같은 진료권 척추·관절 병원을 하나도 빠짐없이 살펴봤습니다 — 절반은 홈페이지조차 없더군요

'우리 지역 척추 병원'을 AI에게 물으면 답변에 오르는 것은 몇 곳뿐입니다. 그 경쟁은 전국이 아니라 생활권 안에서 벌어집니다. 그래서 이번엔 전국 표본 대신 진료권 하나를 통째로 들여다봤습니다. 인천 미추홀구의 척추·관절 병·의원 46곳 전부입니다.

어떻게 조사했나

건강보험심사평가원과 인천광역시 인허가 명부에서 미추홀구의 척추·관절(근골격계) 병·의원을 추려 모집단 46곳을 확정했습니다. 검색으로 도메인을 모으지 않았습니다 — 그러면 검색에 잘 잡히는 병원만 뽑히기 때문입니다. 기관명으로 자체 홈페이지 보유 여부를 먼저 확인하고(플랫폼 등재·블로그는 제외), 홈페이지가 있는 곳만 같은 16개 항목으로 채점했습니다. 개별 병원명은 공개하지 않습니다.

첫 번째 발견 — 절반은 자체 홈페이지가 없다

명부 46곳 중 자체 홈페이지를 운영하는 곳은 21곳(46%)뿐이었습니다. 절반 이상은 네이버 플레이스나 블로그로만 존재합니다. 검색으로 표본을 모았다면 이 25곳은 처음부터 보이지 않아, '홈페이지가 없다'는 사실 자체를 셀 수 없었을 것입니다. 자기 도메인이 없으면 AI 답변이 인용할 근거가 남의 플랫폼에 얹혀 있게 됩니다. 반대로 말하면, 이 진료권에서는 홈페이지가 있다는 것만으로 이미 절반을 앞섭니다.

두 번째 발견 — 같은 상권 안에서 59점이 갈린다

“같은 진료권, 같은 진료과목 안에서 1위와 꼴찌가 59점 차이가 난다. 1등은 이미 하고 있고, 그 자리는 지역마다 하나뿐이다.”

medicaluniverse.kr

등급 분포는 A 3곳, B 6곳, C 9곳, D 3곳이었습니다. A등급 병원과 D등급 병원이 같은 상권에서 같은 환자를 두고 경쟁합니다. AI가 '이 지역 척추 병원'을 물었을 때 인용되는 쪽은 정해져 있습니다. 이 격차는 실력이 아니라 형식의 차이인 경우가 많습니다.

무엇이 점수를 갈랐나 — 구조화 데이터

척추·관절 병원은 홈페이지에 글이 많습니다. 질환 설명, 치료법 비교, 수술 전후 안내가 길게 들어갑니다. 실제로 본문 영역은 25점 만점에 21.0점, 크롤 가능성은 21.3점으로 양호했습니다. 그런데 구조화 데이터 영역만 5.5점이었습니다. 조직 정보 스키마가 없는 곳이 90%, JSON-LD를 아예 쓰지 않는 곳이 86%입니다. 쓸 내용은 이미 다 있는데, 병원명·주소·진료시간·시술 종류를 기계가 사실로 인식할 형식으로 선언하지 않았습니다.

이것이 왜 중요한가 하면, 비용 대비 효과가 가장 큰 지점이기 때문입니다. 본문을 새로 쓰는 일은 원장·의료진의 시간이 몇 달 들어갑니다. 반면 이미 있는 정보에 구조화 데이터를 입히는 일은 새 원고 없이 개발 작업만으로 끝납니다. 이 진료권의 병원 대부분은 앞쪽(콘텐츠)을 이미 갖췄고, 뒤쪽(형식)만 비어 있습니다.

무엇부터 하면 되나

1. 1자체 홈페이지가 없다면 그것부터입니다. 이 진료권 절반이 홈페이지가 없어, 자기 도메인을 갖는 것만으로 노출 우위가 생깁니다.
2. 2조직 정보 스키마를 넣습니다. 병원명·주소·전화번호·진료시간처럼 이미 확정된 정보만 쓰면 되므로 원고 작업이 없습니다. 90%가 놓친 항목입니다.
3. 3시술·의료진 페이지에 구조화 데이터를 확장합니다. MedicalProcedure·Physician 타입을 개별 URL에 적용합니다.
4. 4대표 제목(h1)을 페이지마다 하나씩 명확히 둡니다. 57%가 없거나 중복이었습니다.
5. 5사이트맵을 만들고 robots.txt에 등록합니다. 본문이 아무리 길어도 크롤러가 페이지의 존재를 모르면 소용이 없습니다.
6. 6FAQ를 만들고 FAQPage 구조화 데이터를 적용합니다. 수술 여부·회복 기간·비수술 치료 차이처럼 반복되는 질문이 가장 잘 인용되는 형식입니다.

조사의 한계

• 인천 미추홀구 한 진료권입니다. 다른 지역은 결과가 다를 수 있으며, 명부를 추가하면 확대됩니다.
• 홈페이지 보유 여부는 기관명으로 확인했습니다. 플랫폼 등재·블로그는 자체 홈페이지로 세지 않았습니다.
• 각 병원의 대표 페이지 한 개만 측정했습니다. 시술 상세·의료진 페이지는 점수가 다를 수 있습니다.
• 측정 시점은 2026년 7월입니다. 응답 속도처럼 시점에 따라 달라지는 항목이 포함돼 있습니다.
• 준비도가 높다고 실제 AI 답변에 반드시 등장하는 것은 아닙니다. 실제 노출은 같은 질문을 반복 질의해 언급 횟수를 세는 별도 방법으로 측정해야 합니다.