업계 현황 · 종합병원
종합병원 홈페이지 SEO·GEO — 가장 큰 병원이 가장 뒤처져 있습니다
2026-07-22 실측
33
최저
63
중앙값
92
최고
- 크롤 가능성20.7/25
- AI가 읽는 본문17.8/25
- 인용 가능성17.3/25
- 구조화 데이터8.4/25
llms.txt 보유 0곳, FAQ 구조화 데이터 0곳, AI 크롤러 차단 0곳. 본문 중앙값 3,508자, 300자 미만 6곳 · 표본 26곳(시도 44곳). 검색으로 수집한 표본이라 진료과 전체를 통계적으로 대표한다고 단정하지는 않습니다.
어떤 상황인가
예상과 달랐습니다. 203곳을 진료과별로 측정했더니 성형외과·피부과·척추관절이 72점, 치과가 71점인 반면 종합병원은 63점으로 가장 낮았습니다. 정보량이 적어서가 아닙니다. 진료과가 20개를 넘고 의료진이 수십 명인 병원일수록 그 정보가 부서별로 다른 양식, 다른 담당자, 다른 시점에 올라가기 때문입니다. 의원급은 홈페이지가 사실상 유일한 창구라 한 곳에서 관리되지만, 종합병원은 관리 주체부터 흩어져 있습니다.
환자는 AI에게 이렇게 묻습니다
아래 질문을 ChatGPT나 제미나이에 그대로 넣어 보세요. 답변에 우리 병원이 없다면, 그것이 지금의 위치입니다.
“○○시에서 심장 수술 잘하는 종합병원 알려줘”
“○○병원 소화기내과 교수님 중에 내시경 전문은 누구야?”
“주말에 진료하는 종합병원 어디야?”
“○○병원이랑 △△병원 중에 어디가 나아?”
종합병원에서 특히 문제가 되는 지점
의료진 정보가 이미지로만 존재합니다
교수 프로필을 이미지 한 장으로 올린 경우, 전공·자격·진료 요일이 전부 AI에게 보이지 않습니다. 환자가 '○○ 전문의 알려줘'라고 물으면 우리 병원 의료진은 후보에 오르지 못합니다.
진료과 페이지가 서로 구분되지 않습니다
진료과마다 제목과 설명이 거의 같으면 검색엔진은 어느 페이지를 대표로 볼지 판단하지 못합니다. 26곳 조사에서 대표 제목(h1)이 없거나 중복인 경우가 31%였습니다.
부서별로 갱신 주기가 다릅니다
진료시간이 바뀌었는데 홈페이지 한 곳만 고쳐지고 다른 페이지에는 옛 정보가 남습니다. AI는 서로 다른 두 정보를 만나면 인용을 회피하거나 잘못된 쪽을 답합니다.
무엇이 얼마나 빠져 있나
26곳을 측정해 항목별로 미충족 비율을 집계했습니다. 검색으로 수집한 표본이라 진료과 전체를 통계적으로 대표한다고 단정하지는 않습니다.
| 항목 | 미충족 비율 | 분포 |
|---|---|---|
| 조직 정보 스키마 없음 | 85% | |
| 구조화 데이터(JSON-LD) 없음 | 65% | |
| 사이트맵 없음 | 54% | |
| 대표 제목(h1) 없음·중복 | 31% | |
| 메타 설명 없음 | 27% |
우선순위대로 하면 이렇습니다
- 1의료진 정보를 이미지에서 텍스트로 옮기고 Physician 구조화 데이터를 적용합니다.
- 2진료과별로 고유한 제목·설명을 부여하고 중복을 제거합니다.
- 3진료시간·위치·대표번호를 한 곳에서 관리해 전 페이지가 같은 값을 쓰도록 합니다.
- 4자주 묻는 질문을 진료과 단위로 만들고 FAQPage 구조화 데이터를 적용합니다.
종합병원 자주 묻는 질문
종합병원 홈페이지의 AI 준비도 평균은 몇 점인가요?
2026년 7월 22일 국내 종합병원 26곳을 실측한 결과 100점 만점에 평균 63점, 중앙값 63점이었습니다. 같은 날 함께 측정한 성형외과 46곳·피부과 51곳·척추관절 38곳이 각각 72점, 치과 42곳이 71점이었던 것과 비교하면 다섯 진료과 중 가장 낮은 점수입니다. 조직 정보를 구조화 데이터로 제공하지 않는 곳이 85%, JSON-LD를 전혀 사용하지 않는 곳이 65%였습니다.
진료과가 많으면 SEO에 불리한가요?
불리하지 않습니다. 오히려 다룰 수 있는 검색어가 많아 유리합니다. 다만 진료과별 페이지가 서로 구분되는 제목과 설명을 갖고 있어야 합니다. 내용이 비슷하면 검색엔진이 대표 페이지를 정하지 못해 전체가 함께 밀립니다.