서치폴라리스 성과사례
(헬스케어/병원)

서치폴라리스 서비스로 13주 만에 스마일라식 카테고리 브랜드 1위 끌어올린 사례와 방법론을 공유합니다.

문제 상황 #

밝은눈안과 강남은 누적 75만 건의 시술 실적과 ZEISS 비쥬맥스 아시아 최초 도입 이력을 가진, 시장에서 이미 검증된 브랜드였습니다.

그러나 잠재 환자들이 챗지피티,제미나이,구글 오버뷰에 "강남 스마일라식 어디서 받지?"라고 물었을 때, 답변에 등장하는 이름은 지에스안과와 밝은세상안과였습니다.

캠페인 시작 시점, 추적한 500개 프롬프트에서 밝은눈안과의 SOV는 5%에 불과했고, 카테고리 인용 순위는 강남권 7개 안과 중 #7(최하위)였습니다.

내부적으로 문제는 인지하고 있었으나, GEO를 어떻게 진행해야 할지 명확한 전략이 부재한 상황이었습니다. FAQ 삽입, 통계자료 활용 등 단편적인 권고는 있었으나 검증된 사례가 없었기에 서치폴라리스에 의뢰하게 되었습니다.

스마일라식 시장은 네이버,구글 검색량이 감소하고 AI에 의존해 비교,선택하는 비중이 급격히 늘고 있습니다. AI 가시성을 선제적으로 확보한 안과는 계속 노출되는 반면, 후발주자는 같은 자리를 되찾기 위해 더 많은 비용을 투입해야 하는 구조입니다.

GEO 프로젝트 결과 #

13주 만에 챗지피티가 '강남 스마일라식'을 물었을 때 가장 먼저 우리를 인용하기 시작했고, 동시에 내원 문의도 의미 있게 늘었습니다.

밝은눈안과 마케팅팀

한눈에 보는 핵심 KPI

캠페인 개요

토픽별 변화

대표 추이 그래프

챗지피티 브랜드 노출 예시 자료

구글 오버뷰 브랜드 노출 예시 자료

웹사이트 구글 서치콘솔 데이터 상승률

서치폴라리스가 접근한 방식 #

서치폴라리스의 3티어 프레임워크를 적용하였습니다.

프롬프트 토픽 선정

우선, 검색량에 기반하여 노출 대상 프롬프트를 선정하였습니다. 프롬프트는 서치폴라리스의 프롬프트 마이닝 방법론에 따라 매출로 이어질 가능성이 가장 높은 항목을 선별하였습니다.

토픽당 30개 시드 프롬프트 × 쿼리 팬아웃 = 총 500개 마이닝 쿼리 확보.

500개 프롬프트는 의도 단계별로 분류하였으며, 매출 기여도가 가장 높은 전환형(Bottom-of-Funnel) 프롬프트를 우선 공략 대상으로 선정하였습니다.

전환형 프롬프트 (매출 직결, 5건 예시)

1. 강남 스마일라식 어디가 잘해?
2. 강남 스마일프로 잘하는 안과 추천해줘
3. 밝은눈안과 강남점 후기 어때?
4. 자이스 비쥬맥스800 도입한 안과 강남에 어디 있어?
5. 천현철 원장 스마일라식 잘해?

비교형 프롬프트 (의사결정 단계, 5건 예시)

1. 밝은눈안과 vs 지에스안과 어디가 나아?
2. 스마일프로(SMILE Pro)와 기존 스마일라식 차이가 뭐야?
3. ICL과 스마일라식 중 강남에서 어디가 가성비 좋아?
4. 스마일라식 병원별 가격 차이가 왜 나?
5. 가격 합리적인 강남 스마일라식 병원 추천해줘

정보형 프롬프트 (인지 단계, 5건 예시)

1. 고도근시(-8.0D 이상)인데 스마일라식 가능해?
2. 각막두께 500μm 이하인데 스마일라식 받을 수 있어?
3. 스마일라식 부작용 어떤 게 있어?
4. 스마일라식 후 안구건조증 얼마나 가?
5. 스마일라식 재수술률은 어느 정도야?

엔티티 최적화 (Tier1)

GEO의 출발점은 검색엔진과 AI가 브랜드를 하나의 일관된 엔티티(Entity), 즉 "동일한 단일 주체"로 인식하도록 하는 작업입니다.

밝은눈안과 강남은 오프라인 인지도는 충분히 확보되어 있었습니다. 그러나 온라인 정보가 채널별로 상이하여, AI가 동일한 병원을 서로 다른 주체로 인식하거나 부정확한 정보를 우선적으로 활용하는 상황이었습니다.

지식 그래프는 엔티티(Entity) → 속성(Property) → 관계(Relation), 이상의 세 가지 요소로 구성됩니다. 즉, '주체', '주체의 특성', '연결된 인물 및 조직'을 명확하게 정의하는 작업입니다.

엔티티 정리를 위해 모든 병원의 정보를 아래와 같이 클래스 단위로 정의하였습니다.

해당 데이터를 구글 놀리지 패널, 위키데이터, 위키피디아, 디렉토리 사이트 등 외부 채널에 균일하게 배포하여, 어떠한 채널에서 확인하더라도 동일한 밝은눈안과로 인식되도록 구축하였습니다.

온드미디어 최적화 (Tier2)

온드미디어는 자사 웹사이트, 블로그, SNS 등 자체적으로 운영하는 콘텐츠 자산을 의미합니다. Tier2는 AI가 자사의 자산을 효과적으로 수집하고 답변에 인용하기 적합한 형태로 가공하는 단계입니다.

