검색 결과를 AI가 대신 읽는 시대, Grounding Search 란 무엇일까?

최근 AI 서비스를 직접 구축하다 보니 예전에는 자주 보지 못했던 새로운 용어들이 계속 등장합니다.

에이전트, RAG, MCP처럼 이제는 제법 익숙해진 표현도 있지만, 처음 보면 기존 기능과 무엇이 다른지 바로 이해하기 어려운 용어도 많습니다.

그중 최근 자주 보이는 것이 바로 그라운딩 서치(Grounding Search)입니다.

처음에는 AI 업계에서 웹 검색을 조금 어렵게 부르는 표현이라고 생각했습니다. 그런데 관련 내용을 찾아보다 꽤 흥미로운 변화를 발견했습니다.

Google은 개발자들이 검색 결과를 가져오는 데 사용해왔던 Custom Search JSON API를 2026년 2월 18일부터 신규 고객에게 제공하지 않고 있습니다. 기존 고객 역시 2027년 1월 1일까지 다른 방식으로 전환해야 합니다.

Google이 Custom Search JSON API의 직접적인 대안으로 그라운딩 검색을 지정한 것은 아닙니다. 다만 생성형 AI 개발자용 검색 기능에서는 별도로 Grounding with Google Search를 제공하고 있어, 검색 결과를 전달하던 방식에서 AI 답변의 근거를 제공하는 방식으로 무게중심이 이동하는 흐름은 확인할 수 있습니다.

Microsoft도 기존 Bing Search API를 2025년 8월 11일 종료하고, Azure AI 에이전트에서 사용하는 Grounding with Bing Search로 이전하도록 안내했습니다.

물론 이것이 기존 검색엔진이 바로 사라진다는 뜻은 아닙니다.

다만 개발자에게 링크 목록을 전달하던 검색 API에서, AI가 검색 결과를 읽고 답변까지 만들어주는 방식으로 중심이 옮겨가고 있다는 점은 꽤 의미 있어 보였습니다.

왜? 새로운 형태의 서칭 시스템이 등장하는 걸까요?

우리가 오랫동안 사용해온 검색 방식은 비교적 단순했습니다.

검색창에 단어를 입력하면 관련된 웹사이트가 순서대로 나옵니다. 그중 몇 개를 직접 열어보고, 광고성 글을 걸러내고, 서로 다른 내용을 비교한 뒤 최종 판단을 내렸습니다.

검색어 입력
→ 관련 링크 제공
→ 사용자가 페이지 확인
→ 직접 비교하고 판단

예를 들어 제주도 가족 여행을 준비한다면 예전에는 다음과 같이 검색했습니다.

제주도 가족 호텔 수영장

그러면 호텔 예약 사이트와 블로그, 여행 후기 등이 검색 결과에 나타납니다. 사용자는 여러 페이지를 직접 열어 가격과 위치, 시설을 비교해야 했습니다.

지금은 ChatGPT나 Gemini, Perplexity에 다음처럼 질문할 수 있습니다.

8살 아이와 제주도에 3박 4일로 갈 예정인데, 수영장이 있고 공항에서 너무 멀지 않으며 1박 20만 원 이하인 호텔을 비교해줘.

AI는 이 질문에 포함된 조건을 나누어 검색하고, 관련 페이지를 확인한 뒤 호텔별 특징을 하나의 답변으로 만들어줍니다.

질문 입력
→ AI가 검색어 생성
→ 관련 페이지 탐색
→ 페이지 내용 확인
→ 조건에 맞춰 비교
→ 답변과 출처 제공

예전에는 검색 결과를 사람이 직접 읽었습니다.

지금은 AI가 검색 결과를 먼저 읽고, 필요한 내용만 정리해서 보여주기 시작한 것입니다.

그라운딩은 AI의 답변을 근거에 붙이는 과정입니다

그라운딩의 Ground는 땅이나 기반을 뜻합니다.

AI 모델은 학습한 데이터를 바탕으로 자연스러운 문장을 만들어냅니다. 문제는 정확히 알지 못하는 내용도 상당히 그럴듯하게 답할 수 있다는 것입니다.

특히 오늘 발표된 뉴스나 현재 가격, 최근 변경된 정책처럼 최신 정보가 필요한 질문에는 모델이 학습한 지식만으로 답하기 어렵습니다.

이때 AI가 웹페이지나 공식 문서 같은 외부 자료를 확인하고, 그 내용을 근거로 답하게 만드는 것이 그라운딩입니다.

Google도 Grounding with Google Search를 Gemini 모델을 실시간 웹 콘텐츠와 연결해 최신 정보를 반영하고, 확인 가능한 출처를 제공하는 기능으로 설명합니다.

조금 더 쉽게 표현하면 다음과 같습니다.

그라운딩 서치는 AI가 관련 페이지를 찾고, 내용을 읽어 필요한 근거를 추출한 뒤, 그 근거를 바탕으로 답변과 출처를 만들어주는 방식입니다.

