Google AI Overviews와 AI Mode 연동 업데이트, 검색의 새로운 시대 (2026년 1월)

Google AI Overviews와 AI Mode 연동 업데이트, 검색의 새로운 시대가 열리다

2026년 1월, 구글이 AI Overviews와 AI Mode의 연동 기능을 대폭 강화하면서 검색 환경에 큰 변화가 일어나고 있습니다. 이번 업데이트의 핵심은 AI Overviews에서 후속 질문을 할 때 AI Mode로 자연스럽게 전환되는 기능입니다. 사용자가 처음 검색한 내용의 맥락이 그대로 유지된 채 더 깊은 대화형 탐색이 가능해졌습니다. 구글은 "복잡한 질문이나 주제를 깊이 탐색해야 하는 작업의 경우, 강력한 대화형 AI 경험으로 자연스럽게 전환할 수 있어야 한다"고 밝혔으며, 테스트 결과 사용자들이 이러한 자연스러운 대화 흐름을 선호하는 것으로 나타났습니다.

AI Overviews와 AI Mode의 차이점 및 연동 방식

AI Overviews와 AI Mode는 상호 보완적인 도구로 설계되었습니다. AI Overviews는 '빠른 답변(Quick Answer)'을 제공하는 반면, AI Mode는 '깊은 탐색(Deep Exploration)'을 위한 기능입니다. AI Overviews가 검색 결과 상단에 AI가 생성한 요약 정보를 스냅샷 형태로 제공한다면, AI Mode는 후속 질문과 비교 분석, 고급 추론이 가능한 대화형 인터페이스를 제공합니다.

연동 방식은 다음과 같이 작동합니다. 사용자가 검색을 시작하면 먼저 AI Overview가 핵심 정보를 요약해서 보여줍니다. 여기서 "AI Mode에서 더 깊이 탐색하기(Dive deeper in AI Mode)" 옵션을 선택하면, 원래 질문의 맥락이 유지된 채 대화형 탐색으로 전환됩니다. 이때 검색 기록에는 원래 쿼리와 AI Mode 전환 기록이 각각 별도로 표시됩니다. AI Mode는 사용자가 의도적으로 활성화해야 하는 옵트인(opt-in) 방식이며, 후속 질문을 통한 심층 탐색과 맥락 유지 기능을 제공합니다.

Gemini 3 기반 고급 추론 기능의 도입

이번 업데이트에서 가장 주목할 만한 변화는 Gemini 3가 AI Overviews의 기본 모델로 설정되었다는 점입니다. 구글은 지난 2025년 11월 Gemini 3를 처음 공개했을 때, 가장 어려운 질문을 새 모델로 전달하는 라우터를 통해 AI Overviews에 적용했습니다. 이제 전 세계 모든 사용자를 대상으로 Gemini 3가 표준 모델로 적용되었습니다.

Gemini 3의 고급 추론 기능은 AI Mode에서 특히 빛을 발합니다. 복잡한 다중 조건 질문이나 비교 분석, 종합적인 정보 합성이 필요한 경우에 탁월한 성능을 보여줍니다. 또한 Gemini 3는 대화형 도구와 시뮬레이션을 포함한 응답을 위한 이상적인 시각적 레이아웃을 동적으로 생성할 수 있습니다. 질문을 분석하고 이미지, 표, 그리드와 같은 시각적 요소로 맞춤형 응답을 구축하여 가장 유용한 레이아웃을 만들어냅니다.

구글은 앞으로 몇 주 내에 Search의 자동 모델 선택 기능을 Gemini 3로 더욱 강화할 예정입니다. 이는 Search가 AI Mode와 AI Overviews에서 가장 어려운 질문을 Gemini 3로 지능적으로 라우팅하고, 더 간단한 작업에는 빠른 모델을 계속 사용한다는 것을 의미합니다. 이러한 하이브리드 접근 방식은 응답 품질과 속도 사이의 최적의 균형을 제공합니다.

