병원 홈페이지의 문제는 딱 한 군데였다 — 쓸 내용은 있는데 형식이 없다

병원 홈페이지가 AI에 인용되게 하려면 무엇을 고쳐야 할까요? 흔히 '콘텐츠를 더 써야 한다'고 생각합니다. 그런데 120곳을 네 영역으로 나눠 채점해 보니, 문제는 콘텐츠가 아니라 딱 한 군데에 몰려 있었습니다.

네 영역 중 어디에서 점수를 잃나?

우리 진단은 AI 준비도를 네 영역으로 나눠 각 25점씩 채점합니다. 크롤러가 접근할 수 있는가(크롤 가능성), 자바스크립트 없이 본문이 읽히는가(AI가 읽는 본문), 사실이 기계가 읽을 형식으로 선언돼 있는가(구조화 데이터), 제목·설명 같은 인용 재료가 갖춰져 있는가(인용 가능성)입니다. 측정한 120곳의 영역별 평균은 이렇습니다.

세 영역은 18~20점으로 대체로 갖춰져 있습니다. 크롤러도 대부분 들어올 수 있고, 본문도 어느 정도 읽히며, 제목·설명도 있습니다. 그런데 구조화 데이터만 25점 만점에 5.4점입니다. 다른 영역의 4분의 1 수준입니다. 병원 홈페이지가 점수를 잃는 곳은 넓게 퍼져 있지 않고, 이 한 군데에 몰려 있었습니다.

얼마나 많은 병원이 같은 지점에서 막혔나?

측정한 120곳 중 91%(109곳)에서 구조화 데이터가 네 영역 중 가장 낮은 점수였습니다. 거의 모든 병원이 같은 지점에서 막혀 있다는 뜻입니다. 더 구체적으로, 본문 영역이 양호한데(18점 이상) 구조화 데이터만 낙제(6점 이하)인 병원이 48%(58곳)였습니다. 절반 가까이가 '설명은 충분히 써 놨는데, 기계가 사실로 읽을 형식만 빠진' 상태입니다.

“병원 대부분의 문제는 콘텐츠가 아니라 형식이다. 쓸 내용은 이미 다 있는데, 기계가 사실로 인식할 형식만 없다.”

medicaluniverse.kr

왜 이것이 좋은 소식인가?

AI 준비도를 올리는 일은 크게 두 종류로 나뉩니다. 하나는 콘텐츠를 새로 쓰는 일입니다. 원장·의료진의 시간이 들어가고 몇 달이 걸립니다. 다른 하나는 이미 있는 콘텐츠에 형식을 입히는 일입니다. 대체로 개발 작업이며, 새 원고가 필요 없습니다.

이번 데이터가 말하는 것은, 병원 대부분이 뒤쪽(형식)만 비어 있다는 것입니다. 본문 영역이 17.7점이라는 건 설명이 이미 상당히 있다는 뜻이고, 구조화 데이터가 5.4점이라는 건 그 설명을 기계가 읽는 형식으로 선언하지 않았다는 뜻입니다. 몇 달짜리 콘텐츠 작업이 아니라, 이미 적힌 정보를 한 번 더 구조화하는 작업으로 대부분이 해결됩니다.

무엇부터 하면 되나?

1. 1병원명·주소·대표번호·진료시간을 Organization·Hospital 구조화 데이터(JSON-LD)로 선언합니다. 85%가 놓친 항목이라 상대적 이득이 가장 큽니다.
2. 2의료진 정보에 Physician 스키마를 적용합니다. 이미지 안에 갇힌 이력을 텍스트로도 제공합니다.
3. 3자주 묻는 질문을 FAQPage 구조화 데이터로 만듭니다. AI가 인용하는 단위가 질문-답변 쌍입니다.
4. 4진료 항목·시술이 있다면 MedicalProcedure·MedicalCondition으로 확장합니다.

조사의 한계

• 인천 지역 명부 기반이며, 자체 홈페이지가 있는 120곳을 측정한 결과입니다. 전국을 대표하지 않습니다.
• 각 병원의 대표 페이지 한 개만 측정했습니다. 하위 페이지에 구조화 데이터가 더 있을 수 있습니다.
• 구조화 데이터가 있다고 반드시 AI에 인용되는 것은 아닙니다. 인용은 준비도 외의 요인도 함께 작용하며, 별도로 측정해야 합니다.