검색은 이제 AI에게 맡기세요! Aside 브라우저로 시장 조사 자동화

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💡 한 줄 결론

Aside 브라우저에 조사 목표와 조건을 전달하면 AI가 검색·후기 수집·자료 정리를 대신 수행해 시장 조사 과정을 자동화할 수 있다.

📌 핵심 요점

1. Aside는 AI가 내장된 브라우저로 소개되며, 사용자가 에이전트에게 명령하면 브라우저에서 검색어 입력과 페이지 탐색을 수행한다.
2. 실습은 브라우저 설치, 계정 생성, 기존 설정 가져오기 생략, AI 계정 연결, 네이버에서 에이전트 실행 순서로 진행된다. 계정 인증이 안 되면 Aside의 무료 옵션을 이용하도록 안내한다.
3. 척추·관절 전문병원의 신사업을 조사하면서 병원 정보, 경쟁 병원 최소 3곳, 차별화 제안 등 요구사항을 구체화한다. 단순한 서비스 제안에서 실제 웹 조사로 요청을 확장하는 것이 핵심이다.
4. 네이버 블로그·카페의 환자 후기와 만족도·불만을 수집하도록 요청하고, 네이버 지도에서는 주변 10km 병원의 리뷰·별점·리뷰 개수를 별도 탭에서 조사하게 한다.
5. 수집 자료는 엑셀이나 CSV로 정리해 후속 집계와 분석에 활용하도록 안내한다. 실제 실습에서는 엑셀 다운로드 오류가 발생해 재요청과 저장 위치 지정 방법도 설명한다.

🧩 배경과 문제 정의

척추·관절 전문병원의 신사업 기회를 찾으려면 경쟁 병원의 서비스, 최근 시장 동향, 환자의 실제 반응을 함께 조사해야 한다. 기존 방식은 검색어를 입력하고 블로그·카페·지도에서 게시물과 리뷰를 하나씩 읽어 정리해야 하므로 반복 작업이 많다.

영상은 Aside 브라우저를 설치한 뒤 AI 에이전트에게 조사 목표를 전달하고, 웹 탐색과 자료 수집을 맡기는 실습을 진행한다. 첫 요청에서는 서비스 제안과 경쟁 병원 조사를 시키고, 이후 환자 후기 수집과 지도 기반 조사를 추가한다. 결과물을 엑셀 등으로 저장해 후속 분석에 쓰는 과정과 다운로드 오류 대응도 다룬다.

🕒 시간순 섹션별 상세정리

1. 검색을 대신 수행하는 브라우저와 실습 목표

• 도입 화면에서는 Aside가 허리·디스크·수술·후기 등의 키워드를 직접 입력해 관련 블로그를 찾으며, 이어 카페 검색도 수행할 예정이라고 보여준다. [00:16]
• 이번 실습의 목표는 신사업 기회 관련 자료를 작성하기 위해 Aside를 직접 설치하고 브라우저 안에서 리서치를 진행하는 것이다. [00:39]

2. 설치와 AI 내장 브라우저의 특징

• 안내된 서비스 사이트에서 윈도우 버전을 다운로드하고 설치하는 절차를 보여준다. 자막의 주소 표기는 불명확하다. [01:12]
• 외관과 기본 이용 방식은 크롬과 비슷하지만 AI가 내장되어 있고, 구독 중인 AI와 연결해 웹 작업 자동화에 사용할 수 있다고 보여준다. [01:58]
• 설치가 끝나면 초기 옵션 설정 화면으로 넘어가 추가 설정을 진행한다. [02:21]

3. 회원가입과 기존 브라우저 정보 가져오기

• 구글 계정이나 이메일 주소로 계정을 생성한다. [02:53]
• 기존 크롬·엣지의 정보를 가져오는 단계는 이번 실습에서 생략하며, 나중에 가져올 수도 있다고 보여준다. [03:20]
• 이어지는 초기 설정과 비밀번호 가져오기 화면도 스킵한다. [03:47]

4. AI 계정 연결과 인증 실패 시 대안

• 현재 구독 중인 AI를 연결하는 화면에서 ChatGPT를 선택하고 연결 버튼을 누르도록 안내한다. [04:09]
• 인증이 되는 경우 연결한 계정을 사용하고, 인증에 실패하면 Aside의 추천 무료 옵션으로 진행하도록 한다. [04:26]

5. 네이버 접속과 에이전트 실행

• 설치한 브라우저에서 새 탭을 열고 네이버에 접속해 기본 탐색이 되는지 확인한다. 강사의 맥 화면과 윈도우 화면에는 차이가 있다고 보여준다. [05:04]
• 오른쪽의 Ask Aside 메뉴를 열면 요구사항을 입력할 수 있는 에이전트 창이 나타난다. [05:28]
• 연결된 계정에 따라 모델을 선택할 수 있으며, 강의에서는 GPT6 아스트라의 비용을 언급하고 GPT6 루나를 선택하도록 안내한다. [06:04]