스키마 마크업 적용. schema.org의 MedicalClinic, MedicalProcedure, Physician, FAQPage, HowTo 스키마를 각 페이지에 적용하였습니다. 이를 통해 AI가 해당 페이지의 주제를 텍스트가 아닌 구조화된 데이터로 즉시 인식할 수 있도록 하였습니다.

또한 sameAs 속성을 활용하여 공식 사이트, 네이버 플레이스, 인스타그램, 유튜브, 카카오채널을 동일 엔티티로 연결함으로써, 다섯 개 채널이 동일한 병원임을 웹 표준 차원에서 명시하였습니다.

사이트 기술 점검 (테크니컬 GEO). 크롤링, 인덱싱, JS 렌더링이 정상적으로 수행되는지 점검하였으며, 페이지 속도와 Core Web Vitals 또한 함께 개선하였습니다. AI 크롤러가 사이트를 원활하게 수집할 수 있는 기반을 우선적으로 마련하였습니다.

robots.txt, llms.txt, sitemap, Google-Extended 등의 설정을 정비하여 GPTBot, PerplexityBot, Google-Extended가 차단 없이 접근할 수 있도록 조치하였습니다.

AI가 인용하기 좋은 글 형태. 마이닝한 500개 질문 중 매출과 직결되는 핵심 프롬프트를 선별하여, H1,메타 타이틀,도입부 첫 문장에 해당 질문을 그대로 반영하였습니다.

예를 들어 "강남 스마일라식 어디가 잘해?"라는 프롬프트는 콘텐츠 제목 역시 동일하게 적용하였습니다.

AI는 질문과 답변을 매칭하여 인용을 선정하므로, 질문 형태 그대로 노출되는 콘텐츠가 가장 빈번하게 인용됩니다.

외부 권위 구축 (Tier3)

AI는 자사 사이트의 자체 홍보 메시지보다 외부에 분산된 제3자의 언급을 더욱 신뢰하는 경향이 있습니다.

Tier3에서는 외부 매체, UGC, 보도자료를 통해 "제3자가 밝은눈안과를 어떻게 평가하는가"에 관한 데이터를 의도적으로 생성하여, AI가 학습하고 인용할 수 있는 풀 자체를 확장하였습니다.

UGC 콘텐츠 다량 배포. 매체를 (1) 의료 전문지, (2) 일반 종합지, (3) 개인 블로그 및 체험기의 3등급으로 분류하고, 각 등급에 맞추어 글의 톤, 길이, 마무리 문구를 차별화하여 운영하였습니다.

표현은 상이하더라도 핵심 메시지는 통일하였습니다. 스마일라식,스마일프로,비쥬맥스800 등 핵심 키워드 및 시술 정보를 동일한 문장 구조로 반복 노출시켜, AI가 다수의 출처에서 동일한 사실을 학습할 수 있도록 구성하였습니다.

국내,해외 PR 발행. 보도자료를 일회성 노출에 그치지 않고, AI가 답변에 인용하기 적합한 형태(통계 + 원문 출처 + 간결하고 명확한 답변 문장)로 재구성하여 배포하였습니다.

핵심 토픽(스마일라식, 스마일프로) 메시지를 일정한 간격을 두고 시차를 두어 배포함으로써, AI에게 "해당 브랜드는 최근에도 지속적으로 언급되고 있다"라는 신선도 신호를 전달하였습니다.

인사이트 #

본 프로젝트를 수행하며 GEO 캠페인을 설계할 때마다 반복적으로 확인되는 세 가지 사실을 재차 검증하였습니다.

1. GEO는 '검색'이 아니라 '포지셔닝'입니다

AI는 모든 정보를 동일하게 처리하지 않습니다. 특정 토픽에서 "대표 브랜드"로 인식한 주체에 대해 보다 높은 인용 가중치를 부여합니다.

따라서 GEO 캠페인은 키워드 노출량을 증대시키는 작업이 아닌, "본 토픽 = 자사 브랜드"라는 포지션을 선제적으로 확보하는 작업에 가깝습니다.

밝은눈안과 또한 토픽을 '스마일라식, 스마일프로'로 한정하고 해당 영역에 자원을 집중 투입하였기에, 13주 만에 1위를 달성할 수 있었습니다.

2. 콘텐츠 제목과 사용자 질문이 일치할 때 가장 빈번하게 인용되었습니다

동일한 주제라 하더라도 "스마일라식이란?"과 같은 사전적 제목보다, 사용자가 실제로 사용하는 "강남 스마일라식 어디가 잘해?"와 같은 제목으로 발행한 콘텐츠가 평균 3배 이상 빈번하게 인용되었습니다.

AI는 질문과 답변을 매칭하여 학습합니다. 따라서 콘텐츠 제목 = 마이닝한 사용자 질문 원칙을 일관되게 준수하는 것이 ROI 측면에서 가장 효율적입니다.

3. 분산된 정보가 일치하기 전까지 인용률은 상승하지 않습니다

동일한 콘텐츠를 발행하더라도, 외부 채널별로 병원 정보(주소, 시술명, 도입 장비, 인증 등)가 상이할 경우 AI가 "동일 주체인지" 확신하지 못하여 인용 점수가 분산됩니다.

위키데이터, 구글 비즈니스, 네이버 플레이스, SNS, 자사 사이트의 sameAs를 모두 일치시킨 시점부터, 인용률 곡선이 가파르게 상승하였습니다.