디지털 마케팅 분야에서 지난 몇 년간 가장 큰 변화를 가져온 것이 인공지능의 발전이라면, 올해 가장 주목할 만한 변화는 단연 딥 리서치 에이전트의 등장입니다. OpenAI의 딥 리서치, 구글의 AI 모드, 빙의 딥 서치 등 새로운 검색 패러다임이 빠르게 확산되면서 SEO 전문가인 우리는 새로운 도전과 위기에 직면하고 있습니다. 검색의 미래가 완전히 새로운 방향으로 전환되는 이 시점에서, AI 검색과 딥 리서치가 가져올 변화를 분석하고 효과적인 대응 전략을 모색해보고자 합니다.

딥 리서치 에이전트란 무엇인가?

딥 리서치 에이전트는 단순한 검색 결과 나열을 넘어, 사용자의 질문에 대해 웹에서 수십에서 수백 개의 검색을 자동으로 수행하고, 그 결과를 종합하여 포괄적인 보고서를 제공하는 AI 시스템입니다. 이는 단일 쿼리에 대한 결과 페이지를 보여주는 기존 검색 엔진 모델과는 근본적으로 다른 접근법입니다.

OpenAI가 소개한 딥 리서치는 “추론을 사용하여 대량의 온라인 정보를 종합하고 여러 단계의 연구 작업을 완료하는 에이전트”라고 정의됩니다. 이러한 에이전트는 복잡한 질문에 대해 인간이 여러 시간에 걸쳐 여러 검색을 통해 얻을 수 있는 정보를 단 몇 분 만에 제공합니다.

예를 들어, “$50,000에서 $80,000 사이의 가격대에서 7인승 좌석이 있는 최고의 하이브리드 가족 자동차”와 같은 질문을 했을 때, 딥 리서치는 41개의 검색 결과를 탐색하고 그 내용을 분석하여 종합적인 답변을 제공합니다. 이 과정에서 에이전트는 각 자동차의 장단점, 가격 대비 가치, 전문가 리뷰 등을 고려하여 개인화된 추천을 제공합니다.

딥 리서치가 구글을 위협하는 이유

1. 시간 효율성의 혁명

기존의 검색 경험에서는 사용자가 복잡한 의사결정을 내리기 위해 여러 검색을 수행하고, 여러 웹사이트를 방문하여 정보를 수집하고 비교해야 했습니다. 딥 리서치 에이전트는 이 모든 과정을 자동화합니다.

초기 구글은 ‘검색 결과로의 속도’에 집중했지만, 딥 리서치는 ‘최종 답변으로의 속도’에 초점을 맞춥니다. 사용자 입장에서는 몇 분만 기다리면 수십 개의 검색과 웹사이트 방문의 효과를 얻을 수 있기 때문에, 기존 검색 방식보다 훨씬 효율적인 경험을 제공합니다.

2. 개인화와 맥락 이해

딥 리서치 에이전트는 사용자와의 대화를 통해 맥락을 이해하고, 출처와 검색 기준에 대한 개인화를 제공할 수 있습니다. 이는 단순히 검색어에 반응하는 것이 아니라, 마치 전문 리서처가 사용자의 특정 요구를 이해하고 맞춤형 결과를 제공하는 것과 유사합니다.

사용자는 신뢰하지 않는 출처를 제외하거나, 특정 기준에 더 많은 가중치를 두도록 요청할 수 있으며, 에이전트는 이러한 선호도를 기억하고 적용합니다. 이러한 깊은 수준의 개인화는 기존 검색 엔진이 제공하기 어려운 가치입니다.

3. 대화형 인터랙션 모델

딥 리서치 에이전트는 마치 상점의 판매원과 대화하는 것처럼 자연스러운 대화 방식의 인터랙션을 제공합니다. 사용자는 초기 질문 이후에도 추가 질문을 하거나, 결과에 대한 세부 사항을 요청하거나, 특정 측면에 대해 더 깊이 파고들 수 있습니다.

이러한 대화형 모델은 사용자에게 더 만족스러운 경험을 제공하며, 단방향 정보 제공 방식인 기존 검색 결과보다 더 효과적으로 복잡한 의사결정을 지원합니다.

4. 산업 전반의 트렌드

주목할 만한 점은 OpenAI뿐만 아니라 거의 모든 주요 검색 엔진과 AI 챗봇 제공업체가 딥 리서치 형태의 기능을 출시했거나 개발 중이라는 것입니다. 빙은 2023년 12월부터 딥 서치 기능을 제공했으며, Grok, Gemini, Perplexity 등도 유사한 기능을 갖추고 있습니다.

이러한 광범위한 채택은 딥 리서치가 단순한 일시적 트렌드가 아니라 검색의 미래를 형성할 수 있는 중요한 패러다임 전환임을 시사합니다.

SEO와 디지털 마케팅에 미치는 영향

1. 트래픽 손실 위험

AI 오버뷰와 AI 모드가 웹사이트 트래픽에 미치는 영향에 대한 연구 결과를 보면, 그 효과는 대체로 부정적입니다. AI 오버뷰는 기존 검색 결과로부터 클릭을 빼앗아가지만, 인용된 출처로 되돌려주는 클릭은 그에 미치지 못합니다.