다만 페이지를 읽는 행위 하나만을 그라운딩이라고 부르지는 않습니다.

검색하고, 내용을 확인하고, 필요한 정보를 추출하고, 그 내용을 최종 답변의 근거로 사용하는 전체 과정에 가깝습니다.

기존 검색과 무엇이 다를까

기존 검색과 AI 검색 중 어느 한쪽이 무조건 더 좋다고 보기는 어렵습니다.

여러 사람의 의견을 직접 살펴보고 싶거나 원본 자료를 꼼꼼하게 확인해야 한다면 기존 검색이 편합니다.

반대로 여러 페이지에 흩어진 정보를 빠르게 비교하고 싶다면 AI 검색이 훨씬 편리합니다.

중요한 점은 검색엔진의 역할이 단순한 링크 안내에서 정보를 읽고 답변을 만드는 영역까지 확장되고 있다는 것입니다.

출처가 있다고 무조건 정확한 것은 아닙니다

그라운딩 검색이라고 해서 AI의 답변을 그대로 믿어도 되는 것은 아닙니다.

AI가 공식 페이지를 찾았더라도 내용을 잘못 해석할 수 있습니다. 출처 링크가 붙어 있지만 정작 답변에 적힌 주장을 해당 페이지에서 찾을 수 없는 경우도 있습니다.

다음 세 가지는 서로 다른 문제입니다.

출처가 있는가
≠ 출처가 믿을 만한가
≠ 출처가 실제로 그 주장을 뒷받침하는가

그라운딩은 AI의 잘못된 답변을 줄여주는 장치입니다.

하지만 진실을 자동으로 판별해주는 기능은 아닙니다. 가격, 법률, 의료, 계약처럼 정확성이 중요한 정보는 AI의 답변만 보지 말고 원본 자료도 직접 확인하는 것이 좋습니다.

검색 시장의 경쟁도 달라지고 있습니다

과거 검색 시장의 핵심 경쟁은 어떤 웹사이트를 검색 결과 위쪽에 보여줄 것인가였습니다.

AI 검색에서는 몇 가지 기준이 더 중요해집니다.

관련성 높은 페이지를 얼마나 잘 찾는지, 페이지에서 필요한 내용을 정확하게 꺼내는지, 여러 출처를 제대로 비교하는지, 답변의 주장과 출처를 잘 연결하는지가 함께 평가됩니다.

현재 주요 서비스의 특징을 간단히 나누면 다음과 같습니다.

Google은 방대한 검색 데이터와 기존 검색 사용자를 가지고 있습니다.

ChatGPT는 단순 검색을 넘어 비교, 분석, 파일 작업, 보고서 작성까지 이어지는 것이 강점입니다.

Perplexity는 처음부터 검색 결과를 답변과 출처 형태로 보여주는 데 집중했습니다.

Microsoft와 Anthropic 역시 각각 기업용 서비스와 문서 분석을 중심으로 경쟁하고 있습니다.

결국 앞으로의 검색 경쟁은 단순히 링크를 얼마나 많이 찾느냐보다, 찾은 자료를 이용해 얼마나 믿을 만한 답을 만드느냐에 가까워질 가능성이 큽니다.

검색은 답변을 넘어 행동으로 이동할 수 있습니다

현재의 AI 검색은 여러 자료를 찾아 답변을 만들어주는 단계까지 왔습니다.

다음 단계에서는 검색 결과를 바탕으로 실제 작업까지 수행하게 될 가능성이 큽니다.

여행을 검색하면 호텔을 비교하는 데서 끝나는 것이 아니라, 일정을 만들고 예약 가능한 객실을 확인해 예약 단계까지 이어질 수 있습니다.

여행지 검색
→ 호텔 비교
→ 일정 작성
→ 예약 가능 여부 확인
→ 실제 예약

제품 검색도 마찬가지입니다.

가격과 리뷰를 비교한 뒤 조건에 맞는 제품을 선택하고, 구매 단계까지 연결될 수 있습니다.

검색 결과가 링크에서 답변으로, 다시 답변에서 행동으로 이동하고 있는 것입니다.

검색은 사라지고 있는 것이 아닙니다. 좀 더 다양한 방향으로 진화하고 있는 것 같습니다.

예전의 검색엔진은 우리가 읽을 링크를 찾아주는 서비스였습니다. 지금의 AI 검색은 링크를 찾고, 내용을 읽고, 비교해 하나의 답변으로 만들어줍니다.

그라운딩은 그 답변이 AI의 기억과 추측에만 머물지 않고, 실제 외부 자료에 발을 붙이게 만드는 과정입니다.

검색 시장의 경쟁도 어떤 링크를 첫 번째에 보여줄 것인지에서, 어떤 근거를 찾아 얼마나 믿을 만한 답을 만들어낼 수 있는지로 이동하고 있습니다.

앞으로는 검색 결과의 첫 번째 자리를 차지하는 것만큼, AI가 어떤 자료를 먼저 읽고 근거로 선택하느냐도 중요해질 것 같습니다.