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Here’s why AI search engines really can’t kill Google
AI 검색 엔진이 구글을 죽일 수 없는 이유가 여기 있습니다
Here’s why AI search engines really can’t kill Google
A search engine is much more than a search engine, and AI still can’t quite keep up.
검색 엔진은 검색 엔진 이상이며 AI는 여전히 따라잡을 수 없습니다.
요약 :)
AI가 검색 비즈니스에 등장합니다. 아니면 그렇게 들었습니다.

Google은 점점 더 나빠지고 ChatGPT, Google Gemini, Microsoft Copilot과 같은 도구는 계속해서 좋아지고 있는 것처럼 보이지만, 우리는 온라인에서 정보를 찾고 소비하는 새로운 방법을 향해 달려가고 있는 것 같습니다.
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출처.
David Pierce,. (2024.03.26). The Verge. Here’s why AI search engines really can’t kill Google. 2024.03.27. https://www.theverge.com/24111326/ai-search-perplexity-copilot-you-google-review
AI가 검색 비즈니스에 등장합니다. 아니면 그렇게 들었습니다. Google은 점점 더 나빠지고 ChatGPT, Google Gemini, Microsoft Copilot과 같은 도구는 계속해서 좋아지고 있는 것처럼 보이지만, 우리는 온라인에서 정보를 찾고 소비하는 새로운 방법을 향해 달려가고 있는 것 같습니다. Perplexity 및 You.com 과 같은 회사는 스스로를 차세대 검색 제품으로 내세우고 있으며 심지어 Google과 Bing도 AI가 검색의 미래라고 엄청난 투자를 하고 있습니다 . 안녕, 10개의 파란색 링크; 안녕하세요, 세상에 관한 모든 이상한 질문에 대한 직접적인 답변입니다. 하지만 검색 엔진에 대해 이해해야 할 점은 검색 엔진에는 많은 것들이 있다는 것입니다. 중요하고 접근하기 어려운 과학 정보를 찾기 위해 Google을 사용하는 모든 사람들 중 훨씬 더 많은 사람들이 이메일 받은 편지함을 찾거나 Walmart 웹사이트에 접속하거나 Hoover 이전 대통령이 누구였는지 기억하는 데 Google을 사용하고 있습니다. 그리고 제가 가장 좋아하는 사실은 매년 수많은 사람들이 Google을 방문하여 검색창에 'google'을 입력한다는 것입니다. 우리는 주로 Google을 연구 도구로 이야기하지만 실제로는 하루에 수십억 번 생각할 수 있는 모든 것을 수행하도록 요청받습니다. 그렇다면 구글 킬러가 될 이들 모두가 직면한 진짜 질문은 그들이 정보를 얼마나 잘 찾을 수 있는가가 아니다. Google이 하는 모든 일을 얼마나 잘 할 수 있는지가 중요합니다. 그래서 저는 최고의 새로운 AI 제품 중 일부를 실제 테스트에 적용하기로 결정했습니다. SEO 연구 회사인 Ahrefs에 따르면 가장 많이 검색된 최신 쿼리 및 질문 목록을 가져와 다양한 AI 도구에 연결했습니다. 어떤 경우에는 이러한 언어 모델 기반 봇이 실제로 Google 검색결과 페이지보다 더 유용하다는 사실을 발견했습니다. 