구글 검색 결과는 오염되었고, OpenAI는 구글의 2000년대 전략을 활용 중

• Google은 한때 단순한 검색창과 결과 목록으로 선택 과부하를 줄였지만, 현재 검색 화면은 광고·AI 답변·자사 제품·동영상이 겹치며 빠른 답을 찾기 어려워짐
• 초기 광고는 검색 목록 밖에 분리돼 있었고 사용자의 능동적 검색 의도와 맞물렸지만, 광고가 자연 검색 위로 올라오면서 결과 신뢰를 흔들기 시작함
• SEO 산업과 집계 사이트가 자연 검색을 채우면서, 검색 결과는 정보 목록보다 광고 레이어가 겹친 화면에 가까워졌다는 비판을 받음
• 2024년 Google 검색은 상단 20%의 AI 텍스트, Google Maps·쇼핑, 검색 광고, YouTube 영상, 숨은 광고성 결과가 이어지는 시각적 소음으로 묘사됨
• ChatGPT Search는 대화형 단일 답변으로 초기 Google의 단순함을 닮았지만, OpenAI가 신뢰성을 지키지 못하면 같은 선택 과부하 경쟁에 빠질 수 있음

---

단순했던 Google 검색이 복잡해진 과정

• Google의 초기 강점은 단순하고 사용하기 쉬운 검색 경험에 있었음
  • Yahoo는 많은 선택지를 한 화면에 내세워 선택 마비와 정신적 피로를 만들었음
  • Google은 로고, 검색 입력창, 약간의 텍스트만 있는 화면과 단순한 결과 목록을 제공함
  • 순차적 목록과 짧은 설명 덕분에 사용자가 결과를 빠르게 판단하기 쉬웠음
• 광고는 처음에는 검색 목록 밖에 명확히 분리돼 있어 유기적 결과에 대한 신뢰를 크게 해치지 않았음
  • 사용자가 와인을 검색하면 와인 광고가 나오는 식의 광고는 검색 경험을 방해하지 않는 방식으로 받아들여짐
  • 이미 찾고 있는 것에 맞춘 능동적 의도 광고가 Google의 강점으로 꼽힘
• 시간이 지나며 광고가 검색 결과 위에 배치돼 유기적 결과를 아래로 밀어냈고, SEO 산업도 검색 품질을 바꿨음
  • 자연 검색 결과는 최적화된 광고성 콘텐츠나 집계 웹사이트로 채워짐
  • Yelp와 Pinterest 같은 집계 사이트도 자체 광고 모델을 갖고 있음
  • 결과 목록은 정보 순위라기보다 여러 층의 광고가 쌓인 구조처럼 변함

ChatGPT Search가 되살린 초기 Google식 단순함

• 2024년 Google 검색 결과는 AI 텍스트 벽으로 시작해 Google 제품, 광고, YouTube 영상, 검색 결과가 이어지는 흐름으로 비판받음
  • Google Maps나 쇼핑 목록에는 광고가 포함됨
  • 사용자는 빠른 답을 얻기 위해 10분짜리 영상을 보고 싶어 하지 않음
  • 결과를 빠르게 오가며 답을 찾는 방식이 어려워짐
  • 화면 구성은 Yahoo의 2000년대처럼 선택 과부하, 시각적 혼잡, 신뢰 저하를 떠올리게 함
• ChatGPT Search는 완벽하지는 않지만 Google과 다른 검색 경험을 제공함
  • 목록이 아니라 대화이기 때문에 시각적 혼잡이 적음
  • 10개의 결과 대신 하나의 답변을 제공함
  • 앞선 맥락을 유지한 채 후속 질문을 할 수 있어 익숙하고 단순하게 작동함
• “Active intent conversations”는 사용자가 원하는 조건을 말하고 추천을 받는 방식에 가까움
  • 친구가 조건을 듣고 식당을 추천하는 것과 비슷한 형태임
  • 다만 친구에 대한 신뢰와 달리 ChatGPT Search에는 환각 문제가 남아 있음
  • OpenAI는 아직 검색을 수익화하지 않고 있음
  • OpenAI 웹사이트는 ChatGPT Search가 신뢰할 수 있는 출처에 연결되고 프리미엄 저널리즘을 가져온다는 미디어 인용을 내세움
• OpenAI가 단순함과 신뢰를 유지하면 단일 답변을 제공하는 디지털 조력자로 중요한 위치를 차지할 수 있음
  • 반대로 많은 선택지와 정신적 피로를 늘리는 방향으로 가면 Google과 같은 선택 과부하 경쟁에 머물 수 있음
  • Google이 왕좌를 유지하려면 2000년대의 단순함을 기억해야 한다는 결론으로 이어짐

