챗GPT 웹 트래픽 공유 78%에서 54%로 감소, Gemini는 3배 성장

Similarweb이 발표한 트래픽 통계는 웹 브라우저 기반 접속만을 대상으로 한 측정치라는 점을 먼저 이해해야 한다. 즉 chatgpt.com, gemini.google.com 같은 도메인의 방문자 수 및 페이지뷰를 기반으로 한 상대 점유율이며, OpenAI API, Anthropic API, 모바일 앱 사용량, Microsoft Copilot이나 Google Workspace에 임베디드된 호출은 집계에서 제외된다. Gemini가 7.3%에서 26.7%로 약 3.7배 성장한 배경에는 Google이 검색 결과 상단의 AI Overviews, Android 기본 어시스턴트, Workspace(Gmail/Docs) 사이드패널 등을 통해 Gemini를 OS·검색 레이어에 깊숙이 통합한 디스트리뷰션 전략이 작용한다. 반면 ChatGPT는 여전히 웹 방문 점유율 절반 이상을 차지하지만, 엔터프라이즈 사용자의 상당수가 ChatGPT Enterprise 앱이나 API 게이트웨이를 경유하면서 웹 트래픽 자체의 성장세가 둔화된 측면도 있다.

엔지니어 관점에서 이 수치를 곧바로 "Gemini가 ChatGPT를 추격 중"으로 해석하는 것은 위험하다. 실제 개발자 워크로드의 핵심 지표인 API 호출량, 토큰 소비량, 코드 어시스턴트(Cursor, Copilot, Claude Code 등) 백엔드 모델 점유율은 별도로 추적해야 하며, OpenRouter나 Artificial Analysis 같은 벤치마크 플랫폼의 라우팅 통계가 더 신뢰할 만한 시그널이다. 다만 웹 트래픽 분산이 의미하는 바는 명확하다. **사용자가 더 이상 단일 LLM 인터페이스에 종속되지 않는다는 신호**이며, 따라서 B2C 제품을 만드는 개발자라면 "ChatGPT 링크 공유" 같은 단일 벤더 의존 UX를 재검토해야 한다. 또한 RAG·에이전트 시스템 설계 시 모델 추상화 계층(LiteLLM, Vercel AI SDK, LangChain 등)을 통해 OpenAI·Google·Anthropic 모델을 런타임에 스왑할 수 있도록 아키텍처를 유연하게 가져가는 것이 점점 더 중요해진다.

실무 액션 아이템 측면에서, 한국 개발자가 지금 점검해볼 것은 세 가지다. 첫째, 사내 LLM 게이트웨이에 Gemini 2.x 계열(특히 긴 컨텍스트 2M 토큰과 멀티모달 입력)에 대한 라우팅 옵션을 추가하고, 동일 프롬프트에 대한 비용·지연시간·정확도를 GPT-4o/Claude Sonnet과 비교하는 A/B 테스트 파이프라인을 구축할 가치가 커졌다. 둘째, 검색 노출에 의존하는 서비스라면 Google의 AI Overviews와 Gemini-grounded search가 자사 콘텐츠를 어떻게 인용하는지 모니터링하는 "GEO(Generative Engine Optimization)" 관점을 SEO 전략에 추가해야 한다. 셋째, 사용자 향 챗봇/어시스턴트를 만들고 있다면 "ChatGPT로 보내기" 외에 Gemini, Claude, Perplexity 등 다양한 백엔드 옵션을 제공하는 멀티 프로바이더 UX를 표준으로 삼는 것이 향후 1~2년의 시장 변동성에 대비하는 안전한 베팅이다.