구식 가격 정보, 단종된 제품, 수년 전 떠난 창업자 — AI는 이 모든 것을 매우 자신 있게 말합니다. 모델 자체를 수정할 수는 없지만, 모델이 말하는 내용은 바꿀 수 있습니다. 여기 그 실행 전략(playbook)이 있습니다.

오늘 어디에선가, 잠재 고객이 AI 어시스턴트에게 당신의 브랜드에 대해 물었고, AI는 아주 자신감 있고 유창하게 틀린 답변을 내놓았습니다.

아마도 작년에 변경한 가격을 인용했을 수도 있습니다. 단종된 제품을 설명하거나, 2023년에 떠난 창업자를 언급하거나, 오래된 리뷰에서 흡수한 "설정하기 어렵다"라는 비판을 반복했을 수도 있습니다. 고객은 이를 의심할 이유가 전혀 없었습니다. AI는 사실을 말할 때와 정확히 똑같이 차분하고 권위 있는 어조로 자신의 실수를 말합니다. 그리고 당신이 보고 대응할 수 있는 나쁜 리뷰와 달리, 이 일은 당신이 결코 알 수 없는 개인적인 대화 속에서 발생했습니다.

본능적으로 무력감을 느낄 수 있습니다. OpenAI에 전화해서 수정해달라고 요청할 수는 없으니까요. 하지만 그 본능적인 반응은 틀렸습니다. 모델이 애초에 왜 틀린 답변을 내놓았는지 이해하고 나면, 당신은 생각보다 더 많은 통제권을 가질 수 있습니다.

짧은 답변: AI가 우리 브랜드에 대해 말하는 내용을 수정할 수 있나요?

네, 간접적으로 가능합니다. 모델을 직접 수정할 수는 없지만, 모델이 참조하는 입력값(inputs)은 바꿀 수 있습니다. AI는 학습(training) 과정에서 배운 내용과 웹에서 실시간으로 검색(retrieves)한 내용을 혼합하여 당신의 브랜드를 설명합니다. AI가 읽는 소스(sources) 전반에 걸쳐 사실 관계를 바로잡고 강화함으로써, 실시간 검색 엔진이 예상하는 것보다 훨씬 빠르게 AI의 답변을 변화시킬 수 있습니다.

핵심 요약 (Key takeaways)

• AI의 오류는 악의가 아닌, 오래되거나 상충하는 입력값에서 비롯됩니다. 입력값을 수정하면 출력값(output)도 수정됩니다.
• 실시간 검색 엔진이 가장 빠르게 업데이트됩니다. Perplexity, ChatGPT search, Gemini의 경우, 신선하고 크롤링(crawlable) 가능하며 일관된 사실을 제공하면 답변을 빠르게 바꿀 수 있습니다.
• 수정보다 합의(Consensus)가 더 강력합니다. 업데이트된 페이지 하나만으로는 오래된 정보로 가득 찬 웹을 뒤집기 어렵습니다. 여러 개의 소스를 업데이트해야 합니다.
• 보이지 않는 것은 고칠 수 없습니다. 대부분의 브랜드는 AI가 무엇을 틀리고 있는지조차 모릅니다. 오류가 흔적이 남지 않는 대화 속에서 발생하기 때문입니다.

첫째, 왜 잘못되었는지 이해하십시오

AI는 아무런 근거 없이 당신에 대한 거짓 정보를 만들어내지 않습니다. AI의 오류는 다음 두 가지 중 하나에서 기인합니다.

첫 번째는 **오래된 학습 지식 (stale training knowledge)**입니다. 모델은 특정 차단 날짜 (cutoff date)까지의 웹 스냅샷을 학습했습니다. 만약 그 이후에 당신의 가격 정책, 리더십, 또는 제품 라인업이 변경되었다면, 모델은 여전히 이전 버전을 "기억"하고 있으며 이를 확신을 가지고 말할 수 있습니다. 모델의 관점에서는 그것이 알고 있는 사실이기 때문입니다.

두 번째는 **잘못되었거나 상충되는 검색 (bad or conflicting retrieval)**입니다. 실시간 검색을 수행하는 엔진의 경우, 답변은 그 순간에 가져온 정보(fetch)를 반영합니다. 만약 오래된 제3자 페이지, 수년 전의 리뷰, 또는 당신의 자체 페이지들 사이의 불일치 사항을 찾아낸다면, 모델은 그것을 그대로 반복합니다. 때로는 웹상에서 잘못된 정보가 올바른 정보보다 더 두드러지게 나타나기 때문에, 모델이 이를 신뢰하기도 합니다.

