같은 질문을 두 AI에 물었더니 - 병원 인용률이 9%와 37%로 갈렸다

같은 질문을 같은 날 두 AI에 던졌는데 답이 4배 갈렸습니다. 전국 피부과 450곳을 대상으로 "○○에서 피부과 잘하는 곳"처럼 후보를 찾는 질문을 모델당 480번씩 던졌습니다. AI가 근거로 단 출처 중 병원이 소유한 공식 도메인의 비율은 Gemini에서 9.1%, GPT-5에서 37.5%였습니다(2026-08-13 실측).

이 글은 그 격차가 어디서 오는지, 그리고 "병원 홈페이지를 고치면 인용이 늘어나는가"에 답이 되는지를 씁니다.

먼저, 지난 글을 폐기했습니다

2026-08-13 오전에 같은 주제로 칼럼 한 편을 발행했다가 같은 날 내렸습니다. 제목에 넣은 수치가 틀렸기 때문입니다.

발표한 값은 "출처 1,674건 중 병원 공식 사이트 9건, 0.5%"였습니다. 실제로는 9.8%였습니다. 원인은 측정이 아니라 집계였습니다. 전국 데이터셋의 소유 도메인 판정에 전국 명부(450곳)가 아니라 부산 명부(27곳)가 쓰였고, 명부에 없는 병원은 소유로 잡히지 않아 비율이 약 18배 과소집계됐습니다.

이 결함이 무서웠던 이유는 조용했다는 점입니다. 명부가 작으면 매칭이 덜 될 뿐 오류가 나지 않습니다. 화면에 아무 신호 없이 "인용이 거의 없다"는 그럴듯한 값이 나오고, 그 값이 마침 흥미로워서 검증할 동기까지 낮아집니다. 기대와 어긋난 값이었다면 더 빨리 잡혔을 겁니다.

두 모델은 무엇을 인용했을까?

비율만 다른 것이 아니라 인용하는 대상 자체가 달랐습니다.

Gemini는 예약 및 비교 플랫폼이 상위를 장악했습니다. my-doctor.io 541건, doctornow 479건, tistory 322건, cashdoc 220건 순입니다.

GPT-5는 학회와 병원 공식 사이트가 상위였습니다. 대한피부과학회(derma.or.kr) 436건, 대한미용피부외과학회(akd.or.kr) 178건이 가장 많았고, 그다음이 개별 병원 사이트였습니다.

답변에 등장한 병원 명단도 갈렸습니다. Gemini에서 63곳, GPT-5에서 91곳이 인용됐는데 양쪽 모두에 나온 곳은 44곳입니다. 합집합 110곳 기준으로 40%만 겹칩니다.

그럼 홈페이지를 고치면 인용이 늘어날까?

이걸 재기 위해 병원 450곳의 사이트를 따로 크롤했습니다. 중요한 것은 측정할 페이지를 인용 데이터를 보지 않고 골랐다는 점입니다. 인용된 페이지를 재서 인용을 설명하면 순환이 됩니다. 병원마다 정해진 우선순위(피부과 진료과 소개 → 의료진 소개 → 진료 항목 → 없으면 첫 화면)로 대표 페이지를 하나씩 기계적으로 골랐습니다.

그 페이지의 상태와 인용 횟수의 관계를 통계로 봤습니다(지역과 기관 종별을 통제한 음이항 회귀).

GPT-5에서는 연관이 나왔습니다. 다만 내용이 뜻밖입니다. 유의하게 걸린 것은 콘텐츠 품질이 아니라 가장 낮은 층이었습니다. 사이트가 정상 응답하는가, h1 태그가 있는가, robots.txt가 있는가. 이 셋입니다. 의료 스키마(JSON-LD)는 유의하지 않았습니다.

Gemini에서는 유의한 항목이 하나도 없었습니다. 본문 분량이 약하게 걸린 것 말고는 사이트 상태로 설명되는 것이 사실상 없습니다. 인용의 대부분이 플랫폼으로 가는 것과 일치하는 결과입니다.

정정: 색인을 재보니 결론이 달라졌습니다 (2026-08-13 추가)

위 분석을 발행한 뒤 같은 날 구글 색인 수를 직접 측정했습니다. 앞 절의 해석을 정정합니다.

처음 분석에서는 색인을 재지 못해 "사이트가 열리는가"를 대리 지표로 썼습니다. 그 결과 "Gemini는 사이트 상태로 설명되는 것이 거의 없다"고 적었는데, 색인을 실제로 재보니 Gemini에서 가장 강한 설명변수였습니다.

병원별로 site: 조회를 돌려 색인된 페이지 수를 세고, 우리가 고른 대표 진료 페이지가 색인에 있는지도 확인했습니다. 사전 검증으로 저희 사이트를 조회해 Search Console 실측값과 대조했고(72건 대 65건), 오차가 기준 안이어서 진행했습니다.

결과입니다. 각 변수를 단독으로 넣었을 때 인용 횟수가 몇 배가 되는지입니다.

Gemini: 발행 페이지 수 1.43배, 색인된 페이지 수 3.67배, 대표 진료 페이지가 색인됨 9.53배.
GPT-5: 발행 1.11배, 색인 1.87배, 대표 페이지 색인 2.48배.

