AI 모드를 켜자 클릭률이 18.8%p 떨어졌다

AI 검색 때문에 유입이 줄어든다는 이야기는 그동안 대부분 로그 데이터 해석에 기대고 있었습니다. 

유입이 줄긴 줄었는데, AI 때문인지 계절성 때문인지 알고리즘 변동 때문인지 딱 잘라 말하기 어려웠습니다.

이번에 나온 실험 결과가 재미있습니다. 참가자 1,100명을 무작위로 세 집단에 나눠, 한 집단은 AI 답변을 아예 안 보이게 막고, 한 집단은 평소대로 쓰게 하고, 한 집단은 모든 검색을 AI 모드로 강제한 뒤 실제 브라우저 행동을 기록했습니다. 결과는 두 줄로 정리됩니다.

첫째, AI 모드를 강제한 집단의 클릭률은 평소 검색 대비 18.8%p 떨어졌습니다.

 둘째, 그렇게 줄어든 클릭이 더 나은 검색 경험으로 이어지지는 않았습니다. 만족도는 오히려 0.73 표준편차 내려갔고, 다른 검색엔진으로 넘어가는 비율은 11.2%p 올라갔습니다.

광고주와 대행사 입장에서 이 결과가 뜻하는 건 명확합니다. 검색에서 나오던 유입은 구조적으로 줄어드는 게 맞고, 그렇다고 "AI가 더 좋은 경험을 주니까 거기에 맞추면 된다"는 전제도 아직은 성립하지 않는다는 겁니다. 대응의 방향을 여기서 다시 잡아야 합니다.

<어떻게 측정했나>

설계가 중요해서 먼저 짚고 갑니다. 이 실험은 사전등록된 현장 실험입니다. 참가자에게 브라우저 확장 프로그램을 설치하게 하고 10일간 실제 검색 행동을 기록했습니다. 앞 3일은 아무 조작 없이 평소 패턴을 재고 뒤 7일 동안 조건을 적용하는 방식입니다.

세 조건은 이렇습니다.

첫째 집단은 AI 개요와 AI 모드를 화면에서 숨겼습니다. AI가 없던 시절의 검색을 재현한 셈입니다. 둘째 집단은 아무것도 건드리지 않은 현재의 구글 검색입니다. 기준선 역할을 합니다. 셋째 집단은 모든 검색이 대화형 AI 모드로 넘어가도록 강제했습니다. AI 검색이 기본값이 된 미래를 미리 당겨본 조건입니다.

기준선 기간 동안 참가자들은 하루 평균 9.2회 검색하고 4.1회 클릭했습니다. 설문을 끝까지 완료한 956명은 45세 미만이 75%, 대학 교육 경험자가 87%로 다소 젊고 교육 수준이 높은 쪽으로 치우쳐 있습니다. 이 점은 결과를 읽을 때 감안해야 합니다. 다만 세 집단에 무작위로 배정했기 때문에 집단 간 비교 자체는 유효합니다.

<유입은 얼마나 줄었나>

AI 모드 강제 집단과 현재 검색 집단을 비교한 수치입니다.

전체 클릭률은 18.8%p 하락했습니다. 매체 성격별로 나눠보면 낙폭이 고르지 않습니다. 뉴스 사이트로 가는 클릭은 12.5%p, 커뮤니티 성격의 레딧은 21.2%p, 위키백과는 9.9%p 줄었습니다. 모두 통계적으로 유의한 수준입니다.

반대 방향도 확인됐습니다. AI 답변을 아예 숨긴 집단은 현재 검색 대비 클릭률이 8.8%p 올라갔습니다. 즉 지금 우리가 보고 있는 유입 감소분 중 일부는 이미 AI 개요가 먹고 있었다는 뜻입니다. AI 모드가 기본이 되면 그 폭이 두 배 이상으로 벌어진다는 그림입니다.

낙폭 차이에서 읽을 게 하나 있습니다. 답을 문장으로 요약하기 쉬운 성격의 콘텐츠일수록 클릭을 더 많이 잃었습니다. 정의, 개요, 일반 상식처럼 AI가 한 문단으로 정리할 수 있는 정보는 클릭이 필요 없어집니다. 반면 가격, 소요시간, 비교표처럼 원문을 확인해야 하는 정보는 상대적으로 덜 잃었습니다.

<만족도가 같이 떨어졌다는 점>

이 실험에서 가장 눈여겨볼 대목은 여기입니다. 보통 "AI가 답을 잘 주니까 클릭이 줄어든다"고 설명합니다. 그 설명이 맞으려면 사용자 만족도는 올라가야 합니다. 그런데 반대로 나왔습니다.

AI 모드 강제 집단에서 신뢰도는 7점 척도 기준 0.34점 내려갔습니다. 유용하다는 인식은 0.59 표준편차, 만족도는 0.73 표준편차, 내가 원하는 대로 찾아보고 있다는 감각은 0.66 표준편차 떨어졌습니다. 개인화와 관련성 인식도 0.42 표준편차 하락했습니다.