이는 정보성 콘텐츠에 특히 큰 영향을 미칩니다. 사용자가 웹사이트를 방문하지 않고도 질문에 대한 답변을 얻을 수 있다면, 정보를 제공하는 사이트는 상당한 트래픽 손실을 경험할 수 있습니다.

딥 리서치 에이전트는 이런 경향을 더욱 강화할 가능성이 높습니다. 여러 웹사이트의 정보를 종합하여 제공하기 때문에, 사용자가 개별 사이트를 방문할 필요성이 더욱 줄어들게 됩니다.

2. 브랜드 노출과 인식의 변화

딥 리서치 에이전트는 정보를 종합하는 과정에서 특정 브랜드나 웹사이트를 언급하게 됩니다. 하지만 이러한 언급이 실제 웹사이트 방문으로 이어지지 않을 가능성이 높습니다.

이는 브랜드 인식과 노출의 패러다임을 변화시킵니다. 웹사이트 방문을 통한 직접적인 브랜드 경험보다, 에이전트가 전달하는 브랜드에 대한 요약된 정보가 브랜드 인식을 형성하는 주요 요소가 될 수 있습니다.

3. AI 편향성 문제

연구 결과에 따르면, AI 모델들은 특정 유형의 정보 출처에 편향성을 보입니다. 글로벌 브랜드, 럭셔리 브랜드, 기업 출처 등이 더 자주 인용되는 경향이 있습니다.

이러한 편향성은 작은 브랜드나 신생 기업, 틈새 시장 플레이어들에게 불리하게 작용할 수 있습니다. 검색 가시성에서 이미 어려움을 겪고 있는 이들에게 AI 검색의 편향성은 추가적인 장벽이 될 수 있습니다.

4. 구매 여정의 변화

딥 리서치 에이전트는 특히 구매 결정 과정에 큰 영향을 미칠 수 있습니다. 자동차, 가전제품, 여행 상품 등 복잡한 의사결정이 필요한 제품의 경우, 사용자는 점점 더 에이전트의 추천을 신뢰하게 될 수 있습니다.

이는 브랜드가 구매 여정의 초기 단계에서 잠재 고객에게 영향을 미치는 전통적인 방식을 변화시킵니다. 웹사이트를 통한 직접적인 설득보다, AI 에이전트가 고려하는 요소들에 맞추어 제품과 콘텐츠를 최적화하는 것이 중요해집니다.

SEO 전문가를 위한 대응 전략

1. 출처 최적화 전략

딥 리서치 에이전트가 사용하는 출처로 선택되도록 콘텐츠를 최적화하는 것이 중요합니다. 에이전트가 웹에서 정보를 수집할 때 여러분의 콘텐츠가 신뢰할 수 있고 가치 있는 출처로 인식되도록 해야 합니다.

• 구조화된 데이터 강화: 스키마 마크업을 통해 콘텐츠의 핵심 정보를 명확하게 표현하여 AI가 정보를 쉽게 추출할 수 있도록 합니다.
• 사실 기반 정보 제공: 객관적이고 검증 가능한 데이터와 사실을 제공하여 신뢰성을 높입니다.
• 전문성 강화: 깊이 있는 분석, 독창적인 리서치, 전문가 인터뷰 등을 통해 콘텐츠의 품질과 권위를 높입니다.
• 출처 투명성: 정보의 출처를 명확히 밝히고, 참고문헌이나 인용을 철저히 제공합니다.

2. 검색 의도와 쿼리 세분화

딥 리서치 에이전트가 수행하는 검색 쿼리를 이해하고 이에 맞춰 콘텐츠를 최적화하는 것이 중요합니다.

• 에이전트 검색 패턴 분석: ChatGPT의 딥 리서치와 같은 도구를 사용하여 특정 주제에 대해 에이전트가 어떤 검색을 수행하는지 분석합니다.
• 장기 꼬리 키워드 확장: 에이전트가 수행할 가능성이 높은 세부적인 질문에 대한 답변을 제공하는 콘텐츠를 개발합니다.
• SERP 기능 최적화: 에이전트가 자주 활용하는 스니펫, 지식 패널 등 SERP 기능에 표시되도록 콘텐츠를 최적화합니다.

3. 전환 중심 전략으로의 전환

정보성 콘텐츠의 트래픽 감소에 대응하여, 전환 단계에 집중하는 전략을 강화합니다.

• 구매 의도 키워드 강화: “구매하기”, “예약하기”, “가격 비교” 등 높은 구매 의도를 가진 키워드에 더 많은 리소스를 할당합니다.
• 전환 경로 최적화: 웹사이트에 방문한 사용자가 쉽게 전환할 수 있도록 사용자 경험과 전환 경로를 개선합니다.
• 독점적 가치 제안: 웹사이트 방문자에게 AI 에이전트가 제공할 수 없는 독점적 혜택(특별 할인, 회원 전용 콘텐츠 등)을 제공합니다.

