학회 마지막 날 아침이었다.
Jeff Langmaid가 무대 위에서 전화를 걸었다. 진짜 전화였다. 수신자는 AI였다. 4,000명이 앉아서 같이 들었다.
"안녕하세요, 처음 예약하고 싶은데요."
AI가 답했다. 자연스러웠다. 예약 가능한 시간을 묻고, 증상을 확인하고, 예약을 확정했다. 어색한 침묵도 없었고, "잠시만요"도 없었다. 강의장이 조용해졌다.
한국에서 이런 서비스를 찾아봤다. 아직 활성화된 업체가 없다.
전화의 30~50%가 응답되지 않는다
Jeff Langmaid의 요지는 간단했다.
병원의 진짜 문제는 소통의 타이밍이다.
미국 카이로프랙틱 진료소 기준으로, 신환 전화의 30~50%가 응답되지 않는다. 그리고 전화를 했는데 응답이 없으면 60%는 다시 전화하지 않는다. 다음 진료소로 넘어간다. 그뿐 아니다. 문의 후 5분 안에 응답하지 않으면 예약 전환율이 50% 이상 떨어진다.
숫자가 전부 말해준다.
한국 병원도 크게 다르지 않을 것이다. 점심시간에 전화를 받는 곳이 얼마나 되나. 저녁 6시 이후는? 주말은?
AI 콜 에이전트는 이 빈틈을 채운다. 365일, 24시간. 야간에 걸려온 전화도, 점심 피크 타임에 쌓인 부재중도. 진료소 정보를 학습해서 동적으로 대화하는 수준이다. "AI입니다"라고 먼저 밝히는 게 오히려 신뢰를 만든다고 했다.
Gary Vee가 의료인 5,000명 앞에서 한 말
Gary Vee 세션은 하루 전이었다.
작년에도 같은 자리에 앉아 같은 사람 강의를 들었다. 작년엔 그냥 들었다. 올해는 달랐다. 내가 이미 뭔가를 시작한 상태에서 들으니까 들리는 게 달랐다.
그가 강조한 건 두 가지였다.
소셜미디어는 이미 관심 미디어(interest media)로 바뀌었다.
팔로워 0인 계정의 첫 포스트가 820만 조회수를 기록했다. 같은 영상을 팔로워 1,500만 계정에 올렸더니 30만이었다. 팔로워가 많아도 콘텐츠가 나쁘면 안 보인다. 반대로, 아무도 모르는 계정이어도 콘텐츠가 좋으면 알고리즘이 밀어준다. 지금 시작해도 늦지 않다는 말이 이 맥락이었다.
Google AdWords는 지금 2001년 옐로우 페이지다.
비용은 오르고 효과는 떨어지고 있다. 반면 소셜은 아직 무료다. 그 창이 영원히 열려있지 않는다. 유료화되기 전에 콘텐츠를 쌓아야 한다.
가장 기억에 남은 문장은 이거였다.
"오늘 올리는 콘텐츠가 4년 뒤 AI 봇 검색 결과에 반영된다."
LLM 검색에 걸린다는 것
Billy Sticker는 마케팅의 본질을 신뢰라고 했다. AI 검색 시대엔 Google 검색 결과처럼 링크 목록으로 뜨는 게 아니다. ChatGPT나 Perplexity에 "내 근처 통증 전문의 추천해줘"라고 물으면 AI가 추천을 한다.
그 추천에 내 이름이 들어가려면 신뢰의 증거가 인터넷 어딘가에 텍스트로 쌓여 있어야 한다.
LLM은 학습 데이터를 기반으로 답한다. 내 이름, 내 전문 분야, 내 관점이 담긴 글이 인터넷에 충분히 존재하면 AI가 참조한다. 유명인이 아니어도 된다. 다만 일관성 있게, 꾸준히 쌓아야 한다.
구체적으로:
- 블로그나 뉴스레터에 전문 관점을 담은 글을 꾸준히 쌓는다. AI는 텍스트를 학습한다. 롱폼이 유리하다.
- 특정 질문에 정확하게 답하는 글을 쓴다. "허리 디스크 환자가 운동해도 되나요?" 같은 실제 검색 의도에 맞춘 글.
- 이름 + 전문 분야 + 지역이 같이 나오는 콘텐츠를 반복 생산한다. AI가 패턴을 인식한다.
