최근 AI 챗봇 서비스가 대중적이 되면서 생긴 큰 변화 중 하나는 제로 클릭 현상입니다. 과거에는 검색을 통해 정보를 확인하기 위해 해당 사이트 (뉴스, 블로그, 기타 글)에 들어가 클릭해 확인했는데, 최근에는 AI 챗봇이 내용을 요약하다보니 클릭을 하지 않게 되는 것입니다. 따라서 트래픽과 광고로 수익을 얻던 사업 구조가 흔들리고 있습니다. 이 내용도 제미나이로 요약하면 다음과 같습니다.
(AI 정리)
생성형 AI와 챗봇, 그리고 구글의 AI 개요(AI Overviews) 등이 검색 시장을 주도하면서 콘텐츠 제공자(언론사, 블로그, 지식 플랫폼 등)들의 트래픽이 급감하는 이른바 '트래픽 종말의 시대(End of Traffic Era)'가 현실화되고 있습니다.
사용자가 링크를 클릭해 사이트에 방문하지 않고 검색 결과 페이지나 챗봇 창에서 곧바로 정답을 얻는 '제로 클릭(Zero-Click) 검색'이 급증했기 때문입니다. 관련 최신 뉴스 및 조사 자료를 정리해 드립니다.
1. 트래픽 감소 현황 및 주요 통계
뉴스 사이트 검색 트래픽 33% 급감: 로이터 저널리즘 연구소(Reuters Institute)가 발행한 보고서에 따르면, 전 세계 2,500개 이상의 언론·미디어 사이트를 분석한 결과 구글 등을 통한 검색 유입 트래픽이 1년 사이에 무려 33% 감소했습니다. 미디어 임원들은 향후 3년 내에 검색 트래픽이 추가로 43% 더 떨어질 것으로 전망하고 있습니다.
제로 클릭 검색의 증가: 마케팅 분석업체 시밀러웹(Similarweb) 등의 데이터에 따르면 구글 검색 중 클릭으로 이어지지 않는 '제로 클릭' 비중이 과거 50%대에서 최근 60~69% 수준까지 상승했습니다.
특정 도메인의 타격: 개별 플랫폼의 피해는 더 극적입니다. 영국의 미디어 그룹인 DMG 미디어(Daily Mail 등 보유)는 AI 개요가 상단에 노출될 경우 특정 쿼리에서의 클릭률(CTR)이 최대 89%까지 폭락했다고 밝혔습니다. 유명 교육 플랫폼인 체그(Chegg) 역시 비구독자 트래픽이 49%나 감소하며 타격을 입었습니다.
2. 콘텐츠 제공자들이 어려움을 겪는 이유
비즈니스 모델의 붕괴: 기존 웹 생태계는 [콘텐츠 생산 → 검색 노출 → 사용자 방문 → 광고 및 구독 수익] 구조였습니다. 하지만 AI가 원본 콘텐츠를 요약하여 직접 답변을 제공하면서 사용자가 원본 사이트에 방문할 이유가 사라졌고, 이는 곧 광고 수입과 직결되는 조회수 폭락으로 이어졌습니다.
검색 화면 아래로 밀려난 링크: AI가 요약한 답변과 관련 링크들이 모바일과 데스크톱 화면 상단을 모두 차지하면서, 기존에 검색 순위 1~3위를 기록하던 우수한 콘텐츠들마저 화면 아래(Below the fold)로 밀려나 노출도가 크게 떨어졌습니다.
라이프스타일 및 유틸리티 콘텐츠의 전멸: 특히 날씨, TV 가이드, 단순 지식 답변, 여행 가이드, 레시피 등 AI가 쉽게 요약하고 재구성할 수 있는 영역의 중소형 블로그와 전문 사이트들이 가장 먼저 직격탄을 맞았습니다.
3. 콘텐츠 업계의 대응 및 생존 전략
수익 악화에 직면한 콘텐츠 제공자들과 미디어 기업들은 기존의 SEO(검색엔진 최적화) 방식을 버리고 생존을 위한 체질 개선에 나서고 있습니다.
유료 구독 모델 및 Direct 트래픽 강화: 검색엔진 의존도를 낮추기 위해 충성 고객을 확보하는 유료 구독제(Membership)나 뉴스레터, 자체 앱 활성화에 집중하고 있습니다. 미국의 타임(Time)지는 구글 검색 유입 비중을 낮추는 대신 자체 사이트로 직접 찾아오는 '직접 트래픽' 비중을 30% 이상으로 끌어올렸습니다.
