TL;DR: AI 기반 검색에서 눈에 띄지 않는 중대한 결함이 드러나고 있습니다. 일본 사용자가 질문을 하면 AI 시스템이 즉석에서 영어 콘텐츠를 번역하여 일본 시장과 무관한 출처를 인용하여 답변으로 제시하는 경우가 빈번하게 발생하고 있습니다. 이로 인해 사용자 환경이 깨지고 전략적으로 큰 취약점이 생깁니다. 머큐리에서는 이러한 'AI 번역의 틈'을 중요한 기회로 보고 있습니다. 모국어 '답변 자산'을 만들고 일본 현지 '신뢰 계층'을 구축함으로써 스마트한 브랜드는 경쟁업체가 파편화되고 불만족스러운 경험을 제공하는 동안 시장 점유율을 확보할 수 있습니다.
저는 머큐리 테크놀로지 솔루션의 CEO 제임스 황입니다.
대부분의 해외 SEO 전문가들이 아직 인지하지 못하고 있는 AI 검색의 구조적 오류가 조용히 발생하고 있습니다. 대규모 언어 모델이 중대한 실수를 저지르고 있으며, 특히 일본과 같은 비영어권 시장에서 끔찍한 사용자 경험을 제공하고 있습니다.
사용자가 일본어로 검색하면 AI 시스템이 실시간으로 영어 콘텐츠를 번역하여 정답으로 제시하는 경우가 많습니다. 문제는 무엇일까요? 인용하는 출처가 사용자의 언어, 규제 환경 또는 시장 의도와 일치하지 않는 경우가 많다는 것입니다. 그 결과 답변은 '적절하다고 느껴지지만' 사용자 여정은 근본적으로 깨지게 됩니다.
일본 시장의 침묵하는 번역 문제
그 이면에서 일어나는 일은 다음과 같습니다. 예를 들어 '日本市場向けの産業用化学品サプライヤーはどこですか？'("일본 시장에 가장 적합한 산업용 화학 물질 공급업체는 누구입니까?")와 같은 복잡한 B2B 주제에 대한 일본어 문의가 있을 경우, LLM은 일본어 학습 데이터가 부족할 수 있습니다")와 같은 복잡한 주제에는 포괄적인 답변을 제공하기에 충분한 고품질의 일본어 교육 데이터가 부족할 수 있습니다.
이러한 차이를 인정하는 대신 방대한 영어 지식 베이스를 기본으로 하여 관련 문서를 찾아 정보를 번역한 후 원래 일본 사용자를 위해 만들어진 것처럼 표시합니다.
사용자가 출처를 살펴보면 문제는 명백히 드러납니다. 일본 시장에 서비스를 제공하지 않거나 일본의 화학물질관리법(CSCL)을 이해하지 못하거나 심지어 현지 유통업체를 나열하지 않는 미국 또는 유럽 웹사이트로 연결됩니다.
우리는 지금 바로 이 시나리오가 실현되는 것을 보고 있습니다. 우리가 컨설팅한 한 글로벌 화학 기업은 일본 전자제품 회사의 구매 관리자가 일본어로 기술 사양을 검색할 때 AI 시스템이 미국 영어 웹사이트의 콘텐츠를 번역하는 것을 발견했습니다. 일본 사업장의 제품 제형, 규제 승인, 판매 채널이 완전히 다른데도 불구하고 이런 일이 발생했습니다.
이것이 끔찍한 사용자 경험을 만드는 이유
Google은 수년 전에 hreflang 태그를 만들어 이 문제를 해결했습니다. 사용자의 의도를 해당 언어와 해당 지역에 가장 적합한 콘텐츠 환경과 일치시키는 것이 목표였습니다.
AI 시스템은 아직 이 기본 원칙을 마스터하지 못했습니다.
파나소닉과 같은 기업의 일본 구매 관리자가 산업용 화학물질 공급업체를 검색하다가 미국 영문 페이지에서 제공된 답변을 받으면 연쇄적인 실패가 발생합니다:
- 규제 불일치: 미국 공급업체의 제품이 일본의 엄격한 JIS(일본 산업 표준) 또는 CSCL 요구 사항을 충족하지 못할 수 있습니다.
