[KtN 신미희기자] “회사에서 걸어서 갈 수 있고, 혼자 먹기 편하면서 대기 시간이 짧은 곳.” 점심 식당을 찾을 때 메뉴나 지역만 입력하는 대신 예산과 동행 여부, 분위기까지 한 문장에 담아 묻는 검색 방식이 확산하고 있다. 생성형 인공지능(AI)이 여러 조건을 정리해 식당 후보를 제시하면서 맛집 검색의 첫 단계가 포털 검색창에서 대화형 서비스로 넓어지고 있다.

블로그와 온라인 리뷰가 사라지는 것은 아니다. 이용자가 광고성 후기와 실제 방문 경험을 구분하기 어려워하는 가운데, AI는 여러 정보를 한 번에 요약해 선택지를 줄여준다. 다만 AI가 추천한 식당을 곧바로 ‘진짜 맛집’이라고 부르기는 어렵다. 추천 결과는 이용자가 입력한 조건과 AI가 참조한 자료에 따라 달라지고, 영업시간이나 가격처럼 자주 바뀌는 정보가 실제와 다를 수도 있다.

검색 서비스 이용 행태도 목적에 따라 나뉘고 있다. 2026년 하반기 검색 조사에서는 검색 이용자 절반 이상이 챗GPT나 제미나이를 이용한 경험이 있다고 답했다. 업무와 지식 습득에서는 생성형 AI 활용이 늘었지만, 뉴스와 생활정보를 찾을 때는 네이버가 여전히 강세를 보였다. AI가 기존 검색을 전면 대체하기보다 질문의 성격에 따라 포털과 AI를 오가는 흐름에 가깝다.

맛집 검색에서 AI의 강점은 조건을 대화로 조정할 수 있다는 점이다. 이용자는 첫 답변을 받은 뒤 “조용한 곳으로”, “1인 메뉴가 있는 곳으로”, “주차 가능한 곳으로”처럼 기준을 더해 후보를 좁힐 수 있다. 키워드를 바꿔가며 여러 페이지를 확인하던 과정을 줄여주는 방식이다. 챗GPT 검색은 위치 정보를 바탕으로 식당 등 지역 정보를 찾을 수 있지만, 위치 기능과 서비스 설정에 따라 결과가 달라질 수 있다.

포털도 대화형 검색을 서비스 안으로 들이고 있다. 네이버는 검색과 지도 정보, 예약을 연결하는 AI 검색 기능을 선보였다. 네이버 지도에 도입된 플레이스 에이전트는 위치와 대화 맥락을 고려해 장소를 추천하고, 이용자가 조건을 추가해 결과를 좁히도록 설계됐다. 식당을 추천하는 AI가 포털 바깥에서만 성장하는 것이 아니라 기존 검색 플랫폼 안에도 자리 잡는 모습이다.

지역 정보가 실제 방문으로 이어지는 경향도 나타났다. 네이버가 공개한 AI 탭 이용 분석에서는 지역 관련 질문이 전체 질문의 14.4%를 차지했다. AI 탭을 사용해본 이용자 대상 조사에서는 절반 이상이 답변을 본 뒤 구매·예약·방문 등 실제 행동을 했다고 답했다. 다만 이는 네이버 AI 탭 이용자와 해당 서비스의 질문 기록을 대상으로 한 결과다. 전체 국민이나 2030 세대의 맛집 검색이 AI로 옮겨갔다고 해석할 수는 없다.

AI가 ‘내돈내산’ 리뷰를 대신 검증해주는 것도 아니다. 여러 게시물에 공통으로 등장하는 메뉴나 장소를 요약할 수는 있지만, 원문에 협찬 표시가 있는지, 게시물이 최근 방문 경험을 반영하는지, 특정 홍보 문구가 반복되는지까지 완벽하게 판별한다고 보기 어렵다. 추천 근거를 제시하더라도 이용자가 원문과 지도 정보를 확인해야 하는 이유다.

신뢰도 역시 남은 과제다. 2026년 하반기 조사에서 생성형 AI 답변의 신뢰도는 챗GPT와 제미나이 모두 절반 안팎에 머물렀다. 이용자는 빠른 요약과 맞춤형 답변을 편리하게 여기면서도, 정보가 정확한지 다시 확인하고 있다. 맛집 추천은 특히 영업 여부와 메뉴 가격, 대기 상황, 예약 가능 여부처럼 변동이 잦은 정보를 다루기 때문에 최신성을 확인하는 절차가 중요하다.

지역 식당에 미치는 영향도 달라질 수 있다. 검색 결과 첫 화면에서 노출되는 순위뿐 아니라, AI가 어떤 가게를 추천 목록에 넣고 어떤 설명을 붙이는지가 방문 선택에 영향을 줄 수 있다. 네이버 지도와 예약 서비스처럼 실제 행동으로 연결되는 기능이 결합하면 추천의 영향력은 커진다. 반면 AI가 오래된 정보나 편향된 리뷰를 바탕으로 특정 가게만 반복 추천할 경우, 정보가 적은 소규모 점포는 발견될 기회가 줄어들 수 있다.

2030이 포털 블로그를 믿지 않아 AI로 대거 이동했다는 해석은 현재 자료만으로 뒷받침하기 어렵다. 확인되는 변화는 검색 채널의 전면 교체보다 질문 방식의 다변화다. 이용자는 조건이 복잡한 탐색에는 AI를 쓰고, 최신 리뷰와 영업 정보 확인에는 지도와 포털을 찾는다. 맛집 검색의 경쟁도 한쪽 플랫폼의 승리보다 추천의 근거와 정보의 최신성을 누가 더 잘 제공하느냐로 옮겨가고 있다.