안녕하세요. 브랜드본담입니다.
"요즘 AI가 추천해 줘서 왔다는 환자분들이 꽤 있네요."
"챗GPT나 제미나이 같은 AI한테 물어볼 때, 우리 병원이 먼저 나오게 하려면 어떻게 해야 하죠?"
요즘은 기업, 개인 뿐만 아니라 의료분야도 AI의 영향을 많이 체감하고 있습니다. 이에 따라 AI검색에 대해서도 관심이 많아진 것이 느껴집니다. 부터 가장 많이 받는 질문 중 하나입니다. 실제로 "AI 검색 결과를 보고 찾아왔다"라는 환자분들을 만나며 검색 트렌드의 변화를 가장 먼저 체감하고 계신 건데요.
여전히 키워드를 검색해, 블로그 그리고 후기 등을 보고 병원을 찾는 환자들이 많지만, 이제 AI에게 질문하고, AI가 추천해 주는 ‘병원’을 신뢰하고 내원하는 환자들도 늘어나기 시작했기 때문입니다.
오늘은, AI 답변에 우리 병원이 잘 검색되게 하려면 무엇을 살펴봐야 할지 간단하게 다뤄보겠습니다.
"네이버와 구글은 빠르게 변하고 있습니다."
최근 네이버는 검색 최상단에 'AI가 생성한 요약 정보(AI 스니펫)'을 노출하고,
구글 역시 AI 검색 모드(SGE)를 통해 사용자에게 직접적인 답변을 제공하고 있습니다.
AI가 컨텐츠들을 요약한 내용을 검색 상단에 보여주고 있는, 네이버 스니펫
즉, 우리 병원이 AI가 '신뢰할 수 있는 곳'으로 판단되는 것이 AI 검색 환경에서 중요해졌습니다.
네이버와 구글의 목표는 명확합니다.
사용자에게 광고가 아닌 '가장 정확하고 신뢰할 수 있는 정답'을 제공하는 것입니다. 이를 위해 최근 '신뢰성'이 검증된 출처의 정보를 우대하겠다는 방침을 강조하고 있습니다.
1. AI는 다양한 채널을 '교차 검증'하며, 병원의 신뢰도를 평가합니다.
AI를 사용해 보신 원장님들은 잘 아실 겁니다. AI는 확률모델이라는 특성상, 질문에 대해 가장 그럴듯한 답변을 확률적으로 내뱉게 되는데, 그 과정에서 할루시네이션(환각,거짓말)을 일으키기도 합니다.
그래서, AI 기업들은 할루시네이션을 보완하기 위해, 기존 인터넷 상에서 수집할 수 있는 정보를 통해 답변의 신뢰성을 '팩트 체크(교차 검증)'하는 방식을 사용합니다. 이를 통해 신뢰도 있는 답변을 도출하려고 하는 것입니다.
아래는, 실제 챗GPT에게 "특정지역의 임플란트 잘하는 치과를 추천하고, 그 근거를 알려달라"라고 요청한 결과입니다.
결과를 보면, 단일 출처 하나만 보고 답변하지 않고, 홈페이지/ 네이버플레이스/ 블로그/ 당근/ 모두닥 등 다양한 출처를 확인하고 있음을 알 수 있습니다.
참고하는 출처와 내용은, AI에게 요청 시마다 조금씩 다를 수 있습니다.
공식 홈페이지를 체크하여 '실제로 임플란트 전문성을 강조하고 있는지(원장 약력, 증례, 관련 진료 철학)'를 확인하고, 동시에 네이버 플레이스와 모두닥 등에 남겨진 '실제 환자들의 임플란트 후기'가 긍정적인지 교차 검증하고 있습니다.
그런데 만약 아래처럼 AI가 교차검증을 하기에 어려운 상황이라면 어떨까요?
