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구글, 출판사 반발 속 AI 검색 광고 전세계 확대

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작성자 xtalfi
작성일 2025.09.12 14:32
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(퍼플렉시티가 정리한 기사)

구글은 자사의 AI 기반 검색 광고를 전 세계로 확장하며, 사용자들이 검색 결과와 상호작용하는 방식과 브랜드가 소비자와 연결되는 방식을 근본적으로 변화시키고 있습니다. 이 기술 대기업은 9월 Think Week 리테일 컨퍼런스에서 AI Max for Search 캠페인이 현재 베타 버전으로 전 세계적으로 사용할 수 있다고 발표했으며, 광고를 AI가 생성한 검색 응답에 직접 통합함으로써 디지털 광고 환경을 근본적으로 변화시키고 있습니다.

이번 출시에는 두 가지 주요 요소가 도입되었습니다. 첫 번째는 AI Mode로, 구글의 대화형 검색 경험을 통해 AI가 생성한 답변과 한정된 링크를 제공합니다. 두 번째는 AI Max로, 광고주들이 이러한 AI 응답 내에 광고를 게재할 수 있도록 해주는 캠페인 관리 도구입니다. 기존의 검색 결과가 여러 웹사이트 링크를 보여주는 방식과 달리, AI Mode는 보다 포괄적인 답변을 사용자에게 직접 제공하여 외부 사이트로 클릭할 필요성을 줄여주는 경우가 많습니다.

 

출판사들, 방문자 수 감소에 비상 경보

 

이번 확대 조치는 상당한 트래픽 손실을 겪고 있는 미디어 기업들의 강한 비판을 불러일으켰습니다. Fortune의 Brainstorm Tech 콘퍼런스에서 People Inc.의 CEO 닐 보겔은 구글이 AI 응답에 사용되는 콘텐츠에 대해 출판사들에게 비용을 지불하지 않는다며 AI 기업 중에서 "최악"이라고 불렀습니다. 보겔은 한때 검색 트래픽이 그의 회사 방문자의 약 50%를 차지했지만, 이제는 "20% 후반대"로 급락했다고 언급했습니다.

뉴욕 타임스와 콘데 나스트 등 주요 출판사들을 대표하는 Digital Content Next의 데이터에 따르면, 회원사 사이트들은 AI 오버뷰로 인해 연간 1%에서 25% 사이 트래픽 감소를 경험하고 있습니다. 구글 검색 추천 트래픽의 중앙값 하락률은 전체적으로 10%였으며, 비뉴스 브랜드의 경우 더 가파른 14%의 하락을 보였습니다.

영국 규제 당국에 제출된 전문 출판사 협회의 증거는 더욱 극적인 영향을 보여주는데, 한 라이프스타일 출판사의 클릭률은 페이지 1위를 유지했음에도 불구하고 5.1%에서 0.6%로 급감했습니다. 이러한 결과는 AI 기능이 출판사 트래픽을 지원한다는 구글의 공식 입장과 상충됩니다.

 

웹 건강에 대한 모순된 진술들

 

논란에 불을 지피는 가운데, 구글은 인터넷의 건강 상태에 대해 겉으로는 상반된 입장을 보여 왔습니다. 올해 초 경영진이 공개적으로 "웹은 번영하고 있다"고 주장한 반면, 구글은 사법방어의 일환으로 연방 법원에 "오픈 웹은 이미 빠르게 쇠퇴하고 있다"고 비공개적으로 밝혔습니다. 이러한 인정은 구글이 자사의 광고 사업을 분할하면 퍼블리셔들에게 피해가 더욱 빨라질 것이라고 주장한 법적 서류에서 드러났습니다.

이러한 모순은 구글의 공적인 메시지와 법적 전략 사이의 긴장을 강조합니다. 퍼블리셔들은 이를 통해 검색 거대 기업이 자사의 AI 기능이 디지털 생태계에 해를 끼치고 있다는 점을 인지하고 있으면서도 대외적으로는 다른 입장을 유지하고 있음을 보여준다고 주장합니다.

