같은 처방을 두 번 해도 숫자가 안 움직일 때

2026-10-15

서울의 한 치과는 네 엔진 모두 0인 질문들에 대해 그 질문을 그대로 제목으로 쓴 문답이 이미 페이지에 들어가 있었는데도 다음 회차가 그대로 0이었다. 다른 병원은 정보 페이지를 65편 쌓았고 문제의 질문을 정면으로 다룬 글까지 있었지만 그 질문은 네 엔진 모두 0이었다(그 자리에 다른 병원 38곳이 등장). 두 경우 모두 부족한 것은 글의 양이 아니었다. 이때 확인할 것은 그 글이 발견·색인되는지, 각 엔진이 그 질문에서 실제로 무엇을 근거로 쓰는지다. 표본이 작아 관찰 수준이다.

안 뜨는 질문이 있으면 그 질문에 답하는 글을 씁니다. 대부분은 그것으로 움직입니다. 그런데 가끔, 썼는데도 다음 회차가 똑같은 경우가 있습니다.

두 가지 경우

· 서울의 한 치과 — 네 엔진 모두 0이던 질문 몇 개에 대해, 그 질문을 거의 그대로 제목으로 쓴 문답이 이미 페이지에 들어가 있었습니다. 그런데 다음 회차도 그대로 0이었습니다.
· 다른 지역의 한 병원 — 정보 페이지를 65편 쌓았고, 가장 수요가 큰 질문(그 자리에 다른 병원 38곳이 등장)을 정면으로 다룬 글도 이미 있었습니다. 그 질문은 네 엔진 모두 0이었습니다.

여기서 글을 더 쓰면 생기는 일

같은 주제로 비슷한 글이 한 편 더 늘어납니다. 내용이 겹치니 읽는 사람에게도 새로울 것이 없고, 검색 쪽에서도 얇은 문서가 하나 더 생기는 셈입니다.

저희가 고객에게 '내용 없는 글을 양으로 늘리지 마시라'고 말해 온 것을, 정작 저희가 하게 되는 구간이기도 합니다.

대신 확인하는 것

· 그 글이 실제로 발견·색인되고 있는가 — 만들어졌다는 것과 검색 엔진이 그것을 갖고 있다는 것은 다릅니다.
· 그 질문에서 각 엔진이 실제로 인용한 문서가 무엇인가 — 우리 문서가 후보에 아예 없다면 내용 문제가 아닙니다.
· 엔진별로 결과가 갈리는가 — 한 엔진만 0이면 그 엔진의 근거 수집 방식을 봐야 하고, 네 엔진 모두 0이면 발견 단계일 가능성이 큽니다.
· 그 질문이 애초에 우리가 들어갈 수 있는 자리인가 — 후보가 수십 곳인 넓은 질문은 홈페이지 문서만으로 움직이기 어렵습니다.

글을 다시 쓸 때는 각도를 바꿉니다

같은 질문으로 다시 쓸 이유가 있다면, 1차와 같은 구성을 반복하지 않습니다. 처음이 '무엇을 확인하나'였다면 다음은 '실제로 어떤 순서로 정해지나', 그다음은 '어떤 상황이면 어떻게 보나'처럼 축을 옮깁니다.

그리고 이전 글과 서로 연결해 한 주제가 여러 각도로 묶이게 합니다. 같은 내용을 반복하는 것과는 다릅니다.

다만 이렇게 해도 움직인다는 보장은 없습니다. 저희는 조치와 다음 회차 숫자를 같이 기록해 두고, 인과를 단정하지 않은 채 추세로 판단합니다.

자주 묻는 질문

글을 썼는데 왜 안 나오나요?

글이 있다는 것과 AI가 그 글을 근거로 쓴다는 것은 다릅니다. 발견·색인이 안 됐거나, 그 질문에서 엔진이 다른 종류의 문서를 근거로 삼고 있거나, 후보가 너무 많은 질문이어서일 수 있습니다. 어느 쪽인지는 엔진별로 인용된 문서를 봐야 갈립니다.

그러면 글은 몇 편이나 써야 하나요?

편수로 답할 수 있는 질문이 아닙니다. 65편을 쌓고도 특정 질문에서 0인 사례가 있었습니다. 안 되는 질문에 같은 방식을 반복하기보다, 왜 안 되는지를 먼저 갈라 보는 편이 빠릅니다.

같은 질문으로 글을 두 번 써도 되나요?

각도를 바꾼다면 문제가 되지 않습니다. 같은 구성을 반복하면 내용이 겹치는 얇은 글이 늘어날 뿐입니다. 저희는 이전 글이 나간 뒤 측정이 두 번 이상 돌았고 그때까지도 네 엔진 모두 0인 경우에만 다시 씁니다.

보일리(Boily)는 ChatGPT·Claude·Gemini·Perplexity가 병원을 얼마나 추천하는지 격주로 측정·진단하고, 원하시면 GEO·AEO 정비를 대행하는 한국 병원 전용 AI 검색 노출 측정 서비스입니다. 노출·순위를 보장하지 않으며, 정비 전후를 같은 중립 측정으로 검증합니다.