어떻게 셌는지 먼저 밝힙니다
남의 조사를 인용하지 않았습니다. 2026년 8월 28일에 직접 접속해서 센 값입니다.
- 더블루캔버스 리뷰 아카이브(2,595건) 중 대상 사이트 주소가 남아 있는 639곳을 뽑았습니다.
- 리뷰 본문의 키워드로 제조·산업으로 분류한 뒤, 같은 도메인 중복과 내용이 비어 오는 껍데기 페이지를 뺐습니다.
- 남은 37곳의 첫 화면 HTML 하나만 보았습니다. 하위 페이지와 자바스크립트로 나중에 그리는 요소는 세지 않았습니다.
그래서 "이 회사는 견적을 안 받는다"가 아니라 "첫 화면에서는 그 말을 찾지 못했다"로 읽으셔야 합니다. 개별 회사 이름은 어디에도 넣지 않았습니다.
채용 안내는 21곳, 견적이라는 말은 2곳
첫 화면에서 가장 크게 갈린 항목입니다. 채용이나 recruit, career 링크가 있는 곳은 21곳이었습니다. 반면 본문에 '견적'이라는 말이 있는 곳은 2곳이었습니다.
제조업 홈페이지를 여는 사람 중에는 구직자도 있지만 구매 담당자도 있습니다. 구매 담당자가 찾는 말은 첫 화면에 거의 없었습니다.
문의 메뉴는 28곳, 눌러서 전화가 걸리는 곳은 3곳
| 항목 | 37곳 중 |
|---|---|
| 문의 메뉴 링크 | 28곳 |
| 이메일 주소 링크(mailto:) | 7곳 |
| 전화 걸기 링크(tel:) | 3곳 |
문의 메뉴는 대부분 있습니다. 다만 그 메뉴는 별도 페이지로 이동해 폼을 채우는 방식입니다. 전화번호를 글자로만 적어 둔 곳이 많아서, 휴대폰에서 보다가 바로 걸 수 있는 곳은 3곳뿐이었습니다.
구매 담당자는 규격을 본 자리에서 묻고 싶어 합니다. 화면을 빠져나가 폼을 채우는 동선은 그 순간을 놓칩니다.
제품 사진은 있는데 숫자가 없습니다
| 항목 | 37곳 중 |
|---|---|
| 제품 소개 | 31곳 |
| 카탈로그·브로슈어 안내 | 9곳 |
| 규격서 파일(PDF 링크) | 6곳 |
| 사이트 안 검색 | 6곳 |
제품을 소개하는 곳은 31곳으로 대부분입니다. 그런데 치수, 재질, 허용 오차 같은 숫자를 파일로 받을 수 있는 곳은 6곳이었습니다. 사진은 판단 재료가 되지 못합니다. 구매 담당자가 비교하는 것은 숫자입니다.
기계에게 회사 정보가 보이지 않습니다
검색엔진과 AI 답변은 페이지를 읽을 때 구조화 데이터를 먼저 봅니다. 회사 이름, 주소, 전화번호, 취급 품목을 기계가 읽을 수 있는 형식으로 적어 두는 표시입니다.
37곳 중 application/ld+json 스크립트를 넣은 곳은 8곳이었습니다. 나머지 29곳은 사람 눈에는 정보가 보여도 기계에게는 보이지 않는 상태입니다.
생성형 검색 대응이 왜 필요한지는 AI가 우리 회사를 어떻게 소개하는가에서 더 자세히 다뤘습니다.
잘하는 곳은 순서가 같았습니다
- 제품 상세로 들어가면 규격과 도면이 먼저 나옵니다.
- 그 화면에서 바로 문의를 받습니다. 별도 페이지로 보내지 않습니다.
- 전화번호는 누르면 걸리고, 이메일은 누르면 열립니다.
어려운 기능이 아닙니다. 순서를 바꾸는 일입니다. 우리 회사 홈페이지가 어디까지 되어 있는지 첫 화면부터 한 번 열어 보시기 바랍니다. 다른 업종 사이트를 뜯어본 기록은 웹사이트 리뷰에 계속 쌓고 있습니다.