1) 공식 홈페이지의 메인 진료 과목의 '임플란트' 내용이 부실한 데,
2) 블로그에만 임플란트 글이 도배되어 있거나,
3) 채널마다 정보가 다르다면? (진료과목, 운영 시간, 병원 위치, 후기 등)
AI는 해당 병원을 '정보의 신뢰도가 낮은 곳'으로 분류해 답변 후보에서 제외할 가능성이 높습니다.
결국, 환자와 AI가 접하는 모든 채널에서 '일관된 브랜딩 메시지'를 전달하는 것이 AI 검색 최적화의 첫걸음이라고 할 수 있습니다.
2. 각 채널의 역할분담 관점에서 정보 세팅이 필요합니다.
여러 채널에서 일관된 메시지를 보여주는 것만큼 중요한 것은, 각 채널이 어떤 역할로 정보를 전달하게 하느냐입니다.
앞서 챗GPT가 참고하는 출처와 내용을 보셨듯, '홈페이지'에서는 진료 시스템과 철학을, '네이버 플레이스'에서는 고난도 케이스나 실제 후기 등 단편적인 정보들을 조각조각 모아 이를 연결하는 방식으로 교차 검증합니다. (AI에게 요청 시마다, 참고하는 출처와 내용은 조금씩 다를 수 있습니다.)
즉, 하나의 일관된 메시지를 전달하되, 각 채널의 역할을 분담해 정보들이 유기적으로 연결될 수 있도록 구성하는 것이 AI가 우리 병원을 신뢰할 수 있는 출처로 판단할 확률을 높이는 데 큰 도움이 됩니다.
예를 들어, 우리 병원의 핵심 정체성(브랜딩)이 '자연 치아를 최대한 살리는 꼼꼼한 진료'라고 정했다면, 각 채널을 아래와 같이 역할을 분담해 정보들을 구성해 볼 수 있습니다.
[공식 홈페이지] → ‘기준’
AI가 우리 병원을 ‘자연 치아를 살리는 곳’이라고 인식할 수 있는 공식적인 기준을 제공하는 역할을 하는 채널로, 치과보존과 전문의 자격, 보존 치료 전용 장비, 논문과 증례 등 전문성을 증명할 수 있는 '근거 데이터'들을 구조화하여 배치 합니다.
- 원장 약력 및 관련 학회·수련·논문 이력
- 보유 장비명과 해당 장비가 왜 필요한지에 대한 간단한 설명
- 진료과목에 '보존치료' 배치
- 관련 치료 증례
- "왜 이 병원은 발치보다 보존을 선택하는가"와 같은 진료 철학 소개
[네이버 블로그] → ‘답변 인용 출처’
AI가 환자의 세부 질문에 답할 때, 가져다 쓸 수 있는 풍부한 재료를 제공하는 역할로 ‘자연 치아를 살리는 치료를 하는 치과’라는 것을 뒷받침하기 위해, 보존치료를 원하는 환자가 실제 검색할 만한 정보성 글을 작성 해야합니다.
- 제목은 환자가 실제로 검색할 질문형으로 작성.
- "신경치료, 꼭 해야 하나요?", "임플란트 말고 다른 방법은 없나요?"
- 글의 서두에 핵심 답변을 먼저 쓰고, 아래에서 이유를 설명하는 두괄식 구성
- 소제목을 활용해 AI가 글의 내용 단락별로 쉽게 파악할 수 있도록 구조화
[네이버 플레이스 및 리뷰 사이트(구글, 모두닥 등)] → ‘검증’
AI가 앞서 수집한 정보들이 ‘진짜’라고 확신하게 만드는 검증 역할을 하는 채널로 소개글에 철학을 반영하고, 관련 리뷰가 누적되도록 관리 합니다.
- 플레이스 소개글에 핵심 키워드("자연치아 보존", "발치 대신 살리는 치료" 등)를 자연스럽게 포함
- 진료 사진·장비 사진 등에 병원의 전문성을 보여주는 이미지 등록
- "다른 곳에서는 뽑아야 한다고 했는데 여기서는 살려줬어요"처럼, 치아보존치료와 관련 된 리뷰가 쌓일 수 있도록 관리
3. AI 대응의 기본은 '검색엔진 최적화(SEO)'입니다.
채널별로 역할 분담과 브랜딩이 잘 기획되었다면, 그다음은 기술적인 문제입니다.
