검색의 시대가 저물고 ‘생성의 시대’가 도래했다. 2026년 상반기 오픈 AI(OpenAI)의 챗GPT(ChatGPT)의 월간 활성화 이용자 수(MAU)는 10억 명을 넘어섰다. 사람들이 무언가를 알고 싶을 때 검색창에 키워드를 넣는 대신 AI에 묻고, 답을 받아 그 자리에서 다음 행동까지 위임하는 방식이 빠르게 표준이 되고 있다. 시장조사기관 가트너(Gartner)는 이미 2024년에 AI 챗봇과 가상 에이전트의 확산으로 2026년까지 전통 검색엔진의 검색량이 25% 감소할 것으로 전망한 바 있다. 검색엔진이 사라지지는 않았지만, 이 예측은 ‘검색’이라는 행위의 본질이 완전히 달라지는 방식으로 현실화하고 있다.
이 변화는 단순한 도구의 교체가 아니라, 콘텐츠가 이용자와 만나는 ‘발견(discovery)’의 구조가 통째로 재편되는 사건이다. 국내에서도 2026년 7월 기준, 최근 3개월 내 챗GPT를 이용해 봤다는 응답이 58.1%로 절반을 넘어섰고, 궁금한 점이 생기면 즉시 AI에 묻는다는 응답이 56.9%에 이른다. 이용자가 직접 탐색하던 자리를 AI가 대신하기 시작하면서, 방송·미디어 사업자에게는 ‘얼마나 많은 트래픽을 끌어오는가’에서 ‘AI의 답변 안에서 어떻게 발견되는가’로 이동했다. 시청자가 오늘 볼 프로그램을 AI에 묻고, 방송사 플랫폼이 아닌 대화형 인터페이스가 된 환경에서 방송 콘텐츠는 AI라는 중개자를 거쳐 이용자와 만난다. 이 글은 AI 검색·에이전트가 콘텐츠 발견의 문법을 어떻게 바꾸고 있는지 진단하고, 트래픽 경제의 재편이 방송 산업과 방송 기술에 던지는 과제를 짚어본다.
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검색창이 사라진다: ‘Find’에서 ‘Act’로 진화
검색의 역할은 지난 25년간 이어져 온 ‘링크 랭킹’의 문법을 벗어나고 있다. 나스미디어 보고서(2026)는 구글(Google)이 25년 만에 단행한 검색창 개편을 이용자 니즈의 4단계 진화 모델로 분석한다. 원하는 정보를 빠르게 찾는 ‘Find(웹 링크)’, 핵심을 확인하는 ‘Know(정보 카드)’, 복잡한 내용을 이해하는 ‘Understand(AI 개요, AI Overviews)’를 거쳐, 이제는 탐색을 넘어 실행까지 돕는 ‘Act(AI 모드·검색 에이전트)’ 단계로 이동했다는 것이다. 실제로 구글의 ‘AI 모드(AI Mode)’는 식당 예약, 이벤트 티켓 구매, 지역 서비스 탐색 등 사용자 조건에 맞춘 최적의 대안을 찾아 예약과 결제 링크까지 즉각 연결하는 에이전틱 기능을, 미국을 중심으로 확장하고 있다.
이러한 전환은 실제 이용자 행태 데이터에서 뚜렷하게 확인된다. 오픈서베이 조사에 따르면, 2026년 7월 기준 최근 3개월 내 챗GPT를 이용한 응답자는 58.1%로 2025년 12월(54.5%)보다 늘었고, 구글 제미나이(Gemini)를 검색에 이용했다는 응답은 52.2%로 같은 기간 28.9%에서 23.3%포인트 급증했다. 만족도에서도 2026년 7월 제미나이(77.3%)가 챗GPT(70.6%)를 앞질러, 반년 만에 우위가 뒤집힐 만큼 국내 AI 검색 경쟁은 유동적이다. 이용자의 42.3%는 AI에 꼬리에 꼬리를 무는 질문으로 더 깊이 파고든다고 답했다. 다만 뉴스와 생활정보 검색에서는 네이버(Naver)의 주 이용률이 여전히 60%대로 견고해, AI로의 이동이 영역별로 다른 속도로 진행되고 있음을 보여준다.
/ 출처 : 나스미디어(2026).
이 변화의 동력은 ‘에이전트’다. AI가 질문에 답하는 것을 넘어 이용자를 대신해 판단하고 실행하는 에이전틱 AI(agentic AI) 시장은 2025년 78억 달러에서 2030년 526억 달러로 연평균 46% 성장할 것으로 전망된다(MarketsandMarkets, 2025). 가트너(Gartner)는 2026년 말까지 기업용 애플리케이션의 40%가 특정 작업을 수행하는 AI 에이전트를 탑재할 것으로 내다봤다. 1년 전 5% 미만이었던 것과 비교하면 급격한 확산이다. 검색이 ‘질문에 대한 답’에서 ‘이용자를 대신한 행동’으로 무게중심을 옮기면서, 콘텐츠 발견은 이용자가 능동적으로 찾아 나서는 과정에서 AI가 선제적으로 골라 제시하는 과정으로 그 성격을 바꾸고 있다.
