역사적으로 사용자 수가 가장 가파르게 성장한 앱은 무엇일까요?
틱톡?
트위터?
인스타그램?
한때 SNS 열풍을 일으켰던 앱들을 떠올리는 사람들이 많을 것으로 예상되는데요. 2023년 6월 부로 정답은 챗GPT입니다.
챗GPT는 오픈AI사가 개발한 대화형 인공지능 챗봇입니다. 2018년 GPT1로 출발한 챗GPT는 2022년 11월 대중적인 버전으로 공개된 이후, 최단 기간 내에 1억 명 이상의 사용자를 보유한 서비스가 되었습니다. 오픈AI사의 홈페이지는 매달 10억 명 이상이 방문하는 곳이 되었고요.
챗GPT 이야기로 산업계 전반이 떠들썩한 요즘, 포켓단과 함께 트렌드를 들여다보기 위해 24번째 T.I.P(Trend in Pocket)은 생성형 인공지능을 주제로 시행하였습니다(N=550). 생성형 인공지능이 검색 3.0 시대를 열었다는 평가가 있는 만큼, 검색 2.0을 대표하는 검색 엔진 서비스(a.k.a. 검색 포털)에 대한 NPS 조사와 묶어 진행하였습니다. 생성형 인공지능이 무엇인지, 포켓단이 경험한 생성형 인공지능 기술의 모습과 검색 포털의 미래에 대한 생각이 궁금하시다면 금번 트렌드 리포트가 흥미진진하게 다가올 거예요.
대세는 생성형 인공지능
유명세 타는 생성형 인공지능
이용 경험률은 인지도의 절반 수준
포켓단의 절대 다수(96.2%)는 생성형 인공지능의 존재를 어떤 형태로든 인지하고 있었습니다. 과반수(53.8%)는 생성형 인공지능에 대해 ‘대강’, 10명 중 2명(22.5%)은 ‘잘’ 알고 있다고 자평했습니다. 생성형 인공지능의 개념은 모르더라도 명칭을 들어본 적 있는 경우는 10명 중 2명(19.8%) 꼴이었습니다. 단적으로 생성형 인공지능의 유명세를 보여 주는 응답 결과입니다.
포켓단 내 생성형 인공지능 서비스의 이용 경험률은 48.4%였습니다. 그 중 생성형 인공지능 서비스를 ‘시험 삼아’ 이용해 본 경우는 35.3%, ‘계속 이용 중’인 경우는 13.1%였습니다. 이는 생성형 인공지능 인지도의 절반 수준으로, 아직까지는 관련 서비스를 이용한 경험이 없는 응답자들(51.6%)이 더 많은 것을 알 수 있습니다.
생성형 인공지능이란?
인간 고유의 지적 영역을 넘보다
그렇다면 생성형 인공지능은 정확히 무엇을 가리키는 용어일까요?
생성형 인공지능이란 알고리즘 및 패턴 학습을 통해 텍스트, 이미지, 음악, 비디오와 같은 콘텐츠를 생성할 수 있는 인공지능입니다. 일례로 가장 핫한 서비스인 챗GPT는 문자 그대로 GPT(Generative Pre-trained Transformer) 기술을 기반으로 합니다. 대규모 언어 모델을 바탕으로 맥락과 의미를 자가 훈련함으로써 앞선 데이터를 기억하고 오류를 수정하는 식으로 스스로 답변을 발전시켜 나갈 수 있다는 점에서 기존 인공지능들과 차별화됩니다. 챗GPT는 텍스트 요약, 번역, 질의응답뿐 아니라 인간 고유의 지적 능력으로 인식되던 창작까지 수행할 수 있어 대중들에게 감탄을 넘어선 충격을 불러일으켰습니다.
오픈AI의 챗GPT가 생성형 인공지능 기술에 대한 세계적인 관심을 견인하는 가운데, 해외에서는 구글, 마이크로소프트-엔비디아, 메타(구 페이스북), 화웨이 등이, 국내에서는 네이버, 카카오, LG, SKT, KT 등의 업체들이 관련 서비스 개발에 총력을 기울이고 있습니다.
