생성형 AI가 상호나 업종이 비슷한 기업들을 하나로 묶어 설명하는 사례가 확인되면서, 기업정보에 구분 가능한 값을 갖춰야 한다는 지적이 나오고 있다. AI가 회사를 이름만으로 판별하지 않고 문서에 함께 적힌 정보를 근거로 동일 여부를 판단하기 때문이다.
혼동이 잦은 유형은 비교적 뚜렷하다. 지역명을 앞에 붙인 상호, 흔한 업종어가 들어간 상호, 프랜차이즈 가맹점 명칭이 대표적이다. 문서에 회사명과 업종만 적혀 있으면 AI 입장에서 두 기업을 가를 근거가 없어 설명이 뒤섞이게 된다.
혼동이 일어나면 손해는 여러 갈래로 나타난다. 자사의 강점이 다른 업체 것으로 설명되거나, 반대로 다른 업체의 과거 문제가 자사 이야기처럼 붙기도 한다.
고객이 연락처를 착각해 다른 곳으로 문의하는 경우도 있다. 노출을 늘리는 방식으로는 해결되지 않는 문제라는 점에서 대응 성격이 다르다.
대응의 출발점은 고유한 값을 문서에 반복해 남기는 것이다.
정확한 사업자 상호와 대표자 이름, 도로명 주소, 대표 전화번호, 설립 시점, 자사 고유 서비스 명칭을 홈페이지 회사소개와 서비스 페이지, 외부 블로그, 언론기사에 같은 형태로 적으면 AI가 이를 하나의 기업으로 인식할 가능성이 높아진다.
국내 기업은 정보를 한 플랫폼에만 축적한 경우가 많은데, 네이버가 주요 글로벌 AI 크롤러의 네이버 블로그 콘텐츠 직접 수집을 차단·제한하고 있어 구분 신호가 외부로 전달되기 어렵다는 점도 고려해야 한다.
업계에서는 네이버 검색자산은 계속 관리하되 외부 문서에도 같은 값을 함께 남기라고 조언한다.
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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