AI는 알고리즘(코드)을 통해 웹상의 정보를 수집하고 이를 분석하여 내용을 이해하기 때문 입니다. 아무리 훌륭한 콘텐츠와 진료 철학을 세팅해 두어도, 'AI 봇(Bot)이 이해할 수 있는 언어와 구조'로 정리되어 있지 않으면 AI에게는 존재하지 않거나 이해할 수 없는 정보나 다름없습니다.
네이버 플레이스나 당근마켓 같은 외부 플랫폼은 어떨까요? AI가 병원의 신뢰도를 '검증'하는 데 있어 중요한 채널이지만 알고리즘의 관점에서 보면, 한계가 존재합니다. AI 봇(Bot)이 정보를 잘 수집할 수 있도록 플랫폼이 정해둔 틀 이상의 웹페이지의 코드나 구조를 우리가 설계하거나 수정할 수 없기 때문입니다.
반면, 공식 홈페이지는 병원이 직접 소유하고 운영하는 채널이기에 다릅니다. 제작 단계부터 AI가 가장 빠르고 정확하게 데이터를 인지할 수 있도록 '기술적 뼈대(SEO - 검색엔진 최적화)'를 자유롭고 정교하게 구축할 수 있기 때문입니다.
그렇다면 어떤 구조를 최적화해야 할까요? AI가 우리 병원의 정보를 이해하기 쉬운 형태로 만들기 위해서는, 단순히 디자인이 예쁜 것을 넘어 아래와 같은 기초적인 구조(기술적 뼈대)를 갖추는 것이 AI가 병원의 정보를 오해 없이 완벽하게 수집하고 답변으로 활용하는 데 중요합니다.
[메타 데이터 (Meta Data): "AI에게 보여지는 간판"]
단순히 브라우저에 보이는 텍스트가 아니라, AI 검색엔진에게 '이 페이지는 어떤 주제를 다루고 있는지(Title)'와 '핵심 요약(Description)'을 명확하게 코드로 전달하는 영역입니다.
[시맨틱(Semantic) 태그 구조: "AI가 읽기 쉬운 목차"]
AI는 이미지를 사람처럼 눈으로 보는 것이 아니라 코드를 읽습니다. 따라서 단순히 글씨 크기만 키우는 것이 아니라, 진료 과목의 대제목(H1)과 소제목(H2, H3)을 명확한 위계의 코드로 짜주어야 AI가 정보의 중요도를 파악할 수 있습니다.
원장님들의 이해를 돕기 위해 가장 핵심적인 내용을 중심으로 설명해 드렸지만, 실제 제대로 된 홈페이지 SEO 최적화는 이 외에도 구조화된 데이터(Schema Markup), 이미지 대체 텍스트(Alt 태그), 사이트 로딩 속도, 모바일 최적화, 보안 프로토콜(SSL) 등 수많은 기술적 요소가 톱니바퀴처럼 정교하게 맞물려야 합니다.
이처럼 홈페이지가 AI가 읽기 쉬운 구조로 설계되어 있을 때, AI의 알고리즘은 병원의 정보를 더 빠르고 정확하게 인식할 수 있습니다.
실제로 'SEO 기술이 정교하게 설계된 공식 홈페이지들'은 챗GPT나 제미나이 같은 주요 AI들의 답변에서 '출처'로 빈번하게 인용되는 모습이 발견됩니다. 이는 AI가 수많은 채널 중에서도, 필요한 정보가 가장 체계적으로 구조화된 홈페이지를 '검증된 데이터'로 우선 판단하기 때문입니다.
