학습 허브

AI Learning Hub

AI 학습 허브

AI에게 우리 병원 정보를 정확하게 학습시킵니다. 구조화된 데이터로 AI가 정확한 답변을 하도록 만드는 유일한 방법입니다.

AI가 우리 병원을 잘못 알고 있습니다

AI에게 정확한 정보를 제공하지 않으면, 잘못된 답변이 환자에게 전달됩니다.

부정확한 AI 답변

AI가 폐업한 진료과를 추천하거나, 없는 시술을 안내하는 등 잘못된 정보를 환자에게 전달합니다.

학습 데이터 부재

병원 홈페이지가 AI 크롤러에 최적화되지 않아, AI가 경쟁 병원의 정보만 학습하고 있습니다.

경쟁사에 뒤처짐

이미 선도 병원들은 AI 학습 최적화를 시작했습니다. 늦을수록 AI 검색 점유율 격차가 벌어집니다.

마이비서가 AI를 교육합니다

병원의 모든 정보를 구조화하고, AI가 정확하게 학습하도록 만듭니다. 결과적으로 AI가 우리 병원을 정확하게 추천합니다.

100%

병원 정보 구조화율

9종

Schema 마크업 적용

95%+

AI 답변 정확도

실시간

정보 업데이트 반영

작동 방식

4단계 프로세스로 AI가 병원을 정확하게 이해하도록 만듭니다.

01

병원 데이터 구조화

시술·의료진·장비·후기 등 병원의 모든 정보를 AI가 학습할 수 있는 형태로 구조화합니다.

02

AI 크롤러 최적화

llms.txt, Schema 마크업, 구조화 데이터를 배포하여 AI 크롤러가 정보를 정확히 수집하도록 합니다.

03

AI 답변 모니터링

주요 AI 플랫폼에서 병원 관련 질문에 대한 답변 정확도를 실시간 추적합니다.

04

지속적 교정·업데이트

부정확한 AI 답변을 감지하면 데이터를 교정하고, 새로운 정보를 지속적으로 학습시킵니다.

도입 사례

성형외과 · 서울 압구정

C 성형외과, AI 답변 정확도 32% → 96%로 개선

ChatGPT에 C 성형외과를 물어보면 폐업한 진료과를 추천하거나 잘못된 원장 정보를 답변하던 상황이었습니다. 마이비서 AI Learning Hub 도입 후 2개월 만에 AI 답변 정확도가 96%까지 개선되었고, AI 추천을 통한 신환 문의가 시작되었습니다.

96%

AI 답변 정확도

2개월

소요 기간

+23건

월 AI 추천 신환

도입 전

AI 답변 정확도 32%

도입 후

AI 답변 정확도 96%

서비스 포함 항목

병원 전용 Knowledge Base 구축 (시술·의료진·장비·후기)
AI 크롤러 최적화 (llms.txt, Schema 마크업 9종)
의료 전문 데이터 구조화 + JSON-LD 배포
AI 답변 정확도 모니터링 (5대 플랫폼)
부정확 답변 감지 시 자동 교정 프로세스
월간 AI 학습 성과 리포트
경쟁사 AI 학습 현황 비교 분석
신규 시술·의료진 정보 즉시 반영 시스템

AI가 우리 병원을 정확하게 알도록 만드세요

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