그러나 대부분의 경우, 나는 AI든 아니든 웹의 중심에서 Google을 대체하는 것이 얼마나 어려운지 정확히 깨달았습니다. 검색에 종사하는 사람들은 항상 기본적으로 세 가지 유형의 검색어가 있다고 말합니다. 첫 번째이자 가장 인기 있는 탐색 기능은 사람들이 웹사이트 이름을 입력하여 해당 웹사이트로 이동하는 방식입니다. "youtube", "wordle", "yahoo mail"에 이르기까지 Google에서 검색되는 거의 모든 인기 검색어는 탐색 검색어입니다. 실제로 이것은 검색 엔진의 주요 임무입니다. 즉, 사용자를 웹사이트로 연결하는 것입니다. 실제로 검색 엔진의 주요 임무는 사용자를 웹사이트로 연결하는 것입니다. 탐색 쿼리의 경우 AI 검색 엔진은 보편적으로 Google보다 나쁩니다. Google 탐색 검색을 수행할 때 첫 번째 결과가 원하는 결과가 아닌 경우는 매우 드뭅니다. 물론 Google이 실제로 수행해야 하는 작업이 사용자를 Amazon으로 직접 연결하는 것인데 이러한 결과를 모두 표시하는 것은 이상합니다. com이든 뭐든 간에 속도가 빠르고 잘못된 경우도 거의 없습니다. 반면에 AI 봇은 내가 원하는 것이 링크뿐일 때 몇 초 동안 생각한 다음 회사에 대한 준유용한 정보를 제공하는 것을 좋아합니다. 일부는 amazon.com에 연결되지도 않았습니다. 나는 이러한 AI 도구가 나에게 필요한 것을 얻는 데 걸리는 시간을 싫어하는 만큼 추가 정보를 싫어하지 않습니다 . Home Depot에 대해 생성된 텍스트의 세 문단을 10초 동안 기다리는 것은 답이 아닙니다. Home Depot에 대한 링크를 원합니다. Google은 매번 그 경주에서 승리합니다. 다음으로 가장 인기 있는 검색 유형은 정보 쿼리입니다. 즉, 하나의 정답이 있는 구체적인 내용을 알고 싶습니다. "NFL 점수"는 매우 인기 있는 정보 검색어입니다. “지금은 몇시입니까?”는 또 다른 것입니다. '날씨'도 마찬가지다. 누가 당신에게 점수나 시간, 온도를 알려주는지는 중요하지 않습니다. 단지 당신이 알아야 할 것입니다. Warriors 점수에 대한 검색 결과를 보여주는 Perplexity의 스크린샷. Perplexity의 답변이 도움이 되는 것 같습니다. 하지만 이것은 어젯밤의 게임이 아니었습니다. 스크린샷: David Pierce / The Verge 여기서 결과는 지도 전체에 표시됩니다. 스포츠 점수와 같은 실시간 항목의 경우 AI는 신뢰할 수 없습니다. You.com과 Perplexity는 둘 다 나에게 오래된 정보를 자주 제공했지만 Copilot은 대개 올바른 정보를 얻었습니다. Google은 이를 올바르게 수행할 뿐만 아니라 일반적으로 다른 통계 및 정보가 포함된 위젯을 팝업으로 표시하는데, 이는 다른 것보다 낫습니다. 특정 위치나 상황이 필요한 모든 항목도 마찬가지입니다. Google은 아마도 귀하에 대한 정보를 가지고 있지만 AI 봇은 대부분 그렇지 않습니다. "1년에 몇 주가 되는지" 또는 "어버이날이 언제인지"와 같은 보다 지속적인 정보에 관해서는 제가 테스트한 모든 것이 올바르게 나왔습니다. 많은 경우 실제로 나는 약간의 유용한 컨텍스트를 추가하는 AI 답변을 선호했습니다. 하지만 얼마나 자주 그들을 믿을 수 있는지 잘 모르겠습니다. Google에서는 1년이 52.1429주라고 말했지만 You.com에서는 실제로는 52주와 하루에 윤년에 하루가 추가된다고 설명했습니다. 