같은 병원인데 왜 AI는 가끔 다른 병원처럼 답변할까요?
원인은 대부분 "엔티티 불일치"에 있습니다.
홈페이지, 네이버 플레이스, 블로그, SNS에 등록된 병원명·주소·전화번호·진료과목 표기가 조금씩 다르면 검색엔진과 LLM은 이를 동일한 개체로 확신하지 못합니다. 예를 들어 "OO정형외과의원"과 "OO정형외과", "OO정형외과병원"처럼 표기가 갈리면 정보를 분산해서 처리합니다.
정보를 하나로 맞추는 일
LLMO(LLM Optimization)는 이 문제를 "정보를 더 많이 노출하는 것"이 아니라 "이미 존재하는 정보를 하나의 일관된 형태로 정리하는 것"으로 해결합니다.
구체적으로는 병원명·주소·대표전화·대표자명·진료과목 표기를 모든 채널에서 완전히 동일하게 맞춥니다. 홈페이지에는 Organization/MedicalBusiness 구조화데이터로 이 정보를 명시적으로 선언합니다.
이렇게 하면 검색엔진이 여러 출처의 정보를 하나의 엔티티로 묶어 이해하기 쉬워집니다.
설명의 일관성
또 하나 중요한 요소는 "설명의 일관성"입니다.
홈페이지 소개글, 블로그 저자 소개, 플레이스 소개글이 서로 다른 톤과 표현으로 병원을 설명하고 있다면, LLM 입장에서는 어느 쪽이 대표 설명인지 판단하기 어렵습니다.
채널마다 문장은 달라도 핵심 사실(설립연도, 전문분야, 대표 시술)만큼은 동일하게 유지하는 것이 필요합니다.
WEB DOCTOR는 신규 병원 마케팅을 시작하기 전에 반드시 "엔티티 감사(Entity Audit)"부터 진행합니다. 홈페이지·플레이스·블로그·SNS에 흩어진 병원 정보를 전수 대조해 불일치를 찾아내고, 하나의 기준 정보로 통일하는 작업이 실제 AI 검색 대응의 첫 단계입니다.