이러한 발견 구조의 재편은 광고 시장의 판도까지 뒤흔들고 있다. 나스미디어(2026)에서는 2026년 하반기 광고 시장의 핵심축으로 ‘광고 지면의 변화(AI 검색·대화형 광고)’, ‘운영 방식의 진화(AI 자동화)’, ‘구매 방식의 혁신(DSP 기반 영상 통합 집행)’을 꼽았다. 콘텐츠와 이용자가 만나는 접점이 AI로 이동하면 광고 예산도 그 접점을 따라 움직이기 마련이다. 네이버가 AI 브리핑을 넘어 AI 전용 탭으로 광고 영역을 발 빠르게 넓히는 이유도 ‘발견의 길목’을 선점하기 위함이다. 방송·미디어 사업자에게 AI 생태계 내 발견성 확보는 단순한 트래픽 문제를 넘어, 레거시 광고 비즈니스 모델의 붕괴를 막아낼 핵심 방어선인 셈이다.
에이전트가 고르고, 예약하고, 구매한다
국내 플랫폼의 대응 역시 구체적인 서비스로 가시화되고 있다. 네이버는 2025년 3월 ‘AI 브리핑’을 선보인 데 이어, 2026년 4월 베타를 거쳐 6월 25일 ‘AI 탭(AI Tab)’을 전면 정식 출시했다. 이를 통해 기존의 ‘단순 정보 탐색’ 중심이었던 검색 경험을 ‘질의-답변-실행 완결’ 구조로 전환했다. 성과는 즉각 나타났다. AI 탭 누적 이용자는 400만 명을 돌파했고, 연관 질문 클릭 수는 6배 급증했으며, 상품·장소 카드의 클릭률(CTR)은 20%를 상회했다. 네이버는 하반기 AI 탭 전용 광고를 탑재하고 부동산·건강 등 버티컬 전문 에이전트로 생태계를 확장하며 수익화에 속도를 낼 계획이다.
메신저 인터페이스 역시 에이전트의 핵심 접점으로 진화하고 있다. 카카오(Kakao)는 카카오톡 내에서 챗GPT를 직접 호출하는 ‘챗GPT 포 카카오(ChatGPT for Kakao)’를 통해 1,100만 이용자를 확보했다. 이어 선보인 AI 에이전트 서비스 ‘카나나(Kanana)’는 정식 출시 한 달 만에 잔존율 70%, 응답 만족도 약 80%를 기록하며 안착했다. 특히 카나나의 ‘장소 에이전트’는 식당을 넘어 여행·문화·생활편의 영역으로 범위를 넓혀 대화 맥락 속에서 추천부터 탐색, 공유, 예약까지 ‘원스톱’으로 완결하도록 설계됐다. 여기에 올리브영·무신사 등 외부 버티컬 플랫폼과의 연동에 더해 생활밀착형 생태계를 구축 중이다. 쇼핑 영역 역시 단순 검색과 대화형을 지나, 이용자의 누적 데이터와 현재 맥락을 파악해 상품을 선제적으로 추천·결제하는 ‘에이전틱 커머스(Agentic Commerce)’로 빠르게 진화하고 있다.
이러한 흐름은 방송·영상 콘텐츠와 무관하지 않다. 국내 OTT 사업자들은 시청 화면 안에 쇼핑 인터페이스를 직접 결합하며, 발견에서 추천·구매까지 시청 경험 내에서 완결되는 ‘쇼퍼블(Shoppable)’ 환경을 본격화하고 있다. 문제는 시청의 시작점이다. 사용자가 직접 검색해 볼거리를 고르던 방식에서 AI가 맥락을 읽고 선제적으로 제안하는 방식으로 전환되면서, 추천의 주도권은 개별 플랫폼의 알고리즘을 넘어 ‘범용 AI 에이전트’로 넘어가고 있다. 시청자가 특정 방송사나 OTT 앱을 열기도 전에 AI가 ‘오늘의 콘텐츠’를 낙점하는 환경은 양날의 검이다. 게이트웨이를 선점한 포털·빅테크의 에이전트 하위로 콘텐츠가 종속되는 순간, 방송사는 이용자와 맺어온 직접적인 연결 고리를 또 한 겹 빼앗기게 되기 때문이다.
