답을 찾는 시대에서, 대답을 요청하는 시대로: 검색광고, 심리학, 그리고 챗GPT까지

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우리는 왜 검색을 할까?

인터넷이 등장하기 전, 우리는 정보를 찾기 위해 도서관의 책들 또는 백과사전과 신문, 잡지를 뒤져보고 했습니다. 과거 집집마다 동아백과사전이 마치 장식장처럼 있었던 기억을 떠올려 보면 세상이 참으로 많이 변화를 한 것으로 생각됩니다. 그리고 모르는 일이 있어다면 과거에는 누군가에게 직접 물어보거나, 전문가에게 자문을 구하는 방법을 사용하기도 했는데요. 하지만 인터넷의 등장은 검색이라는 기능이 가능해지면서, 우리는 질문을 던질 수 있는 창을 가지게 되었습니다. 검색은 단순한 정보 요청이 아니라, 모른다라는 불안을 견디지 못하는 인간의 심리적 본성과 맞닿아 있습니다. 결론부터 말하자면, 검색은 정보 탐색이 아니라, 불확실성을 줄이고자 하는 디지털 방어기제라고 할 것인데요. 무엇인가를 모르면, 불안해 하는 심리적 본성에서 기인한 부분일 것입니다.

동시에 검색은 탐구 본능과 직결됩니다. 꼭 당장 필요한 답이 아니라, 이건 왜 그럴까?라는 순수한 궁금증에서 시작되기도 합니다. 심리학자 조지 로웬스타인의 정보 간극 이론(Information Gap Theory)에 따르면, 사람은 자신이 아는 것과 모르는 것 사이의 간극을 메우려는 강한 동기를 느낍니다. 검색은 바로 이 간극을 줄이는 도구로 작동합니다. 필요에 의한 검색은 실용적 문제 해결에 가깝지만, 호기심 기반 검색은 학습, 창의성, 자기 확장으로 이어집니다. 결국 검색은 단순한 정보 획득이 아니라, 불안을 줄이고 동시에 세상에 대한 궁금증을 충족시키는 인간적 본성의 발현이라 할 수 있습니다.

검색이 돈(산업)이 되는 과정

검색광고의 등장은 인터넷 산업의 성장과 맞물려 1990년대 후반~2000년대 초반 사이에 본격화되었습니다. 1998년 미국에서 설립된 GoTo.com이 최초로 키워드 기반 검색광고를 상업화했으며, 2001년 사명을 오버추어(Overture)로 바꾸고 클릭당 과금(CPC, Cost Per Click) 모델을 정착시켰습니다. 이 방식은 광고주가 특정 키워드 구매하면, 검색 결과와 함께 노출되고, 사용자가 클릭할 때마다 비용을 지불하는 구조였습니다. 그리고 2003년 야후(Yahoo)가 오버추어를 인수하면서 검색광고는 글로벌 인터넷 시장에서 대중화되었습니다.

한편 2000년 구글(Google)도 애드워즈(AdWords, 현재 Google Ads)를 출시하여 알고리즘 기반의 검색광고를 선보이게 됩니다. 오버추어는 비용을 많이 낸 광고주가 상단 노출되는 방식이었다면, 구글은 품질 점수(Quality Score)라는 개념을 도입하여, 단순 입찰가뿐만 아니라 광고가 얼마나 자주 클릭이 되는지에 대한 평가를 하는데요. 이는 클릭이 높다는 것은 그 만큼 사용자에게 유의미하다고 평가를 한 것입니다. 그리고 검색 광고의 광고 카피와 사용자가 검색한 키워드가 얼마나 밀접하게 연결되었는지에 대한 평가항목을 추가하게 됩니다. 그리고 광고를 클릭하여 랜딩된 페이지가 사용자의 기대에 충실한지, 콘텐츠가 충실한지, 로딩속도가 빠른지에 대한 평가항목을 추가하였습니다. 단순히 입찰가격에 의존하는 방식이 아닌, 사용자 관점으로 검색 광고를 평가함으로서 광고효율성을 오히려 높히게 되었고, 구글이 성장해 나아가는 배경이 되기도 했습니다. 국내에서도 2002년 네이버가 검색광고(당시 클릭초이스)를 도입하면서 급성장을 하게 됩니다. 특히 네이버는 2004년 지식iN과 블로그 서비스 확장과 함께 키워드 광고를 연계하며, 검색광고 매출을 급격히 키워 국내 검색광고 시장의 절대 강자로 자리 잡게 됩니다. 최근 네이버는 검색광고에 AI를 도입하고 노출지면을 쇼핑으로 검색하는 애드부스터쇼핑까지 도입을 하기도 했습니다.

정리하자면, 검색광고는 인터넷, 모바일의 성장과 함께 꾸준히 성장을 해왔는데요. 검색을 한다는 것은 어떤 광고상품보다 매출로 전환될 수 있는 가능성이 높은 단계의 사용자에게 노출되는 방식이다보니 지금까지도 디지털 마케팅에서 중요한 핵심으로 여전히 자리를 잡고 있기도 합니다.

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검색도 피곤해 지는 사용자

검색은 원래 불확실성을 줄이고 신뢰할 수 있는 답을 주기 위한 용도였지만, 정보가 넘쳐나게 되면서 정보 탐색에 대한 시간도 높아지게 됩니다. 검색 결과 상위에 검색광고, 유료 블로그 등과 같은 글들이 가득 채워지게 되었고, 최근 가짜뉴스와 왜곡된 정보까지 섞이게 되면서 더욱 피곤함을 느끼게 되고 있기도 합니다. 사용자 관점에서 검색 과정에서 클릭을 해서 찾게 되는 정보들이 과연 진짜인지에 대한 의심을 반복하게 되기도 했습니다. 결국은 검색은 답을 찾는 과정이 아니라, 끝없는 검증과 선별의 피로로 변했다고 볼 수 있는데요. 가짜 정보와 광고, 유료 컨텐츠들이 넘치게 되면서, 검색이라는 행위 자체가 불확실성을 줄이는 것이 아닌, 오히려 늘리게 되는 부작용이 더욱 많아지는 것이 최근 상황이라고도 할 수 있겠습니다. 정보가 넘치고 광고와 가짜뉴스가 섞이면서 사용자는 <답>보다 자신의 맥락에 맞는 <대답>을 원하게 되는 원인을 만들고 있는 것입니다. 이 지점에서 챗GPT, 제미나이(Gemini)와 같은 생성형AI가 하나의 대안으로 등장하고 있는 것입니다.