69%
Google Gemini 타겟 답변 노출도
사전에 정의한 질문에서 인천A병원과 관련 정보가 AI 답변에 나타난 비율입니다.
We are
AI 검색 시대에 브랜드가 어떻게 보이는지 설계합니다.
AEO(Answer Engine Optimization) 기술을 사용하여 AI 답변 인용을 개선하며, ABO(AI Brand Optimization) 기술을 통해 귀사의 브랜드 가치를 개선하는데 도움을 드리고 있습니다.
Success story · Incheon A Hospital
목표 60%를 넘어,Gemini 타겟 답변 노출도 69% 달성
인천A병원 전체를 한 번에 다루지 않고 척추관절센터와 환자의 관심이 높은 5개 진료 분야에 집중했습니다. 질환, 증상, 검사, 치료 방법, 진료센터와 의료진의 관계를 50개의 세부정보로 정리하고, 실제 환자가 사용할 가능성이 높은 질문으로 반복 측정했습니다.
+9%p
프로젝트 목표 초과 달성
목표 노출도 60%보다 9%p 높은 결과를 기록했습니다.
50개
세부 의료정보 연결
병원, 척추관절센터, 질환, 증상, 검사, 치료 방법과 의료진의 관계를 정리했습니다.
5개 분야
집중 진료 분야
어깨·허리·무릎·목·족부 분야를 중심으로 정보를 개선했습니다.
수치 이상의 변화
AI 검색 가시성 확보
환자가 질환과 증상을 질문했을 때 인천A병원과 척추관절센터가 관련 답변의 후보로 활용될 수 있는 기반을 만들었습니다.
전문 분야 인식 강화
AI가 인천A병원을 단순한 병원으로 이해하는 것을 넘어 척추관절센터의 주요 진료 분야와 의료진을 함께 이해할 수 있도록 했습니다.
경쟁 위치 분석 체계 구축
어떤 질문에서 경쟁 병원이 먼저 소개되고, 인천A병원이 어떤 내용과 위치로 언급되는지 비교할 수 있게 됐습니다.
지속적인 관리 기반 마련
질문 설계, 답변 측정, 정보 개선과 재검증을 반복해 AI 환경의 변화에 대응할 수 있는 운영 체계를 구축했습니다.
한 번의 노출 결과를 만든 것이 아니라, AI가 병원을 이해하는 방식을 지속적으로 측정하고 개선할 수 있게 했습니다.
측정 안내
본 사례의 69%는 프로젝트 당시 Google Gemini에서 사전에 정의한 질문과 정보를 기준으로 측정한 결과입니다. ChatGPT 결과는 포함되지 않았으며, ChatGPT의 노출도는 동일한 질문 목록을 사용해 별도로 측정해야 합니다. AI 서비스, 질문 방식, 지역과 측정 시점에 따라 결과는 달라질 수 있습니다.
환자 수, 예약률과 매출 증가는 본 프로젝트의 측정 항목에 포함되지 않았습니다.
Benefits
AI 답변에 이름만 등장하는 것을 넘어,병원의 전문성이 정확하게 전달됩니다
새로운 환자 접점 확보
환자가 병원명을 직접 검색하지 않고 증상이나 치료 방법을 질문해도, 우리 병원이 관련 답변의 후보로 활용될 수 있는 기반을 만듭니다.
전문 진료 분야 전달
AI가 병원을 단순히 하나의 의료기관으로만 이해하지 않도록 진료센터, 질환, 치료 분야와 의료진의 관계를 명확하게 정리합니다.
경쟁 병원과의 위치 파악
어떤 질문에서 경쟁 병원이 먼저 소개되는지, 우리 병원은 어떤 내용으로 설명되는지를 비교해 현재 위치를 확인합니다.
병원 정보의 신뢰도 강화
공식 홈페이지와 외부에 공개된 병원명, 진료 분야 및 의료진 정보를 일관되게 관리해 환자와 AI 모두에게 정확한 정보를 전달합니다.
콘텐츠 개선 우선순위 확보
AI 답변에 부족한 정보를 기준으로 질환 콘텐츠, 자주 묻는 질문과 의료진 정보 중 무엇을 먼저 개선해야 하는지 판단할 수 있습니다.
지속적인 AI 대응 체계 구축
ChatGPT와 Gemini의 답변 변화를 정기적으로 확인하고, 새로운 질문과 경쟁 환경에 맞춰 정보를 계속 개선할 수 있습니다.
더 많은 콘텐츠를 만드는 것보다 중요한 것은 AI가 우리 병원을 정확하게 이해하도록 만드는 것입니다.
How we work
질문하고, 비교하고, 개선합니다
감이나 일회성 검색 결과가 아니라, 환자가 실제로 사용할 질문과 반복 측정을 기준으로 병원의 AI 검색 위치를 개선합니다.