[GN⁺]

Hacker News 의견들

• 일화 하나를 공유하자면, 얼마 전 오디오북에서 들었던 인용문을 찾고 있었는데 대략적인 의역만 기억났고 장을 훑어볼 기분도 아니었음. 출처도 꽤 obscure했음
  Google은 완전히 쓰레기 같은 결과만 줬고, 인용문이 정치적 성격이라 결과가 전반적인 톤 검열 필터와 최근 사건 중심 튜닝에 걸려 싸우는 느낌이었음
  반면 o1은 인용문의 저자를 찾고, 내가 찾는 내용의 대략적인 의미를 요약한 뒤 가능한 출처까지 제시했음. Google이 제품의 핵심 가치 제안을 전달하는 데 실패했고, 대체당하길 자초하고 있다는 게 너무 명백함

  • 일주일 전에 90년대 후반의 약간 obscure한 컴퓨터 게임 이름을 찾고 있었는데, 내가 준 설명으로는 Google이 전혀 도움이 안 됐음
    ChatGPT에 설명하니 몇 번 주고받으면서 추천한 게임들이 왜 아닌지 말했고, 결국 정답인 Nocturne을 찾아냈음. 내가 기억하던 것 중 절반이 그냥 틀렸고 그래서 Google이 못 찾은 거라고 설명해줌
    내 환각을 ChatGPT가 도와주다니 참 묘함
  • Google이 결과를 개선하려면 할 수 있는 쉬운 개선점이 너무 많아서, 이제는 그게 Google에 돈이 안 된다는 걸 깨달은 거라고 봄
    예를 들어 제휴 링크가 있는 글만 순위에서 내려도 검색에 노출되는 콘텐츠의 관련성이 급상승할 것임
    문제는 Google이 자연 검색 결과를 검색 결과 광고보다 나쁘게 만들 유인이 있다는 것임. 자연 결과가 너무 좋으면 아무도 광고를 클릭하지 않을 테니까. 게다가 3자 Adsense 생태계를 사실상 gutted해서 더 이상 외부 사이트로부터 수익을 얻지도 않음
    회사 역사상 가장 멍청한 결정이었고, 지금의 딜레마로 이어졌다고 봄. 단기 이익을 쥐어짜면서 장기적으로는 열린 웹을 죽였음
    열린 웹을 검색하게 도와준다고 하는 제품이 동시에 사람들이 자연스럽게 열린 웹을 클릭하지 못하게 방해하려는 건 순수한 멍청함임
    답은 바로 눈앞의 YouTube에 있음. YouTube는 지배력에 거의 위협을 받지 않음. 최고의 콘텐츠를 노출하고 광고 수익을 창작자와 나누면, 예전 블로그 Adsense처럼 창작자는 계속 좋은 것을 만들고 제품은 유용하게 유지되며 독점 이익도 계속 찍혀 나옴
  • 크리스마스 퀴즈를 하다가 잡지가 실수로 답 일부를 누락해서 ChatGPT에 답 하나를 물었음
    시트콤 주제가로 쓰인 노래 관련 문제였는데, 첫 답에서는 노래 제목을 바꾸고, 두 번째 답에서는 노래 제목과 시트콤 제목을 바꿨고, 세 번째는 기억도 안 남. 결국 Google로 검색하니 바로 답이 나왔음
  • 어릴 때 한 번 들었던 노래를 찾고 싶었는데, 정확한 가사는 모르고 여자가 남편이 우주로 떠나는 이야기를 한다는 것만 기억했음. 몇 년 동안 일반 검색 엔진으로 여러 번 찾아봤지만 실패했음
    1년 조금 넘게 전 GPT-3.5로 분위기, 주제, 들었던 대략적인 연도 같은 단서를 여러 번 프롬프트로 넣었더니 15분 안에 찾을 수 있었음. 노래는 Rah Band의 “Clouds Across the Moon”이었음
  • 나도 같은 위치에 있음. 인용문의 출처를 찾고 싶었는데 정확한 단어가 기억나지 않았고, Google은 쿼리에 들어간 단어와 관련된 랜덤한 것만 가져왔지 인용문 자체와 관련된 건 없었음
    ChatGPT는 1분 만에 알아냈음. 책에서 뭔가를 찾을 때도 마찬가지로, 어떤 일이 몇 장에서 일어나는지만 물으면 됨

