• 월간 검색량 1만 회 이상인
  1,010,848개 키워드를 분석한 결과, 전체 검색 수요의 29%가 감소했지만 증가한 수요가 이를 거의 상쇄해 총검색량은 사실상 유지됨
• 검색 감소 폭은 정보 탐색 비중에 따라 달라져
  FinTech -37.7% 처럼 AI가 완결된 답을 제공하기 쉬운 분야에서 크고, 구매/비교/사이트 방문이 필요한 SaaS/Lifestyle에서는 증가세를 보임
• 감소 키워드 285,489개의 월간 검색량은 약 102.9억 회, 증가 키워드 140,835개는 약 103.1억 회로, 수요가 사라지기보다
  다른 검색어로 재분배되고 있음
• 미국 소비자 1,004명 중 70%는 AI 사용을 늘렸지만 검색 사용을 줄였다는 응답은 17%에 그쳤으며, 구매 조사 시작점으로 AI 챗봇을 선택한 비율도 13%에 머묾
• 검색 최적화는 감소하는 일반 키워드만 방어하기보다
  브랜드 권위/AI 답변 내 노출을 함께 확보하는 방향으로 확장해야 하며, AI 추천을 받은 소비자의 59%는 해당 브랜드 사이트를 방문할 가능성이 있다고 응답함

100만 개 키워드와 소비자 설문 분석

• Fractl과 Search Engine Land는 2024년 Gartner가 예측한 “2026년까지 전통 검색량 25% 감소”를 검증함

• Semrush 데이터를 이용해 월간 검색량 1만 회 이상인
  1,010,848개 키워드를 분석함

• 379개 브랜드와 FinTech/HealthTech/Wellness/Travel/Education/Insurance/SaaS/Lifestyle 등 8개 산업을 포함함

• 전체 데이터는 월간 검색량 약
  354억 회를 대표함

• 2026년 4월 기준 전년 대비 검색량 변화가 -15%보다 작으면 감소, ±15% 이내면 안정, +15%보다 크면 증가로 분류함

• 미국 소비자
  1,004명을 대상으로 AI 사용/검색 습관/구매 조사 행동도 함께 조사함

산업별로 크게 다른 검색 감소 폭

• 전체 고검색량 수요의
  29% 가 측정 가능한 감소 상태로, Gartner 예측보다 4%포인트 높음

• 산업별 감소 폭은 크게 달랐음

• FinTech는
  -37.7% 로 가장 큼

• Lifestyle은
  -15.2% 로 가장 작음

• Insurance/SaaS/Lifestyle만 Gartner의 25% 기준보다 낮음

• FinTech/HealthTech/Wellness는 25%를 크게 웃돎

• AI가 질문에 완결된 답을 제공하기 쉬운 정보 중심 분야에서 감소가 두드러짐

• 약물 상호작용 요약

• 보험 공제액(deductible) 설명

• 펀드 개요

• 가격 비교/구매/특정 사이트 방문이 필요한 SaaS/Lifestyle/Insurance/Travel은 성장하거나 전체적으로 안정적인 흐름을 보임

• HealthTech와 FinTech는 전체 평균보다 큰 감소를 전제로 대응해야 하지만, SaaS와 Lifestyle에는 “검색 수요가 전반적으로 붕괴한다”는 해석이 맞지 않을 수 있음

