구글이 AI Overviews 안에서 ‘인터랙티브 툴’을 직접 만들어 보여주기 시작했습니다. 그동안 검색 결과는 링크와 요약 텍스트였는데, 이제는 사용자가 조건을 입력하고 슬라이더를 움직이면 그 자리에서 결과가 바뀌는 작은 도구가 검색 화면 안에 생성됩니다. 마케팅 관점에서 이게 왜 중요하냐면, 계산기나 비교표 같은 ‘툴 페이지’로 트래픽을 모아온 전략이 정면으로 흔들릴 수 있기 때문입니다.
30초 요약
- Generated Interfaces는 구글이 AI Overviews 안에서 검색어에 맞는 인터랙티브 도구를 즉석에서 생성해 보여주는 새로운 검색 UI입니다.
- 기존 검색과의 차이는 ‘읽는 결과’에서 ‘조작하는 결과’로 바뀐다는 점입니다. 클릭해서 사이트로 넘어갈 이유가 하나 줄어듭니다.
- 가장 큰 위험은 단독 툴 페이지입니다. 계산기, 변환기, 비교표처럼 기능 하나로 승부하던 페이지는 검색 화면 안에서 대체될 수 있습니다.
- 마케팅 대응의 핵심은 ‘기능’이 아니라 ‘기능 + 고유 데이터 + 판단’을 묶는 것입니다. AI가 즉석에서 못 만드는 것을 가져야 합니다.
- 지금 할 일은 자사 트래픽 중 툴/계산기성 페이지 비중을 점검하고, 그 페이지들의 전환 경로를 다시 설계하는 것입니다.
1. Generated Interfaces가 정확히 뭔가요
쉽게 비유하면 이렇습니다. 예전 검색은 도서관 사서였습니다. “환율 계산기 어디 있어요?”라고 물으면 “3번 책장 두 번째 칸입니다”라고 위치를 알려주는 역할이었죠. AI Overviews는 여기서 한 단계 나아가 “지금 환율은 이 정도입니다”라고 요약해 주는 사서가 됐습니다.
Generated Interfaces는 또 한 단계 위입니다. 사서가 그 자리에서 계산기를 하나 뚝딱 만들어 책상에 올려놓는 겁니다. 사용자는 책장까지 갈 필요가 없습니다.
구글은 이 생성형 UI를 AI Overviews에 도입하고 있고, 검색 결과 안에서 인터랙티브한 도구가 직접 생성되는 방식입니다. 미리 만들어 둔 위젯 몇 개를 상황에 따라 꺼내 쓰는 게 아니라, 질문에 맞춰 인터페이스 자체를 만들어 낸다는 점이 핵심 차이입니다.
‘생성형 UI’라는 말이 어렵게 느껴진다면
지금까지 AI는 주로 ‘글’을 만들었습니다. 텍스트, 이미지, 영상. 생성형 UI는 여기에 ‘화면과 기능’을 추가한 것입니다. 입력창, 버튼, 슬라이더, 결과 표시 영역까지 AI가 조립해서 내놓습니다. 사용자 입장에서는 웹사이트 하나가 검색 결과 안에 잠깐 나타났다가 사라지는 느낌에 가깝습니다.
2. 왜 지금 이게 화제인가
업계가 예민하게 반응하는 이유는 단순합니다. 검색에서 사이트로 넘어오는 클릭이 또 줄어들 가능성이 생겼기 때문입니다.
AI Overviews가 처음 등장했을 때 이미 한 차례 논쟁이 있었습니다. 정보성 콘텐츠의 답을 검색 화면이 먼저 요약해 주면, 굳이 원본 글을 클릭할 이유가 줄어든다는 지적이었죠. Generated Interfaces는 그 논리를 ‘기능’의 영역까지 확장합니다. 정보뿐 아니라 도구까지 검색 화면에서 해결된다면, 남는 클릭은 무엇인가라는 질문이 나옵니다.