• SEO가 Google의 순위 알고리즘에 이끌려 웹을 망쳤음
  사기성 회사들이 자기 제품을 밀어주는 LLM 생성 콘텐츠를 웹에 쏟아내기 시작하면 더 나빠질 것임. 자기 사업과 관련된 키워드에서 LLM이 자기 이름을 출력할 확률을 높이도록 편향시키려 할 테니까

  • 도서관과 사서가 다시 매우 중요해지고 있음. 언론 기관도 마찬가지임
  • 웹을 망친 건 SEO라기보다 광고라고 봄. 실제 제품을 파는 사이트의 SEO는 한계가 있음
    사람들은 정보를 찾는 경우가 많고, 그 활동을 광고로 수익화한 것이 오늘날 저품질 콘텐츠가 웹을 뒤덮은 재앙을 만들었음. 광고가 없었다면 완벽했을 거라는 말은 아니지만, 지금보다는 훨씬 나았을 것임
  • 맞음. Google이 “페이지는 짧고 곧장 답을 제공해야 한다”를 계속 유지했다면 오늘날 검색 결과는 훨씬 나았을 것임
    Google은 2021년부터 자기 발을 기관총으로 쏘고 있음. 경쟁자를 어렵게 만들려고 자기 아기를 죽이는 건지 뭔지 정말 불분명함. 지금은 Google 검색 결과를 마체테로 헤치고 들어가도 답을 못 찾는 경우가 많음
    괴저를 피하겠다고 자기 발을 잘라내는 꼴임
  • 그럴 수도 있지만, Google은 SEO 스팸을 찍어누르려다 이제는 몇몇 큰 회사 웹사이트로만 기울고 그걸 먼저 보여줌. 더 이상 별 상관이 없어진 것처럼 보임
    Google은 이제 적극적으로 자연 검색 결과 자체를 보여주지 않으려 함. 자연 결과가 나쁠수록 광고나 어떤 형태의 AI 요약에 더 의존해야 하니 Google에는 더 좋음

• AI가 계속 깨끗할 거라고 기대하면 안 됨
  많은 HN 독자들은 검색 결과의 무결성을 공격하는 세력을 가끔 한 방씩 쏘고, 수법이 막히면 슬그머니 물러나는 고립된 사람들 정도로 상상함
  하지만 SEO 업계는 Dark Google로 보는 편이 훨씬 정확함. Google과 비슷할 정도의 자원을 갖고, 똑똑한 사람들이 매일 풀타임으로 일하며, 정보 공유와 조율도 있음. 말 그대로 한 회사는 아니지만 대부분이 머릿속에 그리는 모습보다 이 개념이 훨씬 가까움. Dark Google은 동기와 자원과 지능을 갖췄음
  그리고 그렇게 생각하기 시작하니, Google이 점점 Dark Google의 부름에 응하는 존재가 되고 있다는 걸 깨달음. 이들이 점점 Google의 진짜 고객이자 진짜 돈의 원천이 되고 있음. Google이 우리에게 점점 나빠지는 이유는 우리가 더 이상 진짜 고객이 아니기 때문임. Dark Google이 지배함
  Dark Google이 아직 AI를 속이는 법을 못 알아냈다 해도 시간문제임. 이제 Google의 돈은 Dark Google에서 나오고, Dark Google이 AI에 본격적으로 관심을 돌리면 OpenAI도 Google처럼 경제적 유인을 버티지 못할 것임
  누군가 남북전쟁에서 게티즈버그 전투의 영향을 검색했는데 AI가 의미상 이상한 방식으로 Coca-Cola 광고를 슬쩍 끼워 넣으려 애쓰는 첫 스크린샷이 기다려짐

