– 특허로 살펴본 구글 AI 검색의 작동 원리
검색은 지금 빠르게 바뀌고 있습니다. 과거의 검색은 ‘정답’을 주는 방식이었다면, 이제는 ‘가능성’을 기반으로 정보를 제공합니다. 바로 이것이 구글의 AI 모드와 AI 오버뷰의 핵심입니다. 이 글에서는 구글의 특허를 기반으로 AI 검색 기술이 어떻게 작동하는지를 이해하기 쉽게 풀어드릴게요!
Table of Contents
1. 🔮 검색의 진화: 결정론에서 확률론으로
기존의 검색은 딱 떨어지는 ‘정답’을 보여주는 결정론적 방식이었습니다. 하지만 지금의 AI 검색은 다양한 가능성을 조합하여 ‘가장 그럴듯한 정답’을 생성하는 확률 기반 방식으로 바뀌고 있습니다.
예: “하와이 날씨” → 날씨 정보만 보여줌 (과거)
“하와이 날씨에 어울리는 복장 추천” → AI가 문맥 기반으로 생성 (현재)
2. ⚖️ AI 모드 vs AI 오버뷰: 핵심 차이점 정리
| 구분 | AI 모드 | AI 오버뷰 |
|---|---|---|
| 중심 기술 | 생성형 LLM | 요약형 LLM |
| 처리 방식 | 쿼리 확장 + 생성 + 추론 | 쿼리 요약 + 콘텐츠 요약 |
| 결과 형태 | 대화형 정답 생성 | 검색 상단 요약 콘텐츠 |
| 개인화 수준 | 높음 (임베딩 기반) | 낮음 |
| 예시 | ChatGPT | 구글 AI 오버뷰 박스 |
- AI 모드는 ‘질문에 대한 직접 생성’이 중심이며,
- AI 오버뷰는 ‘기존 콘텐츠를 요약해서 보여주는 기능’입니다.
3. 🧠 구글 AI는 어떻게 답을 생성하는가?
📝 생성 우선(generate-first) 프로세스
- 콘텐츠가 부족하면 AI가 먼저 ‘답변을 생성’하고, 이후 관련 문서를 찾아 덧붙입니다.
🌐 쿼리 팬아웃(query fan-out)
- 하나의 질문이 들어오면 다양한 버전의 하위 쿼리를 자동 생성하여 수많은 콘텐츠와 연결합니다.
🧭 구글의 콘텐츠 선택 방식
- 이 과정은 단순한 키워드 매칭이 아니라 문맥 해석 및 의미 기반 추론을 통해 이뤄집니다.
4. 🧬 사용자 맞춤형 AI 검색의 비밀: 임베딩과 추론
사용자 임베딩(User Embedding)이란?
- 사용자의 검색 이력, 클릭 패턴, 선호도를 벡터로 저장한 프로파일입니다.
- AI는 이 임베딩을 기반으로 맞춤형 응답을 생성합니다.
추론(reasoning)의 작동 방식
- 단순 검색이 아닌 논리적 비교 및 판단 과정을 거칩니다.
- 특히 쌍(pairwise) 기반으로 여러 후보 간 우열을 가립니다.
예: “파리 vs 런던, 어디가 더 좋을까?” → 두 도시를 비교하여 AI가 판단
5. 🧼 SEO 논쟁의 본질은 ‘정의’가 아니라 ‘인식’
많은 SEO 업계 종사자들이 “이건 결국 SEO의 연장선일 뿐”이라 말하지만, 구글 AI는 전혀 다른 시스템입니다.
핵심 메시지:
- AI 검색은 단순한 키워드 SEO를 넘어서, 콘텐츠의 문맥 구조와 사용자 맥락 반영이 필수입니다.
- 결국 중요한 건 “어떻게 정답을 찾느냐”가 아니라 “어떻게 보여지느냐”입니다.
🎯 이 논쟁에서 배울 점:
- 기존 SEO 공식에만 의존하면 AI 시대에 뒤처질 수 있습니다.
- 유튜브, 틱톡 등 미디어 소비 채널의 문법을 검색에도 적용하는 시각이 필요합니다.
🧭 마무리하며
- 구글 AI 검색은 더 이상 정해진 정답이 아닌 확률적 콘텐츠 생성 시스템입니다.
- AI 모드와 오버뷰는 기능과 전략이 다르므로 SEO도 새롭게 접근해야 합니다.
- 키워드가 아니라 문맥과 구조, 사용자 맥락 중심의 콘텐츠 제작이 요구됩니다.
Q1. AI 오버뷰와 AI 모드는 어떻게 다르나요?
AI 오버뷰는 기존 웹 콘텐츠를 요약해서 보여주는 기능이고, AI 모드는 사용자의 질문에 대해 AI가 직접 정답을 생성하는 대화형 시스템이에요.
간단히 말해,
오버뷰는 “읽고 요약”,
AI 모드는 “이해하고 대답”이라고 생각하면 됩니다.
Q2. AI 검색 시대에도 키워드 SEO가 여전히 중요할까요?
중요하지만 방식이 달라졌습니다.
예전처럼 단순히 키워드 밀도를 맞추는 게 아니라, 이제는 AI가 문맥과 구조, 의도와 관계성을 이해하기 때문에 더 깊이 있는 콘텐츠와 논리적 구성이 중요해졌어요.
Q3. 개인화 검색에서 ‘임베딩’이란 정확히 무엇인가요?
‘임베딩(embedding)’은 사용자의 검색 습관, 관심사, 클릭 패턴 등을 숫자로 표현한 개인 프로파일이에요.
AI는 이 정보를 참고해서 “당신에게 가장 적합한 답”을 생성하거나 보여줍니다.
즉, 같은 질문을 하더라도 사람마다 다른 답을 받을 수 있는 이유죠.
📌 출처:
이 글은 Search Engine Land – How AI Mode and AI Overviews Work Based on Patents 기사를 바탕으로 재구성되었습니다.