피부·성형 클리닉 업종의 AI 가시성, 지금 누가 보이는가 — 아직 주인이 없는 시장입니다. 같은 질문 10개를 AI 답변면 6곳에 던진 2026-07-11 자사 실측에서 가장 많이 나온 병원 A도 10개 질의 중 3개에서만 등장했습니다(3/10). 전원이 낮다는 것이 이 업종의 핵심 발견이고, 그래서 선점 여지가 큽니다.
가장 많이 나온 곳도 왜 3/10인가 — 전원이 낮다는 것이 핵심 발견
이 숫자는 병원에 무엇을 말하나
로펌 리더보드 1호에서는 가장 많이 나온 곳이 10개 질의 중 8개에 등장했습니다. 같은 방법으로 잰 피부·성형 업종은 3개입니다. 시술 추천·병원 선택 질문에 AI가 특정 병원을 지목하는 일 자체가 아직 드물다는 뜻입니다. 뒤집으면 이 업종에서는 지금 들어가는 병원이 기준점이 됩니다. 경쟁이 촘촘해진 뒤의 진입과 빈 지도 위의 진입은 난이도가 다릅니다.
AI가 병원을 지목하지 않는 대신 무엇을 출처로 가져다 쓰는지도 같이 측정했습니다. 어느 질문부터 어떤 출처로 들어갈지, 그 진입 지도가 저희 진단의 산출물입니다. 이 관측은 반복 측정·신뢰구간 규격의 정기 발행물인 AI 가시성 인덱스 클리닉 편(제1호)으로 이어졌습니다. 내 병원의 현재 좌표는 무료 체험이 실제로 측정하는 것에 공개된 범위 그대로 확인할 수 있습니다.
이 숫자는 어떻게 잰 것인가 — 방법을 그대로 공개합니다
표에 이름이 없는 달
순위표에 이름이 없으면 손님의 후보 목록에서 빠진 달입니다. 검색 순위만 보고 있으면 그 사실이 보이지 않아 아무 일 없는 달처럼 지나갑니다.
손님이 이름을 처음 듣는 화면에서 우리가 빠지면 그 상담은 시작도 못 하고, 그 회차의 기회가 사라집니다. 되풀이해 재두지 않으면 빠진 것이 그날만인지 늘 그런지 갈리지 않아 손볼 순서를 못 잡습니다.
한 업종, 질의 10개, 한 번 잰 표본입니다. 이 표는 업계 단정이 아니라 "이 질문들에서 지금 누가 보이는가"의 스냅샷입니다. 질의셋이 달라지면 지도도 달라집니다. 그래서 자기 질의로 측정하는 게 정확합니다. 언급 판정은 LLM 기반(실체 구분 판정 포함)이고 전 병원에 동일 기준을 적용했습니다. 브랜드명은 익명입니다. 자기 병원의 자리가 궁금하시면 무료 체험으로 직접 확인할 수 있습니다.
이 표본을 그대로 신뢰구간으로 계산하면 구간 폭이 ±24.5%p까지 벌어집니다. 그러면 전원이 같은 최상위 밴드에 들어가 순위를 가릴 수가 없습니다. 한 번만 재면 왜 가려지지 않는지, 그 계산 전체는 왜 7회 반복인가에 이 표본 그대로 공개돼 있습니다.
순위를 가릴 수 있는 표는 반복 7회부터 나옵니다. 유료 진단은 질의마다 7회를 재고 비율마다 Wilson 95% 구간과 표본 수를 붙이며, 경쟁 병원을 같은 격자(질문 × 화면 × 반복 횟수의 조합)에 올려 나란히 냅니다(컴퍼스는 3곳, 파노라마는 10곳). 값은 가격표에 그대로 공개돼 있고, 잰 결과대로 지면을 고치는 데까지 한 계약 안에서 갑니다. 지금 우리 병원 좌표만 먼저 보시려면 무료 체험이 10분입니다.
이 업종은 아직 주인이 없습니다
가장 많이 나온 곳도 열 문항 중 세 문항이었고 나머지는 대부분 0이었습니다. 전원이 낮은 구간에서는 먼저 자리를 잡는 쪽이 표의 맨 위를 가져갑니다. 무료 체험으로 귀 병원이 지금 몇 문항에 나오는지부터 측정해 보세요.