(*Gemini 2.5 Flash로 작성된 내용입니다)
두 서비스의 딥리서치 기능은 연구 및 정보 탐색 과정을 효율화하는 강력한 도구로 발전하고 있으며, 각자의 모델 및 개발 방향에 따라 미묘한 차이를 보입니다. 사용자는 자신의 필요와 선호도에 따라 적합한 서비스를 선택할 수 있습니다.
OpenAI의 ChatGPT와 Google의 Gemini에서 제공하는 '딥리서치(Deep Research)' 기능은 방대한 온라인 정보를 탐색하고 분석하여 심층적인 보고서를 생성하는 공통점을 가지고 있습니다. 하지만 출시 시점, 주요 기능, 특징에서 일부 차이를 보입니다.
출시 시점:
Gemini 딥리서치: Google은 Gemini에 딥리서치 기능을 비교적 먼저 선보였습니다. 2024년 12월에 Gemini Advanced 구독자를 대상으로 처음 소개되었으며, 이후 2025년 3월부터 무료 Gemini 사용자에게도 제한적으로 제공 범위가 확대되었습니다.
ChatGPT 딥리서치: OpenAI는 2025년 2월 초에 ChatGPT에 딥리서치 에이전트 기능을 공개했습니다. 초기에는 ChatGPT Pro 구독자에게만 제공되었으나, 점차 Plus, Team, Enterprise, Education 등 다른 유료 요금제로 확대 적용되었습니다.
주요 기능 및 특징:
특징
ChatGPT 딥리서치
Gemini 딥리서치
기반 모델
연구에 최적화된 o3 모델 기반 (초기에는 o3-mini 버전)
Gemini 2.0 Flash Thinking Experimental 모델 기반
정보 탐색
웹 검색을 통해 수십 개에서 수백 개의 출처 탐색 및 분석
웹 검색 및 심층 탐색을 통해 관련성 높고 최신 정보 분석
보고서 생성
심층 분석 후 종합적인 보고서 형태로 결과 제공
연구 계획 수립, 검색, 추론, 분석 단계를 거쳐 상세 보고서 생성
소요 시간
일반적으로 5분 ~ 30분 소요
일반적으로 5분 ~ 10분 소요 (복잡한 보고서는 더 걸릴 수 있음)
사용자 입력
텍스트 프롬프트 외 이미지, PDF, 스프레드시트 등 파일 첨부 가능
텍스트 프롬프트 입력
결과 형태
보고서, 표, 요약, 핵심 요점 목록 등 다양한 형식 지원
보고서 형태로 제공, 향후 오디오 요약 등 기능 추가 예정
특징
독립적으로 작동하여 연구 계획 수립 및 실행
연구 전 사용자에게 연구 계획을 제시하고 수정 가능
강점
정확성 및 심층적인 분석 능력 강조 (Humanity's Last Exam 등에서 높은 성능 기록)
빠른 정보 분석 및 보고서 생성, 사용자에게 계획 확인 기회 제공
접근성 (유료)
초기 Pro 요금제에서 시작, 점차 다른 유료 요금제로 확대
초기 Gemini Advanced에서 시작, 점차 무료 사용자에게도 확대
사용 제한
요금제별 쿼리 제한 있음
요금제별, 사용자 유형별(무료/유료/Workspace) 사용 제한 있음
비교 요약:
출시 시점: Gemini가 ChatGPT보다 딥리서치 기능을 먼저 출시하고 무료 사용자에게도 빠르게 접근성을 확대했습니다.
기반 기술: 두 서비스 모두 각자의 최신 및 연구에 특화된 AI 모델을 활용합니다.
기능 유사성: 핵심적으로 웹 정보를 탐색하고 분석하여 보고서를 생성하는 기능은 유사합니다.
기능 차별점: ChatGPT는 다양한 파일 형식을 입력으로 받을 수 있으며, Gemini는 연구 시작 전 사용자에게 연구 계획을 제시하는 특징이 있습니다. 또한, Gemini는 보고서 생성 시간이 비교적 짧다는 장점이 언급됩니다.
접근성: 초기에는 두 서비스 모두 유료 플랜 사용자에게 제공되었으나, 점차 무료 사용자에게도 일부 기능이 제공되는 방향으로 확장되고 있습니다. 사용량에는 제한이 있을 수 있습니다.
👍딥리서치 활용 사례 두가지
Case 1. 앱스토어 고객 리뷰 분석하기_정량적 통계기반 리포트
아래 업무를 딥리서치를 통해 어떻게 수행하는지 살펴보자
📝
앱스토어 상위 앱서비스 중 하나를 골라 최근 1개월 고객 리뷰를 분석하는 보고서 작성
→ 가장 인기있는 앱인 “네이버플러스 스토어”를 선택해보았다.
과연 GPT나 Gemini가 알아서 앱스토어 리뷰를 가져오고 분석할 수 있을까?
GPT 딥리서치와 Gemini 딥리서치 모두 아래 프롬프트를 제시하였다.
프롬프트
Role
나는 한국 최고 Product Manager이고 네이버플러스앱의 고객만족을 책임지고 있어
Conext
앱스토어와 구글플레이 고객 리뷰를 바탕으로 모바일앱 서비스 개선사항의 인사이트를 정리하려고해
딥리서치 모델을 선택하고 동일한 프롬프트를 제안하면, 먼저 연구 계획을 제안하고 확인을 요청한다.
결과 개요: 5분내외로 빠르게 결과가 나왔다
📝
전체 개요나 흐름, 주제 분류까지는 유사해보이나, 자세히 보면 구글플레이는 고객 리뷰수집에 실패했다. 가짜다.
사실 리뷰 수집에 실패했기 때문에, 내용의 사실성에서 의미는 없지만.. 전반적인 자료 구성만 비교해보자.