6. 병원 서비스 제안과 경쟁 병원 조사 요청

• 교재 16페이지의 프롬프트를 복사해 척추·관절 전문병원에 어울리는 서비스와 한 장짜리 안내문을 요청하고, 병원 정보를 추가한다. [06:48]
• 단순 제안에 그치지 않도록 차별화에 참고할 경쟁 병원을 검색하고 최소 3곳 이상 조사해 결과를 전달하라는 조건을 넣는다. [07:16]
• 계정 연결이 안 된 경우 무료 옵션의 모델과 가입 시 제공되는 크레딧을 이용하도록 설명한 뒤 시장 조사를 시작한다. [07:41]

7. AI 답변에서 브라우저 실행으로 확장

• 개별 AI 사이트에서 질문하는 방식과 달리, 브라우저에 내장된 에이전트에게 명령하면 AI가 브라우저를 제어해 여러 웹 작업을 수행한다고 보여준다. [08:48]
• 첫 결과에서는 제안 서비스의 대상·신청·문의 관련 항목과 경쟁 병원 조사, 차별화 방안이 제시됐다고 보여준다. [09:17]
• 이 정도 요청은 기존 대화형 AI 이용과 큰 차이가 없어 보일 수 있으므로, 인터넷 탐색과 실제 행동을 추가로 시켜야 브라우저의 장점을 더 활용할 수 있다고 강조한다. [09:50]

8. 시장 동향과 환자 후기 수집으로 조사 확대

• 교재 18페이지의 프롬프트를 수정해 최근 2년의 시장·기술 동향과 인구·제도·수가 등을 표로 정리하고, 확인하지 못한 내용은 구분하도록 요청한다. [10:33]
• 네이버 블로그·카페에서 척추·관절 관련 키워드로 병원 후기, 만족도와 불만을 찾아 엑셀 형태로 모으는 요구를 추가한다. [11:25]
• 프롬프트를 다듬으면서 후기·만족·불만 등 수집할 항목을 보완하고 엑셀 저장 요청을 전송한다. [11:48]

9. 경쟁 병원 반응과 키워드 확장 탐색

• 경쟁 병원의 정보를 제공하면 해당 병원 환자들의 불만과 바라는 점도 조사해 자사 병원의 보완 과제를 찾는 데 활용할 수 있다고 보여준다. [12:13]
• 화면에서는 Aside가 직접 키워드를 입력해 블로그를 탐색한다. 강사는 척추·관절이라는 큰 주제만 주어도 하위 키워드를 조합해 검색한다고 보여준다. [12:43]
• 게시물을 클릭해 반응을 정리하는 작업을 에이전트에 맡기는 방식을 보여 주고, 수작업 조사에서는 블로그·카페뿐 아니라 여러 SNS도 일일이 살펴봐야 한다고 보여준다. [13:13]

10. 지도에서 병원을 찾고 리뷰를 읽는 과정

• 강사는 환자 입장에서 네이버 지도에 거주 지역을 띄우고 병원을 검색하는 자신의 탐색 방식을 보여준다. [13:55]
• 병원을 하나씩 클릭해 후기와 별점, 리뷰 개수를 확인하는 과정을 보여 준다. [14:24]
• 이러한 탐색은 병원 벤치마킹을 할 때도 번거롭고 시간이 많이 걸리는 작업이라고 보여준다. [14:38]

11. 별도 탭에서 지도 조사를 병행

• 기존 조사 에이전트가 작업하는 동안 새 탭과 대화를 열어 네이버 지도에서 후속 조사를 진행하도록 안내한다. [15:36]
• 주변 10km에 존재하는 병원의 정보, 만족도, 후기, 별점과 리뷰 개수를 수집하는 프롬프트를 보낸다. [16:10]
• 기존 후기 조사와 지도 조사가 동시에 진행되며, 지도에서는 병원과 리뷰 섹션을 클릭해 환자의 반응을 수집하고 엑셀에 저장하는 흐름을 보여준다. [16:43]

12. 결과물 형식과 다운로드 오류 대응

• 엑셀의 칼럼 형태로 자료를 저장하면 평균·집계·계산 등 후속 분석과 필터링에 활용하기 쉽다고 설명하며, CSV도 대안으로 언급한다. [17:33]
• 텍스트나 워드 보고서도 가능하다고 설명한 뒤, 수집된 환자 후기의 엑셀 다운로드를 시도하지만 오류가 발생한다. [18:20]
• 다운로드가 안 된다는 증상을 다시 전달하거나 다운로드 폴더·바탕화면 등 원하는 저장 위치를 구체적으로 지정하는 방법을 안내한다. [18:53]