4. 크로스 채널 마케팅 다각화

검색 엔진에 대한 의존도를 줄이고 다양한 채널을 통해 잠재 고객에게 도달하는 전략을 구축합니다.

• 브랜드 마케팅 강화: 사용자가 특정 브랜드를 직접 검색하도록 브랜드 인지도와 선호도를 높이는 활동을 강화합니다.
• 소셜 미디어와 커뮤니티 구축: Reddit, YouTube, 소셜 미디어 등에서 활발한 커뮤니티를 구축하여 직접적인 채널을 확보합니다.
• 이메일 마케팅 최적화: 기존 고객과의 관계를 강화하고 반복 구매를 유도하는 이메일 마케팅 전략을 개발합니다.
• 인플루언서 협업: 관련 분야의 인플루언서와 협업하여 신뢰할 수 있는 추천을 통해 잠재 고객에게 도달합니다.

5. AI 에이전트 친화적 콘텐츠 전략

AI 에이전트가 좋아하는 콘텐츠 유형과 구조를 이해하고 이에 맞게 최적화합니다.

• 명확한 구조화: 명확한 제목, 소제목, 목록 등을 활용하여 정보를 체계적으로 구성합니다.
• 비교 분석 강화: 제품, 서비스, 옵션 간의 객관적인 비교 분석을 제공하여 에이전트의 추천에 포함될 가능성을 높입니다.
• 데이터 시각화: 복잡한 정보를 차트, 그래프, 표 등을 통해 명확하게 전달합니다.
• E-E-A-T 원칙 적용: 경험, 전문성, 권위, 신뢰성을 강화하여 AI가 신뢰할 수 있는 출처로 인식하도록 합니다.

6. 비즈니스 모델 혁신

검색 트래픽 의존도를 줄이고 새로운 수익 모델을 개발합니다.

• 직접 채널 구축: 앱, 회원제, 구독 모델 등을 통해 검색에 의존하지 않는 직접 채널을 구축합니다.
• API 통합 가능성 탐색: AI 에이전트와의 API 통합을 통해 직접 정보를 제공하고 출처로 인정받는 방안을 모색합니다.
• 프리미엄 콘텐츠 개발: 기본적인 정보는 AI에게 맡기고, 고급 분석, 독점 데이터, 심층 컨설팅 등 프리미엄 가치를 제공합니다.

미래 전망과 장기적 대응 방향

1. AI 검색의 진화 추세

AI 검색과 딥 리서치 에이전트는 앞으로 더욱 발전하고 주류화될 가능성이 높습니다. 구글의 AI 모드 출시는 이러한 방향성을 명확히 보여줍니다.

단기적으로는 정보성 쿼리에 집중된 AI 검색이 점차 거래성 쿼리로 확장될 수 있으며, 궁극적으로는 검색 경험 전반을 변화시킬 수 있습니다.

2. 신뢰와 투명성의 중요성

AI 에이전트의 가장 큰 도전 과제는 신뢰와 환각(hallucination) 문제입니다. 정확하지 않은 정보를 제공하거나 출처를 잘못 인용하는 경우가 여전히 발생하고 있습니다.

이는 신뢰할 수 있는 정보 제공자로서의 브랜드 가치를 더욱 중요하게 만듭니다. 철저한 사실 확인, 투명한 정보 제공, 독자적인 리서치 등을 통해 신뢰성을 구축하는 것이 장기적인 경쟁력이 될 수 있습니다.

3. 구독 기반 검색의 가능성

OpenAI가 고급 AI 에이전트에 대해 구독 모델을 고려하고 있다는 보고가 있으며, 구글도 유사한 방향을 모색할 가능성이 있습니다.

이는 검색 생태계에 새로운 수익 모델을 도입하고, 프리미엄과 기본 검색 경험의 차별화를 가져올 수 있습니다. 콘텐츠 제공자는 이러한 변화에 맞추어 다양한 수준의 콘텐츠 전략을 개발할 필요가 있습니다.

결론

딥 리서치 에이전트의 등장은 검색 생태계와 디지털 마케팅 환경에 근본적인 변화를 가져올 수 있는 중요한 전환점입니다. SEO 전문가와 디지털 마케터는 이러한 변화를 위협으로만 볼 것이 아니라, 새로운 기회로 재해석하고 적응해야 합니다.

핵심은 검색 트래픽 자체보다 비즈니스 목표에 초점을 맞추는 것입니다. 트래픽이 감소하더라도 목표 고객에게 효과적으로 도달하고, 가치를 전달하며, 전환을 이끌어낼 수 있는 다양한 방법을 모색해야 합니다.

AI 시대의 SEO는 단순히 검색 엔진 최적화를 넘어, AI 에이전트를 포함한 전체 디지털 생태계 내에서 브랜드와 콘텐츠의 위치를 최적화하는 더 넓은 관점으로 진화해야 합니다. 이러한 변화에 선제적으로 대응하는 마케터와 기업만이 앞으로의 경쟁에서 우위를 점할 수 있을 것입니다.