!원문 캡처 · toothlocal.com

toothlocal이 미국 치과 164,946곳의 리뷰 2,470만 건을 분석한 ‘AI Review Index’에 따르면, 2026년 1~2점 리뷰 15개 중 1개(6.8%)에서 AI 작성 흔적이 나타났다. 치과의 불만 답변 120건을 대상으로 한 블라인드 판독에서는 28건이 AI 작성처럼 보였다. 보고서는 2026년 9월 20일까지의 자료를 분석했으며, AI 흔적을 찾는 지표는 실제 AI 작성 글을 놓칠 수 있다고 설명했다.

  • AI 흔적이 있는 불만 리뷰 비율은 2023년 0.57%에서 2026년 6.8%로 12배 늘었다. 월별 비율은 2026년 9월 7.3%까지 상승했다. 월별 추이 차트
  • 리뷰와 치과 답변 양쪽에서 AI 흔적이 발견된 사례는 2023년 36건에서 2025년 1,952건으로 늘었고, 2026년 1월부터 9월 20일까지는 2,303건이었다. 양쪽 모두의 AI 흔적
  • 불만에 답한 치과 120곳의 최근 답변 중 28곳의 답변이 블라인드 판독에서 AI 작성처럼 보였다. 2021년 답변은 120건 중 1건이었다. 답변 분석

AI 흔적을 어떻게 판단했나

분석 대상은 공개 업체 목록에 게시된 리뷰와 치과의 공개 답변이다. 추세 분석에는 2021년 1월 이후 자료를 사용했다. 리뷰에 긴 대시(엠대시) 또는 2020~2021년에는 거의 쓰이지 않다가 늘어난 53개 문구 중 하나가 있으면 AI 흔적이 있는 것으로 분류했다. 답변은 같은 방식으로 찾은 30개 문구를 기준으로 삼았다. 체인점의 정형 문구가 결과를 좌우하지 않도록 답변 문구는 독립 치과 기준으로 집계했다.

이 지표는 AI 문구를 모두 잡아내지 못하며, 사람이 직접 쓴 글을 AI 작성으로 분류할 수도 있다. 실제로 불만 리뷰의 AI 흔적 지표는 AI 작성으로 판독된 리뷰 약 10건 중 4건만 포착했다. 따라서 보고서는 이 지표를 최소치로 본다. 답변의 주요 수치는 흔적 분류가 아니라 별도 AI 모델의 블라인드 판독에서 나왔다. 이 모델은 날짜를 가리고 순서를 섞은 무작위 표본을 한 건씩 판독했다. 보고서는 판독 주체가 사람 패널이 아닌 소프트웨어이므로 정확한 수치는 추정치로 봐야 한다고 밝혔다. 판독 방법과 불확실성 · 전체 방법론

엠대시를 제외해도 불만 리뷰의 상투적 AI 문구는 2023년 0.2%에서 2026년 3.3%로 16배 늘었다. 엠대시가 포함된 불만 리뷰는 2025년 7월 6.2%로 정점을 찍은 뒤 그 수준에 이르지 않았지만, 다른 AI 문구는 계속 증가했다. 엠대시와 문구 분석

AI 흔적이 있는 불만 리뷰는 평균 1,331자였고, 흔적이 없는 리뷰는 599자였다. 지역별로는 워싱턴 DC가 8.2%로 가장 높았고 웨스트버지니아는 2.5%로 가장 낮았다. 진료 유형별로는 교정 전문 치과 불만이 8.7%로 가장 높고 의치 센터 불만이 2.6%로 가장 낮았다. 독립 치과 관련 불만의 AI 흔적 비율은 6.9%, 체인 치과는 4.8%였다. 지역별 결과 · 진료 유형별 결과 · 리뷰 길이 분석

보고서는 매끄럽고 격식 있는 문장만으로 리뷰의 진위를 판단하기 어렵다고 지적한다. 환자는 문체보다 날짜·이름·금액·이후에 벌어진 일처럼 구체적인 내용을 살펴볼 수 있다. 여러 리뷰가 구체적인 사실을 일관되게 언급하는지도 참고할 만하다. 치과에는 불만을 제기한 사람에게 직접 답하고, 무엇을 하겠는지 자신의 말로 설명하라고 제안한다.

toothlocal은 Yelp가 2025년 AI 생성 의심 리뷰 약 50만 건을 걸러냈다고 발표한 사례도 언급했다. Yelp의 2025 신뢰·안전 보고서

차트와 데이터

자료: toothlocal AI Review Index, 2026년 10월. 2021년 1월부터 2026년 9월 20일까지 미국 치과 164,946곳의 리뷰 2,470만 건을 분석했다. toothlocal은 차트와 데이터를 출처 표기 및 보고서 링크와 함께 인용할 수 있다고 밝혔다. toothlocal의 리뷰 분석 방법