이는 52.1429보다 더 유용합니다! 그러나 Perplexity는 실제로 평년은 52주이고 윤년은 52주 1일이라고 말했습니다. 두 문장 뒤에는 직접적으로 모순이 됩니다. 전체 답변은 다음과 같습니다. 그냥 이해하려고 노력하세요. 평년은 약 52주로 구성되고, 윤년은 52주 1일로 구성됩니다. 좀 더 정확하게 말하면, 정규 연도는 실제로 52.143주로 구성됩니다. 이는 정규 연도에 하루가 더 있다는 의미입니다. 반면, 특정 예외를 제외하고 4년마다 발생하는 윤년은 52주 2일이 됩니다. 주 수의 이러한 차이는 평년에는 일이 추가되고 윤년에는 2월에 일이 추가되기 때문입니다. 좀 더 조사한 결과 이제 You.com이 말한 답변이 바로 그 대답이라는 확신이 들었습니다. 하지만 이 모든 작업에는 시간이 너무 오래 걸리고 검색어에 대한 사실 확인을 강요하는 것은 도움이 되는 내용을 요약하려는 목적을 무산시키는 것입니다. Google은 속도라는 한 가지 측면에서 계속 승리하고 있습니다. 그러나 정반대의 정보 쿼리 하위 장르가 있습니다. 나는 이것을 묻힌 정보 쿼리(Buried Information Queries)라고 부릅니다. 제가 제공할 수 있는 가장 좋은 예는 매우 인기 있는 검색어인 "Mac에서 스크린샷을 찍는 방법"입니다. 인터넷에는 답변이 포함된 백만 페이지가 있습니다. 전체 화면을 캡처하려면 Cmd-Shift-3을 누르거나 선택 영역을 캡처하려면 Cmd-Shift-4를 누르면 됩니다. 하지만 해당 정보는 일반적으로 아래에 묻혀 있습니다. 많은 광고와 SEO 쓰레기. Google의 자체 검색 생성 경험을 포함하여 제가 시도한 모든 AI 도구는 해당 정보를 빼앗아 직접 제공합니다. 정말 좋아요! Mac에서 스크린샷을 찍는 방법을 설명하는 Copilot 이미지. 이제 이것이 온라인에서 질문에 대답하는 방법입니다. 스크린샷: David Pierce / The Verge 거기에는 웹의 비즈니스 모델과 구조를 위협하는 복잡한 질문이 내재되어 있습니까? 응 ! 그러나 순수한 검색 경험으로는 훨씬 더 좋습니다. 대체 성분, 커피 비율, 헤드폰 방수 등급 및 알기 쉽지만 찾기가 너무 어려운 기타 정보에 대해 묻는 비슷한 결과를 얻었습니다. 이는 Google 검색의 세 번째 종류인 탐색 쿼리를 소개합니다. 이는 단 하나의 답이 없는 질문이며, 대신 학습 과정의 시작입니다. 가장 인기 있는 목록에는 '넥타이 묶는 방법', '전기톱이 발명된 이유', '틱톡이란 무엇인가'와 같은 질문이 탐구 쿼리로 간주됩니다. 방금 들어본 음악가의 이름을 Google에서 검색했거나 '헬레나 몬타나에서 할 일' 또는 'NASA 역사'와 같은 항목을 검색해 본 적이 있다면 탐색 중인 것입니다. 순위에 따르면 이는 사람들이 Google을 사용하는 주요 용도가 아닙니다. 하지만 바로 AI 검색 엔진이 빛을 발할 수 있는 순간입니다. 잠깐만요. 전기톱은 왜 발명 됐나요 ? Copilot은 기술 발전과 벌목꾼의 최종 채택을 설명하기 전에 의료 기원에 대해 여러 부분으로 구성된 답변을 제공했습니다. 또한 더 많은 내용을 읽을 수 있는 8개의 유용한 링크도 제공했습니다. Perplexity는 훨씬 짧은 답변을 제공했지만 오래된 전기톱의 멋진 이미지 몇 개와 해당 주제에 대한 YouTube 설명 링크도 포함했습니다. Google의 결과에는 동일한 링크가 많이 포함되어 있었지만 나를 위한 합성은 전혀 수행되지 않았습니다. 