13. 명확한 목표와 반복 웹 업무 활용

• 사용자가 의도와 수치화할 수 있는 목표, 근거를 명확히 제시하면 에이전트가 중간 과정을 수행하는 것이 기존 검색 방식과의 큰 차이라고 보여준다. [19:34]
• 강사는 활용 사례로 웹 기반 그룹웨어의 문서 작성과 엑셀에 정리된 요건을 이용한 세금계산서 발급을 제시한다. [20:32]
• 수행한 작업을 메모리에 기록하고 반복 작업의 패턴을 학습한다는 설명도 덧붙이지만, 해당 동작의 상세 조건은 제시하지 않는다. [20:53]

14. 구독 방식과 브라우저 활용 제안으로 마무리

• 크롬과 비슷한 외관에서도 Ask Aside를 열면 에이전트를 사용할 수 있고, 구독 중인 여러 AI를 연결할 수 있다고 다시 보여준다. [21:44]
• 무료 크레딧과 Aside 자체 구독 방식을 소개하고, 반복 클릭과 이동이 많은 업무에 활용하거나 기존 비밀번호·북마크를 가져와 브라우저를 전환해 볼 것을 권한다. [22:52]
• 마지막에는 한국 개발자의 서비스이며 실리콘밸리 투자와 두 개발자의 약 6개월 개발 과정이 있었다고 보여준다. 유니콘 성장에 대한 기대를 표현하며 사용을 권하고 강의를 마친다. [23:26]

🧾 결론

• 사용자의 역할은 검색어를 하나씩 입력하는 작업에서 조사 목적·범위·결과물 형식을 설계하는 작업으로 이동한다.
• 브라우저 에이전트의 활용도를 높이려면 답변 작성뿐 아니라 사이트 탐색, 후기 수집, 파일 저장 등 구체적인 실행을 요청해야 한다.
• 경쟁 병원 정보와 환자 반응을 함께 조사하면 서비스 차별화와 개선 과제를 찾는 데 활용할 수 있다.
• 영상은 자동 탐색 과정을 보여 주지만, 최종 데이터의 정확성·완전성이나 다운로드 오류 해결까지 충분히 검증하지는 않는다.

📈 투자·시사 포인트

• 업무 도입 가치는 반복적인 검색·클릭·정리 과정에서 얼마나 시간을 줄이는지로 평가할 수 있다. 영상에는 절감 시간이나 비용의 정량 비교가 없다.
• 병원 운영 관점에서는 경쟁 병원의 서비스뿐 아니라 환자가 표현한 만족·불만·요구를 함께 살펴보는 조사 방식이 시사점이다.
• 여러 AI를 연결하거나 브라우저 자체를 구독하는 방식은 AI 이용의 접점이 개별 서비스 사이트에서 브라우저로 확장될 가능성을 보여 준다. 구체적인 요금과 이용 조건은 별도 확인이 필요하다.
• 강사의 유니콘 기업 전망은 기대를 표현한 발언이다. 영상만으로 기업 가치나 투자 매력을 판단할 근거는 충분하지 않다.

⚠️ 불확실하거나 확인이 필요한 부분

• 자막의 서비스 주소와 일부 모델 명칭에 표기 오류가 섞여 있다. 설치 주소, 지원 모델, 연결 방법은 자막만으로 확정하기 어렵다.
• 강의에서는 무료 크레딧 약 500개와 구독 옵션을 설명하지만, 지급 주기·유효기간·작업별 소모량은 명확하지 않다. 현재 조건과도 구분해야 한다.
• 경쟁 병원 최소 3곳, 최근 2년의 동향, 주변 10km 조사 등은 요청 조건이다. 실제 결과가 모든 조건을 충족했는지 확인할 자료는 제시되지 않는다.
• 자막 기반 정리: 타임스탬프가 있는 자막을 기준으로 정리했으며, 고유명사·수치·인용은 원문 확인 필요 시 별도 검증한다.
• 영상 속 주장: 발표자의 해석·전망·비교는 확인된 외부 사실이 아니라 영상 속 주장으로 분리해 읽는다.
• 검증 필요: 수치, 기업 실적, 정책·시장 전망은 발행 전 최신 자료로 별도 검증이 필요하다.

✅ 액션 아이템

• 설치 전에 서비스의 정확한 주소와 현재 계정 연결·무료 이용 조건을 확인한다.
• 조사 목적, 대상 병원, 경쟁 병원 수, 조사 기간, 지역 범위와 원하는 결과물 형식을 프롬프트에 명시한다.
• 시장 동향 조사와 환자 후기 수집을 구분해 요청하고, 확인하지 못한 내용은 확인 필요로 표시하도록 한다.
• 블로그·카페 조사와 지도 기반 조사를 별도 탭에서 진행한 뒤 결과의 중복과 차이를 확인한다.

❓ 열린 질문

• 에이전트가 수집한 후기와 병원 정보는 어떤 기준으로 선정되며, 요청한 범위를 얼마나 빠짐없이 포함하는가?
• 여러 탭의 동시 조사에서 결과 품질과 크레딧 소모는 어떻게 달라지는가?
• 경쟁 병원과 환자 반응을 어떤 공통 항목으로 정리해야 실질적인 서비스 개선 우선순위를 정할 수 있는가?