두 가지 모두 해결 가능하지만, 해결 방법이 서로 다르기 때문에 첫 번째 단계는 항상 진단입니다. 무엇이 잘못되었는지, 그리고 이상적으로는 어떤 소스(source)를 되풀이하고 있는지 찾아내야 합니다.

해결 플레이북 (remediation playbook)

무엇이 잘못되었는지 파악했다면, 실제로 답변을 변화시킬 수 있는 작업 순서는 다음과 같습니다.

1. 먼저 당신의 자체 정식 페이지 (canonical pages)를 수정하십시오. 정확한 사실이 당신의 사이트 내에 이미지 속에 파묻히거나 세 단락 아래에 숨겨져 있지 않고, 추출 가능한 텍스트 형태로 명확하고 평이하며 눈에 띄게 기재되어 있는지 확인하십시오. 이것은 다른 모든 것들이 대조되는 진실의 근원 (source of truth)입니다. 당신의 사이트 자체가 모호하거나 오래되었다면, 그 이후의 어떤 단계도 효과를 거둘 수 없습니다.

2. 가장 영향력이 큰 제3자 소스들을 수정하십시오. 디렉토리, 리뷰 플랫폼, 그리고 당신이 관리할 수 있는 모든 리스팅의 프로필을 업데이트하십시오. 가능한 경우, 오래된 사실을 반복하고 있는 제3자 기사나 데이터 애그리게이터 (data aggregators)에 연락하여 수정을 요청하십시오. 모델은 삼각 측량 (triangulates)을 한다는 점을 기억하십시오. 모델은 여러 소스가 동의하는 내용을 믿기 때문에, 당신은 하나 이상의 소스를 움직여야 합니다.

3. 새롭고 일관된 강화 (Reinforcement) 구축하기. 정확한 사실을 명시하는 최신의, 날짜가 기입된 콘텐츠를 게시하고, 당신의 포지셔닝 (Positioning)과 주요 세부 사항이 나타나는 모든 곳에서 동일하게 유지하십시오. 일관성은 수정을 새로운 합의 (Consensus)로 바꾸는 힘입니다. 목표는 정확한 버전이 웹상에서 압도적으로 동의하는 내용이 되도록 만드는 것입니다.

4. 속도를 위해 라이브 검색 엔진 (Live-search engines)을 공략하십시오. 실시간 페이지를 검색하는 Perplexity, ChatGPT search, Gemini의 경우, 업데이트되어 크롤링 (Crawl) 가능한 콘텐츠는 비교적 빠르게 답변을 바꿀 수 있습니다. 이들은 단순히 기억 (Memory)에 의존하는 것이 아니라 현재의 웹을 읽고 있기 때문입니다. 학습 기반의 회상 (Recall)은 모델 업데이트에 따라 더 느리게 변화하므로, 수정 사항이 정착되려면 일관된 장기적 존재감이 중요합니다.

5. 수정 사항이 반영되었는지 확인하십시오. 확인하기 전까지 수정은 하나의 가설일 뿐입니다. 구매자들이 묻는 질문을 다시 던져보고 답변이 실제로 바뀌었는지 확인하십시오. 만약 바뀌지 않았다면, 기존 소스가 여전히 우세한 것이며 더 많은 강화 작업이 필요하다는 뜻입니다.

왜 "웹사이트만 업데이트하는 것"으로는 충분하지 않은가

가장 흔한 실수는 페이지 하나를 수정하고 작업이 끝났다고 가정하는 것입니다. 하지만 그런 경우는 거의 없습니다. 만약 당신의 사이트는 이제 올바른 내용을 말하고 있지만, 수십 개의 제3자 페이지가 여전히 잘못된 내용을 말하고 있다면, 모델은 스스로 모순되는 웹을 보고 있는 것이며, 다수의 의견을 따르거나 모호한 답변을 내놓을 가능성이 높습니다.

