238TREND, ‘강남 피부과 GEO 인용 리포트’ 발간… 생성형 AI 인용 현황 분석

238LAB ‘238TREND’, 6개 LLM·6만2640건 응답 분석

238TREND 제공

데이터 리서치 기관 238LAB이 생성형 AI 인용 측정 브랜드 ‘238TREND’를 선보이고, 첫 산업 리포트인 ‘강남 피부과 GEO 인용 리포트’를 발간했다고 16일 밝혔다.

238TREND는 ChatGPT, Claude, Gemini, Perplexity, Grok, 구글 AI 오버뷰 등 6개 거대언어모델(LLM)을 같은 기준으로 분석해 국내 기업과 기관이 생성형 AI 응답에서 어떻게 언급되는지를 산업별로 조사하는 LLM GEO(생성형 엔진 최적화) 인용 분석 서비스를 운영한다.

리포트는 AI가 특정 병원을 인용하는 요인을 하나의 기준으로 설명하기 어렵다고 분석했다. 학습된 데이터를 기반으로 답변하는 챗봇형 AI는 현재 검색 노출과의 상관관계가 낮게 나타난 반면(상관계수 -0.20), 실시간 검색형 AI는 구글 검색 1페이지 노출과 상대적으로 높은 상관관계(+0.61)를 보였다. 이에 따라 축적된 인지도와 학습 데이터, SEO 및 콘텐츠 운영 방식 등이 AI 응답 내 인용 빈도에 영향을 줄 수 있는 요인으로 분석됐다.

같은 질문이라도 사용하는 AI 모델에 따라 응답에 등장하는 병원은 달라졌다. 6개 모델의 최다 인용 병원을 비교한 결과, 5개 모델이 서로 다른 병원을 가장 많이 인용했으며, 병원명을 직접 언급하는 비율도 ChatGPT 34%, Perplexity 99% 등으로 차이를 보였다.

또한 질문의 목적이 추천, 가격, 후기, 전문성 등으로 달라지거나 이용자의 연령과 성별이 바뀌면 상위 병원 구성도 달라지는 것으로 나타났다. 리포트는 특정 AI 모델이나 단일 키워드만으로 노출 현황을 판단하면 실제 AI 인용 구조를 충분히 반영하기 어렵다고 분석했다.

시술별 AI 인용 양상에도 차이가 있었다. 모발이식 분야는 여러 AI가 유사한 병원을 언급하는 경향을 보였고, 흉터 제거, 지방분해주사, 보톡스 등은 모델마다 상위 병원 구성이 크게 달랐다. 238TREND는 모델 간 편차가 큰 시술 분야를 AI 인용 결과가 비교적 유동적인 영역으로 분류했다.

238TREND는 주요 6개 생성형 AI를 같은 기준으로 분석하는 방식으로 산업별 GEO Index 리포트와 기업 맞춤형 커스텀 리포트를 운영하고 있다.

238TREND 관계자는 “이번 리포트는 6만건 이상의 AI 응답 데이터를 분석해 AI 응답에서 병원명이 어떻게 언급되는지 살펴본 자료”라며 “병원과 마케팅 대행사가 AI 검색 환경의 정보 노출 구조를 참고하는 데 활용할 수 있을 것”이라고 말했다.

이어 “강남 피부과를 시작으로 분석 대상을 다양한 산업으로 확대하고 시기별·세부 분야별 리포트를 발간할 계획”이라고 덧붙였다.

한편 238TREND는 이번 조사 결과가 의료 품질이나 의료진 역량을 평가한 것이 아니라 AI 환경에서의 정보 가시성을 분석한 리서치 결과라고 설명했다. 이번 수치는 2026년 5월 기준으로 측정됐으며, AI 모델의 정책과 학습 데이터, 응답 방식 변화에 따라 인용 결과가 달라질 수 있다고 덧붙였다.

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