결국, 병원의 '공식 홈페이지'를 다채널 스토리의 허브(Hub)로 삼는 것이 중요해졌다고 할 수 있습니다.
AI가 정보를 정확히 인지하고 해석할 수 있도록 'SEO를 최적화'해 설계된 병원홈페이지를 우리 병원의 핵심 메지를 소개하는 '뼈대'로 삼고, 네이버 플레이스나 블로그 같은 외부 채널들을 일관된 메시지를 확인·검증할 수 있는 수단으로 유기적으로 연결할 때, AI가 우리 병원을 신뢰도 높은 곳이라 판단할 가능성이 높아집니다.
"SEO, AEO, GEO란?"
'SEO'라는 단어는 많이 들어보셨지만 정확한 의미는 낯설게 느껴지실 원장님들도 계실 텐데요.
쉽게 말해 AI가 우리 병원의 정보를 빠르게 찾고 이해할 수 있도록 만드는 최적화 작업을 마케팅 용어로 SEO, AEO, GEO라고 부릅니다.
비유하자면, AI가 우리 홈페이지에 어떤 정보가 있는지 즉시 파악할 수 있도록 ‘디지털 간판을 다는 것’이라고 이해하시면 쉽습니다. 이 기본 간판(SEO)을 어떤 구조로 정리하느냐에 따라 AEO, GEO로 확장된다고 보시면 됩니다.
- SEO (검색엔진 최적화):검색 엔진과 AI가 우리 홈페이지를 쉽고 정확하게 인지하도록 '디지털 간판'을 설계하는 기초 작업.
- AEO (답변엔진 최적화): 간판을 AI 봇(bot)이, 질의에 맞는 답변인지 쉽게 확인할 수 있도록 'Q&A(자주 묻는 질문)' 형태로 구조화하는 것.
- GEO (생성형 AI 최적화): AI가 요약 답변을 생성할 때, 신뢰할 수 있는 출처로 인용하도록, 간판에 전문적인 수치나 근거를 두는 것.
SEO에 관해선, 지난번에 보다 자세히 다룬 글이 있으니 '병원홈페이지 SEO 최적화'에 관심 있는 원장님들은 함께 살펴보시면 이해에 도움 되실 듯합니다.
TIP. 지난 포스팅 보기
AI 검색 대응의 핵심은 "이 병원을 환자에게 추천해도 괜찮은가?"라는 AI의 물음에 대해 증명 가능한 답을 내놓는 것입니다.
이를 위해서, 다양한 채널에서 신뢰도 높은 출처로 인정받을 수 있도록 일관된 메지를 전달하는 '브랜딩', 그리고 그 가치를 AI가 이해할 수 있는 언어로 정교하게 설계할 수 있는 '최적화 기술(SEO)'이 AI 검색 대응에 중요하다고 할 수 있습니다.
다음 칼럼에서는 보다 기술적이고 구체적인 대응 방안에 대해서 다루려고 합니다. 감사합니다.
안녕하세요. 브랜드본담입니다.
"요즘 AI가 추천해 줘서 왔다는 환자분들이 꽤 있네요."
"챗GPT나 제미나이 같은 AI한테 물어볼 때, 우리 병원이 먼저 나오게 하려면 어떻게 해야 하죠?"
요즘은 기업, 개인 뿐만 아니라 의료분야도 AI의 영향을 많이 체감하고 있습니다. 이에 따라 AI검색에 대해서도 관심이 많아진 것이 느껴집니다. 부터 가장 많이 받는 질문 중 하나입니다. 실제로 "AI 검색 결과를 보고 찾아왔다"라는 환자분들을 만나며 검색 트렌드의 변화를 가장 먼저 체감하고 계신 건데요.
여전히 키워드를 검색해, 블로그 그리고 후기 등을 보고 병원을 찾는 환자들이 많지만, 이제 AI에게 질문하고, AI가 추천해 주는 ‘병원’을 신뢰하고 내원하는 환자들도 늘어나기 시작했기 때문입니다.
