녹번역 치과 13곳 중 충족 점수 1.8점, 네이버 AI는 아는데 왜 챗GPT는 침묵할까?

녹번역 역세권을 중심으로 환자들을 맞이하고 있는 치과 13곳을 대상으로 2026년 10월 8일 웹 데이터 실측을 진행했습니다. 요즘 환자들은 녹번역 사거리에서 간판을 찾기 전에 스마트폰을 켜고 AI에게 먼저 묻습니다. "녹번역 근처 스케일링 잘하는 치과 알려줘"라고 물었을 때, 과연 우리 치과는 후보군에 이름을 올리고 있을까요? 데이터 수치를 확인해 보면 플랫폼에 따라 꽤나 흥미로운 간극이 드러납니다.

숫자부터

13곳 가운데 자체 홈페이지를 갖추고 웹 공간에 정보를 열어둔 곳은 5곳에 불과했습니다. 나머지 8곳은 웹사이트가 없어 이번 정밀 분석 대상에서 제외되었습니다. 하지만 웹사이트를 운영 중인 5곳조차 종합적인 AI 질의 환경에서는 제대로 된 추천 치과로 분류되지 못해 '안 나오는 곳'으로 기록되었습니다. 문을 열어둔 독립 웹페이지는 존재하지만, 인공지능이 환자에게 자신 있게 건넬 만한 수준의 체계적 데이터를 담아내지 못하고 있는 상황입니다.

채널별로 보면

채널별 온도 차는 극명했습니다. 네이버와 구글의 일반 텍스트 검색 결과에서는 노출 치과가 0곳으로 잡히지 않았습니다. 반면 네이버 AI에서는 홈페이지가 있는 5곳(100%) 모두 답변 소스로 인용되었고, 구글 AI에서도 4곳(80%)이 추천 영역에 걸렸습니다. 그러나 ChatGPT에서는 0곳으로 단 한 번도 언급되지 않았습니다. 포털 기반 검색 AI는 흩어진 웹 데이터를 끌어모아 답변에 반영하고 있지만, 독립 대화형 LLM이 확신을 갖고 인용할 만한 구조화된 데이터는 부족하다는 점을 보여줍니다.

항목별로 보면

충족 항목 평균 1.8

10개 세부 평가 지표를 살펴보면 1.8점이라는 낮은 평균 점수가 고스란히 설명됩니다. 깨진 링크 없이 페이지가 열리는 곳(404 없음)이 4곳, 모바일 최적화는 3곳, 보안 접속(HTTPS)은 2곳에 그쳤습니다. 웹사이트의 기본 인프라조차 온전하지 않은 곳이 적지 않습니다.

더 큰 문제는 기계가 읽는 데이터 영역입니다. 검색 로봇과 AI가 치과 성격을 파악하는 핵심 스키마 마크업은 0곳이었고, 진료시간, 진료과목, 주소·전화·좌표, 의료진 이력 등 환자가 궁금해하는 핵심 정보를 구조화 태그로 심어둔 곳은 단 1곳도 없었습니다.

가장 먼저 바로잡아야 할 우선순위는 명확합니다. 불안정한 HTTPS 보안 프로토콜을 적용해 접속 안정성을 확보하는 것이 첫 번째이고, 이후 검색 로봇이 치과의 위치와 진료시간, 진료과목을 오독 없이 즉시 읽어갈 수 있도록 스키마 마크업을 페이지에 심는 구조화 작업에 들어가야 합니다.

이 글의 숫자는 측정 시점 기준이며, 검색 순위나 매출 개선을 약속하지 않습니다. 특정 치과의 이름과 순위는 공개하지 않습니다.