병원 LLMO 가이드: AI가 병원을 정확히 알도록 정보 정리하기

정의: LLMO란

병원 LLMO(Large Language Model Optimization)는 AI가 병원의 이름·위치·진료과·의료진을 하나의 병원으로 정확히 이해하도록 정보를 한 가지 표기로 정리하는 일입니다.

LLMO는 GEO와 어떻게 다른가요?

LLMO는 업계에서 합의된 표준 정의가 없는 신조어라 GEO와 같은 뜻으로 쓰는 곳도 많고, NT369는 'AI가 병원을 정확히 아는가'에 해당하는 정보 정리 항목만 LLMO로 부릅니다.

따라서 이 가이드는 업계의 정의가 아니라 NT369가 실제로 점검하는 범위를 설명합니다. AI 모델의 학습 데이터에 병원 정보가 들어가도록 만들거나 AI가 병원을 추천하게 만들 수는 없습니다. 공개된 정보가 정확하고 일관되게 읽히도록 정리하는 것까지가 할 수 있는 일입니다.

병원 정보는 어떻게 하나로 정리하나요?

상호·주소·전화·진료시간을 한 곳에서 정하고, 홈페이지 본문·푸터·구조화 데이터·외부 채널이 모두 같은 문자열을 쓰게 합니다.

• 상호: 정식 상호 하나를 정해 줄임말은 보조로만 사용
• 주소와 전화: 대표번호 하나를 정하고 표기 형식을 통일
• 진료시간: 화면과 JSON-LD의 값을 같게 유지
• 바뀔 때: 한꺼번에 고치고 외부 채널도 같이 수정

'무엇이 무엇이다'를 문장으로 어떻게 쓰나요?

첫 화면에 '상호는 지역에 있는 진료과 의원입니다'처럼 주어와 정의를 한 문장으로 쓰고, 의료진도 이름·전문 분야·소속을 한 문장으로 연결합니다.

예: '○○의원은 ○○구에 있는 ○○과 의원입니다.', '○○○ 원장은 ○○과 전문의로 ○○의원에서 ○○ 진료를 담당합니다.' 이런 문장은 AI가 병원·의료진·진료과의 관계를 추측하지 않고 읽게 돕고, Person 구조화 데이터의 소속(worksFor)으로도 같은 관계를 적습니다.

이미지와 모호한 표현은 왜 문제인가요?

AI 크롤러는 이미지 속 글자를 읽지 못하는 경우가 많고, '본원'·'저희'처럼 가리키는 대상이 불분명한 말은 같은 병원으로 묶이지 않을 수 있습니다.

진료시간표나 의료진 소개가 이미지로만 있다면 같은 내용을 글자로도 적으세요. 중요한 문장에는 '저희' 대신 상호를 직접 씁니다.

병원 정보 일치 점검표

점수와 항목은 NT369 도구의 기준이며 AI 검색의 공식 평가나 노출 예측이 아닙니다.

자주 묻는 질문

AI 검색 4가지 기준

• GEO: AI가 읽을 수 있는 상태 만들기
• 병원 AEO 가이드
• 병원 LLMO 가이드 (현재 글)
• 병원 E-E-A-T 가이드