ACTION 01
경쟁 병원과 비교합니다
AI 답변에서 우리 병원의 현재 위치를 확인합니다
환자가 같은 질문을 했을 때 우리 병원과 경쟁 병원이 어떻게 소개되는지 비교합니다.
- 어떤 병원이 답변에 등장하는지
- 어느 병원이 먼저 소개되는지
- 병원별로 어떤 진료 분야가 강조되는지
- AI가 어떤 홈페이지와 외부 자료를 참고하는지
- 각 병원이 어떤 이유로 추천되는지
- 긍정적·중립적·부정적 맥락 중 어떻게 설명되는지
얻을 수 있는 결과
경쟁 병원 비교 리포트 · 답변 내 노출 위치 · 인용 출처 · 우선 개선 분야
ACTION 02
환자가 AI에 입력하는 질문으로 점검합니다
실제 환자의 상황이 포함된 질문을 사용합니다
‘척추병원’ 같은 짧은 키워드만 확인하지 않습니다. 지역, 증상, 질환, 검사와 치료 방법이 포함된 구체적인 질문을 ChatGPT와 Gemini에 입력하고 답변을 확인합니다.
지역 기반
“가까운 지역에서 척추나 관절을 진료하는 병원은 어디인가요?”
증상 기반
“허리가 계속 아픈데 어떤 병원을 찾아가야 하나요?”
질환 기반
“어깨 회전근개 질환을 검사하고 치료하는 병원을 알려주세요.”
치료 기반
“무릎 연골 치료를 받을 수 있는 병원과 의료진은 누구인가요?”
점검 항목
- 병원명과 진료센터가 언급되는가
- 관련 의료진과 전문 분야가 함께 설명되는가
- 공식 홈페이지가 출처로 활용되는가
- 경쟁 병원보다 먼저 또는 구체적으로 소개되는가
- 병원의 핵심 강점이 정확하게 전달되는가
얻을 수 있는 결과
환자 질문 목록 · AI 서비스별 답변 기록 · 병원 노출 현황 · 정보 누락 항목
ACTION 03
AI가 이해하지 못한 정보를 개선합니다
홈페이지와 외부 정보를 함께 정리합니다
AI 답변에 우리 병원이 나타나지 않는 이유는 콘텐츠의 양이 부족해서만은 아닙니다. 병원, 진료센터, 질환, 치료 방법과 의료진의 관계가 명확하지 않거나 외부에 공개된 정보가 서로 다르면 AI가 병원을 정확하게 이해하기 어렵습니다. 다음 정보를 중심으로 개선합니다.
- 진료센터와 주요 진료 분야
- 질환별 증상, 검사와 치료 정보
- 의료진과 전문 분야의 연결
- 환자 질문에 직접 답하는 FAQ
- 공식 홈페이지의 내부 연결 구조
- 검색엔진과 AI가 이해할 수 있는 구조화 정보
- 외부 채널에 공개된 병원 및 의료진 정보
- 공식 콘텐츠와 신뢰할 수 있는 외부 출처
정보를 개선한 뒤 동일하거나 유사한 질문을 다시 실행해 AI 답변이 실제로 달라졌는지 반복해서 확인합니다.
얻을 수 있는 결과
콘텐츠 개선안 · 홈페이지 구조 개선안 · 외부 정보 점검표 · 반복 측정 결과
핵심 프로세스
경쟁 비교
환자 질문 테스트
원인 분석
정보 개선
반복 검증
Advisors
어드바이저 구성
학계 자문 교수진과 법률 자문위원이 함께하여 AI Archive의 서비스 방향과 거버넌스를 뒷받침합니다.
자문 교수진
연세대학교 조성배 교수
컴퓨터과학과 교수, 연세대학교 인공지능대학원 원장, 한국정보과학회 부회장 연세대학교 펠로우(2023), 대한민국정부 근정포장(2022), 연세대학교 언더우드특훈교수(2021), 가헌학술상(2017), 한국정보과학회 학술상(2005)
한양대학교 이창원 교수
한양대학교 경영대학 OSM전공 교수 및 의료경영트랙 제19대 글로벌경영학회 회장
고려대학교 유원상 교수
경영전문대학원 MBA 부원장 및 Executive MBA(EMBA) 주임교수, 마케팅 전공 주임교수 한국유통학회 부회장, 한국경영학회 이사 EMBA 프로그램의 성장을 이끄는 전문가
법률 자문위원
김영준 변호사
현) 법무법인 삼우 대표 변호사 전) 창원지방검찰청 검사장 전) 법무부 출입국·외국인정책 본부장 전) 서울지방국세청 조세법률고문 개정상법상 주식회사 감사제도(1984), 형사절차상 통역(1997) 수상: 대통령표창(1996)
RESULTS럽디에서 검증된 기술력과 실적은
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