생성형 인공지능 이용 경험
많이 이용한 생성형 인공지능 서비스 TOP5
챗GPT, 이루다, 바드, 빙챗, 달리
생성형 인공지능 서비스를 경험한 포켓단 266명이 가장 많이 이용한 것은 단연 ‘챗GPT(82.7%)’였습니다. 챗GPT는 사실상 생성형 인공지능 서비스 이용자의 거의 대부분이 경험한 서비스인 셈입니다. 압도적인 차이로 ‘이루다(20.7%)’, ‘바드(16.2%)’, ‘빙챗(15.8%)’, ‘달리(7.1%)’가 뒤이어 이용해 본 생성형 인공지능 서비스에 이름을 올렸습니다.
명불허전 1위인 챗GPT에 관해서는 위에서 설명했으니, 이번에는 다른 서비스들을 살펴볼까요?
바드는 구글의 최신 대규모 언어 모델 PaLM2를 탑재한 대화형 챗봇입니다. 챗GPT에는 없는 인터넷 검색, 음성 입력, 텍스트 전송, 연관 검색 제안 등의 기능이 지원되는 것으로 알려져 있습니다. 나아가 비영어권 언어로는 최초로 일본어를 포함해, 한국어로 서비스를 제공하기로 하면서 한국어에 특화된 생성형 인공지능 서비스를 만들겠다는 포부를 밝힌 국내 기업들을 긴장하게 했습니다. 현재까지 약 10억 명의 사용자를 확보한 것으로 추정되고 있습니다.
빙챗은 오픈AI의 GPT 기술을 근간으로 개발된 챗봇 서비스입니다. 출시 당시에는 챗GPT보다 한층 업그레이드된 대규모 언어 모델을 장착하고 있었기에, 개발사인 마이크로소프트가 빙챗의 기능이 챗GPT보다 강력하다는 점을 대놓고 홍보하기도 했습니다. 지금은 챗GPT에서도 유료 사용자인 경우에 한해 해당 버전의 언어 모델에 접근이 가능해졌습니다. 챗GPT와 달리 여전히 전면 무료로 서비스되고 있는 빙챗의 인기에 힘입어, 검색 엔진 빙은 창사 이래 처음으로 일간 활성 사용자수(Daily Active Users; DAU) 1억 명을 넘겼습니다. 그리고 빙챗 사용자의 1/3은 빙챗을 써 보기 위해 빙을 처음 방문했으며, 매일 빙챗을 활용하고 있다는 통계도 공개되었습니다. 검색 엔진으로서 존재감이 미미하던 빙은 그야말로 빙챗의 후광을 톡톡히 누리고 있습니다.
달리는 챗GPT를 탄생시킨 오픈AI의 또다른 생성형 인공지능 서비스입니다. 달리라는 이름은 스페인의 초현실주의 화가 살바도르 달리와 픽사의 애니메이션에 등장하는 로봇 월리의 합성어로, 공식적으로는 DALL-E로 표기합니다. 어원에서 유추할 수 있듯, 달리는 그림/예술 분야에 특화되어 있있고, 사용자가 자연어(텍스트)로 입력하는 지시어(묘사)에 따라 사실적인 이미지를 만들어내는 기능을 자랑합니다. 달리는 100만 명의 정예 인원에게만 접근 권한을 주었던 시범 서비스 기간을 거쳐, 날마다 150만 명 이상의 사용자들이 200만 개 이상의 이미지를 창조하는 서비스로 성장했습니다. 달리가 지금까지 인터넷에서 학습한 디지털 이미지는 120억 개에 달한다고 합니다.
다용도로 활용되는 생성형 인공지능 서비스
순기능 뒤 조심해야 할 부작용
생성형 인공지능 서비스는 ‘정보를 검색하고 확인(70.7%)’하는 용도로 가장 많이 사용되고 있었습니다. 그 밖에도 ‘영감을 얻거나 브레인스토밍을 할 때(29.7%)’, ‘하기 싫은 과제나 업무를 처리할 때(24.4%)’, ‘대화 상대가 필요할 때(21.4%)’, ‘콘텐츠 및 코드를 작성할 때(15.4%)’ 생성형 인공지능이 요긴하게 활용되고 있는 것으로 드러났습니다.
생성형 인공지능 기술은 업무 및 교육용으로도 쓰이고 있습니다. 지난 달 세일즈포스가 미국, 영국, 호주의 마케터 1,029명을 대상으로 실시한 조사에서는 응답자의 51%가 콘텐츠 제작(76%), 카피 작성(76%), 아이디어 획득(71%), 시장 데이터 분석(63%) 등의 목적으로 생성형 인공지능을 일하는 데 사용하고 있는 것으로 나타났습니다. 그렇지 않은 22%의 응답자들도 조만간 업무에 생성형 인공지능을 도입할 의지를 피력했습니다. 이들은 생성형 인공지능 기술로 인해 주당 5시간 이상 근로 시간이 절약될 것으로 내다보았습니다. 또한 하버드 대학교는 인기 있는 컴퓨터 입문 강좌에 챗GPT를 투입하여, 학생들의 개인화된 학습을 지원하고 교육 및 채점에 활용할 계획을 발표했습니다. 담당 교수는 챗GPT를 가상조교로 쓰기 위해 테스트하고 있다고 합니다.
