“검색량 늘어도 수익화 더뎌” 알파벳 주가 급락에 드러난 AI 전환 딜레마, 광고 시장 '지각변동' 본격화

알파벳, 3분기 실적 부진·AI 설비투자 부담에 주가 12.6% 급락
검색·광고 성장세 둔화에도 시장 지배력 여전, 관건은 AI 검색 수익화
AI 중심 정보 탐색 확산, 광고·마케팅 시장도 GEO·AEO 전략 주목

구글 모회사 알파벳 주가가 상장 이후 최대 하락률을 기록했다. 인공지능(AI)·클라우드 사업이 가파른 성장세를 이어갔음에도 불구, 막대한 설비투자로 현금흐름이 악화하고 핵심 수익원인 검색·광고 사업의 성장세까지 둔화하면서 투자심리가 급격히 위축된 것이다. 이런 가운데 시장에서는 구글의 향후 경쟁력이 검색엔진 지배력 자체보다 AI 기반 정보 탐색으로 이동하는 이용자 수요를 얼마나 효율적으로 광고 매출로 전환하느냐에 달렸다는 분석이 나온다.

곤두박질친 알파벳 주가

29일(이하 현지시각) 파이낸셜타임스(FT) 보도에 따르면, 알파벳은 이날 나스닥 시장에서 12.6% 급락한 283.82달러(약 37만9,800원)의 주가로 장을 마쳤다. 시간 외 거래에서도 0.9% 하락세가 이어졌으며, 증발한 시가총액은 5,000억 달러(약 679조원)에 육박한다. 이처럼 주가가 미끄러진 것은 전날 발표된 3분기 실적이 시장 기대에 미치지 못했기 때문이다. 지난 28일 구글 모회사 알파벳은 3분기 매출이 1,275억8,000만 달러(약 170조7,020억원)로 전년 동기 대비 25% 증가했다고 밝혔다. 이는 분기 기준 사상 최대 실적이지만, 런던증권거래소그룹(LSEG)이 집계한 시장 전망치(1,282억2,000만 달러·약 171조5,580억원)는 밑돌았다.

부문별로 살펴보면, AI 사업의 핵심인 구글 클라우드 매출은 전년 동기 대비 103% 급증한 307억1,000만 달러(약 41조900억원)를 기록했다. 이는 블룸버그통신이 집계한 시장 예상치인 291억 달러(약 38조9,360억원)를 웃도는 수준이다. 다만 막대한 AI 인프라 투자에 따른 현금 흐름 악화 상황 역시 여실히 드러났다. 알파벳의 3분기 설비투자 규모는 513억6,000만 달러(약 68조7,200억원)로 전년 동기 대비 두 배 이상 늘었고, 이에 따라 잉여현금흐름 적자도 전 분기 58억5,500만 달러(약 7조8,340억원)에서 90억6,500만 달러(약 12조1,290억원)로 확대됐다. 알파벳은 이러한 재정 압박 속에서도 올해 연간 설비투자 전망치를 최대 2,050억 달러(약 274조2,900억원) 선에서 유지했으며, 내년에는 투자 규모가 더욱 크게 증가할 수 있다고 예고했다.

검색·광고 실적 '먹구름'

여기에 구글의 핵심 수익원인 검색·광고 사업의 성장세도 둔화했다. 3분기 구글의 검색 및 기타 부문 매출은 633억5,000만 달러(약 84조7,620억원)로 전년 동기 대비 12.0% 늘었다. 올해 1분기 19.1%, 2분기 16.8%에 이어 두 분기 연속 증가율이 낮아진 것이다. 이와 관련해 순다르 피차이 알파벳 최고경영자(CEO)는 실적 발표에서 "전년 대비 검색어 증가율은 최근 5년 중 가장 높은 수준을 기록했다"고 설명했다. 구글 검색 서비스 이용이 활발해졌음에도 실제 매출 성장 효과는 제한적이었던 셈이다.

검색 이용 증가와 매출 성장 둔화 사이의 괴리는 AI 검색 서비스의 낮은 수익화 수준에서 비롯된 것으로 풀이된다. 구글은 기존 검색 결과 상단에 AI가 생성한 답변을 제공하는 'AI 오버뷰', 이용자가 챗봇과 대화하듯 추가 질문을 주고받을 수 있는 'AI 모드' 등의 기능을 탑재한 상태다. 이들 기능은 검색 편의성을 높이고 새로운 수요를 창출하는 데 기여하지만, 기존 광고 수익 창출 전략에는 오히려 악영향을 미칠 수 있다. AI가 검색 결과를 직접 요약하거나 질문에 답변하면서 이용자가 외부 웹사이트를 방문하지 않는 '제로 클릭(Zero-click)' 현상이 확산 중이기 때문이다. 실제 필립 쉰들러 구글 최고사업책임자(CBO)는 실적발표 콘퍼런스콜에서 "AI 모드 검색어가 빠르게 증가한 것이 (검색·광고 사업의 성장세 둔화에) 영향을 미쳤다"며 "AI 모드의 수익화 수준이 낮았기 때문"이라고 밝혔다.