Gemini 딥리서치 사례는 가상의 결과라 아쉬웠다. 참고로 이미 확보한 대량의 고객 피드백이 구글스프레드 시트로 정리되어 있거나 혹은 웹 스크래핑이 가능한 사이트라면 다른 도구를 활용하여 동작할 수 있을 것이다.
Case 2. Product Manager의 AI 활용 연구_트렌드 조사
Product Manager들의 AI 활용수준을 분석하고, 향후 발전을 위한 제안사항에 대한 연구
Gemini 딥리서치 모두 아래 프롬프트를 제시하였다.
프롬프트
#나는 Product Manager들의 AI 활용수준과 사례에 대한 연구를 하려고해
#Assignment
##먼저 이 주제와 관련된 아티클, 통계, 사례를 모두 찾아
##자료를 바탕으로 예상되는 Product Manager들의 AI 도구 업무 활용도를 Adoption Rate나 Chasm 이론을 활용하##여 진단해줘
##자료를 바탕으로 Product Manager들의 AI 도구 활용 중요성과 제안사항을 도출해줘
#Goal
##Product Manager의 AI 활용수준을 정확히 진단하고, 향후 AI 활용도를 높이기 위한 제안사항 도출
#Scope
##Tech Startup을 중심으로 조사해줘
##Engineer, Product Designer, Product Manager 등 Product Team의 자료를 모두 찾아
##대한민국, 유럽, 미국의 자료를 대상으로 찾아줘
#Output Format
Product Manager의 AI활용수준
1.1 Product Manager의 AI도구 Adoption 수준
1.2 Product Manager, Product Designer, Product Enginner의 활용수준 비교
1.3 한국, 미국, 유럽의 활용수준 비교
Product Manager의 AI도구 활용사례
2.1 Product Manager들의 주요 업무 10개의 AI 활용사례
2.2 한계점
Product Manager의 AI 활용수준을 높이기 위한 제안
3.1 기업과 조직 관점
3.2 개인(Product Manager)의 관점
마찬가지로 연구계획을 물어보고, 승인하면 진행한다. 아래와 같이 결과가 도출된다.
초기 결과에 아쉬운 포인트가 있어 수정을 요청했다. 기본적으로 Canvas이기 때문에 결과물을 보며 직접 수정할 수 있다.
보고서의 결론 요약과 주요한 표는 아래와 같다.
본 보고서는 대한민국 프로덕트 매니저의 AI 활용 수준을 분석하고 향후 발전을 위한 제안 사항을 도출하기 위해 수행되었습니다. 조사 결과, 한국은 AI 도입에 있어 글로벌 선두 그룹에 속하지만, 기술 스타트업을 포함한 중소기업의 AI 활용률은 아직 낮은 수준인 것으로 나타났습니다.
프로덕트 매니저는 시장 조사, 아이디어 발상, 우선순위 결정, 사용자 피드백 분석, 문서 작성 등 다양한 업무에서 AI 도구를 활용하여 효율성을 높일 수 있지만, 인간적인 요소의 부재, 데이터 의존성, 시스템 통합 문제, 윤리적 고려 사항 등의 한계점도 존재합니다.
AI 도구 도입 수준은 프로덕트 엔지니어가 가장 높을 것으로 예상되며, 프로덕트 매니저와 프로덕트 디자이너는 점차 활용을 늘려가는 추세입니다. 이는 기술 수용 주기 이론에 따라 프로덕트 엔지니어는 이미 초기 다수(Early Majority) 단계에 진입했으며, 프로덕트 매니저와 프로덕트 디자이너는 초기 수용자(Early Adopter)에서 초기 다수 단계로 넘어가는 과도기에 있음을 시사합니다. 채즘 이론 관점에서 볼 때, 프로덕트 매니저들이 AI를 본격적으로 업무에 통합하기 위해서는 초기 수용자 단계의 성공 사례를 바탕으로 초기 다수 사용자의 실질적인 요구를 충족시키는 전략이 필요합니다.
프로덕트 매니저의 AI 활용 수준을 높이기 위해서는 기업과 조직 차원에서의 적극적인 투자와 지원, 그리고 개인 차원에서의 끊임없는 학습과 실험이 필수적입니다. AI 교육 프로그램 제공, 관련 도구 접근성 확대, AI 활용 문화 조성, 명확한 가이드라인 제시, 부서 간 협업 강화 등을 통해 조직 전체의 AI 활용 역량을 강화해야 합니다. 또한, 프로덕트 매니저 개인은 AI 기술 학습, 다양한 도구 실험, 경험 공유, 프롬프트 엔지니어링 능력 향상 등을 통해 AI를 자신의 업무에 효과적으로 통합하려는 노력을 지속해야 합니다.
AI는 프로덕트 매니저에게 강력한 도구임에 틀림없으며, AI 활용 능력을 갖춘 프로덕트 매니저는 경쟁 우위를 확보하고 더 나은 제품을 개발하는 데 크게 기여할 수 있을 것입니다. 앞으로 AI 기술은 더욱 발전할 것이며, 프로덕트 매니저는 이러한 변화에 발맞춰 AI를 적극적으로 활용하는 자세를 갖추는 것이 중요합니다.
딥리서치는 Gemini와 GPT에서 2025년에 공격적으로 출시된 기능으로, LLM의 성능이 명확한 주제에 대한 추론뿐만 아니라 방대한 조사 보고를 도와주는 “연구자”의 역량까지 가능함을 보여주었다.
모르는 분야에 대한 방대한 조사가 필요하다면? 대학원 연구자/애널리스트의 자료가 있으면 좋겠다는 과업이 있다면? 딥서치를 적극 활용해보자.