수많은 순기능에도 불구하고, 일각에서는 생성형 인공지능 서비스가 무분별하게 보급될 경우 기술 과의존, 사생활 및 저작권 침해, 창의성 약화, 데이터에 내재된 편견 등의 부작용을 우려하기도 합니다. 특히나 윤리성 이슈는 생성형 인공지능이 반드시 해결해야 할 과제로 지적되고 있습니다. 개발사들은 생성형 인공지능이 선정적이거나 폭력적인 콘텐츠를 생산하지 못하도록 관리하고 있지만, 가짜 데이터와 왜곡된 사실을 가려내는 데에는 어려움을 겪고 있습니다. 창작 능력이 뛰어난 챗GPT는 사용자가 요구하면 세상에 없는 논문을 알려주기도 하고, 거짓 판례를 지어내기도 합니다. 이미 미국에서는 챗GPT가 조작한 판례를 소장에 인용한 혐의로 변호사들이 벌금을 구형받은 사례가 있습니다. 생성형 인공지능 기술의 최종 사용자인 인간들의 책임감과 윤리 의식이 중요하다는 교훈을 남긴 사건이지요.
생성형 인공지능이 그리는 미래
생성형 인공지능의 유용성
생성형 인공지능 서비스를 이용해 본 포켓단 266명은 대개(71.8%) 해당 기술이 유용하다고 생각하고 있었습니다. 본인의 이용 경험에 비추어 볼 때 생성형 인공지능 기술이 ‘매우 유용하다’는 응답은 21.4%, ‘유용한 편’이라는 응답은 50.4%를 기록했습니다. 생성형 인공지능 기술의 유용성을 ‘보통’이라고 느낀 응답자의 비율은 19.9%였습니다. 반대로 생성형 인공지능 기술이 ‘유용하지 않은 편(6.0%)’이거나 ‘전혀 유용하지 않다(2.3%)’는 소수도 있었습니다. 이들의 생성형 인공지능 사용 경험은 기술의 화려한 명성에 비해 만족스럽지 못했던 것으로 추측됩니다.
하지만 생성형 인공지능 기술의 유용성에 실망하기엔 너무 이릅니다. IT 전문 리서치 및 컨설팅 기업 가트너는 챗GPT는 단지 시작에 불과하다는 말과 함께, 생성형 인공지능은 앞으로 훨씬 정교하게 사용될 것이라고 예견하였습니다. 예컨대 2025년만 되어도 30% 이상의 신약 및 신소재가 생성형 인공지능으로 체계적으로 개발되고, 텍스트를 영상으로 변환하는 생성형 인공지능의 힘을 빌려 제작한 주류 블록버스터 영화가 개봉할 것이며, 제조, 자동차, 항공우주, 국방, 에너지 등 여러 산업들과 생성형 인공지능 기술이 폭넓게 시너지 효과를 낼 것이라는 겁니다.
더불어 가트너는 2023년 10대 주요 전략 기술 트렌드에 생성형 인공지능 분야와 밀접한 기술을 두 가지(AI TRISM, 적응형 AI)나 선정하였습니다. 삼성디스플레이는 AI Trust, Risk and Security Management의 약자인 AI TRISM을 신뢰, 위험 및 보안 등 전방위적 인공지능 관리로 번역했는데요. AI TRISM은 인공지능이 의존하는 데이터에 대한 신뢰도를 제고하고, 사생활 침해 및 보안 문제를 해결하기 위해 필수적입니다. 적응형 AI는 새로운 데이터를 학습하고 실시간으로 피드백을 받아들이면서 스스로를 지속적으로 재훈련하는 인공지능을 가리킵니다. 이는 능숙하게 훈련된 적응형 AI를 가진 기업은 급변하는 현실에 신속하게 대처할 수 있게 될 것임을 시사합니다.
