병원 GEO·AEO 업체 — 무엇을 보고 고르나, 그리고 보일리는 무엇을 하나

업체를 고를 때 보는 5가지

GEO·AEO는 결과가 “AI의 답변”이라 눈으로 확인하기 어렵습니다. 그래서 무엇을 했는지보다 무엇으로 확인하는지가 먼저입니다. 아래는 병원 쪽에서 물어보기 좋은 질문들입니다.

우리가 공개한 숫자

아래는 보일리가 4개 AI·고정 질문 세트로 격주 측정해 남긴 관찰 기록입니다. 소표본이라 인과로 단정하지 않고, 병원명은 익명(지역만)으로 씁니다.

• · 대조군을 둔 관찰 — 같은 출발점(노출률 약 11%)의 두 치과 중 홈페이지를 정비한 곳만 2주 뒤 약 27%로 올랐고, 정비하지 않은 대조군은 제자리(약 10%)였습니다.
• · 정비 후 추세 — 그 정비군은 이후 6주간 약 40%까지 이어서 올랐고, 다른 정비 병원도 첫 측정 32% → 43% → 63% 방향으로 움직였습니다. 출발점이 낮을수록 변화 폭이 컸습니다.
• · 엔진 비대칭 — 자사 6차 측정(2026-08-18, 100질문 × 4AI)에서 Perplexity 34.4% / ChatGPT 1% / Claude 0% / Gemini 0%. 같은 대상·같은 질문인데 엔진에 따라 이만큼 갈립니다.
• · 자사 추세(정체도 공개) — 0% → 2.1% → 3.1% → 14.1% → 9.4% → 8.9%. 4차에 튀었다가 9% 안팎에서 정체 중입니다. 신생 도메인이 AI 인용을 얻기까지 외부 신호와 시간이 쌓여야 하는 구간으로 봅니다.

방법·한계·원자료 정리는 리서치 페이지에, 자사 회차별 기록은 6차 측정 공개에 있습니다. AI 반영에는 보통 6~12주가 걸리며, 특정 노출·순위를 보장하는 이야기가 아닙니다.

보일리가 도는 루프

1. 1. 측정 — 진료과·지역·증상을 조합한 환자 관점 질문 세트를 만들어 동결하고, ChatGPT·Claude·Gemini·Perplexity 4개에 격주로 묻습니다. 노출률·경쟁 병원 언급 점유(SoV)·엔진별·질문별 통계가 리포트로 나옵니다.
2. 2. 약점 도출 — 우리 병원이 안 뜬 질문과, 그 자리에 뜬 곳들이 어떤 정보를 갖고 있었는지를 응답에서 뽑습니다. 추측이 아니라 그 회차 응답 텍스트가 근거입니다.
3. 3. 정비 — 홈페이지 구조화(의료진·진료 항목·진료시간·비급여 등), 항목별 정보 페이지, 엔티티·표기 일관성, 색인 제출을 다룹니다. 보장·최상급 없는 표현으로만 씁니다.
4. 4. 재측정 — 같은 질문 세트로 다시 재서 전후를 비교합니다. 오르지 않은 회차도 그대로 리포트에 남습니다.

진료과별로 질문이 다릅니다

같은 “추천해줘”라도 진료과마다 환자가 묻는 방식이 다르고, 규제 민감도도 다릅니다. 진료과별 정리는 아래에서 볼 수 있습니다.

자주 묻는 질문

더 읽을 거리

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• 우리는 아무것도 안 했는데 숫자가 움직였다면
• 같은 질문을 두 번 물으면 답이 다릅니다 — 한 번 봐서는 모릅니다
• 병원 이름으로 물으면 나오는데, ‘지역+진료과’로 물으면 안 나옵니다
• AI로 온 환자는 통계에 ‘직접 유입’으로 찍힙니다
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• 14.1% → 9.4% — 다섯 번째 자기 측정, 오른 숫자가 되돌아왔다
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