14.1% → 9.4% — 다섯 번째 자기 측정, 오른 숫자가 되돌아왔다
2026-08-04
측정 회사 보일리가 자기 자신을 다섯 번째로 측정했다(6/18·6/30·7/8·7/21·8/4). 이름 없이 묻는 비브랜드 노출률은 0 → 2.1 → 3.1 → 14.1 → 9.4%. 지난 회차 14.1%로 확 뛰었던 숫자가 이번엔 9.4%로 내려왔다. 우리가 4회차 글에서 ‘이 상승은 Perplexity 한 엔진이 만든 거라 되돌아올 수 있다’고 적었는데, 실제로 그 엔진이 54.2%→35.4%로 빠지며 전체가 되돌아왔다. ChatGPT·Claude는 다섯 번째도 0%다. ‘한 회차로 판단하지 말라’는 원칙이 우리 자신의 하락으로 증명된 회차다. (자체 측정, 특정 결과를 보장하지 않음)
다섯 번째 측정 숫자를 그대로 공개합니다. 지난 회차에 크게 올랐던 노출률이 이번엔 내려왔습니다. 좋은 소식은 아니지만, 사실 우리가 지난 글에서 ‘그럴 수 있다’고 미리 적어둔 그대로입니다 — 오를 때만 공개하고 내릴 때 조용해지면 측정 회사가 아니니까요.
다섯 번의 측정 — 0 → 2.1 → 3.1 → 14.1 → 9.4%
우리는 ‘병원 AI 검색 측정 서비스 추천해줘’ 같은 100개 질문을 동결해두고 대략 2주 간격으로 ChatGPT·Claude·Gemini·Perplexity에 던집니다. 이름을 대지 않고 물었을 때 우리가 등장하는 ‘비브랜드 노출률’은 0 → 2.1 → 3.1 → 14.1 → 9.4%로 움직였습니다. 네 번째에 확 올랐다가 다섯 번째에 내려온 모양입니다.
‘올랐다가 내렸으니 실패’라고 보기 전에, 이 숫자가 왜 이렇게 움직였는지를 봐야 합니다. 그리고 그 이유는 우리가 지난 회차에 이미 적어둔 것과 같습니다.
되돌아온 건 ‘그 한 엔진’이었다
엔진별로 쪼개 보면 원인이 분명합니다. 지난 회차 상승을 거의 혼자 만들었던 Perplexity가 54.2%에서 35.4%로 내려왔고, 그만큼 전체 숫자도 함께 빠졌습니다. Gemini는 2.1%로 그대로, ChatGPT와 Claude는 다섯 번째 측정에서도 0%입니다.
이게 우리가 지난 글에서 ‘전체 14.1%는 한 엔진이 만든 값이라, 그 엔진이 흔들리면 되돌아올 수 있다’고 적어둔 상황 그대로입니다. 한 엔진에 몰린 숫자는 그 엔진의 변동을 그대로 따라갑니다.
그래서 ‘한 회차’로 판단하지 않는다
AI 답변은 같은 질문에도 실행마다 조금씩 달라지고, 특히 Perplexity처럼 새 웹 문서를 빠르게 반영하는 엔진은 회차 간 출렁임이 큽니다. 그래서 한 번 올랐다고 자리 잡은 것도, 한 번 내렸다고 후퇴한 것도 아닙니다 — 여러 점을 이어 추세로 봐야 합니다.
다섯 개의 점(0·2.1·3.1·14.1·9.4)을 놓고 보면, 바닥은 확실히 0에서 벗어났지만 아직 한 엔진 의존이 크고 위아래로 흔들리는 단계입니다. 이건 실패도 성공도 아니라 ‘아직 초반’이라는 뜻에 가깝습니다.
안 변한 것 — 카테고리 언급은 1위
노출률은 출렁였지만, 이 분야(병원 AI 검색 측정) 질문 전체에서 우리가 거론되는 빈도는 이번에도 가장 높았습니다(전체 질의의 12.8%). 이름을 아는 사람이 늘고, 분야를 물으면 후보로 떠오르는 위치는 유지되고 있다는 신호입니다. 다만 이건 브랜드 인지에 가깝고, ‘이름 없이 물어도 뜨는가(비브랜드 9.4%)’와는 다른 층위라 나눠서 봅니다.
진짜 숙제는 그대로입니다 — ChatGPT·Claude의 0%. 이 두 엔진은 색인과 외부 권위가 더 쌓여야 비브랜드 질문에서 이름을 꺼냅니다. 다음 회차들에서 여기가 0을 벗어나는지가 관전 포인트입니다.