생성형 인공지능과 일자리의 미래
절반을 초과(57.9%)하는 응답자들이 생성형 인공지능 기술의 발달이 본인의 직업에 ‘어느 정도(32.0%)’ 내지는 ‘매우 크게(25.9%)’ 영향을 미칠 것으로 전망했습니다. 이러한 견해는 10대 응답자들 사이에서 눈에 띄게 많이(83.3%) 발견되었습니다. 직업이 정해지지 않은 10대 포켓단의 경우, 장차 자신이 몸담고 싶은 분야에 대한 의견을 제시했습니다. 아무래도 10대들은 성인들보다 먼 장래를 그려야 하고, 2025년부터는 코딩 교육이 의무화된다고 하니 학교에서부터 생성형 인공지능 기술의 영향력을 체감하고 있는 것 같습니다.
다른 연령대에서는 전체의 48.1%~58.8%만이 본인의 직무가 생성형 인공지능의 영향을 받을 것이라고 답변했습니다. 현재 1) 운송·배송, 2) 마케팅·광고, 3) 금융·보험, 4) 디자인, 5) 연구·R&D, 6) 기획·전략, 7) 구매·자재·물류, 8) 리서치·데이터 쪽에 종사하고 있다면, 응답자 10명 중 7명 이상이 생성형 인공지능의 영향권으로 여기는 분야이므로 상응하는 대비책을 준비해야 할 것으로 보입니다.
실직에 대한 두려움을 극복하는 법
산업 혁명 시기에는 자동화의 여파로 실직자들이 대거 양산되기도 했지만, 이전보다 많은 일자리가 창출되기도 했습니다. 미래 직업의 세계는 인간 대 인공지능과 같이, 이분법적으로 대결하는 구도가 아니라 인간이 일하는 영역에서 인공지능과 공존하는 형태입니다. 그러니까 생성형 인공지능 시대에는 생성형 인공지능을 현명하게 써먹을 줄 알면 되는 것입니다. 발빠른 기업들은 벌써 움직이고 있습니다. 세계경제포럼의 2023 미래 직업 보고서는 60% 가량의 기업들이 중요성이 점점 커질 것이라는 판단 하에 인공지능 및 빅데이터를 전략적인 우선순위로 삼고 있으며, 직원들의 인공지능과 빅데이터 활용 능력을 중점적으로 교육할 계획을 수립한 것으로 분석했습니다.
편리하고도 불편한 검색 포털
검색 포털, 언제 이용하나요?
온라인 정보 탐색 채널로서 공고한 입지
최근 한 달 이내 검색 포털을 이용한 경험이 있는 포켓단은 528명이었습니다. 이들이 검색 포털을 이용하는 가장 큰 목적은 날씨 확인, 맛집 검색 등을 아우르는 ‘생활형 정보 탐색(74.1%)‘이었습니다. 다음으로는 ‘시사 이슈 확인(41.5%)’, ‘업무(33.9%)’, ‘취미/여가(30.7%)’가 많은 응답자들의 선택을 받았습니다. 허나 ‘학술 검색(4.5%)’을 검색 포털에서 하는 경우는 드물었습니다.
과거에는 날씨를 확인하려면 일기예보를 틀어야 했고, 소문난 식당을 찾으려면 물어물어 소개받거나 직접 발품을 팔아야 했습니다. 세상 소식을 알기 위해서는 신문을 구매해야 했고, 업무 자료를 준비할 때에는 도서관 혹은 사내 인간관계의 도움에 기대야 했죠. 오늘날에는 검색 포털에서 이 모든 것이 가능합니다. 사용자들이 검색 포털을 쉬이 벗어날 수 없는 이유일 것이라고 생각합니다.
실제로 검색 포털은 우리나라 사람들이 온라인으로 정보를 찾을 때 제일 애용하는 채널입니다. 이번 트렌드 조사에 참여한 포켓단의 경우, 76.0%가 검색 포털에서 키워드를 입력하는 방법으로 인터넷 상에서 정보를 탐색한다고 했습니다. 이는 차순위인 카페, 블로그 등의 ‘온라인 커뮤니티(49.8%)’, 유튜브로 떠오른 ‘동영상 플랫폼(38.9%)’, 위키피디아로 대표되는 ‘백과사전(32.2%)’보다 현저하게 높은 비율입니다. 국내에서 정보 검색의 수단으로 검색 포털이 얼마나 공고하게 입지를 다졌는지 감이 잡히시나요?
검색 포털, 무엇이 불편한가요?
