
생성형 AI에 특정 기업을 질의했을 때 해당 기업 대신 동종 업체가 먼저 제시되거나, 설명의 상당 부분이 경쟁사 중심으로 구성되는 사례가 확인되고 있다.
원인으로는 설명 근거의 양적 차이가 지목된다. AI는 질의에 대한 답변을 구성하는 과정에서 참조 가능한 자료가 많은 쪽을 우선 활용하는데, 해당 기업의 공개 자료가 부족하면 같은 분야에서 자료가 축적된 기업으로 설명이 채워지게 된다.
제3자가 작성한 비교 글이나 추천 목록의 영향도 거론된다. 이러한 자료가 다수 존재할 경우 AI가 해당 구도를 그대로 반영하며, 비교 글 안에서 보조적으로 언급된 기업은 설명에서도 보조적 위치에 놓이는 결과로 이어진다.
경쟁사의 특징이 혼입되는 사례도 확인된다. 동일한 자료에 반복적으로 함께 등장하는 기업들은 유사한 대상으로 묶이기 쉬우며, 이 과정에서 실제로는 제공하지 않는 방식이나 조건이 기업 설명에 포함될 수 있다. 차이를 기술한 자료가 없으면 구분 근거가 형성되지 않는다.
대응 방향은 단독 설명 자료의 확충이다. 비교 구도에 편입되기보다 해당 기업만을 설명하는 자료를 먼저 늘리고, 차별점을 우수성 주장이 아닌 방식과 범위, 조건으로 구체화해 기술하는 방식이다. 이어 고객 문의가 잦은 질문에 개별적으로 답한 자료를 축적한다.
진마케팅은 이러한 문제를 다루는 AI 혼동 수정 프로젝트를 운영하고 있다.
AI가 해당 기업과 경쟁사를 어떻게 구분해 설명하는지 확인한 뒤 단독 설명 자료와 차이 표기를 정비하고, AEO 검색구조 구축 솔루션으로 질문별 근거를 확충하는 방식이다.
AEO/SEO 검색구조 통합구축과 AI 회사정보 정비, AI 언급률 분석, 경쟁사 분석을 포함하며 990,000원부터 이용할 수 있다.
다만 특정 AI가 언제 설명 구성을 조정할지는 서비스 제공자가 보장할 수 있는 영역이 아니다. 해당 기업으로 답변할 수 있는 공개 근거를 먼저 확보해 두는 작업이 선행되어야 한다는 설명이다.
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