오늘은, AI 답변에 우리 병원이 잘 검색되게 하려면 무엇을 살펴봐야 할지 간단하게 다뤄보겠습니다.
"네이버와 구글은 빠르게 변하고 있습니다."
최근 네이버는 검색 최상단에 'AI가 생성한 요약 정보(AI 스니펫)'을 노출하고,
구글 역시 AI 검색 모드(SGE)를 통해 사용자에게 직접적인 답변을 제공하고 있습니다.
AI가 컨텐츠들을 요약한 내용을 검색 상단에 보여주고 있는, 네이버 스니펫
즉, 우리 병원이 AI가 '신뢰할 수 있는 곳'으로 판단되는 것이 AI 검색 환경에서 중요해졌습니다.
네이버와 구글의 목표는 명확합니다.
사용자에게 광고가 아닌 '가장 정확하고 신뢰할 수 있는 정답'을 제공하는 것입니다. 이를 위해 최근 '신뢰성'이 검증된 출처의 정보를 우대하겠다는 방침을 강조하고 있습니다.
1. AI는 다양한 채널을 '교차 검증'하며, 병원의 신뢰도를 평가합니다.
AI를 사용해 보신 원장님들은 잘 아실 겁니다. AI는 확률모델이라는 특성상, 질문에 대해 가장 그럴듯한 답변을 확률적으로 내뱉게 되는데, 그 과정에서 할루시네이션(환각,거짓말)을 일으키기도 합니다.
그래서, AI 기업들은 할루시네이션을 보완하기 위해, 기존 인터넷 상에서 수집할 수 있는 정보를 통해 답변의 신뢰성을 '팩트 체크(교차 검증)'하는 방식을 사용합니다. 이를 통해 신뢰도 있는 답변을 도출하려고 하는 것입니다.
아래는, 실제 챗GPT에게 "특정지역의 임플란트 잘하는 치과를 추천하고, 그 근거를 알려달라"라고 요청한 결과입니다.
결과를 보면, 단일 출처 하나만 보고 답변하지 않고, 홈페이지/ 네이버플레이스/ 블로그/ 당근/ 모두닥 등 다양한 출처를 확인하고 있음을 알 수 있습니다.
참고하는 출처와 내용은, AI에게 요청 시마다 조금씩 다를 수 있습니다.
공식 홈페이지를 체크하여 '실제로 임플란트 전문성을 강조하고 있는지(원장 약력, 증례, 관련 진료 철학)'를 확인하고, 동시에 네이버 플레이스와 모두닥 등에 남겨진 '실제 환자들의 임플란트 후기'가 긍정적인지 교차 검증하고 있습니다.
그런데 만약 아래처럼 AI가 교차검증을 하기에 어려운 상황이라면 어떨까요?
1) 공식 홈페이지의 메인 진료 과목의 '임플란트' 내용이 부실한 데,
2) 블로그에만 임플란트 글이 도배되어 있거나,
3) 채널마다 정보가 다르다면? (진료과목, 운영 시간, 병원 위치, 후기 등)
AI는 해당 병원을 '정보의 신뢰도가 낮은 곳'으로 분류해 답변 후보에서 제외할 가능성이 높습니다.
결국, 환자와 AI가 접하는 모든 채널에서 '일관된 브랜딩 메시지'를 전달하는 것이 AI 검색 최적화의 첫걸음이라고 할 수 있습니다.
2. 각 채널의 역할분담 관점에서 정보 세팅이 필요합니다.
여러 채널에서 일관된 메시지를 보여주는 것만큼 중요한 것은, 각 채널이 어떤 역할로 정보를 전달하게 하느냐입니다.
앞서 챗GPT가 참고하는 출처와 내용을 보셨듯, '홈페이지'에서는 진료 시스템과 철학을, '네이버 플레이스'에서는 고난도 케이스나 실제 후기 등 단편적인 정보들을 조각조각 모아 이를 연결하는 방식으로 교차 검증합니다. (AI에게 요청 시마다, 참고하는 출처와 내용은 조금씩 다를 수 있습니다.)
