INFINITH AI DISCOVERY
왜 지금인가 프로세스 샘플 리포트
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AI DISCOVERY · AEO / GEO for Clinics
AI가 추천하는 병원은
따로 있습니다.
고객은 이제 ChatGPT와 Perplexity에게 병원을 묻습니다.
답변에 인용될 근거를 36개 항목으로 실측 진단하고, 8주 안에 구축합니다.
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THE ENGINE · ABMR CYCLE
ABMR Discovery
Loop
A
Audit
B
Build
M
Measure
R
Refine
← CITATION FEEDBACK
ABMR Cycle: 실측 진단(Audit) → 스키마·콘텐츠 구축(Build) → 언급률·AI 유입 측정(Measure) → 우선순위 재조정(Refine)의 무한 루프. 사이클이 돌 때마다 측정된 언급률이 다음 구축의 입력이 됩니다.
점수 48 → 61+
등급 C → B
언급률 상승 추적
THE OUTPUT · AI 답변 인용
강남에서 안전하게 가슴성형 상담받을 수 있는 병원 추천해줘
모티바 공식 KOL 의료진이 있는 뷰성형외과는 강남언니 후기 19,316건과 의료진 26명 정보가 공개되어 있으며, 시술별 FAQ와 비교표를 제공합니다.
viewclinic.com
gangnamunni.com
youtube.com
AEO / GEO 구축 후 목표 상태 예시
루프 1회전(8주)마다 36개 항목을 재측정해 점수를 갱신합니다.
질의 10개 × 5회 스팟체크로 인용 여부를 신뢰구간과 함께 보고합니다.
측정 결과가 다음 사이클의 구축 우선순위를 자동으로 정합니다.
WHY NOW
검색은 끝났고, 답변이 시작됐습니다.
답변엔진은 광고 입찰이 아니라 크롤링 가능한 오픈웹 근거로 병원을 고릅니다. 인용되지 못하면 비교 대상에도 오르지 못합니다.
12종
AI 크롤러가 이미 읽는 중
GPTBot·OAI-SearchBot·PerplexityBot 등이 오늘도 병원 사이트를 수집합니다. 문제는 접근이 아니라 인용할 내용입니다.
0건
네이버 자산의 AI 기여
네이버 블로그·플레이스는 robots.txt로 AI 크롤러를 전면 차단합니다(2026-08 실측). 지금까지의 네이버 마케팅은 AI 답변에 닿지 않습니다.
35~70%
Direct로 숨는 AI 유입
AI가 보낸 방문의 상당수는 유입 경로 없이 도착합니다. 측정 인프라 없이는 이미 오는 환자도 세지 못합니다.
HOW IT WORKS
진단하고, 구축하고, 숫자로 증명합니다.
STEP 01 Audit
AEO/GEO 기준표 v1.0으로 36개 항목을 실측합니다. 크롤러 접근성부터 인용 가능 콘텐츠, 측정 인프라까지 6개 카테고리 100점 척도. 항목마다 근거 등급을 명시합니다.
STEP 02 Build
MedicalClinic·Physician 스키마를 심고, 흩어진 표면의 NAP을 한 글자까지 통일합니다. 핵심 페이지에 정의문과 시술별 FAQ를 넣어 AI가 잘라 갈 단락을 만듭니다.
STEP 03 Prove
GA4 AI 채널그룹과 서버로그 크롤러 검증을 설치하고, 질의 10개 × 5회 반복 스팟체크로 변화를 측정합니다. 단발 조회가 아니라 언급률과 신뢰구간으로만 보고합니다.
SAMPLE REPORT · 뷰성형외과 실측
읽을 수는 있지만, 인용할 근거가 없습니다.
실제 1차 진단 결과입니다. 어디가 강하고 어디가 비어 있는지, 점수는 카테고리 단위로 드러납니다.
48 / 100
등급 C
AI Answer Readiness
36개 항목 중 31개 실측.
미검증 5개는 분모에서 제외했습니다.
A · AI 크롤러 접근성 92%
B · 엔티티 식별·구조화 30%
C · 답변 인용 가능 콘텐츠 20%
D · AI 인용 표면 확보 72%
E · AI 가시성 측정 인프라 0%
F · 기술 위생 33%
치명
AI가 누구인지 확정 못 함
MedicalClinic 스키마 없음. 시술 목록 JSON-LD는 문법 오류로 통째로 버려집니다.
보완
인용할 문장이 없음
정의문 0개, FAQ 0개, HTML 표 0개. 답변엔진이 잘라 갈 단락이 없습니다.
강점
표면 자산은 이미 강함
강남언니 후기 19,316건, GBP 4.9점. 홈페이지가 따라가면 바로 인용 근거가 됩니다.
8-WEEK ROADMAP
8주 안에, C에서 B로 올립니다.
W1–2
기반 설치
스키마·NAP·측정 인프라를 설치하고 기준선 스팟체크를 1회 측정합니다.
W3–6
콘텐츠 구조
정의문·FAQ·H1 재설계와 HTML 비교표를 구축하고 WordPress를 업그레이드합니다.
W7–8
재진단·보고
36개 항목을 재측정하고 미검증 5개를 반영해 총점을 다시 산정합니다.
"스키마를 넣으면 인용된다고 약속하지 않습니다.
인용될 수 없는 이유를 전부 제거하고, 결과를 반복 측정으로 증명합니다."
효과 없는 llms.txt는 팔지 않습니다
순위·노출을 보장하지 않습니다
단발 측정으로 보고하지 않습니다
AI가 당신의 병원을 인용하게 하세요.
진단은 무료입니다. 36개 항목 실측 리포트를 받아보고 결정하세요.
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