병원 AI 검색 리포트 2026
환자가 AI에 물을 때 병원은 어디서 인용되나

석승훈 오로지마케팅 대표 · 2021년부터 병원·로펌 50곳 이상 마케팅
2026년 10월 31일 조사

한 줄로 답하면

AI는 "어느 병원이 좋냐"는 질문에 병원 이름을 직접 꼽습니다. 그런데 그 근거로 병원 홈페이지를 가져오는 경우는 드뭅니다. 네이버 AI 브리핑은 블로그를 가장 많이 인용했고, ChatGPT는 대부분 출처를 보여 주지 않은 채 병원을 추천했습니다.

90%ChatGPT가 "추천해 줘" 질문 20개 중 병원 이름을 꼽은 비율 (평균 4.2곳)

50%네이버 AI 브리핑이 인용한 출처 103개 중 블로그 비율

12%같은 인용 출처 중 병원 자체 홈페이지 비율

1. 무엇을 어떻게 물었나요?

환자가 실제로 칠 법한 말투로 질문 50개를 만들었습니다. 피부과, 치과, 정형외과·통증의학과, 한의원, 성형외과 다섯 진료과마다 10개씩입니다. 그중 6개는 "기미 레이저 토닝 하면 다시 생겨?"처럼 증상과 치료를 묻는 질문이고, 4개는 "분당 통증의학과 추천해 줘"처럼 병원을 고르는 질문입니다. 지역은 강남, 분당, 부천, 대전을 섞었습니다.

같은 질문을 ChatGPT와 네이버 모바일 검색에 그대로 넣고, 답에 병원 이름이 나왔는지, 어떤 출처가 붙었는지를 기록했습니다. 네이버는 AI 브리핑이 뜬 경우만 셌습니다. 50개 중 26개에서 AI 브리핑이 떴습니다.

2. AI는 병원 이름을 꼽을까요?

꼽습니다. ChatGPT는 병원을 고르는 질문 20개 중 18개에서 실제 병원 이름을 댔고, 한 번에 평균 4.2곳을 꼽았습니다. 위치와 전화번호, 지도까지 함께 보여 준 답도 있었습니다. 증상을 묻는 질문 30개 중에서도 8개는 답 안에 병원 이름이 들어갔습니다.

네이버 AI 브리핑은 뜬 26개 중 22개에서 병원 이름이 보였습니다. 병원을 고르는 질문에서는 평균 6.3곳이 나왔습니다.

환자 입장에서는 검색 결과 열 개를 열어 보는 대신, AI가 꼽아 준 몇 곳 안에서 고르게 됩니다. 그 몇 곳에 들지 못하면 비교 대상에도 오르지 못한다는 뜻입니다 [내 추정].

3. AI는 어디서 근거를 가져오나요?

네이버 AI 브리핑이 붙인 출처 103개를 종류별로 나눴습니다.

블로그50% (52개)

네이버 플레이스·예약17% (17개)

병원 홈페이지12% (12개)

언론·건강매체12% (12개)

병원 정보 플랫폼7% (7개)

대학병원·공공기관3% (3개)

블로그가 절반이고, 네이버 플레이스와 예약이 17%로 그다음입니다. 병원이 직접 운영하는 홈페이지는 12%에 그쳤습니다. AI 브리핑이 뜬 26개 답 중 병원 홈페이지를 한 번이라도 인용한 답은 9개였습니다.

ChatGPT는 더 극단적이었습니다. 답 50개 중 출처 링크가 붙은 답은 8개(16%)뿐이었고, 그중 병원 홈페이지로 이어진 답은 2개였습니다. 병원 이름은 꼽지만, 어떤 자료를 보고 꼽았는지는 대부분 보여 주지 않았습니다.

로그인하지 않은 상태로 물었기 때문에, 로그인해 웹 검색을 켠 사용자에게는 출처가 더 많이 붙을 수 있습니다.

4. 진료과마다 다른가요?

진료과	ChatGPT 추천 질문 중 병원 이름	ChatGPT 증상 질문 중 병원 이름	네이버 AI 브리핑이 뜬 질문	AI 브리핑 중 병원 홈페이지 인용
피부과	4 / 4	2 / 6	5 / 10	2 / 5
치과	4 / 4	4 / 6	6 / 10	3 / 6
정형외과·통증	4 / 4	1 / 6	6 / 10	2 / 6
한의원	3 / 4	0 / 6	4 / 10	1 / 4
성형외과	3 / 4	1 / 6	5 / 10	1 / 5

병원을 고르는 질문에서는 다섯 진료과 모두 ChatGPT가 대부분 병원 이름을 꼽았습니다. 네이버 AI 브리핑은 질문마다 뜨는 정도가 달랐고, 특히 병원 추천 질문에서는 브리핑 대신 지도와 플레이스 목록을 먼저 보여 주는 경우가 많았습니다. 질문 수가 진료과마다 10개라, 진료과끼리의 차이는 방향만 참고하시기 바랍니다.

5. 병원은 무엇을 해야 하나요?

환자 질문에 답하는 글을 병원 이름으로 남기십시오. AI가 가장 많이 가져간 출처는 질문 하나에 답하는 글이었습니다. 원장님 이름과 진료 내용이 분명한 글일수록 근거로 쓰이기 쉽습니다 [내 추정].
플레이스 정보를 비워 두지 마십시오. 네이버 AI 브리핑 출처의 17%가 플레이스와 예약 화면이었습니다. 진료 과목, 진료 시간, 소개 문구가 정확해야 AI가 고를 근거가 생깁니다.
AI에 우리 병원이 나오는지 정기적으로 재십시오. 같은 질문도 물을 때마다 답이 바뀝니다. 한 번 확인하고 끝내기보다, 같은 질문을 매달 다시 물어 몇 번 나오는지 숫자로 보는 것이 정확합니다.

조사 방법과 한계

조사일: 2026년 10월 31일
엔진: ChatGPT(로그인하지 않은 임시 대화), 네이버 모바일 통합검색의 AI 브리핑
질문: 5개 진료과 × 10개 = 50개(증상·치료 질문 30개, 병원 추천 질문 20개). 예: "목 디스크 도수치료 효과 있어?", "부천 사랑니 잘 빼는 치과 어디야?"
병원 이름 세는 법: 답에 나온 "○○치과", "○○의원"처럼 고유한 이름이 붙은 병원명을 셌습니다. "피부과", "대학병원" 같은 일반 명칭은 뺐습니다. 기계적으로 센 값이라 한두 곳의 오차가 있을 수 있습니다.
출처 분류: 링크 주소로 블로그, 네이버 플레이스·예약, 병원 홈페이지, 언론·건강매체, 병원 정보 플랫폼, 대학병원·공공기관으로 나눴습니다.
한계: 로그인 여부, 위치, 시간에 따라 답이 달라집니다. 질문 50개는 전체 환자 질문을 대표하지 않습니다. 특정 병원의 순위나 평가가 아니며, 이 리포트에는 어떤 병원 이름도 싣지 않았습니다.

이 글을 쓴 사람

석승훈, 오로지마케팅 대표. 2021년부터 병원·로펌 50곳 이상의 마케팅을 맡았습니다. 병원마다 시작 전 신환 수를 적고 매달 같은 기준으로 결과를 확인합니다. 같은 지역·같은 진료는 한 곳만 맡습니다.