100만 개 키워드가 보여준, AI가 검색에 미치는 영향

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

100만 개 키워드가 보여준, AI가 검색에 미치는 영향

요약

핵심 포인트

100만 개 키워드와 소비자 설문 분석

산업별로 크게 다른 검색 감소 폭

검색 수요는 감소보다 재배치에 가까움

일반 검색어가 AI 대체에 가장 취약함

AI는 검색을 대체하기보다 검색 경로를 늘리고 있음

구매 조사에서는 여전히 검색과 검증이 중심임

5년 뒤에도 Google을 주로 쓰겠다는 응답이 과반임

SEO에서 검색/AI 가시성 전략으로 확장

댓글과 토론

댓글

100만 개 키워드와 소비자 설문 분석

산업별로 크게 다른 검색 감소 폭

검색 수요는 감소보다 재배치에 가까움

일반 검색어가 AI 대체에 가장 취약함

AI는 검색을 대체하기보다 검색 경로를 늘리고 있음

구매 조사에서는 여전히 검색과 검증이 중심임

5년 뒤에도 Google을 주로 쓰겠다는 응답이 과반임

SEO에서 검색/AI 가시성 전략으로 확장

댓글과 토론