네이버·제미나이엔 뜨는데 ChatGPT만 모르던 정형외과: 언급률 17%에서 93%까지

계약 전 진단에서 한 정형외과는 네이버 AI와 제미나이 질문 10개 모두에 이름이 나왔지만 ChatGPT에서는 4개뿐이었습니다. 원문을 열어보니 ChatGPT는 이 병원의 야간·주말 진료 사실을 알면서도 병원 이름과 잇지 못하고 있었습니다. 39일 뒤 같은 질문을 같은 방법으로 30번 다시 물었더니 언급률이 17%에서 93%로 올랐고, 병원 사이트가 출처로 16번 달렸습니다.

수도권 역세권의 한 정형외과 의원 사례입니다. 광고주 보호를 위해 병원명과 지역은 밝히지 않습니다. 이 글의 수치는 전부 저장된 측정 원문과 재측정 기록에서 가져왔습니다.

계약 전: 세 엔진 중 ChatGPT만 약했습니다

2026년 8월 6일, 환자가 실제로 물을 법한 질문 10개를 엔진마다 질문당 3번씩 물었습니다.

질문은 “○○역 근처 정형외과 중에 어디가 제일 괜찮아?”, “○○동에 주말에도 진료하는 정형외과 있을까?”처럼 병원 이름이 들어가지 않은 형태입니다. 이름을 대고 물으면 어느 엔진이든 답하기 때문에, 새 환자가 실제로 던지는 질문만 셌습니다.

원문을 열어보니: 사실은 알았지만 이름과 잇지 못했습니다

ChatGPT 답변 30개를 하나씩 봤습니다. 가장 눈에 띈 것은 “어디가 제일 괜찮아?” 질문의 답이었습니다. ChatGPT는 이 병원을 이름 없이 이렇게 소개했습니다.

“○○ 건물 2층에 위치한 정형외과가 평일 야간 진료 및 주말 진료까지 운영하여 환자 편의를 고려한 곳으로 소개되었습니다.”
2026년 8월 6일 ChatGPT 답변. 출처는 제3자 블로그의 ‘TOP 5 추천’ 글

• 병원에 대한 사실은 알고 있었습니다. 건물 위치, 야간 진료, 주말 진료까지 정확했습니다.
• 그런데 이름이 없었습니다. 그 사실을 병원 이름과 한 문장으로 묶어 주는 페이지를 찾지 못했다는 뜻으로 봅니다.
• 병원 사이트는 한 번도 인용되지 않았습니다. 출처는 전부 개인 블로그, 병원 정보 디렉토리, 뉴스 같은 제3자 페이지였습니다.

같은 시기 네이버 AI는 플레이스 정보를, 제미나이는 구글 색인에 잡힌 병원 정보 페이지들을 근거로 이름을 정확히 불렀습니다. 엔진마다 읽는 곳이 다르다는 것은 엔진별 인용 출처의 차이에서 정리한 그대로였습니다. 참고로 2025년 7월 웹 아카이브에 남은 이 병원 사이트는 빌더로 만든 페이지였고, HTML 470KB 가운데 기계가 읽을 수 있는 본문은 844자였습니다. 계약 직전 시점의 사이트는 아카이브에 남지 않아 확인하지 못했습니다.

무엇을 바꿨나

계약 후 병원 사이트를 AI가 읽고 인용할 수 있는 구조로 다시 만들었습니다. 원칙은 하나였습니다. 병원 이름과 병원에 대한 사실을 병원이 소유한 페이지에서 한 문장으로 묶는다.

• 진료별 전용 페이지. 질환과 치료마다 따로 페이지를 두었습니다. 구성은 **개 페이지, 페이지당 **** 자와 소제목 **개 기준입니다.
• 기계가 바로 읽는 형태. 본문을 서버에서 완성해 보내고, 구조화 데이터는 **** 조합으로 설계했습니다. 지금 홈페이지 HTML은 27KB, 스크립트는 7개입니다.
• AI 안내 파일을 팩트시트로. 위치, 진료시간, 의료진, 치료 정의를 한 파일에 모았습니다. 섹션 구성은 *개이고, 그중 **** 섹션이 핵심입니다. 작성 원칙은 llms.txt 기초 정리에 공개해 두었습니다.
• AI 검색봇 허용. 검색용 봇을 이름별로 열었습니다. 어떤 봇이 무슨 역할인지는 AI 크롤러 이름과 역할에 있습니다.

