치과는 AI가 추천 안 하는데 치킨집은 잘 추천한다

 

치킨집만 추천?

요즘 사람들은 "○○ 잘하는 곳 추천해줘"를 검색창이 아니라 AI에게 묻습니다. 그리고 AI가 그 답에 누구를 언급하느냐가 점점 더 첫인상과 후보군을 결정합니다. 문제는, 정작 우리 회사가 그 답변에 등장하고 있는지 대부분의 기업은 모른다는 점입니다. 광고 노출이나 검색 순위는 매일 보면서도, "AI가 우리를 추천하는가"는 한 번도 재본 적이 없습니다.

그래서 직접 재봤습니다. 업종이 다르면 결과도 다를 거라는 가설을 가지고, 5개 업종을 같은 방식으로 측정했습니다. 결과부터 말하면, 가장 잘 보이는 업종과 가장 안 보이는 업종의 점수가 약 2.7배 차이 났습니다.

 

5개 업종을 같은 잣대로 실측한 AI 추천 노출 격차 리포트 #01

측정 방식

5개 업종(치과·성형·치킨 프랜차이즈·이너뷰티·B2B SaaS)에서 각 1개 브랜드를 골라, 업종마다 36개 질문(소개·일반·비교·추천 상황을 고루 섞음)을 대표적인 AI 답변 서비스와 네이버에 던졌습니다. 브랜드가 자기 이름을 직접 검색한 경우는 자화자찬을 막기 위해 점수에서 제외했습니다. 측정 시점은 2026년 5월 말입니다. 이번 1편은 업종당 1개 브랜드만 본 작은 표본(파일럿)입니다. 같은 방식을 전국 다수 브랜드로 키운 다음 편에서 전국 실태로 확장할 예정입니다. AI 답변은 질문과 시점에 따라 달라질 수 있습니다.

 

5개 업종, 한눈에 보는 격차

네 가지를 봤습니다. 총점은 AI 노출 종합 점수, 언급률은 답할 때 이름이 등장한 비율, 추천 점유는 경쟁사와 함께 거론될 때 차지하는 비중, 추천 노출은 "추천해줘" 상황에서 실제로 추천된 정도입니다.

업종 (익명)	총점	언급률	추천 점유	추천 노출
외식 프랜차이즈 (치킨)	38.5	30.6	23.9	32.2
성형	38.0	11.1	44.4	13.9
B2B SaaS	35.0	13.9	23.8	26.4
이너뷰티	24.6	5.6	11.8	15.8
치과	14.3	0.0	0.0	4.7

가장 높은 치킨(38.5)과 가장 낮은 치과(14.3)는 약 2.7배 차이입니다. 같은 도구, 같은 질문 수, 같은 점수 기준으로 쟀는데도 결과가 달랐습니다.

 

인사이트 1. "AI가 안다"와 "AI가 추천한다"는 다른 문제다

치과 사례가 가장 뚜렷하게 나타납니다. 치과는 자기 소개를 묻는 질문에는 AI가 답을 했습니다. 즉 존재 자체는 압니다. 그런데 "추천해줘" 상황에서의 추천 점유는 0.0, 언급률도 0.0이었습니다. AI는 그 치과를 알지만, 누군가에게 추천하지는 않는다는 뜻입니다. 많은 기업이 "AI에 우리 이름이 나오니 괜찮다"고 안심하지만, 고객이 실제로 영향을 받는 순간은 "어디가 좋아?"라고 물을 때입니다. 그 순간 등장하지 못하면, 알려져 있어도 선택지에서 빠집니다.

 

인사이트 2. 추천을 잘 받는 업종에는 공통점이 있다

치킨 프랜차이즈는 추천 노출 32.2로 5개 중 가장 높았습니다. 외식은 AI가 비교하고 추천하는 활동이 활발한 영역입니다. 후기·메뉴·가격·매장 정보가 웹 곳곳에 풍부하게 쌓여 있어, AI가 답을 구성할 재료가 많습니다. 반대로 치과는 그런 외부 신호가 얇습니다. 격차의 뿌리는 광고비가 아니라 "AI가 참고할 재료가 얼마나 쌓여 있는가"에 더 가깝습니다.

 

인사이트 3. 점수가 높아도 약점은 제각각이다

성형 사례는 단일 점수로 보면 안 되는 이유를 보여줍니다. 성형은 추천 점유가 44.4로 5개 중 최고였지만, 추천 노출은 13.9로 낮은 편이었습니다. 경쟁사와 함께 거론될 때의 존재감은 크지만, 정작 "추천해줘" 상황에서 직접 호명되는 빈도는 낮다는 의미입니다. 어떤 곳은 아예 안 보이는 게 문제고, 어떤 곳은 보이긴 하는데 결정적 순간에 덜 불립니다. 하나의 종합 점수만 보면 진짜 약점을 놓칩니다.

 

왜 이런 격차가 생기나

AI가 답을 만드는 과정은 크게 두 단계입니다. 첫째는 출력측, 즉 AI가 참고할 외부 재료가 충분한가입니다. 후기·기사·비교글이 풍부한 업종은 답을 짜기 쉽고, 얇은 업종은 등장 기회가 적습니다. 둘째는 입력측, 즉 AI가 우리 홈페이지를 읽을 수 있는가입니다. 핵심 내용이 이미지에만 있거나, AI 접근을 막아두었거나, 구조가 정리되지 않으면 좋은 내용이 있어도 재료로 쓰이지 못합니다. 이 두 축이 업종별 운명을 가릅니다.

 

우리 업종은 어떨까

업종마다 막힌 지점이 다릅니다. 공통 원칙은 하나입니다. 추측이 아니라, 자기 업종에서 AI가 실제로 어떻게 답하는지부터 확인하는 것이 출발점입니다. 다음 편에서는 같은 측정을 전국 다수 브랜드로 확장하면 순위가 그대로일지, 그리고 AI가 아예 읽지 못하는 홈페이지는 얼마나 되는지를 다룰 예정입니다.

 

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※ 우리 브랜드가 실제로 AI 답변에 얼마나 추천되는지 궁금하다면, AI 검색 가시성 진단 도구를 참고해보세요.
→ https://aiview.insightworks.io/diagnose

이 글의 원본은 네이버 블로그 '작은 회사가 AI로 성장하는 법'에 먼저 실렸습니다. 원본 보기