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3편 | 국내 AI 앱 이용자 3,075만 명, 검색은 왜 대화가 되고 있을까?
2026년 9월 국내 생성형 AI 앱 MAU 3,075만 명과 사용시간 증가, 네이버 AI 브리핑과 AI탭 변화를 통해 검색이 대화로 바뀌는 이유를 살펴봅니다.
“서울 맛집.”
예전에는 검색창에 이렇게 짧게 입력했습니다. 수많은 결과를 펼쳐 놓고 하나씩 살펴보는 것이 익숙했죠.
이제는 이렇게 묻는 사람도 있습니다.
“부모님 모시고 갈 건데 조용하고, 주차가 편하고, 음식이 너무 맵지 않은 곳을 추천해 줘.”
두 문장은 비슷하지만 다릅니다. 첫 번째는 정보를 찾는 말이고, 두 번째는 내 상황에 맞는 선택을 도와달라는 부탁입니다.
저는 이 차이가 앞으로 검색과 마케팅을 바꾸는 중요한 시작이라고 봅니다.
국내 생성형 AI 이용자, 정말 3천만 명이 넘었을까요?
2026년 10월 13일 발표된 와이즈앱·리테일 조사에 따르면, 지난 9월 국내 주요 생성형 AI 앱 상위 10개의 월간 이용자는 중복을 제거하고 3,075만 명이었습니다.
앱별로는 챗GPT 2,470만 명, 제미나이 987만 명, 클로드 404만 명이었습니다.
이 숫자는 ‘국민 3,075만 명이 매일 AI를 쓴다’는 뜻이 아닙니다. 한국인 안드로이드·아이폰 사용자 표본으로 추정한 앱 월간 이용자 수입니다. 웹 브라우저만 이용한 사람은 포함되지 않고, 한 달에 한 번 이상 앱을 열어 본 사람도 들어갑니다.
제가 더 눈여겨보는 숫자는 따로 있습니다.
상위 10개 앱의 중복 제거 이용자 수는 1년 전보다 19% 늘었는데, 총 사용시간은 64% 늘어 46억 분이 됐습니다.
사용자 수보다 사용시간이 훨씬 빠르게 늘어난 것입니다. 다만 이 수치만으로 사람들이 AI를 무슨 일에 썼는지까지 알 수는 없습니다.
사람들이 새로운 도구를 한 번 써보는 단계를 넘어 더 많은 시간을 쓰고 있다는 점이 중요한 변화입니다.
그런데 다른 조사에는 44.5%라고 적혀 있습니다
헷갈릴 수 있습니다. 정부의 「2025 인터넷이용실태조사」에서는 생성형 AI 서비스 이용 경험률이 44.5%였습니다. 반면 CJ메조미디어가 2026년 봄 특정 지역의 15~59세 1,000명에게 온라인으로 질문했을 때에는 88%가 이용 경험이 있다고 답했습니다.
왜 숫자가 다를까요?
서로 다른 것을 세었기 때문입니다. 한 조사는 이용 경험을, 다른 조사는 스마트폰 앱 사용을 살핍니다. 조사 대상과 방식, 시점도 다릅니다.
숫자가 크다고 더 좋은 통계는 아닙니다. 누구에게, 무엇을, 언제 물었는지 함께 봐야 합니다. 그렇지만 다른 조사들이 공통으로 가리키는 방향은 있습니다. AI가 더 많은 사람의 일상으로 들어오고 있다는 것입니다.
네이버가 AI에 힘을 쏟는 이유
한국에서는 이 변화가 더욱 흥미롭습니다.
네이버의 AI 브리핑은 검색 결과에 요약과 출처를 보여줍니다. 네이버는 2026년 7월, 이 서비스의 월 이용자가 3,000만 명 이상이라고 밝혔습니다. 같은 발표에서는 대화형 검색 서비스 AI탭 이용자가 1,000만 명에 이르렀다고 설명했습니다.
두 이용자 집단은 겹칠 수 있으므로 단순히 더해 ‘4,000만 명’이라고 하면 안 됩니다.
중요한 것은 숫자 하나가 아니라 사람들의 행동입니다. 네이버도 AI 브리핑을 본 뒤 추가로 질문하고, 여러 제품과 장소를 비교하고, 다음 행동까지 이어 가는 흐름을 만들고 있습니다.
저는 이 변화가 기업과 자영업자에게 중요하다고 생각합니다. 고객이 질문하는 방식이 달라지면, 고객에게 정보를 전달하는 방식도 달라져야 하기 때문입니다.
검색어보다 질문의 맥락이 중요해질 수 있습니다
누군가 ‘식당’을 검색했다면, 그 사람이 무엇을 원하는지 알기 어렵습니다. 하지만 “어린아이와 가고 싶은데 주차가 편하고 소음이 적은 식당”이라고 물었다면 훨씬 많은 조건이 드러납니다.
누구와 가는지, 어떤 불편함을 피하려는지, 무엇을 중요하게 생각하는지가 들어 있습니다.
AI는 이런 조건을 바탕으로 답을 만들 수 있습니다. 기업들도 검색어뿐 아니라 질문 속 상황과 의도에 더 관심을 갖게 될 것입니다.
그렇다고 AI가 추천하면 반드시 결제나 예약으로 이어진다는 뜻은 아닙니다. 실제 선택은 사람의 몫이고, 답변도 틀릴 수 있습니다.
AI를 쓰면 모든 일이 빨라질까요?
그렇지는 않습니다. 연구 결과를 보면 오히려 더 재미있습니다.
에릭 브린욜프슨과 동료 연구자들이 고객상담 직원 5,172명의 자료를 분석했을 때 AI의 도움을 받은 직원은 시간당 처리한 문의가 평균 약 15% 늘었습니다. 경험이 적은 직원에게 도움이 컸습니다.
반대로 METR 연구진이 2025년 숙련된 오픈소스 개발자를 대상으로 진행한 실험에서는 AI 사용이 허용된 작업의 완료 시간이 평균 19% 더 길었습니다. METR은 2026년 후속 연구에서 도구 발전과 실험 참여자 선택 문제를 들어 이 결과를 현재의 모든 개발 업무에 그대로 적용하기 어렵다고 밝혔습니다.
같은 AI라도 어떤 일에는 큰 도움이 되고, 어떤 일에서는 확인하는 데 시간이 더 걸립니다.
AI가 만능인지 아닌지를 묻는 것보다, 어떤 일에 어떤 방식으로 쓰느냐를 묻는 편이 더 유용합니다.
검색창 바깥에서 시작되는 경쟁
고객이 우리 가게 이름을 직접 검색하지 않고 “나에게 맞는 곳”을 AI에게 묻는다면 어떻게 될까요?
그때는 간판의 크기나 광고 문구뿐 아니라 주차, 가격, 예약 방법, 전문 분야, 실제 장점처럼 구체적인 정보도 중요해질 수 있습니다.
AI가 언제나 정확히 답한다고 장담할 수는 없습니다. 그러나 사람의 질문이 길어질수록 사업자도 자기 서비스를 더 명확히 설명할 필요가 있습니다.
사람들이 정보를 찾는 말이 달라진다면, 사업자가 자신을 설명하는 말도 달라져야 합니다.
다음 편에서는 그 변화의 시대에 우리가 무엇을 준비해야 할지 이야기해 보겠습니다.