39일 뒤: 같은 질문, 같은 방법으로 30번

9월 14일 광고주 쪽에서 ChatGPT가 이 병원을 먼저 추천하는 화면이 들어왔습니다. 화면 한 장으로는 판단하지 않고, 8월 6일과 똑같은 모델, 검색 설정, 질문 10개로 질문당 3번씩 다시 물었습니다.

같은 “어디가 제일 괜찮아?” 질문의 답은 이렇게 바뀌었습니다.

“1. [병원명] · 위치 및 접근성: ○○역 1번 출구에서 도보 1분 거리. 진료 특성: 척추·관절 통증에 대해 절개 없는 비수술적 치료를 시행하며, 진단부터 시술까지 대표원장이 직접 담당합니다.”
2026년 9월 14일 ChatGPT 답변. 병원명과 지역은 가렸습니다

8월에 이름 없이 떠돌던 사실들이 이제 이름 옆에 붙어 나옵니다. ChatGPT가 출처로 단 병원 사이트 페이지를 세어 보면 홈이 아니라 진료별 전용 페이지였습니다.

후기·예약·주말 질문에서는 병원의 당근 동네업체 프로필이 4개 답변에 출처로 달렸습니다. 병원 사이트와 당근 프로필이 한 답변에 함께 달린 경우는 없었고, 둘 중 하나가 출처로 달린 답변은 30개 중 20개였습니다. 치료와 증상을 묻는 질문은 병원 사이트가, 후기와 예약을 묻는 질문은 외부 프로필이 근거가 되는 식으로 나뉘었습니다.

조심해야 할 것도 함께 나왔습니다

• 화면 한 장의 숫자는 재현되지 않았습니다. 광고주가 보낸 화면에는 도수치료 비용 범위가 나왔는데, 30번 다시 물었을 때는 한 번도 나오지 않았습니다. 병원 사이트에도 그 수치는 없었습니다.
• 옛 정보가 섞였습니다. 이름이 나온 답변 28개 중 3개가 평일 진료 마감을 실제보다 이른 시간으로 적었습니다. 병원 정보 디렉토리에 남은 예전 정보로 보입니다.
• 사이트에 없는 표현이 반복됐습니다. 사이트에 적지 않은 진료과목 표현이 10번 나왔습니다. 병원이 먼저 명시하지 않은 정보는 AI가 다른 곳에서 채웁니다.

인용이 늘어나면 다음 일은 오정보 관리입니다. 저희는 **** 순서로 대응합니다. 병원이 직접 확인하는 방법은 우리 병원이 ChatGPT에 나오는지 5분 만에 확인하는 법에 있습니다.

이 사례의 한계

• 병원 한 곳, 39일의 기록입니다. 다른 진료과와 지역에 그대로 적용된다고 말하지 않습니다.
• 사이트 구조, 안내 파일, 봇 허용을 함께 바꿨기 때문에 무엇이 가장 크게 작용했는지 분리하지 못했습니다.
• 제미나이는 계약 전 모델이 재측정 때 신규 사용이 막혀 다른 모델로 쟀습니다. 새 모델에서는 질문 10개 중 8개에 이름이 나왔고, 30개 답변 중 21개에 병원 사이트가 출처로 달렸지만 전후 비교로는 쓰지 않습니다.
• 네이버 AI는 이번에 다시 재지 않았습니다.
• AI 답변은 계정과 시점에 따라 달라집니다. 유지되는지는 매주 같은 기준으로 계속 잽니다.

우리 병원도 같은 상황이라면

네이버에는 잘 나오는데 ChatGPT에서 이름이 빠진다면, 병원에 대한 사실이 병원 이름과 묶여 있지 않을 가능성이 큽니다. 병원 전용 무료 AI 검색 진단에서 엔진별 현재 상태를 먼저 확인해 보세요. 진단 이후 어떤 순서로 진행하는지는 병원 GEO 대행 안내에 적어 두었습니다.

자주 묻는 질문