  • 지금은 사실상 신혼 기간이라는 데 크게 동의함
    검색 방식이 몇 년 안에 수익성이 생기면 SEO 집단이 AI로 초점을 옮길 것임
    다만 “AI 검색”은 쿼리당 비용이 전통적 검색보다 최소 10배 비싸다고 추정되므로 [0], 광고를 좋아하길 바람
    그 비용이 내려가길 바라는 사람들에게는, 개선된 모델의 학습 비용은 오히려 올라가고 있음 [1]
    [0] https://www.scientificamerican.com/article/what-do-googles-a...
    [1] https://www.pymnts.com/artificial-intelligence-2/2024/openai...
  • Dark Google은 새로운 것도 아니고 인터넷만의 것도 아님. 우리가 발명한 모든 커뮤니케이션 매체를 망쳐온 사회의 같은 암적 성장이고, 어떤 X에 대해서도 “왜 X는 구린가?”의 답이 되는 질병임
    바로 광고 산업임
    사람들이 마케팅 커뮤니케이션의 불경한 혼합물을 존경할 만한 직업으로 대하지 않고, 삶과 사회를 망치는 거짓말쟁이 길드로 보려면 무엇이 필요할지 모르겠음
  • AI 회사들에는 Google에 없는 장점이 하나 있음. 시장 점유율 90% 가 아니라는 것임
    이건 Google만 가진 큰 문제임. 블랙햇 SEO가 Google에서 안 먹히면, 다시 먹히게 만들 때까지 모든 노력을 쏟고, Google은 전 세계 모두의 합산된 노력에 맞서 이겨야 함
    반대로 검색 엔진이 12개 있고 모두 비슷한 점유율을 가진다고 해보자. 첫 번째에는 통하는 방법을 찾았지만 다른 두 곳에서는 10페이지로 밀려남. 겨우 4분의 3에 통하는 방법을 찾았는데 일주일 뒤엔 3분의 1에만 통하고, 그걸 하면 나머지 3분의 2에서는 다시 밀려남. 이제 그쪽에서 기회를 얻으려면 그 방법을 멈춰야 하지만, 그러면 아직 먹히던 3분의 1에서도 첫 페이지에서 사라짐. 게다가 월말이면 그 3분의 1도 4분의 1이 될 것임
    특정 검색 엔진 하나만 노릴 수도 있지만, 같은 일을 해도 이득은 8%뿐임. 동시에 그 검색 엔진은 경쟁 검색 엔진 대신 자신을 노린, 비슷하게 작은 비율의 블랙햇 SEO를 막는 데 집중할 수 있음
    움직이는 표적 12개를 동시에 맞히는 건 하나만 맞히는 것보다 훨씬 어려움
  • Dark Google이라는 비유는 마음에 들지만, SEO 대행사가 Google의 진짜 고객이라는 건 말이 안 되는 것 같음
  • “Dark Google”은 HN에서 볼 법한 블로그 글 제목 같음. 칭찬으로 하는 말임
    중요한 사실과 수치, 예를 들어 Dark Google의 매출은 얼마인지, 누구이고 얼마나 많은 사람을 고용하는지 등을 추가해서 글로 쓰면 좋겠음

• SEO 사람들이 모이는 곳마다 지금 하는 이야기는 이것뿐임. 언젠가 LLM 학습 데이터에 들어갈 콘텐츠를 어떻게 만들어서, 특정 브랜드와 조금이라도 연결된 걸 물었을 때 그 제품이 답변에 나오게 할 것인가
  지금도 광고는 충분히 나쁘지만, 미래는 더 나쁠 수 있음. 모든 것, 모든 곳, 모든 순간에 제품 배치가 들어갈 수 있음