즉, 하나의 일관된 메시지를 전달하되, 각 채널의 역할을 분담해 정보들이 유기적으로 연결될 수 있도록 구성하는 것이 AI가 우리 병원을 신뢰할 수 있는 출처로 판단할 확률을 높이는 데 큰 도움이 됩니다.
예를 들어, 우리 병원의 핵심 정체성(브랜딩)이 '자연 치아를 최대한 살리는 꼼꼼한 진료'라고 정했다면, 각 채널을 아래와 같이 역할을 분담해 정보들을 구성해 볼 수 있습니다.
[공식 홈페이지] → ‘기준’
AI가 우리 병원을 ‘자연 치아를 살리는 곳’이라고 인식할 수 있는 공식적인 기준을 제공하는 역할을 하는 채널로, 치과보존과 전문의 자격, 보존 치료 전용 장비, 논문과 증례 등 전문성을 증명할 수 있는 '근거 데이터'들을 구조화하여 배치 합니다.
[네이버 블로그] → ‘답변 인용 출처’
AI가 환자의 세부 질문에 답할 때, 가져다 쓸 수 있는 풍부한 재료를 제공하는 역할로 ‘자연 치아를 살리는 치료를 하는 치과’라는 것을 뒷받침하기 위해, 보존치료를 원하는 환자가 실제 검색할 만한 정보성 글을 작성 해야합니다.
[네이버 플레이스 및 리뷰 사이트(구글, 모두닥 등)] → ‘검증’
AI가 앞서 수집한 정보들이 ‘진짜’라고 확신하게 만드는 검증 역할을 하는 채널로 소개글에 철학을 반영하고, 관련 리뷰가 누적되도록 관리 합니다.
3. AI 대응의 기본은 '검색엔진 최적화(SEO)'입니다.
채널별로 역할 분담과 브랜딩이 잘 기획되었다면, 그다음은 기술적인 문제입니다.
AI는 알고리즘(코드)을 통해 웹상의 정보를 수집하고 이를 분석하여 내용을 이해하기 때문 입니다. 아무리 훌륭한 콘텐츠와 진료 철학을 세팅해 두어도, 'AI 봇(Bot)이 이해할 수 있는 언어와 구조'로 정리되어 있지 않으면 AI에게는 존재하지 않거나 이해할 수 없는 정보나 다름없습니다.
네이버 플레이스나 당근마켓 같은 외부 플랫폼은 어떨까요? AI가 병원의 신뢰도를 '검증'하는 데 있어 중요한 채널이지만 알고리즘의 관점에서 보면, 한계가 존재합니다. AI 봇(Bot)이 정보를 잘 수집할 수 있도록 플랫폼이 정해둔 틀 이상의 웹페이지의 코드나 구조를 우리가 설계하거나 수정할 수 없기 때문입니다.
반면, 공식 홈페이지는 병원이 직접 소유하고 운영하는 채널이기에 다릅니다. 제작 단계부터 AI가 가장 빠르고 정확하게 데이터를 인지할 수 있도록 '기술적 뼈대(SEO - 검색엔진 최적화)'를 자유롭고 정교하게 구축할 수 있기 때문입니다.
그렇다면 어떤 구조를 최적화해야 할까요? AI가 우리 병원의 정보를 이해하기 쉬운 형태로 만들기 위해서는, 단순히 디자인이 예쁜 것을 넘어 아래와 같은 기초적인 구조(기술적 뼈대)를 갖추는 것이 AI가 병원의 정보를 오해 없이 완벽하게 수집하고 답변으로 활용하는 데 중요합니다.
[메타 데이터 (Meta Data): "AI에게 보여지는 간판"]
단순히 브라우저에 보이는 텍스트가 아니라, AI 검색엔진에게 '이 페이지는 어떤 주제를 다루고 있는지(Title)'와 '핵심 요약(Description)'을 명확하게 코드로 전달하는 영역입니다.