발행과 색인을 함께 넣으면 더 분명해집니다. GPT-5에서는 발행량의 효과가 사라집니다(1.06배, 유의하지 않음). 발행량으로 보이던 것이 색인의 그림자였습니다. 본문 글자수도 마찬가지로 사라집니다. Gemini에서는 색인이 주된 경로지만 발행량도 독립적으로 남습니다.

그래서 처방 순서가 바뀝니다. 페이지를 많이 만드는 것보다, 있는 진료과 페이지 하나를 확실히 색인시키는 쪽이 앞섭니다.

실태는 이렇습니다. 450곳 중 색인된 페이지가 하나도 없는 병원이 146곳(32%)이고, 대표 진료 페이지가 색인된 병원은 216곳(48%)입니다. 절반 이상이 정작 인용돼야 할 페이지를 색인시키지 못했습니다.

한계도 같이 적습니다. 색인 수는 상한 10건에서 끊어 셌기 때문에(무료 계정 제약) 그 위 구간의 기울기는 모릅니다. 그리고 이것도 관찰입니다. 색인이 잘 된 사이트는 대체로 잘 관리되는 사이트이므로, 색인 자체의 효과와 전반적 관리 수준을 이 설계로는 가르지 못합니다.

가장 큰 신호는 최적화가 아니었다

450곳 중 134곳(29.8%)은 사이트에 접속조차 되지 않았습니다. 응답 없음 104곳, 404가 15곳, 403이 9곳, 400이 4곳입니다.

이 병원들을 분석에서 빼면 결과가 달라집니다. GPT-5에서 본문 분량의 계수가 부호까지 뒤집힙니다. 즉 GPT에서 관측된 연관의 상당 부분은 "사이트가 살아 있는가"이고, 살아 있는 것들끼리 비교하면 오히려 본문이 적은 쪽이 더 인용됐습니다.

실무로 옮기면 순서가 분명합니다. 스키마나 콘텐츠 전략 이전에 사이트가 열리는지부터입니다.

이 결과를 어디까지 믿어야 하나?

몇 가지를 분명히 하겠습니다.

모집단은 좁습니다. 심평원 표시과목 기준 피부과, 전국, 피부과 전문의 1인 이상, 공식 웹사이트 보유 조건을 모두 만족하는 450개소 전수입니다. 다른 진료과나 다른 업종에서 같은 결과가 나온다는 보장은 없습니다.

각 모델 1회차입니다. 그리고 회차마다 결과가 흔들립니다. 같은 조사를 4일 간격으로 두 번 돌렸을 때 소유 비율은 9.80%와 9.40%로 재현됐지만, 실제로 인용된 병원 명단은 60%만 겹쳤습니다. "우리 병원이 AI에 인용된다"를 한 번 재서 말하면 안 됩니다. 집계는 안정적이고 개별 명단은 그렇지 않습니다.

네이버가 빠졌습니다. 네이버 AI 브리핑은 공식 API가 없어 이 조사에 넣지 못했습니다. 한국 시장 연구인데 네이버가 없다는 점은 그대로 한계입니다.

관찰 연구입니다. 인과가 아닙니다. 큰 기관이라 사이트도 멀쩡하고 제3자 노출도 많은 것일 수 있습니다. 이 설계로는 그 셋을 가르지 못합니다.

설계를 수집 후에 두 번 바꿨습니다. 사전에 주 설명변수로 잡았던 항목 하나(자바스크립트 없이는 빈 껍데기인 페이지)는 해당 병원이 5곳뿐이어서 추정이 불가능해 뺐습니다. 그리고 접속되지 않는 134곳을 결측으로 버리지 않고 본문 0자로 포함시켰습니다. 두 변경 모두 사유와 함께 사전 등록 문서의 변경 이력에 적었습니다.

자주 묻는 질문

Q. 그래서 어느 AI에 맞춰야 하나요?
둘의 처방이 다릅니다. GPT 쪽은 자기 사이트를 고쳐서 닿을 수 있는 영역이 있고, Gemini 쪽은 예약 및 비교 플랫폼에 어떻게 실리느냐가 관건입니다. "AI 최적화"를 하나로 묶어 말할 수 없다는 것이 이번 조사의 결론입니다.

Q. 스키마를 넣으면 인용이 늘어나나요?
이 데이터에서는 의료 스키마(JSON-LD)가 두 모델 모두에서 유의하지 않았습니다. 넣지 말라는 뜻이 아니라, 이 조사로는 효과를 확인하지 못했다는 뜻입니다. 인과를 재려면 무작위 대조 실험이 필요하고, 저희는 별도로 그 실험을 돌리고 있습니다.

Q. 우리 병원이 인용되는지 확인해줄 수 있나요?
한 번 재서 말씀드리는 것은 권하지 않습니다. 위에서 적었듯 4일 만에 명단의 40%가 바뀝니다. 반복 측정이 필요하고, 그렇게 재도 말할 수 있는 것은 "이 기간에 몇 회 인용됐다"까지입니다.

이 조사에 쓴 프롬프트 원문, 모집단 추출 규칙, 수집 및 판정 코드는 모두 저장소에 공개돼 있습니다. 수치가 의심되면 직접 돌려볼 수 있습니다. 오늘 폐기한 칼럼도 그 공개 때문에 잡혔습니다.

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