- 인용될 만한 데이터나 통찰을 넣는다. AI는 신뢰할 수 있어 보이는 출처를 선호한다.
이 작업은 지금 당장 효과가 없다. 6개월, 1년 뒤에 쌓인다. 하지만 남들이 아직 안 하고 있는 영역이다.
필라를 세우고, 분해하고, 뿌린다
Gary Vee의 콘텐츠 전략 핵심은 이렇다.
하나의 긴 콘텐츠(필라)를 만들고, 그걸 플랫폼에 맞게 잘게 분해해서 뿌린다.
예를 들면:
- 블로그 글 1편 (이게 필라)
- 인스타그램 카드뉴스 5장
- 숏폼 영상 60초 1개
- 네이버 블로그 요약
하나를 잘 만들면 여러 개가 된다. 시간이 없다는 변명이 사라진다.
이게 개인 브랜딩과 연결된다. AI 시대에 상품화(commoditization)되지 않는 유일한 방법은 브랜드라고 했다. 실력이 비슷한 의사 두 명이 있는데, 한 명은 온라인에 아무것도 없고 한 명은 꾸준히 글을 써왔다면 환자의 선택은 뻔하다.
한국은 어디쯤인가
솔직하게 말하면, 격차가 있다.
AI 콜 에이전트는 미국에서 지금 막 시작하는 단계다. 한국은 그보다 느리다. LLM 검색도 마찬가지다. ChatGPT로 진료 정보를 찾는 한국 환자가 아직 많지 않다. 네이버가 여전히 압도적이다.
다만 그것도 시간의 문제다.
그리고 격차가 있을 때 시작하는 사람이 유리하다. Google이 처음 나왔을 때 빠르게 올라탄 사람들이 지금도 트래픽을 먹고 있는 것처럼.
이번 학회에서 들은 것들이 내가 하고 있는 것들과 겹쳤다. 블로그, 번역 파이프라인, 콘텐츠 쌓기. 아직 완성된 게 없고 시작 단계지만, 방향은 맞다는 확인이 됐다.
자주 묻는 질문
AI 콜 에이전트란 무엇인가?
병원 전화를 대신 받아 예약, 증상 확인, 안내 등을 처리하는 AI 시스템이다. 기존의 ARS(버튼식 안내) 또는 챗봇과 달리, 진료소 정보를 학습해 자연스러운 대화로 응대한다. 야간이나 점심 피크 타임처럼 직원이 전화를 받기 어려운 시간대를 커버한다. 미국에서는 상용 서비스가 등장하고 있으며, 한국에서는 아직 초기 단계다.
LLM 검색이란 무엇이고, 의사에게 왜 중요한가?
LLM(Large Language Model) 검색은 ChatGPT, Perplexity, Gemini 등 AI 챗봇을 통한 정보 탐색이다. 기존 구글 검색처럼 링크 목록이 아니라 AI가 직접 추천과 답변을 제공한다. "내 근처 통증 전문의"나 "허리 디스크 치료 잘하는 병원" 같은 질문에 AI가 특정 의사나 병원을 추천하게 되면, 인터넷에 신뢰할 수 있는 콘텐츠가 쌓인 의사가 유리해진다.
의사가 개인 브랜딩을 해야 하는 이유는?
AI 시대에는 정보 자체가 무료화된다. 환자가 증상을 AI에게 물어보면 기본 설명은 얼마든지 얻을 수 있다. 그럼에도 환자가 특정 의사를 찾아오는 이유는 신뢰다. 개인 브랜딩은 그 신뢰를 온라인에서 쌓는 과정이다. 블로그, SNS, 뉴스레터 등을 통해 전문 관점을 꾸준히 공유하면, AI 검색 결과에 반영될 가능성이 높아지고 환자가 방문 전부터 신뢰를 갖게 된다.
Gary Vee의 '필라 전략'을 의사가 어떻게 적용할 수 있나?
하나의 긴 글이나 영상(필라)을 만들고, 이를 플랫폼에 맞게 분해해 배포하는 방식이다. 예를 들어 블로그에 "허리 통증 환자가 헬스장에서 주의할 것"을 쓰면, 그 내용에서 인스타그램 카드뉴스 5장, 60초 숏폼 영상, 네이버 블로그 요약이 나온다. 하나를 제대로 만들면 여러 채널에서 반복 활용이 가능하다.