이러한 재편은 특히 글로벌 영상 플랫폼과 스마트TV 생태계에서 두드러진다. 아마존(Amazon)은 2026년 7월 프라임비디오(Prime Video)를 AI 중심으로 재설계하는 ‘라이트하우스(Lighthouse)’ 프로젝트를 추진 중인 것으로 알려졌다. 시청 취향을 학습하는 AI 추천, 알렉사(Alexa) 연동 음성 탐색, 그리고 ‘1980년대 액션 영화’처럼 이용자의 요청을 AI가 해석해 구성하는 홈 화면이 핵심으로, 제프 베이조스(Jeff Bezos)가 직접 기존 개편안을 ‘AI·개인화가 부족하다’며 백지화하도록 압박한 것으로 전해졌다. 무엇을 볼지 목록에서 직접 고르던 시청 경험이 AI에 추천받는 경험으로 바뀌고 있는 것이다.
방송 콘텐츠의 접점 역시 리모컨과 채널 번호에서 AI로 옮겨 가고 있다. 구글(Google)은 2026년 1월 CES에서 스마트TV 운영체제에 제미나이(Gemini)를 결합해, 시청 이력과 자연어 설명을 토대로 여러 스트리밍 서비스를 가로질러 볼거리를 추천하고 음성만으로 기기를 제어하는 기능을 공개했고, 아마존의 파이어TV(Fire TV)도 알렉사 기반 탐색을 강화하고 있다. ‘오늘 밤 볼만한 다큐 틀어줘’ 같은 음성 요청이 채널 탐색을 대신하고 스마트TV·커넥티드TV(CTV)의 홈 화면이 AI 추천으로 재편되면서, 시청자가 특정 방송사의 채널이나 앱에 닿기 전에 AI가 볼거리를 선별하는 구조가 자리 잡는다. 편성표(EPG)를 훑어 내려가던 발견 방식이 AI의 선제적 추천으로 대체되는 셈으로, 방송사의 콘텐츠가 그 추천 목록에 오르지 못하면 이용자에게 닿을 길 자체가 좁아진다.
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발견되지 않으면 존재하지 않는다
이 편의의 이면에서 문제는 콘텐츠 생산자의 트래픽이 빠르게 증발하고 있다는 점이다. 2026년 구글 검색 가운데 실제 웹사이트 클릭으로 이어지는 비율은 3분의 1에도 못 미치며, 답을 얻고 아무 곳도 방문하지 않는 ‘제로클릭(zero-click)’ 검색은 전체의 약 69%에 이른다. AI 개요가 검색 결과 상단에 노출되면 그 아래 링크로 향하던 유입량은 급감하고 있다. 실제로 글로벌 언론사들은 향후 3년간 검색 유입 트래픽이 평균 43% 감소할 것으로 예상하며, 5곳 중 1곳은 75%가 넘는 감소를 우려한다.
뉴스 소비의 지형도 흔들린다. 로이터저널리즘연구소(Reuters Institute)에 따르면, 매주 AI 챗봇으로 뉴스를 접한다는 응답은 2025년 7%에서 2026년 10%로 늘었고, 18~24세에서는 17%에 달해 55세 이상의 세 배를 넘었다. 그러나 AI 챗봇의 답변에서 원문 출처로 ‘항상 또는 자주’ 이동한다는 응답은 4%에 그쳤다. 검색(19%)이나 소셜미디어(17%)를 통한 유입보다 현저히 낮은 수치이다. 결국 이용자가 AI의 요약에 머무는 동안, 그 요약의 재료를 제공한 언론·방송사는 트래픽도, 브랜드 노출도, 광고 수익도 얻지 못하는 구조가 형성되는 것이다. 국내 포털의 뉴스 점유율이 60%대로 버티고 있으나, 청년층의 AI 뉴스 소비 속도를 감안하면 이 방어선 역시 시간문제일 뿐이다.
이에 따라 콘텐츠 발견의 문법 자체가 근본적으로 달라지고 있다. 광고·미디어 업계는 브랜드 경쟁의 본질이 ‘이용자 직접 노출’에서 ‘AI의 최종 선택을 받기 위한 경쟁’으로 이동했다고 진단한다. 소비 행태가 ‘검색과 브라우징’에서 ‘질문과 프롬프트’로 전환되면서, 의사결정의 첫 단추가 AI 인터페이스 내부에서 완결되기 때문이다. 그 결과 발견 전략의 중심축 역시 ‘검색엔진 최적화(SEO)’를 넘어 AI 모델의 답변에 인용·포섭되도록 콘텐츠를 구조화하는 ‘생성형 엔진 최적화(GEO, Generative Engine Optimization)’와 ‘답변 엔진 최적화(AEO)’로 급속히 이동하고 있다.