행동 지표도 같은 방향입니다. 하루 검색 세션 수가 0.92회 줄었습니다. 검색을 더 많이 하게 될 거라던 전망과는 다른 결과입니다. 대신 세션 하나에 머무는 시간은 0.43분 늘었습니다. 한 번에 오래 붙잡혀 있는데 만족도는 떨어지는 조합입니다. 그리고 다른 검색엔진으로 넘어가는 비율이 11.2%p 늘었습니다.

정리하면 이렇습니다. AI 모드는 사이트로 나가는 문을 줄였고, 그 대가로 사용자에게 더 나은 경험을 돌려주지는 못했습니다. 최소한 이 실험 시점에서는 그렇습니다.

<이 결과를 어떻게 읽어야 하나>

세 가지로 나눠서 봐야 합니다.

첫 번째, 유입 감소는 협상 대상이 아닙니다. 콘텐츠를 더 잘 쓰면 되돌릴 수 있는 종류의 하락이 아니라 검색 화면 구조가 바뀌면서 생긴 하락입니다. 내년 계획에서 검색 유입 목표를 세울 때 전년 수준 유지를 기본값으로 잡으면 계획 자체가 틀어집니다. 감소를 전제로 깔고, 줄어든 만큼을 어디서 메울지를 먼저 정해야 합니다.

두 번째, 그렇다고 AI 답변에만 올인하는 것도 이릅니다. 만족도와 신뢰도가 함께 떨어졌다는 건 사용자가 AI 답변을 최종 근거로 받아들이지 않는 구간이 아직 넓다는 뜻입니다. 특히 돈을 쓰는 결정, 비교가 필요한 결정에서는 원문을 확인하러 나옵니다. AI 답변에 우리 브랜드가 언급되는 것과, 그 언급을 보고 우리 쪽으로 넘어오게 만드는 것은 별개의 과제입니다.

세 번째, 검색의 역할이 바뀌었습니다. 예전 검색은 유입 채널이었습니다. 지금 검색은 인지 채널에 가깝습니다. 사용자는 AI 답변에서 브랜드 이름을 보고, 나중에 그 이름을 직접 쳐서 들어옵니다. 이 흐름을 못 잡으면 검색 성과가 실제보다 나쁘게 보이고, 브랜드 검색 증가는 원인 없이 생긴 것처럼 보입니다.

<지금 손볼 것 네 가지>

첫째, 콘텐츠를 성격별로 다시 분류하십시오. 한 문단으로 요약 가능한 글과, 원문을 봐야 값을 얻는 글을 나눠서 관리해야 합니다. 앞쪽은 이미 클릭을 잃고 있으니 인용되는 것 자체를 목표로 두고 다듬고, 뒤쪽은 비교표, 가격, 조건, 절차처럼 확인이 필요한 형태를 더 늘리는 게 맞습니다. 이번 실험에서 클릭을 덜 잃은 쪽이 바로 그 형태입니다.

둘째, 브랜드 검색과 직접 유입을 별도 지표로 승격하십시오. AI 답변을 통한 노출은 대부분 클릭 없이 끝나고, 며칠 뒤 브랜드명 검색이나 주소 직접 입력으로 돌아옵니다. 전체 검색 유입만 보면 이 흐름이 안 보입니다. 브랜드 검색량, 직접 유입, 그리고 이 둘의 전환율을 따로 놓고 추세를 봐야 AI 노출의 값을 읽을 수 있습니다.

셋째, 검색 밖 접점을 계획에 넣으십시오. 다른 검색엔진으로 이동하는 비율이 11.2%p 늘었다는 건 사용자 동선이 분산되고 있다는 신호입니다. 하나의 검색 결과 화면에 의존하는 구조는 그만큼 취약해집니다. 이메일, 커뮤니티, 영상, 제휴 매체처럼 검색을 거치지 않는 경로의 비중을 미리 올려놔야 합니다.

넷째, 보고 체계를 먼저 고치십시오. 유입이 줄어드는 국면에서 기존 보고서를 그대로 쓰면 매달 나빠지는 숫자만 보게 됩니다. 노출과 언급, 클릭, 전환을 분리해서 보여주고, 어느 구간에서 빠지는지를 짚는 구조로 바꿔야 논의가 됩니다. 클릭 하나로 뭉뚱그리면 원인을 찾을 수 없습니다.

<정리>

이번 실험이 알려준 건 두 가지입니다. AI 검색이 기본값이 되면 사이트로 오는 클릭은 눈에 띄게 줄어듭니다. 그리고 그 변화가 아직 사용자에게 더 나은 경험으로 보상되지는 않고 있습니다.

첫 번째 사실은 계획에 반영해야 하고, 두 번째 사실은 시간을 벌어줍니다. AI 답변에 맞춰 모든 걸 갈아엎기보다는, 원문을 봐야 하는 콘텐츠를 두껍게 만들고 검색 밖 접점을 늘리면서 지표 체계를 정비하는 순서가 현실적입니다.

지아이오엠은 검색 유입 구조가 바뀌는 국면에서 광고와 콘텐츠를 어떻게 다시 배치할지 함께 설계하고 있습니다.