एक ही शहर में दो अलग-अलग मोबाइल कैरियर पर दो अलग फ़ोन खोलें और उनके सार्वजनिक IP पते देखें। इस बात की असली संभावना है कि दोनों क्वेरी ऐसा IP लौटाएँ जो किसी भी फ़ोन से सैकड़ों किलोमीटर दूर किसी डेटा सेंटर के नाम पर रजिस्टर्ड हो। यह न फ़ोन की गड़बड़ी है, न जियोलोकेशन सेवा की। यह carrier-grade NAT है, जिसे आम तौर पर CGNAT कहा जाता है, और यह लगभग हर मोबाइल नेटवर्क पर मानक तरीका है।
CGNAT इसलिए मौजूद है क्योंकि मोबाइल कैरियर के पास हर जुड़े हुए डिवाइस को अपना अलग पता देने के लिए पर्याप्त सार्वजनिक IPv4 पते नहीं बचे। इसके बजाय कैरियर हर डिवाइस को एक निजी पता देता है और उसके ट्रैफ़िक को एक केंद्रीय गेटवे पर सार्वजनिक IP के साझा पूल से होकर भेजता है, जो कभी-कभी कुछ ही निकास बिंदुओं से पूरे क्षेत्र या पूरे देश को सेवा देता है। बाहर से देखने पर इनमें से हर डिवाइस ऐसा लगता है जैसे वह उसी पल संभावित रूप से हज़ारों दूसरे ग्राहकों के साथ एक IP साझा कर रहा हो।
जियोलोकेशन पर इसका सीधा असर यह है कि मोबाइल IP पता अक्सर फ़ोन की असली स्थिति के बजाय कैरियर के गेटवे की लोकेशन बताता है। किसी एक शहर का फ़ोन ऐसा दिख सकता है जैसे वह वहाँ से जुड़ रहा हो जहाँ से कैरियर अपना NAT पूल रूट करता है, जो उपयोगकर्ता की असली लोकेशन के बजाय सबसे नज़दीकी बड़ा हब हो सकता है। यह फ़िक्स्ड-लाइन वाले मामले से अलग है, जहाँ IP के ग्राहक के पास के किसी खास क्षेत्रीय एक्सचेंज से जुड़े होने की संभावना ज़्यादा होती है।
यह सेल्युलर नेटवर्क पर IP आधारित लोकेशन की एक जानी-मानी और सार्वभौमिक सीमा है, किसी एक लुकअप प्रोवाइडर की खास समस्या नहीं। लुकअप चाहे कोई भी जियोलोकेशन सेवा करे, यह बराबर लागू होती है, क्योंकि रुकावट इस बात में है कि कैरियर ट्रैफ़िक को कैसे रूट करता है, न कि इस बात में कि लोकेशन डेटा कैसे तैयार किया जाता है।
व्यावहारिक सीख यह है कि मोबाइल कैरियर के ASN से जुड़े IP पतों के लिए मोटे नतीजों की उम्मीद रखें, जो अक्सर क्षेत्र या देश के स्तर के होते हैं, और मोबाइल रेंज से आए शहर स्तर के नतीजों को पुष्ट लोकेशन के बजाय एक उचित अनुमान मानें। अगर आपके एप्लिकेशन को सच में जानना है कि कोई मोबाइल डिवाइस कहाँ है, तो डिवाइस का अपना GPS हमेशा IP जियोलोकेशन से बेहतर रहेगा, क्योंकि वह नेटवर्क रूटिंग से अनुमान लगाने के बजाय स्थिति को सीधे मापता है। मोबाइल ट्रैफ़िक पर IP आधारित लुकअप का इस्तेमाल उन चीज़ों के लिए करें जिनमें वे भरोसेमंद हैं: कैरियर, देश और आम तौर पर क्षेत्र की पहचान, और इससे बारीक किसी भी जानकारी को तथ्य के बजाय उपलब्ध सबसे अच्छा अनुमान मानें।