쿼리 팬아웃(Query Fan-Out) 기술의 작동 원리

AI Mode의 핵심 기술 중 하나는 쿼리 팬아웃(Query Fan-Out)입니다. 이 기술은 사용자의 단일 쿼리를 여러 개의 하위 쿼리로 분해하여 다양한 사용자 의도를 포착하고, 라이브 웹, 지식 그래프, 구글 쇼핑 등 여러 소스에서 더 다양하고 폭넓은 결과를 검색합니다. 이 기술은 특히 비교 분석, 다중 기준 의사결정, 여러 출처의 정보 종합이 필요한 질문에 효과적입니다.

작동 방식을 살펴보면, 사용자가 AI Mode에 질문을 입력하면 대규모 언어 모델이 쿼리를 해석하고 여러 관련 검색을 동시에 실행합니다. 기존 웹 결과뿐만 아니라 시간당 20억 회 업데이트되는 구글 쇼핑 그래프와 같은 실시간 데이터 소스도 활용됩니다. 정보 공백이 있으면 AI가 추가 하위 쿼리를 생성하여 이를 채우는 동적이고 반복적인 팬아웃 프로세스가 진행됩니다.

구분	전통적 검색	AI Mode (쿼리 팬아웃)
쿼리 처리	단일 쿼리 → 단일 결과 세트	단일 쿼리 → 다중 하위 쿼리 → 종합 결과
데이터 소스	웹 인덱스	웹, 지식 그래프, 쇼핑, 실시간 데이터
결과 형태	링크 목록	종합된 대화형 응답 + 출처 링크
후속 탐색	새로운 검색 필요	맥락 유지된 후속 질문 가능

멀티턴 검색 프로세스와 Deep Search 기능

전통적인 검색과 달리 AI Mode는 멀티턴, 반복적 검색 프로세스를 사용합니다. 동일한 세션 내에서 여러 차례의 검색과 합성 사이클을 수행하며, 더 많은 쿼리와 다양한 데이터 포인트, 진화하는 사용자 입력을 반영합니다. 사용자가 후속 질문을 하면 이전 대화의 맥락이 유지되어 마치 전문가와 대화하듯 점점 더 구체적이고 깊이 있는 정보를 얻을 수 있습니다.

더욱 철저한 응답이 필요한 질문을 위해 구글은 AI Mode에 Deep Search 기능을 도입했습니다. Deep Search는 쿼리 팬아웃 기술을 한 단계 더 발전시킨 것으로, 수백 개의 검색을 실행하고 서로 다른 정보 조각들을 추론하여 단 몇 분 만에 전문가 수준의 완전히 인용된 보고서를 생성할 수 있습니다. 이 기능은 학술 연구, 시장 조사, 복잡한 의사결정 등 깊이 있는 분석이 필요한 상황에서 특히 유용합니다.

현재 쿼리 팬아웃을 포함한 AI 기반 검색 경험은 매달 약 15억 명의 사용자에게 서비스되고 있습니다. 2025년 말까지 구글은 AI Mode를 180개 이상의 국가에 출시했으며, 2026년에는 더욱 광범위한 글로벌 서비스가 예상됩니다.

음성, 이미지, 문서 멀티모달 입력 지원

AI Mode는 텍스트뿐만 아니라 음성, 이미지, 문서 등 다양한 형태의 멀티모달 입력을 지원합니다. 사용자는 일반 검색 대신 텍스트, 음성, 이미지를 사용하여 복잡한 질문을 할 수 있으며, AI Mode가 수십 개(때로는 수백 개)의 내부 검색을 조율하여 하나의 대화형 답변으로 합성합니다.

멀티모달 기능의 구체적인 활용 사례를 살펴보면, 음성 입력의 경우 Search Labs AI Mode에서 음성, 텍스트, 이미지 검색을 결합하여 "내 사진에 있는 이 건물은 뭐예요?" 같은 질문이 가능합니다. 이미지 업로드 기능을 통해 사진을 직접 업로드하고 해당 이미지에 대한 질문을 할 수 있습니다. PDF Q&A 기능은 200페이지짜리 매뉴얼이나 긴 연구 보고서 같은 대용량 문서를 처리하여 질문에 답변할 수 있습니다.

