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AI & SEARCH — SEP 25, 2026

구글 서치 콘솔 '웹 멀티모달' 실적 리포트 출시, 비주얼 SEO 데이터 시대 열리다

구글 서치 콘솔에 '웹 멀티모달(Web Multimodal)' 검색 유형 필터가 도입되었습니다. 서클 투 서치, 구글 렌즈 등 시각적 검색 유입 데이터의 특성과 실무 SEO 최적화 방안을 확인해 보세요.

MKTGLab·5 MIN READ
Google Search Console - Web Multimodal Search Filter
Google Search Console - Web Multimodal Search Filter

오늘날 검색 사용자의 탐색 방식은 텍스트 쿼리를 입력하는 고전적 방식을 넘어 급격하게 진화하고 있습니다. 스마트폰 카메라를 통해 사물을 비추거나 화면을 원으로 둘러싸 검색하는 시각적·멀티모달 검색이 일상화되면서, 웹사이트 운영자와 SEO 전문가들에게는 “사용자가 시각적 검색을 통해 우리 사이트로 어떻게 유입되는가”에 대한 데이터가 절실해졌습니다.

이에 발맞추어 구글이 서치 콘솔(Google Search Console)의 검색 실적 리포트에 ‘웹 멀티모달(Web Multimodal)’ 검색 유형 필터를 새롭게 도입했습니다. 이번 업데이트의 핵심 내용과 검색 실무 관점에서의 시사점을 정리해 드립니다.

Search Console: Announcing web multimodal Search performance reporting in Search Console

1. 주요 업데이트 핵심 요약

  • 새로운 검색 유형(Search Type) 필터 도입 서치 콘솔 실적 리포트 상단의 검색 유형 필터에서 기존 ‘웹(Web)’ 하위 구분이 텍스트 기반(Text-based)과 멀티모달(Multimodal)로 세분화되었습니다.

  • 지원 리포트 범위 일반 검색 결과 실적 리포트뿐만 아니라 생성형 AI 기능(Generative AI features) 실적 리포트에서도 멀티모달 필터링이 지원됩니다.

  • 추적 대상 멀티모달 검색 진입점

    • 구글 렌즈(Google Lens)
    • 안드로이드 서클 투 서치(Circle to Search)
    • 구글 검색창 내 직접 이미지 업로드 검색
    • 크롬 브라우저 우클릭 “이미지로 검색(Search this image)” 기능

2. ‘웹 멀티모달’ 데이터의 특징 및 주의사항

새로운 필터를 조회하고 분석할 때 반드시 인지해야 할 몇 가지 기술적 특성이 있습니다.

  • 검색어(Queries) 측정기준 미제공 멀티모달 검색은 텍스트 입력보다 이미지, 사진, 스크린샷 자체를 쿼리로 활용하는 특성을 가집니다. 따라서 이 필터를 선택했을 때는 구체적인 텍스트 검색어 데이터(Queries 탭)가 표시되지 않으며, 대신 페이지(Pages), 국가(Countries), 기기(Devices), 날짜(Dates) 차원을 중심으로 성과를 분석해야 합니다.

  • 독립적인 데이터 분류 기존 텍스트 웹 검색 트래픽과 별도로 집계되어, 비주얼 검색이 실제 웹 트래픽에 기여하는 순수한 규모(노출 수, 클릭 수, CTR)를 분리해 측정할 수 있습니다.

  • 글로벌 순차 롤아웃 현재 전 세계 속성(Properties)을 대상으로 순차 적용 중이며, 사이트로 유입되는 멀티모달 검색 트래픽이 감지되는 시점부터 실적 리포트 필터가 활성화됩니다. 데이터는 외부 분석 도구 활용을 위해 기존과 동일하게 Export(내보내기)가 가능합니다.

3. 실무 관점의 최적화(Actionable Insights)

멀티모달 검색 데이터가 가시화됨에 따라, 이미지 및 비주얼 에셋 최적화의 중요성이 한층 더 부각되었습니다.

  • 고해상도 원본 이미지 및 기술적 마크업 점검 서클 투 서치나 구글 렌즈는 이미지 내 객체와 맥락을 분석하여 관련 웹 문서를 추천합니다. 선명한 이미지 해상도 유지, 이미지 크롤링 허용(robots.txt), 시각적 문맥을 보조하는 정확한 alt 텍스트와 주변 맥락(Context) 배치가 필수적입니다.

  • 구조화 데이터(Schema Markup) 연계 엔티티와 제품, 아티클을 명확히 정의하는 스키마 마크업을 강화하여 AI 및 비주얼 인식 알고리즘이 페이지 내 시각 요소와 콘텐츠의 상관관계를 정확히 매핑하도록 지원해야 합니다.

  • 상대적 성과 비교(Compare) 분석 리포트의 ‘비교(Compare)’ 탭을 활용해 Web: text 대비 Web: multimodal의 유입 비중과 주요 유입 랜딩 페이지 패턴을 정기적으로 모니터링할 것을 권장합니다.

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