광고성 콘텐츠 & 신뢰도 낮은 검색 결과가 제일 문제
검색 포털 이용자들이 느끼는 가장 큰 불편 사항은 ‘스팸/광고성 콘텐츠(61.7%)의 범람’이었습니다. 스팸 및 광고성 콘텐츠는 그 자체로 정보 검색에 불편을 끼치고, 이용자들의 합리적인 의사결정을 방해할 수 있어 이중으로 문제가 됩니다. 한동안 인기 검색 포털에서는 파워블로거를 비롯한 인플루언서들의 뒷광고 게시물(홍보에 대한 경제적 대가를 받은 사실을 제대로 명시하지 않은 게시물)이 논란이 되기도 했었죠. 뒷광고에 대한 제재를 받게 되자 일부 인플루언서들은 꼼수를 부리기 시작했는데요. 2022년 4월부터 12월까지 공정거래위원회가 적발한 위장 광고 사례만 해도 2만 건이 넘습니다. 기만 광고의 유형은 부적절한 표시 위치, 불명확한 표시 내용, 부적절한 표시 방식, 경제적 이해관계 미표시, 부적절한 사용 언어 등으로 다양합니다.
그보다는 적지만 ‘신뢰도 낮은 검색 결과(40.0%)’, ‘불투명한 검색 알고리즘(29.5%)’, ‘정보의 다양성 부족(24.6%)’에 불만을 가진 검색 포털 이용자들도 상당했습니다. 국내 최대 검색 포털로 자리잡은 네이버는 2012년부터 2020년까지 자사 쇼핑몰 입점업체에게 유리하도록 상품 검색 알고리즘을 조작한 혐의로, 공정거래위원회로부터 266억여 원의 과징금 처분을 받았습니다. 포털들의 검색 알고리즘은 영업 비밀로 취급되어 왔기 때문에 공식적으로 대중들에게 공개된 적이 없습니다. 가뜩이나 정보가 불투명한 상황에서 검색 알고리즘을 조작하는 등 대형 포털들이 지위를 남용한다면, 검색 결과에 대한 신뢰도는 점차 낮아지고 검색 포털의 입맛에 맞는 콘텐츠만 상위에 노출되면서 정보의 다양성 역시 부족해질 겁니다. 근시안적으로 이익을 좇지 않고, 장기적인 안목으로 이용자들과 윈윈하는 검색 포털들이 되었으면 하는 바람입니다.
검색 포털 이용 경험
검색 포털, 국내 대표 주자는?
네이버 & 구글 투톱 체제
포켓단 10명 중 9명은 ‘네이버(97.2%)’와 ‘구글(90.3%)’을 사용해 본 것으로 밝혀졌습니다. 이는 국내에 있는 검색 포털 이용자라면 거진 다 네이버와 구글을 경험해 보았다는 뜻으로, 각각 우리나라와 세계 시장에서 1위인 검색 엔진 업체들의 위용을 뽐내는 수치입니다. 한편 열에 일곱은 ‘다음(72.0%)’을, 서넛은 ‘네이트(36.0%)’를, 한둘은 ‘줌(18.0%)’과 ‘빙(17.4%)’을 이용해 본 경험이 있었습니다.
포켓단이 애용하는 검색 포털의 순위(1~3위)는 이용 경험률의 그것과 다르지 않았습니다. 가장 자주 이용하는 검색 포털로는 ‘네이버(75.8%)’가 독보적인 1위를 차지했습니다. 2위인 ‘구글(20.5%)’을 엄청난 격차로 따돌린 것입니다. 3위인 ‘다음(3.0%)’은 네이버, 구글과 상위권으로 묶기에 민망한 수준으로 극소수의 지지를 받았습니다.
세계 1위 구글의 자존심을 무너뜨린 한국
생성형 인공지능 시대, 새로운 승자는?
구글은 글로벌 검색 시장을 독점하다시피 하고 있습니다. 구글을 이용할 수 있는 거의 모든 국가에서 검색 시장 점유율이 90%를 넘거든요. 심지어 영미권에서는 ‘구글’에 ‘-ing’을 더한 ‘구글링’이라는 표현이 ‘인터넷에서 정보를 검색하다’의 동의어로 사용될 정도죠. 그렇지만 구글조차 자국의 기업이 굳건하게 지키고 있는 몇몇 지역에서는 선두 업체가 되지 못했습니다. 구글의 자존심을 무너뜨린 국가 목록에는 중국과 러시아, 그리고 대망의 한국이 있습니다.
