병원 홈페이지 메뉴가 많으면 AI가 본문을 못 읽습니다
병원 홈페이지는 진료과가 많으면 메뉴도 같이 늘어납니다. 상단에 20개, 좌측에 30개가 붙는 구조가 흔합니다.
사람 눈에는 정리가 잘 된 사이트로 보입니다. 그런데 AI 에이전트가 읽을 때는 사정이 다릅니다. 메뉴 목록이 읽기 예산을 먼저 차지해 버리고, 정작 진료 내용이 담긴 본문은 뒤로 밀려 잘려 나갑니다. 콘텐츠를 잘 써 두고도 전달되지 않는 상황이 여기서 생깁니다.
AI는 홈페이지를 어떻게 읽나요?
읽는 분량에 제한이 있고, HTML을 소스 순서대로 위에서 아래로 훑습니다.
Peec AI가 ChatGPT Deep Research의 웹소켓 스트림을 직접 기록한 로그 분석에서 이 구조가 확인됐습니다. 10개 계정에서 각 20여 건의 요청을 걸고, 같은 URL을 자바스크립트 없이 다시 긁어 대조했습니다. 에이전트가 읽은 내용이 단어 단위로 일치했습니다.
첫 열람 분량은 중앙값 5,700자였습니다. head는 버리고 본문 영역을 순서대로 읽습니다. 문제는 이 5,700자 안에 내비게이션이 함께 들어간다는 점입니다. 상단 메뉴와 좌측 메뉴, 푸터 링크가 모두 텍스트로 세어집니다. 같은 조사에서 페이지 내 링크 수와 실제 본문 비율이 이렇게 나왔습니다.
| 페이지 내 링크 수 | 첫 읽기 중 실제 본문 비율 |
|---|---|
| 20개 미만 | 약 78% |
| 20개에서 59개 | 약 55% |
| 60개 이상 | 약 33% |
링크가 60개를 넘으면 첫 읽기의 3분의 2가 링크 목록으로 채워집니다. 진료과 메뉴가 수십 개인 병원 사이트가 정확히 이 구간에 들어갑니다.
본문 바로가기 링크를 넣으면 되나요?
도움이 되지 않습니다.
같은 로그에서 에이전트는 search와 open, find 세 가지 명령만 썼습니다. click은 전 세션에서 한 번도 사용되지 않았습니다.
본문 바로가기는 사람이 누르는 장치입니다. 누르지 않는 상대에게는 링크 하나가 더 늘어난 셈이 됩니다. 접근성 측면에서는 유지하는 편이 맞고, 스크린 리더 사용자에게는 필요한 장치입니다. 다만 AI 인용을 목적으로 넣는 것은 효과가 없습니다.
우리 병원 홈페이지가 어느 엔진에서 인용되는지 확인하고 싶다면 SOHA로 인용 현황을 먼저 확인해 보세요.
그럼 메뉴를 줄여야 하나요?
메뉴 개수보다 소스 순서가 먼저입니다.
HTML 소스에서 본문이 앞에 오도록 배치하면 링크 수를 유지한 채로도 읽기 예산을 확보할 수 있습니다. 화면 배치는 CSS로 조정하면 됩니다.
진료과 메뉴를 전부 상단에 펼쳐 두는 대신 대분류만 노출하고 하위 항목은 각 진료과 페이지에서 다루는 구조가 유리합니다.
전체 페이지에 공통으로 붙는 푸터 링크도 확인해 보시기 바랍니다. 사이트맵을 푸터에 통째로 넣어 둔 경우 페이지마다 링크 수십 개가 추가됩니다.
이 작업은 퍼블리싱 단계에서 손봐야 합니다. 콘텐츠를 고치는 일과 성격이 달라 개발 인력이 필요합니다.
구조를 고치면 인용이 실제로 늘어나나요?
구조만 고쳐서 되는 부분과 내용까지 손봐야 하는 부분이 나뉩니다.
AirOps가 353,799개 페이지를 분석한 조사에서 JSON-LD 구조화 데이터가 있는 페이지는 38.5%, 없는 페이지는 32.0% 인용됐습니다. 단어 수와 도메인 권위, 소제목 개수를 통제해도 남는 차이였습니다. 스키마 유형별로는 의료 정보 페이지 유형이 47.0%로 가장 높았습니다.
구조화 데이터는 퍼블리싱 작업으로 넣을 수 있습니다. 콘텐츠를 새로 쓰지 않아도 반영되니 병원 사이트에서 먼저 손대기 좋은 항목입니다.
반면 소제목을 환자 질문 문장으로 바꾸는 일은 내용을 다시 써야 합니다. 이쪽은 의료광고 심의도 다시 확인해야 하므로 일정이 더 걸립니다. 두 작업을 같은 시기에 몰아서 하면 무엇이 효과를 냈는지 알 수 없습니다. 구조를 먼저 고치고 한 달 뒤에 재는 순서가 판단에 유리합니다.
한 가지 덜 알려진 사실도 있습니다. Profound가 6개 사이트 381개 페이지를 대조군과 처리군으로 나눠 3주간 돌린 무작위 대조 실험에서, AI 봇에만 마크다운을 따로 제공하는 방식은 봇 방문을 중앙값 1회 늘리는 수준이었습니다. 무작위 잡음과 구분되지 않았습니다.
업계에서 도는 조언 중에도 효과가 확인되지 않은 것이 섞여 있다는 뜻입니다. 마크다운 제공보다 소스 순서와 링크 수를 먼저 보시기 바랍니다.
alt 텍스트도 읽나요?
읽습니다. 본문으로 취급합니다.
