이제 환자는 검색창이 아니라
챗GPT에게 묻습니다.
“강남에 디스크 잘 보는 한의원 어디예요?” AI는 수많은 병원 중 단 몇 곳만 골라 답합니다.
그 답에 우리 병원이 있느냐 없느냐, AI가 어떤 병원을 답할지 지금 갈리고 있습니다.
측정하고(MAGI Scan),
활성화합니다(MAGI Ops).
감이 아니라 데이터로 측정하고, 그 측정에 근거해 콘텐츠를 설계합니다.
AI가 지금 우리 병원을 인용하는가?
- 3개 글로벌 AI(챗GPT·클로드·제미나이)에 환자가 할 법한 질문을 매달 던집니다.
- 우리 병원이 답변에 등장하는지 점수로 보여드립니다.
- 환자 질문 중 우리 병원이 아직 답변에 등장하지 않는 질문(사각지대)까지 짚어드립니다.
AI가 인용하도록 콘텐츠를 설계한다.
- 측정에서 드러난 “안 나오는 질문”을 골라, 그 답이 되는 콘텐츠를 설계·발행합니다.
- 표면 질문부터 그 아래 세부 질의까지, 질의 구조를 폭넓게 덮습니다.
- 모든 콘텐츠는 의료법 검수를 통과한 뒤에만 발행됩니다.
표면 질문 하나가 아니라,
질의 구조 전체를 덮습니다.
AI는 환자의 질문 하나를 받으면, 그것을 여러 개의 하위 질의로 분해해 답을 탐색합니다(질의 확장, query fan-out).
표면 질문 하나만 답해두면, 이렇게 분해된 경로의 대부분을 놓칩니다. 우리는 질의 구조의 모든 분기를 콘텐츠로 덮어, 어떤 탐색 경로로 들어와도 우리 병원이 후보에 포함되도록 설계합니다.
"강남 코 잘하는 곳?" ← 1층 (바로 전환)
│
┌──────┴───────┐
"필러 vs 수술?" "왜 코 때문에 고민?" ← 2층 (비교 · 원인)
│ │
"회복 얼마나?" "매부리코 교정법" ← 3층 (정보 · 교육)
│
"부작용 · 재수술 시기" ← 안전 정보
무엇을 받으시나요.
두 솔루션은 다음 세 가지로 전달됩니다.
운영 웹사이트 구조 최적화
AI와 검색엔진이 읽기 쉽도록, 구조화 데이터(schema)와 페이지 구조를 정비합니다.
콘텐츠 설계 · 발행
환자 질문의 층위에 맞춘 콘텐츠를, 의료법 검수를 거쳐 발행하고 운영합니다.
AI 인용 측정 · 사각지대 분석
3개 글로벌 AI(챗GPT·클로드·제미나이)에서 우리 병원의 인용 빈도와 아직 인용되지 않은 질문을 매달 측정합니다.
측정에 근거해
콘텐츠를 설계합니다.
| 항목 | MAGI |
|---|---|
| 측정 기반 | 3개 글로벌 AI(챗GPT·클로드·제미나이)에서 인용을 실측한 뒤, 안 나오는 질문만 골라 채웁니다. |
| 콘텐츠 층위 | 표면 질문부터 하위 질의까지, 질의 구조 전체를 덮습니다. |
| 의료법 안전 | 최신 의료법·판례 기준 검수를 통과한 콘텐츠만 발행합니다. |
시작부터 매달 운영까지.
월간 보고서는 숫자 자랑이 아니라,
의사결정 자료입니다.
이번 달 새로 만든 것, 갱신한 것, 정리한 콘텐츠
의료법 통과 여부, 근거의 충실도, 검수 상태
3개 글로벌 AI에서 우리 병원 인용 빈도가 어떻게 움직였나(빈도·신뢰구간)
아직 비어 있는 환자 질문 중 무엇을 먼저 채울지
의료기관이 가장 걱정하는 광고법.
우리가 발행하는 모든 콘텐츠는, 최신 의료법과 판례를 기준으로 한 검수를 코드로 통과한 뒤에만 나갑니다. 효과 단정, 과장, 비교광고, 검증되지 않은 효능 표현을 자동으로 걸러냅니다.
한방·양방·건강검진은 각각 다른 광고 기준을 적용합니다.
‘많이’가 아니라 ‘안전하게, 정확하게’가 원칙입니다.