네이버, 생성형 AI 기반 통합검색 넘어 '에이전트 전환' 본격화

'AI 브리핑'·'AI 탭' 도입으로 사용자 과업 중심 UX 강화

'질문 요약'·'추론'·'행동'까지…검색 흐름 전면 재설계

'AI 픽' 통해 창작자 콘텐츠 연계도 강화

"검색 생태계 선순환 구축이 목표"

[서울=뉴스핌] 양태훈 기자 = 네이버가 생성형 AI 기술을 바탕으로 통합검색을 '통합 에이전트'로 진화시키겠다는 전략을 내놨다. AI 브리핑과 AI 탭 등 사용자 과업 중심의 서비스를 강화하고, 창작자 생태계와의 연계를 통해 차별화된 검색 경험을 구축하겠다는 구상이다.

12일, 네이버는 네이버 D2SF 강남에서 기자간담회를 열고 'AI 시대의 네이버 검색'을 주제로 중장기 전략을 공개했다. 이날 행사에는 김상범 검색플랫폼 리더와 김재엽 검색서비스 리더가 참석해 생성형 AI를 활용한 검색 진화 방향과 기술 개발 계획을 설명했다.

김상범 리더는 "네이버는 오랜 기간 축적한 검색 인프라와 국내 이용자에 특화된 데이터를 기반으로 통합검색이라는 고유 모델을 발전시켜 왔다"며 "이제는 단순 정보 제공을 넘어 사용자 과업을 해결하는 통합 에이전트 구조로 전환하고자 한다"고 말했다.

이어 "사용자의 복합 질문을 요약·추론하고 최종 목적까지 연결하는 것이 AI 시대 검색의 핵심"이라며 "질문에 답하고 끝나는 것이 아니라, 이후 행동까지 이어질 수 있도록 검색 흐름을 설계하고 있다"고 강조했다.

김 리더는 "구글이 월간 927억 건의 방문 수를 기록하며 여전히 글로벌 시장에서 우위를 점하고 있다"며 "생성형 AI가 검색을 완전히 대체할 것이라는 전망은 과장됐으며, 오히려 검색 수요는 더 복잡하고 다양해지고 있다"고 설명했다.

그는 또 "검색의 시대는 끝나지 않았다"며 "네이버는 단일 모델이 아닌 목적별 언어모델(LLM)을 유기적으로 결합하는 오케스트레이션 기술을 고도화해 사용자 요구에 정밀하게 대응할 수 있는 체계를 구축하고 있다"고 덧붙였다.

네이버는 자체 초거대 언어모델 '하이퍼클로바X'를 기반으로 검색 목적에 최적화된 LLM을 병렬적으로 운용하고 있다. 이를 통해 질의 분석, 문서 요약, 정보 큐레이션 등 각 단계에서 세분화된 응답이 가능하다는 설명이다.

또한 네이버는 블로그, 카페, 지식iN 등 자체 콘텐츠 생태계를 기반으로 AI 학습과 검색 품질을 동시에 강화하고 있다. 국내 이용자가 생산한 지역 기반 정보와 생활 밀착형 데이터는 네이버만의 경쟁력으로 작용할 수 있다는 판단이다.

예컨대 '평촌 학원비'처럼 지역성이 강한 질문에는 커뮤니티에 축적된 이용자 후기나 실제 사례가 정형화된 데이터보다 더 현실적이고 적절한 정보를 제공하는 경우가 많다는 게 네이버의 설명이다. 네이버는 이러한 콘텐츠를 기반으로 AI가 질문의 맥락을 정밀하게 파악하고, 더욱 신뢰도 높은 결과를 도출할 수 있도록 활용할 계획이다.

이 같은 기술 기반 전략에 더해, 네이버는 실제 사용자 경험을 중심으로 한 서비스 설계에도 박차를 가하고 있다. 이와 관련해 김재엽 검색서비스 리더는 생성형 AI 기반 검색 기능이 실제 사용자 경험을 어떻게 변화시키고 있는지 소개했다.

먼저, 김재엽 리더는 "올해 초 도입한 AI 브리핑은 기존 정답형 콘텐츠보다 클릭률이 8%포인트 높았고, 상단 체류 시간도 22% 증가했다"며 "절반 이상의 이용자가 '더보기'를 클릭하며 추가 탐색을 이어가고 있다"고 AI 브리핑의 성과를 공유했다.

AI 브리핑은 이용자의 질문 의도를 파악해 관련 정보를 요약 정리해주는 생성형 AI 기반의 검색 기능이다. 현재는 정보, 쇼핑, 지역, 금융 등 주요 주제에 따라 맞춤형으로 제공되며, 건강이나 공공정책 등 공신력 있는 분야로 점차 확대되고 있다. 네이버는 연내 전체 검색 쿼리의 20% 수준까지 AI 브리핑 노출 비중을 끌어올린다는 계획이다.

이와 함께 네이버는 대화형 UX 기반의 'AI 탭'도 개발 중이다. 이 기능은 통합검색 내 별도 탭으로 구성되며, 이용자의 질문 맥락을 분석해 쇼핑, 예약, 일정 계획 등 목적 중심의 작업을 지원하는 것이 특징이다.

김 리더는 "예를 들어 '5살 아이와 갈 만한 제주도 장소'라는 질문이 들어오면, 추천지를 제시한 뒤 동선 설계와 예약까지 이어지는 흐름을 제공하고, 요청사항이 바뀌면 그에 맞춰 수정된 결과도 안내하는 형태"라고 설명했다.

이어 "기존 검색은 사용자가 정보를 찾고, 이후 행동은 개별 서비스에서 따로 진행하는 방식이었다면, AI 탭은 검색과 행동의 경계를 허물고 있다"며 "질문 맥락에 따라 추천부터 실행까지 이어지는 흐름을 네이버 검색 안에서 처리할 수 있도록 만드는 것이 목표"라고 강조했다.

네이버는 창작자 콘텐츠와의 연결성도 강화한다. 김 리더는 "AI 브리핑에 인용된 창작자에게는 'AI 픽' 배지를 부여하고, 콘텐츠 유입 증가로 이어질 수 있도록 랭킹 반영도 고려 중"이라며 "프리미엄 콘텐츠는 유료 구독 모델과 연계해 수익화 기회를 마련할 것"이라고 밝혔다.

김상범 리더 역시 "AI 검색이 확산되면 창작자 콘텐츠 노출이 줄어들 수 있다는 우려를 잘 인식하고 있다"며 "양질의 콘텐츠가 지속적으로 생산될 수 있도록 적절한 보상 구조를 설계 중"이라고 말했다.

한편, 네이버는 2026년 상반기 AI 탭 정식 출시를 시작으로, 2027년까지 AI 통합 에이전트 시스템을 완성형 구조로 구축하겠다는 목표다. 동시에 GPU 인프라, LLM 기술 고도화, 콘텐츠 제휴 확대 등 다양한 투자를 병행해 검색 경쟁력을 강화할 방침이다.