생성 검색조차도 나에게 아주 기본적인 정보만 제공했습니다. AI 엔진에서 제가 가장 좋아하는 점은 인용입니다. Perplexity, You.com 및 기타 업체는 소스에 대한 연결(종종 인라인)이 점차 향상되고 있습니다. 이는 내 관심을 불러일으키는 특정 사실을 발견하면 거기에서 바로 소스로 이동할 수 있음을 의미합니다. 항상 충분한 소스를 제공하거나 올바른 위치에 배치하지는 않지만 이는 훌륭하고 유용한 추세입니다. 이 테스트를 수행하는 동안 제가 경험한 한 가지 경험은 실제로 가장 놀라운 경험이었습니다. Google에서 가장 많이 검색되는 질문은 '무엇을 볼만한지'라는 간단한 질문입니다. Google은 이를 위해 Dune: Part Two 및 Imaginary 와 같은 "최고 추천"을 특징으로 하는 포스터 행을 포함하는 전체 특정 페이지 디자인을 가지고 있습니다 . "For You"에는 Deadpool 과 Halt and Catch Fire가 포함되어 있습니다 . 인기 타이틀과 장르별로 정렬된 옵션이 표시됩니다. AI 검색 엔진 중 어느 것도 이와 같은 기능을 제공하지 않았습니다. Copilot은 5개의 인기 영화를 나열했습니다. Perplexity는 Girls5eva 에서 Manhunt, Shogun 에 이르기까지 무작위로 보이는 옵션을 제공했습니다 . You.com은 나에게 오래된 정보를 많이 주었고 "최고의 Netflix 오리지널 영화 14편"을 나에게 말하지 않고 볼 것을 권했습니다. AI는 올바른 아이디어이지만 챗봇은 잘못된 인터페이스입니다. 이 경우 AI는 올바른 아이디어입니다. 저는 많은 링크를 원하지 않고 제 질문에 대한 답변을 원합니다. 하지만 챗봇은 잘못된 인터페이스입니다. 검색 결과 페이지도 마찬가지입니다! Google은 이것이 플랫폼에서 가장 많이 묻는 질문이라는 것을 분명히 알고 있으며 훨씬 더 잘 작동하는 것을 디자인할 수 있었습니다. 어떤 면에서 그것은 상황을 완벽하게 요약한 것입니다. 적어도 일부 웹 검색의 경우 생성 AI는 지난 수십 년의 검색 기술보다 더 나은 도구가 될 수 있습니다. 그러나 현대 검색 엔진은 단순한 링크 페이지가 아닙니다. 그들은 소형 운영 체제와 비슷합니다. 그들은 질문에 직접 답할 수 있고 계산기, 변환기, 항공편 선택기 및 기타 모든 종류의 도구가 내장되어 있어 한두 번의 클릭만으로 원하는 곳으로 이동할 수 있습니다. 이 차트에 따르면 대부분의 검색 쿼리의 목표는 정보에 대한 경이로움과 발견의 여정을 시작하는 것이 아닙니다. 목표는 링크나 답변을 얻은 다음 나가는 것입니다. 현재 이러한 LLM 기반 시스템은 경쟁하기에는 너무 느립니다. 제 생각에 가장 큰 질문은 기술보다는 제품에 관한 것입니다. Google을 포함한 모든 사람은 AI가 검색 엔진이 질문을 이해하고 정보를 더 잘 처리하는 데 도움이 될 수 있다고 믿습니다. 현재 업계에서는 이것이 당연한 일입니다. 하지만 구글이 결과 페이지, 비즈니스 모델, 정보를 표현하고 요약하고 표면화하는 방식을 AI 회사가 챗봇을 더 복잡하고 다면적인 도구로 바꾸는 것보다 더 빠르게 재창조할 수 있을까요? 10개의 파란색 링크는 검색에 대한 답이 아니지만 다목적 텍스트 상자도 아닙니다. 검색이 전부이고, 모든 것이 검색입니다. Google을 죽이려면 챗봇보다 훨씬 더 많은 것이 필요할 것입니다