이러한 멀티모달 기능은 구글의 핵심 제품 전반에 걸쳐 적용되고 있습니다. Google Photos의 "Ask Photos" 기능은 음성이나 텍스트 쿼리를 지원하고, Google Drive의 PDF Q&A는 대용량 문서 처리가 가능합니다. Canvas 계획, Search Live 비디오 입력, PDF Q&A와 같은 기능들이 Labs 사용자들에게 출시되었거나 곧 출시될 예정입니다. AI Mode는 이제 Chrome의 홈페이지와 새 탭 페이지에서 전용 토글을 통해 접근할 수 있습니다.

SEO 전략의 근본적 변화: GEO와 AEO의 부상

AI Overviews와 AI Mode의 확산으로 검색 환경이 근본적으로 변화하고 있습니다. AI 검색 엔진이 콘텐츠를 요약해 제공하면서 클릭 없이 정보를 얻는 '제로 클릭(Zero-click)' 환경이 보편화되었습니다. 구글의 AI 오버뷰 도입 이후 다수 브랜드가 클릭률 하락을 경험하고 있으며, 기업들이 디지털 검색에서 확보해오던 트래픽이 AI가 생성한 검색 결과로 빠르게 이동하고 있습니다.

이러한 변화에 대응하기 위해 새로운 최적화 개념들이 등장했습니다. SEO(Search Engine Optimization)는 구글/네이버 검색 노출을 목표로 하고, AEO(Answer Engine Optimization)는 Featured Snippets 답변 노출을 목표로 합니다. GEO(Generative Engine Optimization)는 ChatGPT, Perplexity, Gemini 같은 AI 검색에서 인용되는 것을 목표로 합니다. 이제는 단순히 '검색결과 1위를 차지하는 것'보다, AI가 답변을 생성할 때 콘텐츠를 참고하게 만드는 전략이 훨씬 중요해졌습니다.

최적화 유형	목표	주요 플랫폼
SEO	검색 결과 상위 노출	구글, 네이버, 빙
AEO	Featured Snippets 답변 노출	구글 Featured Snippets
GEO	AI 답변 내 인용	ChatGPT, Perplexity, Gemini, AI Mode

마케터와 콘텐츠 제작자가 대비해야 할 핵심 전략

첫째, 콘텐츠 구조화 전략을 재정립해야 합니다. AI Mode는 개별 키워드가 아닌 전체 주제를 중심으로 추론합니다. 관련 페이지를 통해 주제를 포괄적으로 다루고, 사용자가 정보를 탐색하는 방식에 맞춰 맥락을 구성해야 합니다. 이제는 인용이 새로운 성공 지표입니다. 사실 기반의 답변 중심 단락을 작성하고, 구체적인 숫자와 비교 자료, 명확한 진술을 담아 단락만으로도 완결성을 갖춰야 합니다. AI가 인용하기 쉬운 콘텐츠일수록 추론 체인에 포함될 가능성이 높아집니다.

둘째, 질문 중심 접근 방식으로 전환해야 합니다. 전통적인 키워드 중심 접근에서 질문 중심 접근으로 바꿔야 합니다. 사용자들의 검색 패턴이 변화하여 이제 '단어, 구절' 단위가 아닌 '문장' 단위로 검색하고 있습니다. '~하는 방법', '왜', '무엇을' 등 질문형 제목과 문장을 사용하고, 명사 나열보다 서술형, 설명형 문장 중심으로 구성해야 합니다. 이미지, 동영상, 인포그래픽 등 멀티모달 콘텐츠를 포함하는 것도 중요합니다.

셋째, E-E-A-T(경험, 전문성, 권위성, 신뢰성)를 강화해야 합니다. AI는 신뢰할 수 없는 정보를 가장 싫어하며, 구글이 강조하는 E-E-A-T는 GEO 시대에 더욱 중요해졌습니다. 구글은 단정적이고 명료하게 정답처럼 제시되는 답변을 더 선호합니다. 브랜드가 AI 대화 응답 속에서 얼마나 자주, 그리고 긍정적으로 등장하는지가 새로운 경쟁 지표가 되었으며, 마케터가 싸워야 하는 무대는 이제 AI의 답변 속입니다.