 

AI Max가 캠페인 관리를 혁신합니다

 

광고주들에게 AI Max는 검색 광고의 근본적인 변화를 의미합니다. 이 도구는 머신러닝을 활용하여 기존의 키워드 타겟팅을 넘어 사용자 의도와 행동을 기반으로 자동으로 관련 잠재 고객을 찾아냅니다. Google Ads, Google Ads Editor, Search Ads 360, Google Ads API 등에서 사용할 수 있으며, AI Max는 원클릭 캠페인 최적화와 브랜드 안전이 보장되는 크리에이티브 제어 기능을 제공합니다.

이 시스템은 "랜딩 페이지 확장" 기능을 활용하여, 캠페인에서 직접 타겟팅하지 않은 제품에 대해서도 광고를 노출시킬 수 있습니다. 이를 통해 사용자의 검색 쿼리를 광고주의 전체 웹사이트에서 관련 있는 제품과 연결해줍니다. 초기 데이터에 따르면, AI Max 키워드는 기존 검색어의 클릭률 3%에 비해 최대 63%로 월등히 높은 클릭률을 보이고 있지만, 이러한 AI 기반 키워드의 광고비 지출 데이터는 여전히 투명하지 않습니다.

현재 대화형 검색이 전체 쇼핑 쿼리의 60% 이상을 차지함에 따라, AI Max는 광고주가 기존 키워드 매칭으로는 놓칠 수 있는 더 길고 복잡한 쿼리에서도 사용자의 의도를 포착할 수 있도록 해줍니다. 연말 쇼핑 시즌을 앞두고 전 세계적으로 출시되는 것은 AI 기반 광고가 검색 마케팅의 미래라는 구글의 자신감을 보여줍니다.

