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 무엇이 움직였나
오픈서베이는 「AI 검색 트렌드 리포트 2026」 상반기판에서 같은 문항을 2025년 3월과 12월 두 시점에 물었다. 문항은 "최근 3개월 이내에 이용해본 검색 서비스"(중복 응답)이고, 1회 이상 검색 서비스 이용자 시점별 990명·989명이 답했다(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%다. 여전히 가장 넓게 쓰이는 검색 화면이지만 방향은 아래쪽이다.
이 표가 말하는 것은 대체가 아니라 병행이다. 네이버를 끊고 ChatGPT로 갈아탄 것이 아니라, 정보 탐색이 여러 화면으로 갈라졌다. 중복 응답 문항에서 두 수치가 함께 높다는 것은 포털과 생성형 AI를 같이 쓰는 사람이 그만큼 흔해졌다는 뜻이다. 그래서 브랜드의 노출 지형도 화면 하나가 아니라 여러 화면의 합으로 읽어야 한다.
많이 쓰면 더 믿게 되나 — 신뢰는 반대로 갔다
같은 리포트의 다른 문항이 이 성장 곡선을 뒤집는다. ChatGPT 이용 경험자에게 검색결과 신뢰도를 물었다(긍정 평가 상위 2단계 비율, 시점별 평가 대상 345명·614명). 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 퍼지며 평가가 냉정해졌다는 해석도 가능하다. 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 올랐다(오픈서베이 조사, 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 바로 AI에게 묻는다. 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 아니다. 주류 탐색 경로의 문제다.
둘째, 기회는 한 번이 아니다. 재질문 77.2%와 꼬리 질문 42.3%(오픈서베이 조사)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 아니다. 다만 답변 속 브랜드 언급과 출처 인용은 별개 사건으로 판정된다. 그 둘이 같은 회차에서 크게 갈린다는 것은 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 지형은 자사 실측 2026-07-16(질의 50개 × 각 7회)으로 만든 t0 기준선에 잰 그대로 잠가 뒀다. 그것을 봉인이라 부른다. 지금의 좌표도 지금만 측정할 수 있다.
믿음과 사용이 갈릴 때 재야 할 것
사람들이 AI 답을 덜 믿는다고 해서 덜 쓰지는 않습니다. 믿음을 근거로 판단을 미루면, 이미 쓰이고 있는 화면에서 이름을 잃습니다.
저희는 태도를 묻는 대신 그 화면을 직접 열어 측정합니다. 답에 이름이 나왔는지와 주소가 걸렸는지를 갈라 세고 경쟁사를 같은 답변에서 함께 세기 때문에, 지금 누가 거기 있는지가 숫자로 나옵니다.
격차를 그냥 두면
못 믿겠다면서 쓰는 사람이 늘고 있습니다. 이 격차를 재지 않으면 아직 이르다는 감으로 한 해를 보내고, 그 사이 답변 화면의 순번은 먼저 움직인 경쟁사가 채웁니다.
태도와 행동이 갈릴 때는 행동을 재야 합니다. 화면을 직접 재지 않으면 설문의 태도만 남고 실제로 벌어지는 일을 놓칩니다.
믿음은 내려가는데 사용은 올라갑니다. 그 사이에 귀사는 어디 있습니까
두 시점에 답한 검색 서비스 이용자 990명과 989명 가운데 정보를 찾을 때 ChatGPT를 쓴다는 응답은 39.6%에서 54.5%로 늘었습니다. 아홉 달 사이입니다. 같은 조사에서 ChatGPT를 써 본 345명과 614명이 매긴 신뢰도는 57.6%에서 49.1%로 내렸습니다. 답이 틀려도 사람들은 그 안에서 다시 묻습니다. 그러니 답이 틀린 화면에서 우리 이름이 어떻게 실려 있는지까지 재야 합니다. 무료 체험이 그 화면을 그대로 보여드립니다.