AI가 바라보는 당신의 브랜드 관점을 바로잡는 것은 문서를 편집하는 것보다 평판을 바꾸는 것에 더 가깝습니다. 당신은 단 하나의 기록을 덮어쓰는 것이 아니라, 합의 (Consensus)를 이동시키는 것입니다. 즉, 수정의 난이도는 잘못된 정보가 얼마나 널리 퍼져 있는지에 비례합니다. 작고 최근에 발생한 오류는 빠르게 수정될 수 있습니다. 하지만 수년간의 콘텐츠에 박혀 있는 오해를 뒤집으려면 지속적이고 일관된 강화가 필요합니다.

대부분의 브랜드가 완전히 놓치고 있는 부분

이 모든 상황의 밑바닥에 깔린 불편한 진실은 다음과 같습니다. 대부분의 브랜드는 AI가 자신들에 대해 무엇을 잘못 말하고 있는지 전혀 모르고 있으며, 따라서 프로세스를 시작조차 하지 못한다는 점입니다. 이러한 오류들은 사적인 대화 속에 존재합니다. 이를 알릴 알림도, 참조도, 플래그(flag)를 달 수 있는 리뷰도 없습니다. 만약 알게 된다고 하더라도, 잠재 고객이 영업 통화 중에 이를 언급할 때나 알게 되는데, 그 시점에는 이미 아무 말도 하지 않은 다른 고객들을 놓친 뒤입니다.

볼 수 없는 것은 고칠 수 없습니다. 가장 첫 번째이자 가장 중요한 조치는 단순히 살펴보는 것입니다. 엔진들에게 당신에 대해 무엇이라고 말하는지 체계적으로 질문하고, 고객이 발견하기 전에 오류를 포착해야 합니다. 그러한 모니터링(monitoring)이 바로 Sourceable가 제공하는 기능입니다. ChatGPT, Claude, Gemini, 그리고 Perplexity가 당신의 브랜드를 어떻게 설명하는지 정확도와 감성(sentiment)을 포함하여 추적함으로써, 잘못된 주장이 조용한 유출이 아닌, 당신이 포착하고 수정할 수 있는 대상이 되도록 합니다.

FAQ

내 브랜드에 대한 오류를 수정하기 위해 AI 기업에 연락할 수 있나요?
일반적으로는 불가능합니다. 개별적인 사실 관계 수정(factual corrections)을 위해 연락하는 것은 어렵습니다. 실질적인 방법은 모델이 참조하는 입력값(inputs), 즉 당신의 공식 페이지(canonical pages)와 모델이 읽어들이는 제3자 소스(third-party sources)를 변경하는 것입니다.

AI가 말하는 내용을 수정하는 데 얼마나 걸리나요?
상황에 따라 다릅니다. 현재 페이지를 검색하여 가져오는 실시간 검색 엔진(Live-search engines)은 사실 관계가 수정되고 일관성을 갖추면 비교적 빠르게 업데이트될 수 있습니다. 학습 데이터(training data)에 뿌리를 둔 오류는 모델 업데이트를 거치며 더 느리게 변화하므로, 지속적인 일관성이 중요합니다.

사이트를 업데이트했는데 왜 AI는 계속 옛날 사실을 반복하나요?
AI는 여러 소스를 통해 삼각 측량(triangulates)을 하기 때문입니다. 만약 제3자 페이지에 여전히 옛날 정보가 남아 있거나, 당신의 자체 페이지들이 일관되지 않다면, 모델은 업데이트되지 않은 다수의 정보를 신뢰할 수 있습니다. 보통은 하나 이상의 소스를 수정해야 합니다.

어떤 종류의 오류가 가장 흔한가요?
만료된 가격, 단종된 제품, 이전 경영진, 그리고 오래된 리뷰에서 흡수된 식상한 비판 등이 있습니다. 모델의 학습 차단 시점(training cutoff) 이후에 변경된 내용이나, 저명한 오래된 소스에 여전히 명시되어 있는 내용이라면 무엇이든 오류의 대상이 될 수 있습니다.

AI가 무엇을 잘못 알고 있는지 어떻게 알 수 있을까요?
오류는 흔적이 남지 않는 비공개 대화에서 발생하기 때문에, 엔진에 직접적이고 체계적으로 질문해야 합니다. Sourceable과 같은 모니터링 도구는 각 엔진이 귀하의 브랜드를 어떻게 설명하는지 드러내어 부정확한 부분을 찾아낼 수 있게 해줍니다.

AI가 당신에 대해 무엇을 말하고 있는지 확인하세요

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