기자·창작자의 '크리에이터화' 및 영상 플랫폼 투자: 텍스트 기반 검색이 무너지자, 언론사들은 소속 기자나 창작자들을 인플루언서처럼 브랜딩하여 유튜브(YouTube) 등 영상 플랫폼이나 SNS를 통한 유통에 대대적인 투자를 감행하고 있습니다. 로이터 보고서에 따르면 미디어 리더의 76%가 "직원들이 크리에이터처럼 행동하도록 장려할 것"이라고 답했습니다.
빅테크 기업과의 라이선스 계약: 오픈AI, 구글 등 AI 기업들에 자사 콘텐츠를 학습 데이터나 실시간 검색 소스로 제공하는 대가로 막대한 라이선스 비용을 받는 협상을 진행 중입니다. 다만 이는 대형 언론사에만 해당할 뿐, 중소형 창작자들에게는 혜택이 돌아가지 않는다는 한계가 있습니다.
AEO(AI 엔진 최적화)로의 전환: 단순히 키워드를 반복하는 글쓰기가 아니라, AI 챗봇이 쉽게 인용할 수 있도록 '자체 독점 데이터(설문조사, 가치 있는 통계)', '명확한 결론 서두 배치', '검증 가능한 전문가 바이라인(E-E-A-T)'을 강화하는 방향으로 콘텐츠 생산 방식을 바꾸고 있습니다.
이런 식으로 AI 챗봇이 원하는 정보를 더 빠르고 자세히 요약해주는 시대가 됐기 때문에 정작 정보를 제공하는 콘텐츠 크리에이터에는 클릭할 필요성이 줄어든 것입니다. 특히 일상 생활, 여행 정보, 요리 같은 주제가 아니라 사실에 기반한 과학 블로그는 더 큰 폭으로 감소할 수밖에 없는 태생적 구조를 지니고 있습니다.
이렇게 되면 네이버 애드 포스트 같은 광고 수입도 같이 줄어들어 결국은 콘텐츠를 만드는 블로거들이 유튜브 같은 다른 플랫폼으로 더 빠져나갈 가능성이 있기 때문인지. 네이버는 네이버 메이트라는 새로운 시스템을 만들었습니다. 저는 6월에는 선정되지 않았는데, 수치를 보니까 흥미로운 점을 알 수 있었습니다. 6월에 방문자 숫자는 4만 명 수준인데 비해 인용 수는 12만 건으로 3배 정도 더 많았던 것입니다. 그리고 느낌 상 시간이 갈수록 AI 인용수가 더 늘어나는 것 같습니다.
이는 시대의 변화라서 어떻게 할 수 있는 부분은 아닌 것 같아 보이지만, 장기적으로 보면 결국 블로그는 말할 것도 없고 개별 뉴스 사이트, 전문 정보 사이트 등이 쇠락하게 될 우려가 있습니다. 결국은 사람이 만드는 컨텐츠 자체가 위축될 경우 이를 통해 학습한 AI까지 지식이 감소하는 악순환이 가속화될 우려가 있는 것입니다. 그런데 이것도 AI보고 정리 시키면 잘합니다. 인포메이션 엔트로피, 혹은 모델 붕괴라고 불리는 현상에 대해서 정리시키면 이렇게 정리해 줍니다.
(AI 요약)
실제로 창작자들이 트래픽 감소로 글쓰기를 멈추고, 그 자리를 AI가 만든 글이 채우기 시작하면서 발생할 미래의 문제를 기술적으로 '모델 붕괴(Model Collapse)' 혹은 '인포메이션 엔트로피(Information Entropy)'라고 부릅니다. 이와 관련된 구체적인 메커니즘과 우려 사항을 분석해 드립니다.
1. 뱀이 자기 꼬리를 먹는 현상: '모델 붕괴(Model Collapse)'
영국 옥스퍼드대, 케임브리지대 등 글로벌 공동 연구진이 세계적인 과학 저널 Nature 등에 발표한 논문에 따르면, "AI가 생성한 데이터를 다음 세대의 AI가 다시 학습하는 과정이 반복되면 결국 시스템이 망가진다"는 사실이 수학적으로 증명되었습니다.