핵심 포인트: 검색 트래픽이 줄어드는 게 문제가 아니라, ‘어떤 종류의 트래픽’이 먼저 사라지는지가 문제입니다. 기능 하나로 방문을 만들던 페이지가 가장 앞줄에 서 있습니다.
3. 툴 페이지가 위험한 이유
보도된 내용의 핵심 우려는 명확합니다. AI Overviews 안에서 인터랙티브 도구가 제공되면, 단독으로 존재하는 툴 페이지의 입지가 위협받는다는 것입니다.
왜 하필 툴 페이지일까요. 세 가지 특성 때문입니다.
첫째, 기능이 단순하고 정형화되어 있습니다. 단위 변환, 대출 이자 계산, 사이즈 비교 같은 것들은 로직이 공개되어 있고 복잡하지 않습니다. AI가 그 자리에서 만들기 쉽습니다.
둘째, 방문 목적이 딱 하나입니다. 사용자는 계산하러 왔지, 브랜드를 알아보러 온 게 아닙니다. 계산이 끝나면 나갑니다. 즉 대체되었을 때 잃을 게 트래픽 숫자 전부입니다.
셋째, 차별화 요소가 얇습니다. 디자인이 조금 더 예쁘거나 로딩이 빠른 정도로는 검색 화면 안에서 바로 쓸 수 있는 도구를 이기기 어렵습니다.
| 구분 | 대체 위험 | 이유 | 대응 방향 |
|---|---|---|---|
| 단순 계산기 (단위 변환, 퍼센트) | 매우 높음 | 로직이 공개되어 있고 입력값이 단순 | 독립 유입 목표를 접고 콘텐츠 보조 도구로 재배치 |
| 비교표 (제품 A vs B) | 높음 | 공개 스펙 기반이라 AI가 재구성 가능 | 실사용 테스트, 자체 촬영, 현장 데이터 결합 |
| 견적/시뮬레이터 (자사 가격 반영) | 중간 | 자사 데이터가 있어야 정확한 값이 나옴 | 로그인/리드 폼과 연결해 결과 저장 가치 부여 |
| 고유 데이터 기반 도구 (자사 판매/리뷰 데이터) | 낮음 | 외부에서 접근 불가능한 데이터가 재료 | 데이터 갱신 주기를 공개하고 신뢰 자산화 |
| 커뮤니티/저장 기능이 붙은 도구 | 낮음 | 일회성 계산이 아니라 계정 기반 경험 | 재방문 루프와 알림 설계에 투자 |
4. 마케팅 실전 활용법 다섯 가지
여기서 중요한 건 방어만 하는 게 아니라는 점입니다. 검색 화면이 ‘도구를 보여주는 자리’로 바뀐다는 건, 브랜드가 어떤 재료를 제공하느냐에 따라 기회도 함께 생긴다는 뜻입니다.
첫째, 트래픽 구조부터 진단합니다
애널리틱스에서 유기 검색 유입 상위 페이지를 뽑고, 그중 ‘기능 수행이 목적인 페이지’를 따로 분류하세요. 이 비중이 전체 유기 트래픽의 상당 부분을 차지한다면 우선순위가 높은 리스크입니다. 반대로 비중이 작다면 지금은 지켜보면서 콘텐츠 자산에 집중하는 게 낫습니다.
둘째, 도구에 ‘판단’을 붙입니다
계산 결과만 주는 페이지는 대체됩니다. 하지만 “이 숫자가 나왔다면 다음에 뭘 해야 하는가”를 알려주는 페이지는 다릅니다. 아마존 셀러용 마진 계산기라면, 마진율 계산에서 끝내지 말고 “이 마진율이면 광고 예산은 이 범위가 현실적이다” 같은 해석을 붙이는 식입니다. AI가 즉석에서 만들기 어려운 건 계산식이 아니라 맥락 판단입니다.