표1. 알파벳 2026년 3분기 실적

검색엔진 시장 내 입지 여전

이러한 상황 속에서도 구글 경영진은 AI 검색의 장기적인 수익화 가능성에 대한 낙관적 입장을 유지 중이다. 쉰들러 CBO는 "AI 모드의 검색어 상당수는 구매 과정의 초기 탐색 단계에 해당해 새로운 고부가가치 상업적 수요를 확보할 수 있다"며 "AI 모드 검색어 대부분은 기존 검색을 대체하는 것이 아니라 추가로 발생하는 수요인 만큼, 시간이 지날수록 수익화 기회가 확대될 것"이라고 강조했다. 피차이 CEO 역시 "10여 년 전 모바일 검색으로 전환했을 때와 마찬가지로 당장은 이용자 경험 개선에 우선순위를 두고, 이후 수익화를 확대하겠다"는 방침을 밝혔다.

시장에서도 구글의 영향력 축소를 속단할 수 없다는 분석이 나온다. AI 기능 도입을 계기로 기존 검색엔진 시장에서 구글의 지배력이 강화되고 있다는 이유에서다. 실제 투자은행 에버코어ISI의 마크 마해니 애널리스트는 지난달 미국 소비자 1,000명을 대상으로 실시한 자체 정기 설문조사 결과를 인용, 구글의 주 검색엔진 지위가 2024년~2025년 초 저점을 기록한 이후 최근 4개 분기 연속 강화됐다고 밝혔다. 지난 8월 조사에서는 응답자의 78%가 구글을 주 검색엔진으로 꼽았고, 오픈AI 챗GPT의 비중은 지난해 8월 정점인 13%에서 10%로 하락했다. 이 같은 반등세는 시장조사업체 스탯카운터의 트래픽 집계에서도 확인된다. 구글의 전 세계 검색 점유율은 2023년 중 92.9%까지 올랐다가 지난해 7월 89.6%로 낮아졌으나, 올해 1월에는 90.0%로 소폭 반등했다.

정보 탐색 방식의 근본적 변화

다만 구글의 검색 시장 지배력이 확대됐다고 해서 과거와 같은 독점적 지위가 온전히 유지되고 있다고 보기는 어렵다는 시각도 존재한다. 챗GPT를 비롯한 생성형 AI 서비스가 검색 기능을 제공하면서 이용자들의 정보 탐색 경로가 다양해진 탓이다. 과거에는 온라인 정보 탐색 수요가 구글 등 전통적인 검색엔진에 집중됐지만, 최근에는 AI 챗봇에서도 자료 탐색, 상품 비교, 구매 의사 결정 등의 과정이 매끄럽게 이뤄지고 있다. 구글이 기존 검색엔진 시장에서 높은 점유율을 유지하더라도, 온라인 정보 유통 및 광고 시장 전반에서는 새로운 경쟁에 직면할 수밖에 없다는 의미다.

실제 미국 투자은행 시티즌스의 앤드루 분 애널리스트는 지난 29일 알파벳에 대한 투자 의견을 '시장수익률 상회'에서 '시장수익률'로 하향하면서, 향후 AI 에이전트가 브라우저나 검색엔진을 대체하는 인터넷의 새로운 진입점이 될 수 있다고 지적했다. 또한 구글의 검색량이 빠르게 증가하는 가운데 광고 수익화가 부진한 현상을 두고 일부 수익성 높은 검색 수요가 AI 챗봇으로 이동하고 있을 가능성을 제기했다. 구글의 시장 점유율이 회복되더라도 과거의 광고 수익 창출 구조까지 그대로 유지된다고 보장할 수는 없다는 진단이다.

GEO·AEO 전략 중요성 부각

이 같은 시장 구조 변화는 기업들의 마케팅 전략에도 영향을 미치고 있다. 이용자들이 AI가 요약·정리한 답변을 구매 참고 자료로 활용하는 경우가 늘어나면서, 기업 입장에서도 AI 챗봇이 새로운 마케팅 경쟁 요소로 부상한 것이다. 이러한 변화를 반영해 등장한 개념이 생성형 엔진 최적화(Generative Engine Optimization·GEO)와 답변 엔진 최적화(Answer Engine Optimization·AEO)다.

GEO는 생성형 AI가 이용자의 질문에 답할 때 특정 기업이나 기관의 콘텐츠를 참고·인용하도록 온라인 정보의 구성과 배포 방식을 최적화하는 전략이다. 기존 검색엔진 최적화(Search Engine Optimization·SEO)가 검색 결과에서 웹사이트의 노출 순위를 높이고 방문자를 유인하는 데 초점을 맞췄다면, GEO는 AI가 생성하는 답변 자체에 관련 내용이 반영될 가능성을 제고하는 데 중점을 둔다. AEO 역시 AI 기반 검색 환경에 대응하기 위한 전략이지만, 상대적으로 이용자의 질문에 직접적인 해답을 제공하는 데 무게를 실은 개념으로 통용된다. 검색엔진의 추천 답변, 음성 비서, AI 요약 서비스 등이 특정 질문에 대응하는 정보를 쉽게 추출하도록 콘텐츠를 구성하는 방식이다. 다만 업계에서 두 개념의 구분이 명확하게 정립된 것은 아니며, 각 용어의 정의는 사용하는 주체에 따라 일정 부분 차이를 보일 수 있다.