GEO・AI 검색 진단

추측이 아니라
실제 인용 여부 확인해드립니다.

챗GPT·제미나이·퍼플렉시티 같은 AI 검색이 병원을 추천할 때, 우리 병원의 정보를 실제로 인용하고 있는지 — 홈페이지가 있다고 저절로 확인되는 건 아닙니다.
추측 대신 실측으로, 지금 확인해보세요.

업을 움직이고, 결과로 증명합니다 — UPFACT

문제 인식

이런 상황, 낯설지 않으실 겁니다

01

홈페이지는 있는데, AI 검색에서 우리 병원이 나오는지 확인할 방법이 없다.

02

블로그를 꾸준히 올려도 실제로 무엇이 바뀌는지 알기 어렵다.

03

마케팅 대행사 리포트의 점수가 무엇을 근거로 나온 건지 알 수 없다.

차별화 철학
FACT

주장보다 근거.
UPFACT는 “AI 추천 1위 보장”, “인용률 O배 상승” 같은 표현을 쓰지 않습니다.

대신, 세 단계로만 말합니다

1

Baseline

합의한 질문과 조건으로 지금 상태를 먼저 측정합니다.

2

개선 작업

UP-Page·UP-Content으로 실제 구조와 콘텐츠를 바꿉니다.

3

Re-measurement

같은 조건으로 다시 측정해 무엇이 바뀌었는지 보여드립니다.

좋아진 지표만 보여드리지 않습니다.

변화가 없거나 예상과 다르게 나온 부분도 그대로 기록합니다.

측정 원칙

보여드릴 실적이 아직 없습니다.
대신 이렇게 측정합니다.

UPFACT는 첫 유료 고객을 만나는 단계입니다. “OO개 병원과 함께합니다” 같은 문구 대신, 앞으로 모든 병원에 동일하게 적용할 측정 원칙을 먼저 공개합니다.

01 · 조건 고정
같은 질문, 같은 모델로만 비교합니다
02 · 원본 보관
AI 응답 원문과 인용 URL을 그대로 남깁니다
03 · 있는 그대로
변화 없음·혼합 결과도 함께 기록합니다
04 · 표본 명시
“이번 진단 기준”이라고 범위를 밝힙니다

진단 → 개선 → 추적,
하나의 흐름입니다

01 – 04
지금 상태를 진단합니다. HTTPS·본문 콘텐츠·구조화 데이터 같은 기술적 조건과, AI에게 실제로 질문했을 때의 응답을 함께 확인합니다.
사람도, AI도 읽기 쉬운 홈페이지 구조로 개선합니다.
환자가 실제로 검색하는 질문에 답하는 콘텐츠를 채웁니다.
같은 조건으로 반복 측정해 변화를 기록합니다.
시작하는 방식

많은 곳이 아니라 소수와 시작합니다

한 번에 여러 곳을 상대하지 않고, 소수의 병원과 깊게 작업하며 실제로 확인 가능한 데이터를 쌓는 방식을 택했습니다. “우리가 처음 만난 병원”이라는 사실을 숨기지 않습니다. 대신 그만큼 더 꼼꼼하게 확인하고, 더 자주 소통합니다.

자주 묻는 질문

FAQ

홈페이지가 있다는 것과 AI가 그 정보를 답변 근거로 쓴다는 것은 다른 문제입니다. UP-Check는 이 둘의 차이를 실제로 확인해 드립니다.
보장하지 않습니다. 합의한 조건에서 측정하고, 그 결과를 있는 그대로 보여드립니다. 변화가 크지 않을 수도 있다는 점도 미리 말씀드립니다.
가격과 진단 방식(무료 리드 방식인지, 유료 파일럿인지)은 현재 확정 전입니다.
대표 확인 필요 — 확정 후 채움
1곳 파일럿 기준 소요 시간은 아직 실측 전입니다.
대표 확인 필요 — 파일럿 실측 후 채움
UPFACT는

AI와 데이터로 증명하는 성장 파트너

AI와 데이터로 기업의 마케팅·기술·업무를 하나의 성장 시스템으로 연결하고, 그 결과를 근거로 증명하는 회사를 지향합니다.

지금은 소수의 첫 병원과 함께 이 방식을 검증하는 단계입니다.

지금 우리 병원의
AI 검색 상태를 확인해보세요

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