AI는 한 그룹의 정보를 다섯 곳의 정보로 읽었습니다

콘텐츠는 넘치는데 왜 인용이 없었을까요

은행과 카드, 보험, 증권, 캐피탈을 보유한 금융그룹입니다. 계열사마다 블로그와 뉴스룸, 상품 안내 페이지를 각자 운영하고 있어서 콘텐츠 총량만 놓고 보면 상당했습니다.

그런데 ‘IRP가 뭐야’라든가 ‘DSR 계산 방법’ 같은 질문의 답에서는 이 그룹의 이름이 좀처럼 보이지 않았습니다. 처음에는 저희도 의아했습니다. 이 정도 규모의 금융그룹이 왜 안 나올까 싶었거든요.

같은 개념을 다섯 가지로 설명하고 있었습니다

핵심 개념 150개를 뽑아서 계열사별 설명을 나란히 놓고 비교해 봤습니다. 그랬더니 상당수가 정의부터 서로 달랐습니다.

AI는 그룹을 하나의 출처로 보지 않습니다

브랜드가 같아도 도메인이 다르고 설명이 다르면 AI는 별개의 출처로 처리합니다. 그런데 서로 다른 답이 여러 개 있으면 어느 쪽도 확신할 수 없으니, 결국 상충하지 않는 외부 출처를 고르게 되는 거죠. 구글이 Organization 구조화 데이터로 엔티티를 명확히 선언하라고 권하는 이유가 바로 여기에 있습니다.

낡은 정보가 계속 살아 있었습니다

세법과 한도가 바뀐 뒤에도 옛 기준으로 쓴 글이 계열사 블로그에 그대로 남아 있었습니다. 확인해 보니 답변의 28%에 이런 정보가 섞여 있더라고요. 금융에서는 이게 단순한 콘텐츠 품질 문제로 끝나지 않고 곧바로 민원으로 이어집니다.

그룹 공통 금융 지식 표준부터 만들었습니다

콘텐츠를 더 만드는 대신 정의를 하나로 맞추는 일부터 했습니다. 핵심 개념 150개에 대해 그룹 전체가 함께 쓰는 표준 문서를 만드는 작업이었는데요, 솔직히 새 글을 쓰는 것보다 이게 훨씬 오래 걸렸습니다.

개념 하나에 여덟 칸을 채우도록 했습니다

모든 개념을 같은 틀로 정리했습니다. 한 줄 정의, 누구에게 해당하는지, 계산과 조건, 장점, 한계, 주의사항, 관련 상품, 공식 근거. 이 여덟 칸을 다 채우지 못하면 발행하지 않는다는 규칙을 세웠습니다.

공식 근거 칸이 특히 중요했습니다

법령 조항과 시행일, 소관 기관을 반드시 명시하도록 했습니다. 금융 콘텐츠에서는 이 칸이 있는 문서와 없는 문서의 인용률이 눈에 띄게 갈리거든요. 별것 아닌 것 같아도 AI 입장에서는 이 문서를 믿어도 되는지 판단하는 근거가 됩니다.

개정 이력을 화면에 남겼습니다

기준이 바뀌면 문서 상단에 개정일과 변경 내용을 적도록 했습니다. AI가 이 정보가 최신인지 판단할 근거를 화면에 남겨두는 방식입니다.

같은 개념에는 대표 문서를 하나만 정했습니다

같은 개념을 다루는 계열사 글이 여러 개면 그룹 대표 문서를 지정하고 나머지는 그쪽을 가리키도록 대표 주소를 통합했습니다. 계열사 글을 지우지는 않았고요, 각 계열사의 맥락은 그대로 두면서 신뢰 신호만 한곳으로 모으는 방식입니다.

표기 규칙을 문서로 만들어 배포했습니다

상품명과 서비스명, 계열사명 표기를 하나로 고정했습니다. 홍보실과 각 계열사 디지털팀이 함께 쓰는 가이드로 만들어서 신규 콘텐츠부터 적용했습니다.

콜센터 문의가 줄고 상담이 늘었습니다

금융 개념 질문의 커버리지가 17%에서 55%로 올라갔고, 답변에 인용되는 출처 중 그룹 공식 문서의 비중이 6%에서 31%가 됐습니다. 낡은 기준이 섞인 답변은 28%에서 8%로 줄었고요.

사업 쪽에서는 두 가지가 동시에 움직였습니다. 단순 정보를 묻는 콜센터 문의가 17% 줄었고 상품 상담은 34% 늘었습니다. 고객이 AI를 통해 개념을 먼저 이해한 다음 상담 단계로 넘어오기 시작한 겁니다. 비용은 줄면서 매출 기회는 늘어난 셈이라 내부 평가가 좋았습니다.

계열사를 가진 금융그룹 담당자분들께

많이 주는 것보다 같게 주는 게 먼저입니다

그룹사 GEO의 첫 과제는 콘텐츠를 늘리는 일이 아니라 표기와 정의를 통일하는 일입니다. 상충하는 정보가 여러 개면 AI는 어느 쪽도 쓰지 않으니까요.

공식 근거 칸을 만들어 보세요

법령 조항과 시행일을 명시한 문서는 그렇지 않은 문서와 인용률이 확실히 다릅니다. 금융처럼 정확성이 요구되는 분야에서는 특히 그렇습니다.

낡은 정보는 품질 문제가 아니라 리스크입니다

기준이 바뀐 뒤에도 옛 글이 남아 있으면 AI가 그걸 인용합니다. 금융에서는 민원과 감독 이슈로 번질 수 있어서 우선순위를 높게 두시는 편이 좋습니다.

자주 묻는 질문

계열사가 많으면 GEO를 어디부터 해야 할까요?

표기와 정의를 통일하는 일이 먼저입니다. 같은 개념을 계열사마다 다르게 설명하고 있으면 AI가 그룹의 정보를 하나의 출처로 묶지 못하고, 각 사이트를 아무리 잘 만들어도 신뢰가 분산됩니다. 이 사례에서도 새 콘텐츠를 만드는 것보다 기존 문서를 맞추는 데 시간이 더 걸렸습니다.

금융 콘텐츠가 AI 인용을 받으려면 무엇이 필요할까요?

검증할 수 있는 근거입니다. 법령 조항과 시행일, 소관 기관을 명시한 문서는 그렇지 않은 문서보다 인용률이 뚜렷하게 높습니다. 개정 이력을 문서 상단에 남기는 것도 최신성을 판단하는 근거가 되니 함께 챙기시면 좋습니다.

계열사 글을 지워야 하나요?

지우지 않으셔도 됩니다. 같은 개념을 다루는 글이 여러 개라면 그룹 대표 문서를 하나 정하고 나머지가 그쪽을 가리키도록 대표 주소를 통합하면 됩니다. 각 계열사의 맥락은 유지하면서 신뢰 신호만 한곳으로 모으는 방식이라 내부 조율도 수월한 편입니다.

효과는 언제쯤부터 보이나요?

이 사례는 표준을 적용하고 3개월 시점부터 커버리지가 움직였습니다. 다만 낡은 정보를 걷어내는 작업은 그보다 먼저 효과가 나타납니다. 잘못된 답변이 줄어드는 건 재크롤링만 되면 비교적 빠르게 반영되거든요.

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