핵심 요약
- 생성형 AI가 기업의 소재지나 서비스 권역을 실제와 다르게 설명하는 사례가 확인되고 있다.
- AI는 등록 주소 한 줄이 아니라 공개 자료에 등장하는 지명의 빈도로 지역을 판단해, 지점 자료가 많거나 종료된 지점 정보가 남아 있으면 혼선이 생긴다.
- 대응은 본사 주소를 기준 지역으로 정해 모든 자료에 시·구 단위까지 같은 형태로 표기하고, 실제 서비스 권역을 구체적으로 적는 데서 시작한다.

생성형 AI가 기업의 소재지나 서비스 권역을 실제와 다르게 설명하는 사례가 확인되고 있다. 본사 소재지가 아닌 지역의 업체로 소개되거나, 운영이 종료된 지점 소재지가 현재 위치처럼 제시되는 형태다.
원인은 지역을 판단하는 방식에 있다. AI는 등록된 주소 한 줄만 참조하는 것이 아니라 공개 자료에 등장하는 지명 전반을 읽고 빈도가 높은 쪽을 해당 기업의 지역으로 인식한다. 납품 지역이나 출장 사례, 협력사 소재지가 반복 노출되면 본사 위치보다 우선할 수 있다.
지점을 운영하는 기업에서는 혼선이 더 자주 나타난다. 지점 관련 자료가 많고 본점 자료가 적으면 지점 소재지가 대표 지역처럼 읽히며, 종료된 지점 정보가 정리되지 않은 경우 해당 지역에서 영업이 계속되는 것처럼 설명될 수 있다.
서비스 권역 표기도 문제로 지목된다. 범위를 넓게 보이기 위해 전국으로만 기재하면 특정 지역을 묻는 질의에서 근거가 부족해져, 지역 기반 추천에서 제외되는 결과로 이어진다.
대응 방향은 기준 지역 확정에서 시작된다. 본사 주소를 기준으로 삼아 모든 자료에 동일한 형태로 표기하되 시·구 단위까지 기재하고, 실제 서비스가 가능한 주요 권역을 함께 나열하는 방식이다. 지점은 본점과 구분해 표기하고 종료된 지점은 정리한다.
진마케팅은 이러한 문제를 다루는 AI 혼동 수정 프로젝트를 운영하고 있다.
AI가 해당 기업을 어느 지역 업체로 설명하는지 확인한 뒤 기준 지역과 권역 표기를 정비하고, AEO 검색구조 구축 솔루션으로 지역이 드러나는 근거 자료를 확충하는 방식이다.
AEO/SEO 검색구조 통합구축과 AI 회사정보 정비, AI 언급률 분석, 경쟁사 분석을 포함하며 990,000원부터 이용할 수 있다.
다만 특정 AI가 언제 지역 정보를 조정할지는 서비스 제공자가 보장할 수 있는 영역이 아니다. 지역을 식별할 공개 근거를 먼저 확보해 두는 작업이 선행되어야 한다는 설명이다.
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