[시맨틱(Semantic) 태그 구조: "AI가 읽기 쉬운 목차"]
AI는 이미지를 사람처럼 눈으로 보는 것이 아니라 코드를 읽습니다. 따라서 단순히 글씨 크기만 키우는 것이 아니라, 진료 과목의 대제목(H1)과 소제목(H2, H3)을 명확한 위계의 코드로 짜주어야 AI가 정보의 중요도를 파악할 수 있습니다.
원장님들의 이해를 돕기 위해 가장 핵심적인 내용을 중심으로 설명해 드렸지만, 실제 제대로 된 홈페이지 SEO 최적화는 이 외에도 구조화된 데이터(Schema Markup), 이미지 대체 텍스트(Alt 태그), 사이트 로딩 속도, 모바일 최적화, 보안 프로토콜(SSL) 등 수많은 기술적 요소가 톱니바퀴처럼 정교하게 맞물려야 합니다.
이처럼 홈페이지가 AI가 읽기 쉬운 구조로 설계되어 있을 때, AI의 알고리즘은 병원의 정보를 더 빠르고 정확하게 인식할 수 있습니다.
실제로 'SEO 기술이 정교하게 설계된 공식 홈페이지들'은 챗GPT나 제미나이 같은 주요 AI들의 답변에서 '출처'로 빈번하게 인용되는 모습이 발견됩니다. 이는 AI가 수많은 채널 중에서도, 필요한 정보가 가장 체계적으로 구조화된 홈페이지를 '검증된 데이터'로 우선 판단하기 때문입니다.
결국, 병원의 '공식 홈페이지'를 다채널 스토리의 허브(Hub)로 삼는 것이 중요해졌다고 할 수 있습니다.
AI가 정보를 정확히 인지하고 해석할 수 있도록 'SEO를 최적화'해 설계된 병원홈페이지를 우리 병원의 핵심 메지를 소개하는 '뼈대'로 삼고, 네이버 플레이스나 블로그 같은 외부 채널들을 일관된 메시지를 확인·검증할 수 있는 수단으로 유기적으로 연결할 때, AI가 우리 병원을 신뢰도 높은 곳이라 판단할 가능성이 높아집니다.
"SEO, AEO, GEO란?"
'SEO'라는 단어는 많이 들어보셨지만 정확한 의미는 낯설게 느껴지실 원장님들도 계실 텐데요.
쉽게 말해 AI가 우리 병원의 정보를 빠르게 찾고 이해할 수 있도록 만드는 최적화 작업을 마케팅 용어로 SEO, AEO, GEO라고 부릅니다.
비유하자면, AI가 우리 홈페이지에 어떤 정보가 있는지 즉시 파악할 수 있도록 ‘디지털 간판을 다는 것’이라고 이해하시면 쉽습니다. 이 기본 간판(SEO)을 어떤 구조로 정리하느냐에 따라 AEO, GEO로 확장된다고 보시면 됩니다.
SEO에 관해선, 지난번에 보다 자세히 다룬 글이 있으니 '병원홈페이지 SEO 최적화'에 관심 있는 원장님들은 함께 살펴보시면 이해에 도움 되실 듯합니다.
AI 검색 대응의 핵심은 "이 병원을 환자에게 추천해도 괜찮은가?"라는 AI의 물음에 대해 증명 가능한 답을 내놓는 것입니다.
이를 위해서, 다양한 채널에서 신뢰도 높은 출처로 인정받을 수 있도록 일관된 메지를 전달하는 '브랜딩', 그리고 그 가치를 AI가 이해할 수 있는 언어로 정교하게 설계할 수 있는 '최적화 기술(SEO)'이 AI 검색 대응에 중요하다고 할 수 있습니다.
다음 칼럼에서는 보다 기술적이고 구체적인 대응 방안에 대해서 다루려고 합니다. 감사합니다.