 단순 검색 정확도를 넘어 이용자의 실제 행동과 소비 경험을 얼마나 자연스럽게 연결하느냐를 중심으로 전개될 것으로 보고 있다.

    이성엽 고려대 기술경영전문대학원 교수는 “플랫폼 비즈니스의 핵심은 데이터를 기반으로 이용자에게 개인 맞춤형 경험을 제공하는 데 있는데, 생성형 AI 도입 이후 이러한 분석과 타게팅이 훨씬 정교해지고 있다”며 “향후 플랫폼 경쟁은 AI 모델 성능뿐 아니라 프라이버시를 보장하면서 얼마나 자연스럽고 신뢰도 높은 개인화 서비스를 제공하느냐가 핵심이 될 것”이라고 말했다.