생성형 AI가 기업의 옛 주소나 이미 중단된 서비스를 현재 정보인 것처럼 설명하는 사례가 확인되면서, 원인과 대응 방법에 대한 관심이 높아지고 있다. AI가 임의로 만들어 낸 것이 아니라 웹에 남아 있는 문서를 근거로 문장을 구성한 결과라는 것이 업계의 설명이다.
가장 큰 원인으로는 오래된 문서의 누적이 꼽힌다. 기업이 사무실을 옮기거나 서비스를 개편해도 과거에 배포한 소개글과 자료는 웹에 그대로 남고, 다른 사이트로 옮겨 실린 사본까지 사라지지는 않는다. 같은 기업을 설명하는 문서 가운데 옛 내용이 더 많으면 AI 답변도 그쪽으로 기운다.
표기 불일치도 혼동을 키운다.
문서마다 법인 형태 표기나 대표자 정보, 서비스 명칭이 조금씩 다르면 AI가 이를 같은 기업으로 묶지 못하고 둘로 나누거나 상호가 비슷한 다른 업체와 섞어 설명하게 된다. 회사명과 브랜드, 대표자, 서비스, 지역, 전문분야를 하나의 기준으로 맞추는 작업이 필요한 이유다.
근거 자체가 부족한 경우도 있다. 설명할 문서가 적으면 AI는 가장 그럴듯한 내용으로 빈칸을 메우고, 이 과정에서 동종업체 정보가 섞여 들어간다.
여기에 네이버가 주요 글로벌 AI 크롤러의 네이버 블로그 콘텐츠 직접 수집을 차단·제한하고 있어, 블로그에만 정보를 축적한 기업일수록 근거가 부족해지기 쉽다. 업계에서는 네이버 검색자산은 계속 관리하되 AI가 읽을 수 있는 외부 문서를 함께 갖춰야 한다고 설명한다.
진마케팅은 잘못되거나 혼재된 기업정보의 원인을 점검하고 AI가 참고할 수 있는 웹상의 기업정보와 검색자산을 일관성 있게 구축하는 AEO 검색구조 구축 서비스를 제공하고 있다.
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