넷째, 기술적 대응 방안을 마련해야 합니다. robot.txt 설정을 통해 검색엔진이 해당 사이트 및 웹페이지를 수집할 수 있도록 허용하고, llms.txt 설정을 통해 AI 기반 검색엔진(LLM)이 해당 사이트를 크롤링할 때 우선적으로 학습해야 할 핵심 문서와 요약을 알려주어야 합니다. 구글은 AI Mode 트래픽, 노출, 클릭, 순위 데이터가 이제 모두 Search Console에서 일반 검색 데이터와 함께 동일한 성과 지표로 제공된다고 확인했습니다.

다섯째, SEO와 GEO를 병행해야 합니다. 브랜드 입장에서 SEO와 GEO는 취사 선택이 아닌, 동시에 함께 가져가야 할 전략입니다. SEO는 클릭과 유입을 만드는 대표적인 실전 전략이고, GEO는 미래 검색 환경에서 브랜드 인지와 정보 신뢰도를 확보하는 전략입니다. 변화하고 있는 고객의 검색 여정 전체를 커버하기 위해 두 가지를 모두 준비해야 합니다.

AI 검색 시대의 성과 측정 변화

전통적인 SEO에서는 특정 키워드 1위 랭킹이 가장 많은 클릭을 가져왔지만, AI 기반 검색에서는 그 패턴이 덜 예측 가능해졌습니다. 쿼리 팬아웃으로 인해 AI 시스템이 특정 하위 질문에 더 잘 답변하는 페이지를 순위가 낮더라도 인용할 수 있기 때문입니다. 전통적인 링크 목록 대신 사용자는 인용된 출처, 멀티미디어 요소, 대화형 쿼리 개선 기능이 포함된 잘 구조화된 주제 개요를 받게 됩니다.

클릭 없는 가시성이 중요해졌습니다. AI 답변에 인용되면 직접적인 트래픽이 없어도 브랜드 권위와 인지도를 높일 수 있습니다. 2026년 'SEO 가시성'은 더 이상 1페이지 랭킹만을 의미하지 않습니다. 구글 AI Overviews와 AI Mode로 인해 사용자들은 종종 웹사이트를 클릭하지 않고도 검색 결과 페이지에서 직접 답변을 얻습니다. 2026년 콘텐츠 전략은 과거에 효과적이었던 방식과 앞으로의 변화를 동시에 관찰하는 접근이 필요하며, 변화의 속도만큼이나 전략의 유연성이 콘텐츠 경쟁력을 좌우하게 될 것입니다.

결론: AI 검색 혁명에 대응하는 자세

구글의 AI Overviews와 AI Mode 연동 업데이트는 검색의 새로운 시대를 열었습니다. Gemini 3 기반의 고급 추론, 쿼리 팬아웃을 통한 심층 검색, 멀티모달 입력 지원 등의 기능은 사용자에게 더욱 풍부하고 맥락적인 검색 경험을 제공합니다. 매달 15억 명의 사용자가 이러한 AI 기반 검색 경험을 이용하고 있으며, 2025년 말 180개국 이상으로 확대된 서비스는 2026년에 더욱 보편화될 전망입니다.

마케터와 콘텐츠 제작자에게 이러한 변화는 도전이자 기회입니다. 전통적인 SEO만으로는 충분하지 않으며, GEO와 AEO를 함께 고려한 통합적인 최적화 전략이 필요합니다. AI가 인용하기 쉬운 구조화된 콘텐츠, 질문 중심의 접근, E-E-A-T 강화, 멀티모달 콘텐츠 활용이 핵심 전략이 될 것입니다. 검색 환경의 변화 속도에 맞춰 유연하게 대응하는 것이 앞으로의 디지털 마케팅 성공을 좌우할 것입니다.

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