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애플 연구진은 기존보다 더 효율적으로 롱폼 비디오를 분석할 수 있는 대형 언어모델(LLM)인 SlowFast-LLaVA-1.5를 개발했다고 발표했다.애플은 'SlowFast' 구조(고해상도 소수 프레임+저해상도 다수 프레임)를 사용해 이미지와 영상 public 데이터셋을 모두 활용해 학습, 이미지만큼 영상 내 시간적 구조 이해도 가능하도록 했다. SF-LLaVA-1.5는 1B, 3B, 7B 파라미터 규모로 공개됐으며, LongVideoBench와 MLVU 같은 벤치마크에서 기존 더 큰 모델 대비 뛰어난 성능을 보였다. 특히 지식, 수학 추론, OCR 등 이미지 작업에서도 강점을 보였다.하지만 이 모델은 한 번에 최대 128프레임(빠름: 96, 느림: 32)만 입력받는다. 이 방식은 일부 중요한 프레임을 놓칠 수 있다는 한계가 있으며, 전체 매개변수와 비주얼 인코더까지 튜닝하려면 GPU 자원 소모가 크다. 연구진은 향후 메모리 절약, 성능 개선 기술의 적용 가능성을 언급했다.
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2025.08.25 등록
올해 1월 AI 업계에 충격을 안겨준 중국 AI 스타트업 DeepSeek 는 기존 V3 모델의 업그레이드 버전인 V3.1을 공개했다.V3.1은 OpenAI의 최신 모델 GPT-5와 여러 벤치마크에서 견줄 만한 성능을 보이며, 가격경쟁력까지 갖추었다.DeepSeek V3.1은 중국에서 자체 개발된 AI 칩에 맞춰 최적화된 것이 특징이다. 이는 미국의 Nvidia 등 외국 기술 의존도를 낮추고, 미국의 수출 규제에 대응하려는 전략의 일환이다.DeepSeek는 WeChat과 Hugging Face에 모델을 공개하며, 중국 정부의 AI 자립 정책에 부응하고 있다.V3.1은 6850억 파라미터의 초대형 모델로, '미시처-오브-엑스퍼트(mixture-of-experts)' 구조를 통해 쿼리마다 일부만 활성화되어 연산 효율성과 비용 절감을 동시에 잡았다. 또한, 기존 모델이 '즉답형'과 '추론형'으로 분리됐던 것과 달리, 두 가지를 결합해 신속성과 논리적 추론을 함께 제공한다는 점이 돋보인다.
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2025.08.22 등록
구글이 사진 앱에 수정사항을 텍스트로 바로 수정요청하는 기능을 적용.이 기능은 곧 런칭할 픽셀10에서부터 적용이 될 예정.또한 사진이 어떻게 편집되었는지 C2PA 인증 기술로 추적이 가능하다고.아래는 구글 블로그의 소개 내용.Google Photos에서는 이제 사진을 편집할 때 원하는 내용을 텍스트나 음성으로 직접 요청할 수 있습니다. 사용자는 어떤 편집 효과를 적용할지 직접 고르지 않아도 되고, 그저 "차를 배경에서 제거해줘"처럼 자연스럽게 말을 하면 AI가 알아서 반영해 줍니다. 이 기능은 미국의 Pixel 10 기기에서 우선 제공됩니다.새롭게 디자인된 사진 편집기는 직관적 UI와 AI 기반 제안으로 일반 사용자도 쉽게 다양한 효과를 활용할 수 있습니다. 이번에 도입된 대화형 편집 기능으로, 구체적인 요청뿐 아니라 "사진 복원해줘", "색감 보정해줘" 등 복합적인 요구도 한 번에 처리할 수 있습니다. 여러 번 연속해서 추가 요청을 하며 세부 조정도 가능합니다.밝기 조절, 배경 제거 같은 기본 편집뿐 아니라 배경 교체, 파티 모자 추가 등 창의적인 효과 요청도 대화로 손쉽게 처리할 수 있습니다. 사용자가 별도의 편집툴을 배우지 않아도 다양한 AI 편집을 자유롭게 즐길 수 있게 되었습니다.Pixel 10 기기에서는 C2PA(디지털 콘텐츠 인증) 기술이 적용되어, AI가 사진 수정에 개입한 흔적·정보를 확인할 수 있습니다. Google Photos에도 점진적으로 이 기능이 적용되며, 사진이 어떻게 만들어지고 어디에 AI 편집이 사용됐는지 투명하게 확인할 수 있습니다.
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2025.08.22 등록
AI의 진화: 수동적 도구에서 자율적 에이전트로2023년까지 AI는 주로 문서 작성, 정보 조사 등의 보조 업무에 활용되는 수동적 도구였습니다. 하지만 2025년 현재 AI 에이전트는 기억하고 계획하며 독립적으로 행동할 수 있는 자율적 시스템으로 발전했습니다.실제 기업 도입 사례서비스나우(ServiceNow): IT 요청 처리를 완전 자동화하여 직원이 소프트웨어 설치나 라이선스 갱신을 요청하면 에이전트가 전 과정을 처리깃허브 코파일럿(GitHub Copilot): 개발자의 의도를 이해하고 반복적인 코딩 작업을 자동 수행하는 에이전트 모드 도입시스코 웹엑스(Webex): 고객 상담, 실시간 통화 지원, 대화 요약 및 감정 분석까지 여러 AI 에이전트가 협업하여 고객 지원 업무 처리성공 요인과 한계AI 에이전트는 명확하고 표준화된 절차를 따르는 작업에서 뛰어난 성과를 보입니다. 최근에는 복잡한 비즈니스 분석까지 수행할 수 있도록 발전하고 있지만, 여전히 작업 완료 시점을 정확히 판단하지 못하는 문제가 있습니다.도입 시 고려사항업무 프로세스 재설계: 기존 업무 방식에 AI를 단순히 추가하는 것이 아닌, 에이전트 중심의 업무 프로세스로 근본적 재설계 필요신뢰성 확보: 안전 규칙, 테스트 시스템, 명확한 기록 체계 구축이 필수새로운 역할 창출: 에이전트 관리, 모니터링, 컴플라이언스 점검을 담당하는 새로운 직무 등장 예상향후 전망앞으로 2년 내에 AI 에이전트는 고객 지원과 소프트웨어 개발 영역에서 일상적인 도구가 될 것으로 예상됩니다. 클라우드 플랫폼들도 에이전트 개발부터 운영까지 통합 솔루션을 제공할 가능성이 높습니다.
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2025.08.21 등록
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