  • Asimov의 원작 Foundation에서 외교관 방문 중 발언을 분석하던 멋진 장면이 떠오름

    Hardin threw himself back in the chair. “You know, that's the most interesting part of the whole business. I admit that I thought his Lordship a most consummate donkey when I first met him – but it turned out that he is an accomplished diplomat and a most clever man. I took the liberty of recording all his statements.”
    ... When Houk, after two days of steady work, succeeded in eliminating meaningless statements, vague gibberish, useless qualifications—in short all the goo and dribble—he found he had nothing left. Everything canceled out. Lord Dorwin, gentlemen, in five days of discussion didn't say one damned thing, and said it so that you never noticed.
    지금 AI 수준이면 이런 분석을 완전히 자동화할 수 있을 것 같음. 원본 콘텐츠가 제품 배치로 완전히 오염됐더라도, AI가 그것을 잘라내고 남아 있다면 가치 있는 정보만 남길 수 있음. 유일한 질문은 AI가 사용자 편에 설지 광고주 편에 설지임

  • 맞음. 최적화할 수 있는 측정 기준이 프롬프트에서 제품을 자연스럽게 언급하는 대화로 가는 경로 찾기가 될 수도 있음
    더 나아가 소비주의적 사고방식과 소비자적 자기 인식을 강화하는 방향까지 최적화할 수 있음
  • 즉석에서 개인 취향에 맞춰 생성되는 광고를 통한 부분적 제품 배치로 열려 있는 문이기 때문에, 뭔가 근본적으로 다른 것이 필요하다는 데 동의함
    끔찍한 미래가 앞에 있음
  • 그래서 개인용 LLM, 또는 가족 단위로 공유하는 LLM처럼 사용자의 대리인으로 행동하는 모델 시장이 생길 것임

• 많은 사람이 Google이 주는 AI 답변에 집중하지만, 내게 진짜 다운그레이드는 몇 년 전 알고리즘이 바뀌면서 내가 검색한 것이 아니라 Google이 내가 뜻한다고 생각하는 것을 검색하려 들기 시작한 것임
  이제는 텍스트 덩어리 전체를 따옴표로 감싸도 충분하지 않음. 예전에는 가능했는데, 이제는 프롬프트를 설계하듯 하지 않으면 Google이 내가 원하는 것을 검색하게 만들 수가 없음
  더 도움이 되려다 오히려 더 나빠졌음

  • 특히 프로그래밍 식별자에서 심함. 정말 기술적으로 보이는 카멜케이스 식별자를 넣어도 그걸 쪼개서 Taboola에서 긁어온 연예인 쓰레기 콘텐츠와 바로 매칭하려고 함

• Google 검색의 Yahoo화는, 이제 Yahoo 검색을 망쳐버린 사람이 Google 검색을 이끌었다는 점을 생각하면 더 웃김

  • Prabhakar Raghavan은 최근 그 자리에서 “승진”당해 빠졌음: https://www.wheresyoured.at/requiem-for-raghavan/
  • Vivek와 Elon이 이 문제로 벌집을 건드린 걸 보면 Yahoo에도 역풍이 있을지 궁금함. 많은 사람이 Yahoo가 오늘날 사실상 H1B 노동력에 기대서만 살아남는다는 걸 모름
  • 이제는 아님. Prabhakar는 Head of Search에서 Chief Technologist로 승진했는데, 그게 무슨 의미인지는 모르겠음

• 여기서는 반대 입장으로, 사실 Google의 AI Overview가 마음에 듦. 오랜만에 처음으로 질문의 답을 검색하면 짜증나는 광고나 SEO 최적화된 쓸모없는 결과 대신 실제 답을 얻을 수 있음
  Google이 다시 유용해졌음. 다만 Google이 이것까지 건드려서 지난 몇 년처럼 검색을 다시 어렵게 만들면 다른 곳으로 갈 것임