같은 조사에서 에이전트는 이미지 alt 텍스트에 있던 평가 등급을 그대로 뽑아 갔습니다. 반대로 alt가 비어 있거나 파일명만 들어 있으면 장식으로 보고 건너뜁니다.
병원 사이트에는 시술 전후 비교나 장비 사진, 의료진 프로필 이미지가 많습니다. 여기에 붙은 alt가 img_001 같은 파일명이면 정보가 통째로 사라집니다. 장비명과 도입 시점, 의료진 전문 분야를 alt에 넣어 두면 그 내용이 답변에 실릴 수 있습니다.
의료광고 심의 기준은 alt 텍스트에도 적용됩니다.
검색 인덱스는 무엇을 쓰나요?
ChatGPT Deep Research는 빙을 씁니다. 구글은 쓰지 않고 대체 경로도 없었습니다.
병원 사이트가 빙에 제대로 등록돼 있는지 확인해 볼 이유가 여기 있습니다. 구글 서치 콘솔만 보고 관리해 온 경우 빙 쪽이 비어 있을 수 있습니다.
같은 조사에서 find 명령이 실패하면 약 25%의 경우 페이지를 포기하고 새 검색을 던졌습니다. 찾으려는 표현이 페이지에 없으면 그대로 이탈한다는 뜻입니다. 환자가 쓰는 단어를 본문에 실제로 넣어 두는 편이 안전합니다. 어깨가 아프다거나 목이 결린다는 일상 표현을 빼고 의학 용어만 쓰면 찾기 단계에서 걸리지 않습니다.
크롤러 설정은 어떻게 확인하나요?
학습용 크롤러와 검색용 크롤러가 별개라는 점을 먼저 보셔야 합니다.
같은 조사에서 OAI-SearchBot과 GPTBot이 별개 에이전트로 확인됐습니다. 학습용을 막으면서 검색용을 열어 두는 설정이 가능하고, 반대로 하나만 풀어 놓고 다 열었다고 착각하기도 쉽습니다.
병원 사이트는 개인정보 우려 때문에 봇을 폭넓게 차단해 둔 경우가 있습니다. 그러면 AI 답변에 아예 등장하지 않습니다. robots.txt를 열어 두 크롤러가 각각 어떻게 설정돼 있는지 확인하시기 바랍니다. 판단이 필요한 항목이라 개발 담당자와 함께 보는 편이 낫습니다.
구조와 크롤러 설정 점검이 필요하다면 리드젠랩 서비스 페이지에서 기술 진단 범위를 확인해 보세요.
자주 묻는 질문
홈페이지 메뉴가 많으면 정말 불리한가요?
로그 분석 기준으로 페이지 내 링크가 60개를 넘으면 첫 읽기 중 실제 본문 비율이 약 33%로 떨어졌습니다. 20개 미만일 때는 약 78%였습니다.
메뉴를 줄이지 않고 해결할 방법이 있나요?
HTML 소스에서 본문을 앞에 배치하면 링크 수를 유지한 채로 읽기 예산을 확보할 수 있습니다. 화면 배치는 CSS로 조정합니다.
본문 바로가기 링크는 효과가 없나요?
AI 인용 목적으로는 효과가 없습니다. 기록된 로그에서 에이전트는 click 명령을 한 번도 쓰지 않았습니다. 접근성 목적으로는 유지하셔도 됩니다.
이미지 alt 텍스트도 중요한가요?
본문으로 읽힙니다. alt가 비어 있거나 파일명뿐이면 건너뜁니다. 장비명이나 의료진 전문 분야를 넣어 두면 답변에 실릴 수 있습니다.
robots.txt에서 무엇을 확인해야 하나요?
OAI-SearchBot과 GPTBot이 별개 크롤러입니다. 하나만 열어 두고 전부 열었다고 생각하는 경우가 많으므로 각각 확인하셔야 합니다.
AI 봇에 마크다운을 따로 주면 좋다는데요?
무작위 대조 실험에서 3주간 봇 방문이 중앙값 1회 늘어난 수준으로, 무작위 잡음과 구분되지 않았습니다. 소스 순서와 링크 수를 먼저 보시는 편이 낫습니다.
구조화 데이터는 어떤 효과가 있나요?
조사 기준으로 JSON-LD가 있는 페이지는 38.5%, 없는 페이지는 32.0% 인용됐습니다. 의료 정보 페이지 유형이 47.0%로 가장 높았습니다.
이 작업은 누가 하나요?
퍼블리싱과 서버 설정 영역이라 개발 인력이 필요합니다. 콘텐츠 수정과는 성격이 다릅니다.
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구조 점검부터 해보세요
콘텐츠를 아무리 잘 써도 첫 읽기에서 본문이 3분의 1만 전달되면 인용 확률이 떨어집니다. 메뉴 구조와 소스 순서를 먼저 확인해 볼 이유입니다.
리드젠랩은 국내 최초 GEO·AEO 전문기업으로, 워드프레스 구축과 스키마, 코어 웹 바이탈 개선을 코드 레벨에서 직접 수행합니다. 구조 교정이 필요할 때 개발사 일정을 기다리지 않고 바로 손볼 수 있습니다.
대형 병원 프로젝트를 수행하며 진료과 수십 개짜리 사이트의 소스 순서를 정리해 온 경험이 있습니다. 의료광고 사전심의 기준을 아는 에디터가 원고와 alt 텍스트를 함께 검토합니다.
자체 AI Citation 분석 플랫폼 SOHA를 직접 개발하고 운영합니다. ChatGPT와 퍼플렉시티, 구글 AI 개요에 더해 네이버 AI 탭과 네이버 AI 브리핑 인용까지 함께 추적합니다.
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