그러나 발견의 통로가 ‘소수 빅테크의 단일 답변’으로 수렴하면서 미디어 사업자의 플랫폼 종속성은 더욱 심화하고 있다. AI 요약이 원문 소비를 흡수함에 따라 데이터 이용 대가와 저작권을 둘러싼 라이선싱 협상이 본격화되었으나, 개별 사업자가 거대 AI 플랫폼과 대등한 협상력을 갖기는 구조적으로 어렵다. 나아가 환각(Hallucination)과 출처 소실로 인한 신뢰 훼손(AI 뉴스 신뢰도 20% 수준)은 물론, 원천 콘텐츠 생산의 경제적 기반인 ‘개방형 웹(Open Web)’의 붕괴 우려도 팽배하다. 한편, 가트너(2026)는 2027년까지 에이전틱 AI 프로젝트의 40% 이상이 비용과 거버넌스 한계로 중단될 수 있다고 경고한 만큼, 이 전환기는 거대한 기술 과열과 냉정한 시장 조정을 동시에 동반할 것이다.
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방송·미디어의 생존조건, ‘AI 가시성’ 전략
콘텐츠 발견의 대전환은 방송미디어 산업에 세 가지 과제를 남긴다. 첫째, 자사 콘텐츠가 AI의 답변망 안에서 정확히 포섭·인용되도록 ‘AI 가시성(AI Visibility)’을 확보하는 것이다. 이는 단순한 마케팅 차원을 넘어선 방송기술의 핵심 영역이다. 네이버가 방대한 블로그·카페 데이터를 기반으로 AI 답변 품질을 높였듯, 방송사의 방대한 아카이브와 보도·영상 자산 역시 기계 판독이 가능한 형태로 구조화되어야 한다. 구체적으로는 영상 단위에 인물·장면·맥락을 결합하는 스키마(Schema) 기반 구조화 데이터 적용, 외부 AI 엔진과 연동되는 개방형 API 및 피드 표준화, 그리고 아카이브를 자산화하는 검색증강생성(RAG) 파이프라인 구축이 필수적이다. 이는 과거 편성·송출에 버금가는 방송기술 조직의 핵심 미션이 될 것이다.
둘째, 플랫폼 종속성을 극복할 ‘공동 협상력’과 직접적인 접점(D2C)을 유지하는 것이다. 글로벌 빅테크와의 AI 학습·인용 라이선싱 협상에서 정당한 대가를 확보하기 위해 방송 진영의 연대와 공동 대응이 요구된다. 개별 사업자를 넘어선 연대와 표준 라이선싱 모델 구축이 시급하다. 동시에 자체 플랫폼, FAST 채널, 대화형 추천 엔진 등을 통해 시청자와의 직접적인 연결 통로를 유지해야 한다.
셋째, AI 요약이 대체할 수 없는 ‘경험재 콘텐츠’의 재발견이다. 실시간 스포츠 중계, 긴급 재난·특보, 공동 시청의 현장감 등 ‘직접 목격해야만 하는’ 콘텐츠는 제로클릭 시대에 오히려 대체 불가능한 희소 자산이 된다. 텍스트 요약이 범람할수록 시청 경험 자체를 공유하는 라이브 콘텐츠의 가치는 역설적으로 상승한다.
검색이 ‘탐색(Find)’에서 ‘실행(Act)’으로 도약하는 변화를 거스를 수는 없다. 관건은 방송·미디어가 AI 에이전트의 공급자로 전락할 것인가, 아니면 발견의 표준을 함께 정의하는 ‘새로운 룰 메이커’로 거듭날 것인가이다. 정부가 2026년 7월 1,500억 원 규모 ‘K-컬처 밸류업 펀드’를 출범하며 AI 콘텐츠·IP 분야에 1,000억 원을 배정한 것은 고무적이다. 그러나 콘텐츠를 ‘AI로 제작하는 기술’ 못지않게 ‘AI 생태계에서 발견되도록 설계하는 인프라’에 대한 정책적·산업적 인식은 여전히 태동기에 머물러 있다.
글로벌 AI의 답변망 속에서 한국의 방송 저널리즘과 K-콘텐츠가 어떻게 살아남을지 기술과 거버넌스의 관점에서 즉각 대비해야 한다. 발견의 지각변동은 이미 시작되었고, 우리에게 남은 시간은 많지 않다.
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참고문헌
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・오픈서베이 (2026. 7). AI 검색 트렌드 리포트 2026 하반기.
・제일 매거진 (2026. 7). AI는 비즈니스, 시장, 리더십을 어떻게 재편하는가. 제일기획.
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・Gartner (2025b. 6. 25). Gartner Predicts Over 40% of Agentic AI Projects Will Be Canceled by End of 2027.
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・Press Gazette (2026). Publishers Expect 43% Traffic Decline from AI Over Next Three Years.
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