검색 수요는 감소보다 재배치에 가까움

• 추적 키워드 중 40.7%는 전년 대비 검색량이 15% 넘게 감소했으며, 영향을 받은 키워드의 평균 감소율은
  -41% 였음

• 112,378개 키워드는 검색량의 40% 이상을 잃음

• 반대로 20.1%는 15% 넘게 성장했으며, 증가 키워드 수는 감소 키워드보다 적지만 개별 검색량이 더 큼

• 검색량 합산 결과 양쪽이 거의 정확히 상쇄됨

• 감소 키워드 285,489개: 월간 약
  102.9억 회

• 증가 키워드 140,835개: 월간 약
  103.1억 회

• 전체 순증가: 월간
  1,680만 회

• 산업별 증가량 대비 감소량 비율도 차이가 큼

• Lifestyle: 성장 40%/감소 15%로
  2.6배

• SaaS: 성장 48%/감소 19%로
  2.5배

• HealthTech:
  0.4배로 감소가 성장을 크게 앞섬

• 전체 시장의 평균치보다 각 사이트가 보유한 키워드를 전년 대비 변화율로 분류해 어느 쪽에 놓여 있는지 먼저 확인하는 것이 필요함

일반 검색어가 AI 대체에 가장 취약함

• 전체 추적 검색량의
  90% 가 브랜드명을 포함하지 않은 일반 검색어였음

• 브랜드가 지정되지 않은 질문은 특정 사이트나 출처에 도달할 필요가 없어 AI 채팅 안에서 답변 과정 전체가 끝나기 쉬움

• 일반 검색어 비중은 산업별 노출도를 보여줌

• HealthTech:
  99.6%

• Wellness:
  98.5%

• SaaS: 82.0%

• Insurance: 73.8%

• SaaS와 Lifestyle은 AI가 답변에 개입하면서도 검색량이 각각 48%/40% 증가함

• AI가 프로젝트 관리 도구나 소파를 추천해도 구매 전에 특정 브랜드나 판매처를 다시 검색하는 경우가 많음

• AI 추천이 후속 브랜드 검색을 발생시키는 구조임

• HealthTech와 FinTech의 정보형 질문은 AI 안에서 완결되기 쉬움

• 약물 상호작용 질문

• “보험 공제액이란 무엇인가” 같은 정의형 질문

• 자연스러운 후속 클릭이 없는 분야에서는 기존 SEO만으로 부족하며,
  AI 답변 자체에 포함되는 가시성이 중요해짐

AI는 검색을 대체하기보다 검색 경로를 늘리고 있음

• 소비자의 70%는 AI를 이전보다 더 사용하지만, 전통 검색 사용이 줄었다는 응답은
  17% 에 그침

• 검색 행동은 Google에서 AI로 일괄 이동하기보다 여러 플랫폼으로 분산됨

• 검색 목적으로 사용하는 주요 소셜 플랫폼은 다음과 같음

• YouTube:
  68%

• Reddit:
  57%

• Instagram: 42%

• Facebook: 40%

• TikTok: 33%

• YouTube와 Reddit은 다른 주요 소셜 플랫폼보다 검색 활용도가 높고 Google에도 색인되므로, 두 플랫폼에서의 노출은 여러 검색 경로에 함께 영향을 줄 수 있음

• 응답자의 35%는 아직 어떤 검색 작업도 AI로 대체하지 않았다고 답했으며, 대체가 가장 많이 발생한 영역은 사용법 안내와 튜토리얼이었음

구매 조사에서는 여전히 검색과 검증이 중심임

• 구매 조사를 시작하는 경로는 전통 검색 엔진과 온라인 판매점이 각각
  47% 로 공동 1위였음

• AI 챗봇에서 구매 조사를 시작하는 비율은 13%였으며, 소비자는 구매 전 평균 3개의 온라인 출처를 확인함

• 다만
  18% 는 별도 검색이나 검증 없이 AI 추천을 근거로 실제 구매한 경험이 있음

• 이 경로에서는 브랜드가 검색 결과를 통한 접점을 전혀 얻지 못할 수 있음

• AI가 반환하는 추천 목록에 포함되는 것 자체가 구매 후보 진입 조건이 됨

• Gen Z와 밀레니얼 세대는 검증되지 않은 AI 추천을 기반으로 구매할 가능성이 베이비붐 세대보다
  2.5배 높았음

• Gen Z/밀레니얼: 20%

• 베이비붐 세대: 7%

• AI가 브랜드를 언급하거나 추천하면 사이트를 방문할 가능성이 있다는 응답은 59%였음

• AI와 검색에 대한 신뢰도는 아직 전통 검색 쪽이 높음

• AI와 검색을 동일하게 신뢰: 33%

• 검색을 더 신뢰: 46%

• AI를 더 신뢰: 20%

• AI 제품 추천에 다소 이상 회의적: 56%

• AI가 후보를 필터링하고 압축하는 역할은 받아들이지만, 구매 전 별도 확인을 거치는 소비자가 여전히 다수임

5년 뒤에도 Google을 주로 쓰겠다는 응답이 과반임

• 5년 뒤에도 Google이 주요 검색 도구일 것이라는 응답은
  52% 였음

• 27%는 확신하지 못했고, 20%는 Google이 주요 검색 도구가 아닐 것이라고 답함

• 전통 검색보다 AI를 선호하는 주요 이유는 다음과 같음

• 여러 출처를 종합한 더 나은 요약: 21%

• 더 빠르고 직접적인 답변: 20%

• 대화형 후속 질문 가능: 19%

• 개인화된 결과: 6%

• 웹사이트를 직접 열지 않아도 됨: 4%

• 전통 검색으로 돌아가게 만드는 요인은 AI 신뢰성과 검색 품질에 집중됨

• AI가 신뢰하기 어려운 답변을 제공함:
  35%

• 검색 결과가 더 정확해짐: 29%

• 여러 출처 링크를 직접 보고 싶음: 22%

• 개인정보 보호 우려: 20%

• Google을 떠날 것으로 예상하는 20%는 다수는 아니지만, 무시할 수 있을 만큼 작은 집단도 아님

SEO에서 검색/AI 가시성 전략으로 확장

• Gartner의 25% 감소 예측은 방향성은 맞았지만, 전체 검색량은 사실상 평평해 “검색의 소멸”보다는
  검색어별 수요 이동으로 보는 편이 데이터에 가까움

• 기존 검색량을 잃는 키워드만 방어하기보다 새로 성장하는 검색어를 찾아 콘텐츠와 순위를 재배치해야 함

• AI 가시성은 피해야 할 위협이 아니라 새로운 유통 채널로 다뤄야 함

• AI 언급 후 브랜드 사이트를 방문할 가능성이 있다는 소비자가 59%임

• 언론 노출/신뢰할 수 있는 제3자 평가/브랜드와 개체를 연결하는 신호가 챗봇 답변 포함 가능성과 관계됨

• 디지털 PR과 생성형 엔진 최적화(GEO)의 역할이 점차 겹치고 있음

• AI가 더 잘 답하는 일반 정보형 키워드에만 계속 최적화하는 브랜드는 수요 감소에 노출됨

• Google 검색 결과와 AI 챗봇 답변 중 어느 경로에서든
  추천되는 브랜드 권위를 구축하는 것이 새로운 검색 환경의 핵심 과제가 됨

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