Agentic Search는 사용자가 직접 검색하는 대신, AI 에이전트가 사용자를 대신해 리서치·비교·결정·실행까지 수행하는 검색 방식이다. “AI 검색이 답을 생성하는 것”과 달리, Agentic Search는 에이전트가 여러 소스를 능동적으로 탐색하고 최종 결정을 내린다는 점이 본질적인 차이다. AI Overviews나 ChatGPT의 일반 대화가 “AI 검색”이라면, 사용자 요청을 받아 스스로 웹을 탐색하고 항공권을 예약하거나 상품을 비교·구매하는 행위가 Agentic Search다.
핵심 개념: ‘순위 목록’에서 ‘결정’으로
기존 검색은 결과 목록을 사용자에게 제시하고, 사용자가 클릭·판단·행동한다. Agentic Search에서는 에이전트가 그 과정을 대신한다.
| 구분 | 기존 검색 | AI 검색 (AI Overview 등) | Agentic Search |
|---|---|---|---|
| 결과 형태 | 순위 링크 목록 | 생성된 요약 답변 | 에이전트의 결정 또는 행동 |
| 평가 주체 | 사용자 | 사용자 | 에이전트 |
| 브랜드 노출 기준 | 클릭 | 언급·인용 | 에이전트 선택지 포함 여부 |
이 변화가 중요한 이유는 브랜드가 노출되는 표면(surface)이 에이전트가 직접 접근하는 곳으로 바뀌기 때문이다. 에이전트가 신뢰하는 리뷰 사이트, API, 비교 페이지가 기존 SEO보다 더 중요해진다.
4단계 수준
Agentic Search는 에이전트가 수행하는 작업의 복잡도에 따라 4단계로 구분된다.
| 수준 | 설명 | 예시 |
|---|---|---|
| Level 1 — 단순 응답 | 단일 쿼리로 답변 구성 | “파리 날씨 알려줘” |
| Level 2 — 멀티스텝 리서치 | 여러 소스를 탐색해 비교·종합 | “맥북 vs 델 XPS 장단점 비교” |
| Level 3 — 의사결정 지원 | 사용자 조건에 맞는 최적안 추천 | “예산 150만 원, 영상 편집용 노트북 추천” |
| Level 4 — 위임된 거래 | 에이전트가 직접 예약·구매 등 실행 | “항공권 예약해줘” |
수준이 높아질수록 에이전트가 접근하는 데이터 소스가 다양해지고, 브랜드의 API·리뷰·거래 인프라가 의사결정에 직접 영향을 준다.
SEO에서 GEO(Generative Engine Optimization)로
Agentic Search 환경에서는 기존 키워드 최적화(SEO)만으로는 충분하지 않다. 에이전트가 신뢰하는 소스를 결정하는 방식이 다르기 때문이다.
- 구조화된 데이터: 에이전트가 파싱하기 쉬운 스키마 마크업·API
- 신뢰도 신호: 써드파티 리뷰, 비교 콘텐츠, 인용
- 트랜잭션 인프라: 에이전트가 직접 행동할 수 있는 예약·구매 연동
이처럼 에이전트가 평가하고 선택하는 논리에 맞추는 최적화를 GEO(Generative Engine Optimization) 또는 에이전트 최적화라 부른다.
누가 주목해야 하는가
| 대상 | 시사점 |
|---|---|
| 마케터·SEO 담당자 | 에이전트가 접근하는 써드파티 리뷰·비교 채널 관리 중요 |
| 이커머스 기업 | 에이전트가 실행 가능한 API·결제 연동 준비 필요 |
| AI 서비스 빌더 | 에이전트 검색 흐름을 설계에 반영해야 할 시점 |
참고 자료
- What is agentic search? Definition, levels & SEO impact — Similarweb Blog (2026-05-28)