셋째, 자사 데이터를 재료로 씁니다
외부에서 구할 수 없는 데이터가 들어간 도구는 복제가 어렵습니다. 자사 판매 데이터, 실제 리뷰 분석, 카테고리별 실측값 같은 것들이 여기에 해당합니다. 데이터를 공개하는 게 부담스럽다면, 집계값이나 구간값 형태로 가공해서 쓰는 방법도 있습니다.
넷째, 브랜드 검색과 커뮤니티 쪽 무게를 늘립니다
일반 키워드 검색이 AI 화면 안에서 소화되는 비중이 늘어난다면, 상대적으로 가치가 올라가는 건 브랜드명 검색과 직접 방문입니다. 이메일 리스트, 인플루언서 협업, 커뮤니티 콘텐츠, 아마존이나 틱톡 같은 플랫폼 내 검색 최적화의 상대적 중요도가 함께 올라갑니다. 검색 한 채널에 유입을 몰아놓았다면 지금이 분산 시점입니다.
다섯째, 인용되는 콘텐츠로 설계합니다
AI 검색 화면이 무언가를 만들어 낼 때도 근거가 되는 소스는 필요합니다. 명확한 정의 문장, 정리된 표, 출처가 붙은 수치, 질문 형태의 소제목처럼 기계가 읽고 인용하기 좋은 구조가 유리합니다. 이건 새로운 기술이 아니라 그동안의 SEO/GEO 원칙을 더 엄격하게 지키는 일에 가깝습니다.
5. 주의점과 아직 모르는 것들
과열된 해석을 조심해야 합니다. 현재 확실하게 말할 수 있는 건 두 가지입니다. 구글이 AI Overviews에 생성형 UI를 도입하고 있다는 점, 그리고 검색 결과 안에서 인터랙티브 도구가 생성되면서 단독 툴 페이지에 위협이 된다는 점입니다.
반면 아직 독립적으로 확인되지 않은 이야기들도 함께 돌고 있습니다. 사용자 선호도가 특정 퍼센트로 높게 나왔다거나, 자체 툴 사이트와의 승률 비교 수치, 최초 도입 시점과 대상 구독 등급에 관한 세부 주장들입니다. 발표나 일부 보도에서 언급되는 수준일 뿐 교차 검증되지 않은 내용이므로, 내부 보고서나 클라이언트 제안서에 단정적으로 인용하지 않는 편이 안전합니다.
또 하나, 이런 기능은 대개 지역과 언어, 카테고리에 따라 단계적으로 적용됩니다. 미국 영어권 검색에서 보이는 화면이 한국어 검색에서 그대로 나타난다고 가정하면 판단이 틀어질 수 있습니다. 자사 주력 시장 기준으로 실제 검색 화면을 직접 확인하는 게 가장 정확합니다.
핵심 포인트: 확인된 사실 위에서만 전략을 세우세요. AI 검색 관련 뉴스는 확산 속도가 빨라서 검증 안 된 수치가 사실처럼 굳어지는 경우가 많습니다.
6. 이번 분기에 할 일 체크리스트
거창한 개편보다 순서대로 확인하는 게 먼저입니다.
유기 검색 유입 상위 50개 페이지를 뽑아 ‘툴/계산기성’과 ‘콘텐츠성’으로 분류합니다. 툴성 페이지의 유입과 전환 기여도를 각각 따로 봅니다. 트래픽은 많은데 전환 기여가 거의 없는 페이지가 있다면, 그 페이지는 애초에 방어 가치가 낮으니 리소스를 빼도 됩니다. 반대로 전환에 실제로 기여하는 툴 페이지는 자사 데이터나 결과 저장 기능을 붙여 방어력을 올립니다.
동시에 주력 키워드 몇 개를 골라 매달 실제 검색 화면을 캡처해 두세요. 변화가 언제 어떻게 자사 카테고리에 도달하는지, 남의 분석보다 자기 기록이 훨씬 정확합니다.
7. 자주 묻는 질문
Q1. Generated Interfaces는 지금 모든 검색에서 볼 수 있나요?
