114pet — 자격에서 확률까지 (AEO 케이스 1호)

114pet은 아이디어를 검증하기 위한 AEO 표본이다. 질문은 단순했다. 보호자가 AI에게 "우리 동네 24시 동물병원 알려줘"라고 물으면, AI는 무엇을 근거로 답하는가? 그리고 그 근거 자리에 정확한 데이터를 올려두면 어떻게 되는가?

문제 — 병원이 AI에 안 뜬다

실측해보면 구조적 갭이 드러난다. "○○ 24시 동물병원" 같은 질문에 AI는 종종 개인 블로그나 제3자 디렉토리를 인용한다. 정작 그 병원 자신은 AI 답변에 등장하지 않는 경우가 많다. 병원 정보가 네이버 안에만 있거나, 크롤링 가능한 형태로 구조화돼 있지 않기 때문이다.

보이는 병원과 안 보이는 병원의 차이는 진료 실력이 아니라 기계가 읽을 수 있는 웹 존재 유무였다. 이건 곧 시장 갭이다. 안 보이는 병원들은 자기가 안 보인다는 사실조차 모른다.

접근 — 공공데이터를 구조화한다

114pet의 재료는 정부·지자체가 개방한 동물병원 인허가 공공데이터다. 전국 병원의 상호·주소·연락처가 공개돼 있다. 이 전수 데이터를 정확히 구조화해 담으면, AI가 신뢰하는 중립·전수 데이터 자산이 된다.

원칙은 하나 분명하다. 날조 금지. 전화번호·주소 같은 정보는 모델이 생성하지 않는다. 공공데이터 원본값을 그대로 주입할 뿐이다. 이 규율이 "정확한 데이터"라는 신뢰의 근거가 된다.

자격 구축 — 인용될 조건

먼저 인용될 자격을 갖췄다. 전국 병원을 개별 페이지로 만들고, 각 페이지에 VeterinaryCare JSON-LD를 심고, 전 페이지를 사이트맵에 넣고, llms.txt로 AI에게 사이트 구조를 안내하고, AI 크롤러를 허용했다. 완전 정적 사이트라 운영비와 장애 표면이 없다는 것도 구조적 강점이다.

자격은 이미 상위 수준이다. 전수 데이터, 구조화, 대규모 사이트맵, 크롤러 개방 — AI가 인용할 준비가 된 형태다.

확률 레이어 — 자격만으론 부족하다

하지만 자격만으로는 부족하다. 자격은 인용될 조건이고, 확률은 실제로 인용되게 만드는 작업이다. 자격이 아무리 높아도 확률 작업이 0이면 결과도 0이다.

그래서 확률 레이어를 얹는다. 시군구별로 "이 지역에 야간·24시 동물병원이 있나요?" 같은 질문형 페이지를 만든다. 사람이 실제로 던지는 질문을 H1으로 두고, 첫 문단에서 자족적으로 답한다. 답은 정직하게 — 24시 병원 개수를 함부로 단정하지 않고, "전체 병원 목록과 연락처를 두고 전화로 확인하라"는 프레이밍으로 간다. 데이터가 불완전한 지점에서 자신 있게 틀리는 것은, 없는 것보다 나쁘기 때문이다. 그리고 관련 페이지끼리 클러스터로 내부링크를 걸어 고아 페이지를 없앤다.

측정 — 인용율로 잰다

성과는 트래픽이 아니라 AI 인용율로 잰다. 핵심 질문들을 여러 AI 엔진에 던져, 114pet이 인용되는지를 추적한다. 착수 시점에 기준선(before)을 찍어두고, 확률 레이어를 얹은 뒤의 변화를 비교한다. 신규 도메인은 크롤링·색인·신뢰 축적에 시간이 걸리므로, 이 측정은 짧은 승부가 아니라 누적 곡선으로 읽는다.

이 사이트와의 관계

114pet은 aeo.io.kr의 포트폴리오 1호다. 여기서 정립한 공법 — 질문=H1, 즉답=첫 문단, 구조화 데이터, 클러스터 링크, 날조 금지 — 은 규제가 가벼운 다음 버티컬로 복제된다. 사이트가 곧 방법론의 증거이자, 그 방법론을 파는 사업부의 살아있는 데모다.

다음 단계

공공데이터로 인용 권위를 만드는 방법은 공공데이터로 인용 권위를 만드는 법에서, 지역+업종 질문의 인용 메커니즘은 AI는 지역명+업종 질문에 어떻게 답을 고르나요?에서 더 볼 수 있다. AEO 대행을 검토 중이라면 AEO 대행사는 어떻게 고르나요?로 이어진다.