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안녕하세요, 아이엔마케팅 허휘영입니다.
구글의 AI 검색 기능이 또 한 단계 발전합니다. 2026년 5월, 구글 검색의 생성형 AI 기능인 AI 모드(AI Mode)와 AI 개요(AI Overviews)에 새로 적용되는 5가지 업데이트를 공개했습니다.
구글은 AI 모드와 AI 개요가 실제 작성자의 목소리와 연결되고 웹 전반의 유용한 정보를 자연스럽게 연결될 때 가장 도움이 된다고 강조했습니다. 이를 위해 AI 검색 기능 안에서 링크를 표시하는 방식을 지속적으로 개선하고, 검색하는 사람이 가치 있게 여기는 출처·브랜드·웹사이트를 더 잘 찾을 수 있도록 새로운 방법들을 마련하고 있다고 밝혔습니다. 새로 적용되는 5가지 기능을 차례대로 살펴보겠습니다.
새로운 관점에서 더 깊이 있는 탐색
AI 답변은 관심 주제를 살펴보는 시작점일 뿐, 거기서 멈추지 않습니다. 처음 던진 질문 이후에도 웹을 더 깊이 들여다볼 수 있도록, 많은 AI 답변의 말미에 다음으로 갈 만한 곳에 대한 추천이 노출되기 시작합니다. 이 영역은 주제의 다양한 측면을 다룬 독창적인 글이나 깊이 있는 분석으로 연결되어, 궁금증을 자연스럽게 풀어 나갈 수 있도록 돕습니다.
예를 들어 도시가 녹지 공간을 어떻게 늘려왔는지 살펴보고 있다면, 성공적인 서울 청계천 복원 사례 연구나 뉴욕 하이라인 공원 설계 보고서가 노출될 수 있습니다.
2026년 5월 6일 발표와 함께 단계적으로 적용되기 시작했으며, 정확한 한국 적용 시점은 구글의 추후 공지에 따라 안내드리겠습니다.
내 뉴스 구독에 손쉽게 접근
즐겨 보는 매체는 검색 결과에서 더 쉽게 눈에 띄어야 합니다. 구글은 AI 모드와 AI 개요에서 본인이 구독 중인 뉴스 출처에서 나온 링크를 별도로 강조하는 기능을 도입합니다. 신뢰하는 콘텐츠를 빠르게 확인할 수 있고, 구독으로부터 얻는 가치도 한층 커집니다.
구글의 초기 테스트에 따르면, 자신의 구독으로 표시된 링크를 클릭할 가능성이 다른 링크보다 유의미하게 높았습니다. 자사 구독자가 구글과 구독을 연결할 수 있도록 돕는 방법에 대해 자세히 알아보고자 하는 퍼블리셔(publisher)는, 구글이 별도로 안내하는 양식을 통해 신청할 수 있습니다.
실제 경험한 사람들의 조언 참고
많은 검색에서 사람들은 다른 이의 조언을 점점 더 적극적으로 찾고 있습니다. 더 깊이 탐색할 만한 가장 유용한 인사이트를 찾을 수 있도록, AI 답변에는 공개 온라인 토론, 소셜 미디어, 기타 직접 경험에서 나온 관점 미리 보기가 함께 노출됩니다.
또한 해당 링크에는 크리에이터 이름, 닉네임, 커뮤니티 이름과 같은 정보가 함께 표시되어, 어떤 대화를 읽거나 참여할지 선택하기 쉬워집니다. 예를 들어 오로라 사진 촬영법을 검색한다면, 사진 전문 포럼에서 노출 시간 조정법을 다룬 글의 인용과 해당 커뮤니티 이름이 명시된 링크가 함께 표시될 수 있으며, 클릭하면 전체 대화로 바로 이동할 수 있습니다.
본문 안에서 바로 확인할 수 있는 인라인 링크
AI 답변을 읽으면서 유용한 웹사이트를 더 깊이 탐색할 수 있도록, 관련 텍스트 바로 옆에 인라인(inline) 링크가 더 많이 노출됩니다.
예를 들어 캘리포니아 자전거 여행 정보를 검색하면 코스에 대한 글머리 기호 목록을 볼 수 있는데, 이번 업데이트로 지형 항목 옆에 태평양 해안 자전거 투어 가이드 링크가, 일일 주행 거리 항목 옆에 훈련 조언 블로그 글 링크가 함께 노출되는 식입니다.
데스크톱 호버 미리 보기로 클릭 전 정보 확인
마지막 업데이트는 데스크톱 환경에서 인라인 링크에 마우스를 올렸을 때 해당 웹사이트의 미리 보기를 보여주는 기능입니다. 웹사이트 이름이나 페이지 제목 등 유용한 정보를 클릭 전에 확인할 수 있어, 어떤 사이트로 이동하게 되는지 미리 알 수 있습니다.
구글은 링크의 목적지가 명확하지 않을 때 클릭을 망설이는 경향이 있다는 점을 확인했고, 이 기능을 통해 유용한 웹사이트를 더 자신 있게 방문하도록 돕는 역할을 한다고 밝혔습니다.
마무리
구글은 이러한 변화가 AI 검색 환경에서 링크를 표시하고 순위를 매기는 방식을 꾸준히 개선해 가는 흐름의 일부라고 설명했습니다. 그 기반에는 쿼리 팬아웃(query fan-out) 기법이 활용되며, 사용자 질문과 관련된 가장 적합한 사이트를 웹 전반에서 더 깊이 탐색해 찾아낼 수 있도록 돕는 역할을 합니다.
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