측정 회사라서 — 내릴 때도 공개합니다
오를 때 자랑하고 내릴 때 조용해지는 건 측정 회사가 할 일이 아닙니다. 지난 회차에 ‘되돌아올 수 있다’고 적었으면, 실제로 되돌아왔을 때 그 숫자도 같은 자리에 올리는 것 — 그게 측정을 파는 회사가 지켜야 할 최소한이라고 생각합니다. 우리 숫자에 이 잣대를 못 대면, 고객 병원의 숫자에도 댈 자격이 없으니까요.
자주 묻는 질문
노출률이 내려갔으면 나빠진 건가요?
한 회차 하락만으로 나빠졌다고 보진 않습니다. 지난 상승이 Perplexity 한 엔진(54.2%)이 만든 값이었고, 그 엔진이 35.4%로 내려오며 전체가 되돌아온 것입니다. AI 노출은 회차마다 출렁여서 여러 점의 추세로 판단합니다.
왜 ChatGPT·Claude는 계속 0%인가요?
이 두 엔진은 각자의 색인·학습된 권위가 어느 정도 쌓여야 이름 없는 질문에서 특정 서비스를 꺼냅니다. 신생일수록 시간이 더 걸리며, 외부 인용·색인이 누적돼야 0을 벗어납니다. 엔진마다 근거 출처가 달라 편차가 큽니다.
우리 병원도 이렇게 측정할 수 있나요?
네. 질문 세트를 동결해두고 ChatGPT·Claude·Gemini·Perplexity 4개 AI에 격주로 반복 측정해, 병원별 AI 검색 노출 현황과 엔진별 편차·회차 추세를 리포트로 확인할 수 있습니다.
관련 글
- AI 검색 노출은 왜 6~12주 걸릴까 — 정비 후 반영되는 과정
- GEO와 SEO는 뭐가 다른가 — SEO는 했는데 왜 AI 검색엔 안 뜰까
- 측정을 이어가면 무엇이 보이나 — 한 치과의 노출률 관찰 기록
- AI 검색 노출 리포트, 어떻게 읽어야 할까 — 숫자 5가지
- 리뷰가 많으면 AI가 우리 병원을 더 추천할까?
- AI가 우리 병원을 틀리게 말할 때 — AI 답변 속 오정보·옛 정보
- 지금 홈페이지 그대로, AI가 읽는 홈페이지로 — 병원 홈페이지 클로닝
- 구글 비즈니스 프로필(GBP) 정비 실전 — 원장이 직접 하는 AI·지역 검색 노출 강화
- 아임웹 홈페이지 vs 보일리 홈페이지 — AEO·GEO에는 무엇이 유리할까?
- 한국인은 AI로 병원을 고를까? — 데이터로 본 현재
- 병원 GEO·AEO란? — 환자가 AI에게 병원을 물어보는 시대의 노출 측정 가이드
- ChatGPT는 병원을 무엇을 보고 추천할까? — AI가 병원을 고르는 기준
- AI 검색 노출, 어떻게 측정하나 — 노출률·SoV·추세
- GEO vs 전통 SEO — 무엇이 같고 무엇이 다른가
- 병원이 AI 검색에서 자주 놓치는 5가지
- SEO·AEO·GEO 차이 한눈에 — 병원이 알아야 할 3가지 검색 최적화
- 네이버 블로그는 AI 검색에 안 통할까? — 글로벌 AI와 네이버 AI는 정반대입니다
- 같은 출발점, 한 곳만 홈페이지를 정비했더니 — GEO 정비 전후 관찰
- 측정 도구가 자기 자신을 측정했다 — 보일리의 2주 GEO 실험 공개
- 0 → 2.1 → 3.1 → 14.1% — 네 번째 자기 GEO 측정, 한 엔진이 끌어올린 상승
- 0 → 2.1% → 3.1% — 측정 회사가 공개하는 세 번째 자기 GEO 측정
- 정비 4일 만에, AI가 우리가 쓴 내용을 그대로 인용했다
- AI 검색 노출은 왜 ‘한 번’으로 끝나지 않나 — 계속 측정해야 하는 이유
- 왜 AI마다 병원 추천이 다를까 — ChatGPT·Claude·Gemini·Perplexity 편차
- 신규 개원 병원은 왜 AI 검색에 안 뜰까 — 새 병원이 AI 추천에 등장하는 법
- AI 엔진별 노출 공략법 — ChatGPT는 Bing, Gemini는 구글을 본다
이 글은 일반적인 정보 제공을 위한 것입니다. 보일리(Boily)는 ChatGPT·Claude·Gemini·Perplexity가 병원을 얼마나 추천하는지 격주로 측정·진단하는 한국 병원 전용 AI 검색 노출 측정 서비스입니다.