한국에서 AI 검색은 얼마나 쓰이고, 얼마나 믿을 만하다고 여겨지나 — 오픈서베이의 반복 조사에서 정보 탐색에 ChatGPT를 쓴다는 응답은 2025년 3월 39.6%에서 12월 54.5%로, Gemini는 9.5%에서 28.9%로 늘었다. 같은 기간 ChatGPT 검색결과를 신뢰한다는 평가는 57.6%에서 49.1%로 내렸다. 이용과 신뢰가 반대로 움직였다 — 적어도 이 시장에서, 신뢰가 이용을 끌고 가는 그림이 아니라는 뜻이다. 기대한 답이 안 나왔을 때 가장 흔한 행동도 포털 복귀가 아니라 질문을 고쳐 다시 묻는 것이었다(77.2%, 1위).
아홉 달 사이에 움직인 것
오픈서베이는 「AI 검색 트렌드 리포트 2026」 상반기판에서 같은 문항을 2025년 3월과 12월 두 시점에 물었다(문항: "최근 3개월 이내에 이용해본 검색 서비스", 중복 응답, 1회 이상 검색 서비스 이용자 시점별 990명·989명 — 리포트 원문, 확인 2026-07-22). 정보를 찾을 때 ChatGPT를 쓴다는 응답은 39.6%에서 54.5%로, Gemini는 9.5%에서 28.9%로 올랐다. 네이버는 85.3%에서 81.6% — 여전히 가장 넓게 쓰이는 검색 표면이지만 방향은 아래쪽이다.
이 표가 말하는 것은 대체가 아니라 병행이다. 네이버를 끊고 ChatGPT로 갈아탄 것이 아니라, 정보 탐색이 여러 표면으로 갈라졌다. 중복 응답 문항에서 두 수치가 함께 높다는 것은 포털과 생성형 AI를 같이 쓰는 사람이 그만큼 흔해졌다는 뜻이고, 그래서 브랜드의 노출 지형도 표면 하나가 아니라 여러 표면의 합으로 읽어야 하는 상태가 됐다.
신뢰는 반대로 갔다
같은 리포트의 다른 문항이 이 성장 곡선을 뒤집는다. ChatGPT 이용 경험자에게 검색결과 신뢰도를 평가하게 한 문항(긍정 평가 상위 2단계 비율, 시점별 평가 대상 345명·614명)에서 신뢰한다는 응답은 57.6%에서 49.1%로 내렸다. 절반 밑으로 떨어진 신뢰와 절반을 넘어선 이용이 같은 조사 안에 공존한다.
이용은 늘고 신뢰는 내렸다 — 반대로 움직인 두 문항
ChatGPT 검색용 이용률 — "최근 3개월 이내에 이용해본 검색 서비스"(중복 응답)
ChatGPT 검색결과 신뢰도 — 이용 경험자 평가(긍정 상위 2단계 비율)
이용이 느는데 신뢰가 주는 현상의 원인을 이 조사가 직접 밝혀주지는 않는다. 초기의 호의적 수용층을 지나 일반 사용자로 확산되며 평가가 냉정해졌다는 해석도, 쓰는 만큼 오답을 목격할 기회가 늘었다는 해석도 가능하다 — 둘 다 추정이다. 조사가 실측으로 보여주는 것은 결과다. 사람들은 믿지 않으면서도 계속, 더 많이 쓴다.
실패해도 돌아가지 않는다
왜 그런가에 대한 단서도 같은 리포트에 있다. 기대한 답이 한 번에 나오지 않을 때 ChatGPT 이용자가 하는 행동 1위는 질문을 고쳐 다시 묻는 것이다 — 74.3%에서 77.2%로(중복 응답, 이용 경험자 기준). 다른 생성형 AI로 옮겨 다시 묻는 응답은 17.7%에서 30.0%로 크게 올랐다. 답이 마음에 안 들 때 첫 선택은 포털 복귀가 아니라 AI 안에서의 재시도다.
하반기 조사(2026년 7월)는 이 습관이 어디까지 왔는지 보여준다. 생성형 AI 이용자의 56.9%는 궁금한 것이 생기면 참지 않고 즉시 AI에게 묻고, 42.3%는 한 번에 끝내지 않고 꼬리 질문으로 파고든다(하반기 공개판, 확인 2026-07-22).
신뢰 문항과 행동 문항을 겹쳐 읽으면 그림이 완성된다. 사용자는 AI의 첫 답을 정답으로 믿지 않는다. 대신 고쳐 묻고, 파고들고, 다른 AI로 교차 확인한다. 검증을 포기한 것이 아니라 검증 방식을 바꿨고 — 그 검증 루프 전체가 이제 AI 답변 지면 안에서 돈다.
브랜드 쪽에서 읽으면
첫째, 분모가 커졌다. 정보를 찾는 사람 두 명 중 한 명이 쓰는 자리에 AI 답변이 들어왔다. 그 지면에서 브랜드가 답변 본문에 등장하는가 아닌가는 이제 소수 얼리어답터의 문제가 아니라 주류 탐색 경로의 문제다.
둘째, 기회는 한 번이 아니다. 재질문 77.2%와 꼬리 질문 42.3%가 말하는 것 — 한 질문은 한 번의 노출 기회가 아니라 연쇄다. 첫 답에서 빠졌더라도 고쳐 묻는 턴, 파고드는 턴에서 다시 소환될 수 있다. 거꾸로, 단발 질문 한 번을 캡처한 화면이 실사용 가시성을 대표하지 못하는 이유이기도 하다.
셋째 — 이것은 실측이 아니라 해석이다(추정). 신뢰가 낮은 채로 이용이 늘어난 시장이라면, 사용자가 답을 가늠할 때 답변에 붙는 출처 표시의 무게가 커질 개연성이 있다. 이 인과는 위 조사가 측정한 것이 아니고 저희 실측도 아직 아니다. 다만 답변 속 브랜드 언급과 출처 인용이 별개 사건으로 판정된다는 것, 그 둘이 같은 실측에서 크게 갈린다는 것은 저희 실측이 이미 보여줬다(언급과 인용은 다른 사건).
확실한 것에서 시작하면 된다. 이용이 커진 그 지면에서 지금 우리 브랜드가 어디에 있는지 — 질문·시점·반복 조건이 기록된 실측으로 현재 좌표부터 확인하는 것이다. 광고가 들어오기 전의 네이버 AI브리핑 지형을 t0 기준선으로 봉인해 둔 것과 같은 방식으로, 지금의 좌표는 지금만 잴 수 있다.