병원 GEO·AEO란? — 환자가 AI에게 병원을 물어보는 시대의 노출 측정 가이드

GEO와 AEO, 무엇이 다른가

둘 다 ‘AI/생성형 검색에서 잘 보이게 하는’ 흐름을 가리키지만 결이 조금 다릅니다.

• · AEO(Answer Engine Optimization): 질문에 대한 직접적인 답변으로 선택되는 것에 초점. “○○동 치과 추천”의 답에 우리가 포함되는가.
• · GEO(Generative Engine Optimization): 생성형 엔진이 콘텐츠를 인용·재구성할 때 우리 정보가 근거로 쓰이는 것에 초점.

전통 SEO와 무엇이 다른가

전통 검색(네이버·구글)은 링크 목록을 줍니다. 환자가 그 목록을 보고 고릅니다. 반면 AI 검색은 하나의 답을 만들어 주고, 보통 2~5곳만 추천합니다. 나머지는 보이지 않습니다.

즉 AI 시대에는 ‘검색 결과 2페이지’가 아니라 ‘답변에 들었느냐 / 안 들었느냐’의 0/1 싸움에 가깝습니다. 그래서 현황을 아는 것이 먼저입니다.

AI는 병원을 무엇을 보고 추천할까 (관찰된 경향)

정답 공식은 누구도 보장할 수 없습니다. 다만 공개된 연구와 실측에서 반복적으로 관찰되는 경향은 있습니다.

• · 외부에서 인용·언급되는 정보가 많을수록 AI 답변에 등장할 가능성이 높아지는 경향
• · 의료진 프로필·전문분야·진료정보가 구조화돼 있을수록 인용되기 쉬운 경향(FAQ, 명확한 진료 안내 등)
• · 스키마(마크업)만 넣는다고 오르지는 않는다는 보고 — 콘텐츠 실체가 함께 있어야 함

그래서 먼저 할 일: 측정

이 경향들은 지역·진료과·질문 방식에 따라 결과가 크게 달라집니다. 그래서 일반론보다 ‘내 병원의 실제 현황’을 측정하는 것이 출발점입니다. 개선을 논하기 전에 답해야 할 질문들:

• · ChatGPT·Claude·Gemini·Perplexity는 우리 병원을 추천하나? (엔진마다 다릅니다)
• · 어떤 질문에서 뜨고, 어떤 질문에서 안 뜨나?
• · 같은 질문에서 경쟁 병원은 몇 번 등장하나?
• · 이게 시간이 지나며 오르고 있나, 내리고 있나? (한 번의 스냅샷은 노이즈가 큽니다 — 추세로 봐야 합니다)

자주 묻는 질문

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