아닙니다. AI Overviews에 도입되고 있는 단계이고, 이런 기능은 보통 지역, 언어, 질의 유형에 따라 순차적으로 확대됩니다. 자사 주력 시장의 주요 키워드로 직접 검색해 보면서 확인하는 방법이 가장 확실합니다.
Q2. 우리 사이트의 계산기 페이지는 지금 당장 없애야 하나요?
그럴 필요는 없습니다. 먼저 그 페이지가 트래픽만 만드는지, 전환에도 기여하는지 구분하세요. 전환 기여가 있다면 자사 데이터나 결과 저장 기능을 붙여 강화하는 쪽이 맞고, 순수 유입용이었다면 리소스 비중을 서서히 줄이는 판단이 합리적입니다.
Q3. 그럼 SEO는 이제 의미가 없어지는 건가요?
의미가 줄어드는 게 아니라 성격이 바뀝니다. 순위 확보가 목표이던 시절에서, 인용되고 근거로 쓰이는 것이 목표인 시대로 이동하는 중입니다. 명확한 정의, 정리된 표, 출처 있는 수치, 질문형 소제목 같은 구조가 더 중요해집니다.
Q4. 브랜드가 직접 이 인터페이스에 노출되도록 할 방법이 있나요?
광고처럼 직접 신청하는 창구는 알려진 바 없습니다. 다만 AI가 무언가를 구성할 때 참고할 만한 신뢰도 높은 소스가 되는 것이 현실적인 접근입니다. 구조화된 데이터, 명확한 출처 표기, 일관된 브랜드 정보가 그 기반입니다.
Q5. 아마존이나 틱톡 중심으로 파는 브랜드도 신경 써야 하나요?
네, 다만 우선순위는 다릅니다. 플랫폼 내부 검색이 주력이라면 직접 타격은 적습니다. 하지만 구매 전 정보 탐색은 여전히 구글에서 일어나기 때문에, 브랜드명 검색 결과에 어떤 화면이 뜨는지는 관리 대상입니다.
Q6. 지금 당장 하나만 한다면 무엇을 해야 하나요?
유기 검색 유입 상위 페이지를 툴성과 콘텐츠성으로 분류하는 작업입니다. 리스크 규모를 모르면 대응 규모도 정할 수 없습니다. 반나절이면 끝나고, 이후 모든 판단의 기준이 됩니다.
8. 정리하며
검색은 계속해서 ‘링크를 주는 곳’에서 ‘답을 주는 곳’으로 이동해 왔고, Generated Interfaces는 여기에 ‘기능까지 주는 곳’을 더하는 변화입니다. 방향 자체를 되돌릴 수는 없습니다. 대신 질문을 바꿔야 합니다. 우리가 가진 것 중에서 AI가 즉석에서 못 만드는 게 무엇인가. 고유한 데이터, 실제 경험, 맥락에 맞는 판단, 그리고 브랜드를 기억하고 다시 찾아오는 사람들입니다.
결국 도구는 복제되지만 신뢰는 복제되지 않습니다. 검색 환경이 흔들릴수록 브랜드 자산의 가치는 오히려 또렷해집니다.
Calywire는 2014년부터 소비재 브랜드의 미국 시장 마케팅을 함께 해오고 있습니다. 지금 자사 검색 유입이 이번 변화에 얼마나 노출되어 있는지, 어디부터 손대야 할지 궁금하시다면 편하게 이야기 나눠보셔도 좋습니다. 진단부터 시작하면 생각보다 답이 빨리 보입니다.
참고 자료
- Search Engine Journal: Google’s Generated Interfaces Could Compete With Tool Pages
- TechWyse: Google Generative UI in AI Overviews: Interactive Search
- SEO Vendor: Google Generative UI in AIOs: What Tool Pages Face Next
- Nikki Pilkington: Which Tool Pages Are Most At Risk From AI Overviews