  • 하지만 “검색”과 “질문에 답 얻기”는 서로 다른 것 아닌가? 이런 흐름이 오래전부터 이어져왔고, 아마 Ask Jeeves가 경계를 흐리기 시작한 때부터일 것임
    많은 사람이 검색 엔진을 그렇게 쓰려 하거나 그렇게 쓰고 싶어 한다는 건 알지만, 그래도 Google과 경쟁자들이 “Ask Google” 같은 페이지와 전통적 검색을 분리했으면 좋겠음. 특정 문서나 어떤 주제의 양질 콘텐츠를 찾고 싶은 경우와 특정 답만 얻고 싶은 경우는 다르니까
    몇 살인지 물어봐도 될까? 나는 38살이고, 10살 아이가 검색 엔진에 질문을 그대로 입력하거나 내가 “아, 모르겠네”라고 하면 “Google에 물어봐”라고 하는 습관을 고치게 하려고 꽤 애쓰고 있음
  • 그 답들은 같은 웹사이트에서 나옴. 단지 트래픽만 빼앗길 뿐임. 정확하고 유용한 가이드를 쓰는 데 엄청난 노력을 들이는 입장에서는 내 작업물이 그렇게 약탈되는 게 치명적임
    이런 독점들이 성공적으로 자리 잡고 나면, 자신들이 대체한 광고 범벅 웹사이트와 구별되지 않게 될 것임. 유일한 차이는 자기들은 새로운 정보를 만들지 않고, 한때 그 정보를 제공하던 인디웹을 파괴한다는 것임
  • 50% 확률로 완전히 틀리지 않는다면 훌륭했을 것임
  • AI 답변은 항상 맨 위에 둘 만큼 충분히 좋지 않고, 단지 거친 추정이라는 명확한 표시도 없음
    특히 비자 요건이나 의료 정보처럼 중요한 것에서는 더 그렇음. 이런 걸 Google에서 검색할 때는 권위 있는 출처의 링크를 원하는 것이지, 최선의 추측을 원하는 게 아님. “Blade Runner 같은 영화” 같은 쿼리와는 전혀 다름
  • Google의 검색 결과 AI 요약은 환각을 일으킴. 마음에 들 수는 있지만, 존재하지도 않는 것을 보고 믿게 될 수도 있음
    예를 들어 Disney 영화 Encanto의 속편이 있다고 말하지만 실제로는 없음. https://bsky.app/profile/jasonschreier.bsky.social/post/3lee...

• 2000년대 Google은 훌륭했음. 현대의 Google은 철조망으로 둘러친 중고차 매장에서 불량품을 파는 상품이 된 기분이 들게 함
  끔찍하고, 보여주는 것들도 끔찍하며, 거기 가는 것 자체의 윤리와 가치도 의심스러움

• 기술에 밝은 사람들이 AltaVista와 Yahoo에서 Google로 옮겨가던 때가 기억남. 남들보다 먼저 Google이 더 낫다는 걸 이해했기 때문임. 지금도 같은 일이 벌어지고 있음
  스스로 아직 기술에 밝다고 생각하지만, 온갖 정보를 찾을 때 Google을 거의 쓰지 않는다는 걸 인정해야겠음
  곁가지로, Safari를 쓰고 있는데 Apple의 검색도 내 Google 검색을 대체하고 있음을 느낌. 예전에는 회사나 조직 이름은 알지만 웹사이트를 모르면 Google에 검색했음. 이제는 주소창에 넣으면 Safari가 꽤 자주 웹사이트를 찾아줌

  • 물론 기술에 밝은 사람들은 이제 LLM을 쓰지만, 동시에 두 가지를 감수해야 함
    LLM 결과는 특히 출처를 인용할 때 확인해야 함. 그 출처가 있을 수도 있고 없을 수도 있기 때문임
    그리고 LLM 결과는 인용할 수 없음
    유용한 도구이긴 하지만, 유용한 웹과 효과적인 검색이 갖고 있던, 혹은 갖고 있었던 특정 실용 기능이 부족함
  • Apple의 검색은 Google 검색임. Google이 Apple에 매년 200억 달러를 지불함

• 문제는 인터넷의 점점 더 많은 부분이 AI로 생성되고, 그런 AI 생성 콘텐츠가 다시 AI 도구의 소스로 쓰이는 상황에서 그 품질 수준이 얼마나 버틸 수 있느냐임
  선택지는 특정 시점 이전의 정보만 받거나, OpenAI와 그 비슷한 곳이 제공하는 정보가 시간이 지날수록 점점 나빠질 것임을 받아들이는 것처럼 느껴짐