- 비즈니스 모델 불일치: 가격, 배송 물류 및 서비스 모델은 미국 시장을 위해 설계되었으며 일본 구매자와는 무관합니다.
- 사용자 여정의 단절: 문의 양식, 전화번호, 판매 프로세스는 모두 영어를 사용하는 미국 고객에 맞춰져 있어 일본 사용자에게는 막다른 골목이 될 수 있습니다.
일본의 B2B '지식 격차'
제조 사양, 규정 준수 지침, 업계 모범 사례 등 고도의 기술적인 콘텐츠가 주로 영어로 문서화되어 있기 때문에 B2B 기업에서 이 문제가 가장 심각합니다. 이는 AI 시스템이 번역을 기본값으로 설정하기에 완벽한 조건을 만들어 의도치 않게 열악한 환경을 만들 수 있습니다.
다국어 언어 모델에 대한 연구에 따르면 모국어 학습 데이터가 훨씬 더 나은 결과를 만들어내는 것으로 일관되게 나타났습니다. 이 모델은 기계 번역 버전이 아닌 원래 대상 언어로 작성된 콘텐츠로 학습할 때 가장 우수한 성능을 발휘합니다.
전략적 기회: 틈새를 해자로 만들기
이는 문제가 아니라 기회를 잡을 수 있는 경쟁 우위입니다. 'AI 번역의 틈'은 시장 격차를 보여주는 분명한 신호입니다.
다음은 당사의 GAIO(생성형 AI 최적화) 및 SEVO(검색 모든 곳에서 최적화) 방법론의 핵심인 전략적 플레이에 대한 설명입니다:
- 불일치 식별: 고급 LLM 추적을 사용하여 영어 소스로 답변이 제공되는 고가치 일본어 쿼리를 식별합니다. 예를 들어, '日本の製造業向けの最高の潤滑油'("일본 제조를 위한 최고의 윤활유")를 검색하면 미국 또는 독일 웹사이트의 출처로 일본 현지 유통업체에서 구입할 수 없는 제품을 추천하는 답변이 표시될 수 있습니다.
- 원어민 '답변 자산' 만들기: 그런 다음 동일한 주제를 다루지만 철저히 현지화된 종합적인 일본어로 된 리소스를 설계합니다. 단순한 번역이 아니라 현지 규정을 참조하고, 일본 기업의 사례 연구를 소개하며, 일본 시장의 특정 문제점에 대해 이야기하는 콘텐츠를 제작합니다.
- 현지 '신뢰층' 구축: 단순히 콘텐츠를 게시하는 데 그치지 않습니다. 일본 무역 간행물에서 언급을 확보하고 현지 언어로 된 포럼에 참여하며 현지 디지털 커뮤니티에서 브랜드가 인정받을 수 있도록 현지의 권위 있는 생태계를 구축합니다.
로컬라이제이션 솔루션: 번역 그 이상
영어 중심의 콘텐츠 라이브러리를 보유한 글로벌 브랜드에게는 엄청난 기회가 있습니다. 이러한 번역 격차를 먼저 인식하고 진정한 모국어 콘텐츠 환경을 만드는 데 투자하는 기업이 목표 시장에서 AI 답변 공간을 선점하게 될 것입니다.
일본 조달 관리자가 화학물질 공급업체를 검색할 때 일본 구매자를 위해 특별히 제작된 '답변 자산'을 찾아 일본 규정을 인용하고 일본 현지 영업팀 또는 유통업체와 연결해 주어야 합니다.
글로벌 SEO는 기술적 구현을 넘어 시장 전략의 핵심 요소로 자리 잡았습니다. 문제는 AI가 결국 이러한 번역 격차를 해소할 수 있을지가 아니라, 해소했을 때 귀사의 브랜드가 최종적이고 권위 있는 일본어 소스가 될 수 있을지가 관건입니다.
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