출처: 한국일보
구글은 2006년 한국에 진출했습니다. 당시 국내 검색 엔진 시장은 네이버, 다음, 네이트의 3강 체제였고, 구글은 2000년대 후반까지 한 자릿수 검색 점유율로 고전했습니다. 그러다 2010년대에 들어서 스마트폰의 대중화를 등에 업고, 서서히 검색 점유율 2위 업체로 도약했습니다. 이와 관련하여, 2011년 네이버와 다음은 공정거래위원회에 구글이 스마트폰 제조사들에게 안드로이드 운영 체제를 공급하면서 구글 검색을 선탑재하도록 강제했다며 고발했습니다. 그럼에도 모바일 검색 시장 점유율을 무기로 삼아, 파죽지세로 지배력을 확장해 나간 구글에 대항하기에는 역부족이었습니다.
2023년 5월 기준, 포털들의 국내 검색 시장 점유율은 네이버(55%), 구글(35%), 다음(5%) 순입니다. 네이버는 1위 자리를 사수하기 위해, 구글은 왕좌를 빼앗기 위해 고군분투하는 양상입니다. 구글은 지난 달 인공지능 챗봇을 융합하여 검색 보조 기능을 향상시킨 SGE(Search Generative Experience; 생성형 검색 경험)를 선보였고, 네이버는 올 하반기 인공지능 모델 하이퍼클로바X를 결합한 검색 서비스를 내놓을 예정인데요. 생성형 인공지능의 기술력으로 겨루는 신규 경쟁에서는 과연 어떤 검색 엔진이 승리할까요?
검색 포털의 앞날
검색 포털이 내세워야 할 경쟁력
정확성, 편리성, 다양성
포켓단은 검색 포털 이용 시에 ‘검색 결과의 정확성(66.5%)’을 다른 무엇보다 중시하고 있었습니다. 그에 못지 않게 검색 포털 이용자들은 ‘검색 기능의 편리성(59.1%)’을 따져 보고 있었습니다. ‘정보의 다양성(26.6%)’도 사용할 검색 포털을 결정하는 데 영향을 미치는 중요한 요인이었습니다. 즉, 검색 포털들은 1) 정확한 검색 결과, 2) 편리한 검색 기능, 3) 다양한 정보를 제공할 수 있어야 이용자들에게 경쟁력을 인정받을 수 있는 것입니다.
생성형 인공지능이 등장한 후로 검색 포털은 줄곧 위기론에 시달리고 있습니다. 그러나 세간의 여론과는 상반되게, 아직까지 포켓단에서는 검색 포털의 전망에 대해 낙관적인 시각(70.5%)이 우세합니다. 본 조사에 참여한 응답자의 30.7%는 검색 포털의 미래를 ‘매우 밝음’, 39.8%는 ‘밝은 편임’이라고 평가했습니다. 다소 중립적인 관점에서 ‘보통’이라고 답한 경우는 23.5%였습니다. ‘매우 어두움(1.6%)’이나 ‘어두운 편임(4.4%)’을 고른 응답자들은 별로 없었습니다. 어쩌면 생성형 인공지능이 검색 포털을 몰락하게 할 것이라는 풍문은 과장된 것일지도 모릅니다.
이번 NPS 조사 대상은 한국에서 검색 서비스를 운영하고 있는 6개 포털입니다. 구글, 네이버, 네이트, 다음, 빙, 줌(가나다 순)을 포함한 국내 검색업계의 평균 NPS는 2.8입니다. 성적이 가장 좋은 구글과 평가자가 극히 적은 줌을 제외한 나머지 검색 포털들의 NPS는 업계 평균보다 낮습니다. 검색 포털들이 더욱 많은 사용자들을 유입시키고 롱런하기를 원한다면, 대중들이 기대하는 경쟁력(검색 결과의 정확성, 검색 기능의 편리성, 정보의 다양성)을 갖추고자 하는 노력이 선행되어야 할 것으로 사료됩니다.
본 트렌드 리포트/인포그래픽에서 공개되지 않은 문항들의 응답 및 성별·연령대·종사 분야 및 직무별 교차 분석 통계가 필요하시다면, 하단의 [데이터 요청]이나 이메일(admin@earlysloth.com)을 통해 문의해 주세요. 데이터를 구매하시면 포켓서베이가 제작한 인포그래픽도 활용하실 수 있도록 같이 제공해 드립니다. (인포그래픽 이미지 사용 출처: Icon made by Freepik from www.flaticon.com)
