AI의 부정확한 매장 정보 제공에 따른 기업 대응 전략

주장인공지능 검색 시스템이 기업의 위치 정보를 잘못 전달하는 사례가 빈번해지고 있습니다. 이는 기업의 매출과 브랜드 평판에 직접적인 타격을 줄 수 있는 만큼, 마케팅 부서는 기존 검색 엔진 최적화 방식에서 벗어나 AI가 생성하는 답변을 능동적으로 점검해야 합니다.

팩트서처블(Searchable)의 조사 결과, 영국 소매업체 64%가 AI 도구로부터 최소 한 가지 이상의 잘못된 정보를 제공받았습니다. 가장 빈번한 오류는 매장 우편번호 오기입이며, 이는 고객의 실제 방문을 방해하는 주요 원인으로 작용합니다.

팩트런던 소재 165개 기업을 대상으로 진행한 테스트에서 93%가 최소 한 가지 이상의 기본 정보 오류를 보였습니다. 특히 소규모 기업의 오류율은 50%에 달해 대기업의 32%보다 높은 수치를 기록했습니다.

교차검증AI 오버뷰(AI Overviews)는 정보성 질문의 92%, 하이브리드 질문의 97%에서 나타나지만, 직접적인 지역 검색에서는 15%의 빈도로 등장합니다. 이는 AI가 모든 검색 결과를 대체하기보다 특정 유형의 질문에서 더 큰 영향력을 발휘한다는 점을 시사합니다.

팩트브라이트로컬(BrightLocal)에 따르면 지역 비즈니스 추천을 위해 챗GPT(ChatGPT)와 같은 도구를 사용하는 소비자가 지난해 6%에서 올해 45%로 급증했습니다. 소비자는 전통적인 검색보다 AI의 요약된 답변을 더 신뢰하는 경향을 보입니다.

주장전통적인 검색 엔진은 클릭수와 노출수를 추적할 수 있지만, AI는 요약된 텍스트로 답변을 제공하므로 오류 추적이 어렵습니다. 기업은 AI가 잘못된 정보를 제공하고 있다는 사실조차 인지하지 못하는 사각지대에 놓여 있습니다.

팩트페플렉시티(Perplexity)는 10%, 제미나이(Gemini)는 5%, 챗GPT는 4%의 비율로 부정확한 답변을 생성합니다. 각 AI 모델은 정보를 처리하고 선택하는 방식이 다르므로, 하나의 플랫폼에서 문제가 없더라도 다른 플랫폼에서는 오류가 발생할 수 있습니다.

교차검증구글의 AI 오버뷰 등 주요 AI 도구는 기업에 정보 오류를 알리는 알림 시스템을 제공하지 않습니다. 피드백 링크를 통해 오류를 수정할 수 있으나, 이는 누군가 오류를 먼저 발견해야만 작동하는 사후 대응 방식에 그칩니다.

주장기업은 매장의 영업시간, 서비스, 위치 정보를 표준화된 리스트로 작성하여 정기적으로 AI 도구에 질문을 던져야 합니다. 일관된 질문 리스트로 오류를 유형별로 분류하고, 고객 방문에 치명적인 정보부터 우선적으로 수정해야 합니다.

팩트정보 오류를 해결하려면 구글 비즈니스 프로필, 공식 웹사이트, 매장 페이지의 정보가 모두 일치해야 합니다. 데이터의 일관성은 AI가 정보를 학습하는 기초가 되며, 운영 지점이 많을수록 정보 동기화의 중요성은 더욱 커집니다.

주장AI 환경에서 기업은 정보의 정확성을 관리하는 주체로서 역할을 재정립해야 합니다. 기술적 오류를 방치하기보다 선제적인 데이터 관리를 통해 고객 신뢰를 확보하는 노력이 필요합니다.

출처서처블(Searchable)과 브라이트로컬(BrightLocal)의 조사 자료 및 서치 엔진 저널(Search Engine Journal)의 보도 내용을 교차 검증했습니다.