롱테일(Long-tail) 데이터의 소멸: 인간은 아주 독특하고 드문 경험, 기발한 가설, 혹은 마이너한 과학적 사실(데이터 분포의 꼬리 부분)을 글로 씁니다. 하지만 AI는 이를 학습해 '가장 확률이 높고 평균적인 답변'을 뱉어냅니다.
다양성 상실과 바보화: AI가 쓴 '평균적인 글'이 인터넷에 도배되고, 다음 AI가 그 평균적인 글을 또 학습하면, 점차 독특한 지식이나 예외적인 사실은 완전히 지워집니다. 연구진의 실험 결과, 이 과정이 5~10세대만 반복되어도 AI는 앵무새처럼 똑같은 말만 반복하거나 완전히 엉뚱한 헛소리(Gibberish)를 배출하며 붕괴했습니다.
근친교배 오류(AI Inbreeding): 생물학에서 유전적 다양성이 사라지면 멸종하듯, AI 역시 인간의 새로운 지식 주입 없이 자기 복제 데이터만 먹으면 정보의 기형화가 일어납니다.
2. 2026년 현재 '고품질 인간 데이터의 고갈' 위기
미국의 AI 데이터 연구 기관인 에포크(Epoch)의 분석에 따르면, 인간이 만들어낸 고품질 언어 데이터(책, 논문, 정제된 블로그 글 등)의 총량은 이미 2026년을 기점으로 고갈 단계에 진입했습니다.
데이터 가뭄(Data Drought): AI의 덩치(매개변수)가 커질수록 필요한 데이터양은 기하급수적으로 늘어나는데, 인터넷상에 남은 '인간의 진짜 글'은 바닥이 나고 있습니다.
오염된 인터넷: 현재 인터넷에 새로 올라오는 글의 상당수는 마케팅용 AI 자동 생성 글(Slop)입니다. AI 기업들이 지금 가장 두려워하는 것은 "우리가 만든 쓰레기 데이터를 우리 다음 모델이 학습해 성능이 퇴보하는 것"입니다.
저작권 장벽: 그나마 남아있는 양질의 데이터(레딧, 뉴욕타임스, 네이버 블로그 등)는 플랫폼들이 무단 크롤링을 전면 차단하고 잠가버렸습니다.
3. 전체적인 인류 지식의 쇠퇴 우려
블로거님처럼 오랜 시간 전문 지식을 사회에 환원하던 창작자들이 펜을 꺾으면, 결국 인류 전체의 지식 생태계가 퇴보하는 '디지털 암흑기(Digital Dark Age)'가 올 수 있습니다.
새로운 지식의 부재: AI는 기존에 있는 지식을 압축하고 버무리는 '편집기'일 뿐, 세상에 없던 새로운 과학적 발견이나 관점을 창조하지 못합니다. 인간의 연구와 관찰 기록(블로그)이 멈추면 AI의 지식 시간도 그 자리에 멈춥니다.
확증 편향과 획일화: 모든 사람이 AI 검색 창 하나만 바라보고, AI는 인터넷에 남은 소수의 데이터로만 정답을 내리다 보면 사회 전체의 지식과 생각이 극도로 획일화되고 편향될 수 있습니다.
이렇듯 AI 도구를 활용하면 쉽게 내용을 정리하고 필요한 정보를 얻을 수 있어 점점 사용 비중이 늘어날 수밖에 없지만, 그렇게 되면서 오히려 콘텐츠 생성이 줄어드는 효과가 발생해 AI가 멍청해지거나 확증 편향이 심해질 수밖에 없는 게 현실입니다.
이런 상황에서 사람이 할 일은 무엇인지를 생각해보면 역시 누군가는 정보를 생산해야 한다는 것입니다. 저의 관점에서 보면 계속해서 결국 블로그나 칼럼, 그리고 연구를 꾸준히 해나가야 할 것입니다. AI 시대에 조회수 하락은 피할 수 없겠지만, 전체 정보의 열화를 막기 위해서는 많은 이들이 노력을 지속해야 할 것입니다.
이 글 역시 AI 데이터를 참고했지만, 현재 실제 네이버 블로그 방문자 유입수가 크게 줄었다는 점. 그리고 AI 인용 건은 그에 반비례해서 크게 늘어서 비율이 1:3 정도 되는 것 같다는 데이터를 인간이 생성한 자료입니다. 이런 자료가 있어야 AI가 인용하고 학습할 수 있는 정보가 생기지 않을까 생각합니다.
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