RESEARCH · 2026-07 업데이트

AI 검색에서 병원 노출은 움직이는가 — 대조군 관찰 + 정비 후 6주 추세 (2026-06~07)

같은 출발점(약 11%)의 두 치과 중 정비한 곳만 2주 뒤 약 27%로 올랐고 대조군은 제자리였습니다. 정비군은 이후 6주간 약 40%까지 이어서 올랐고, 다른 정비 병원들도 동반 상승했습니다. 소표본 관찰이라 인과로 단정하지 않으며, 같은 중립 측정으로 전후를 비교한 기록입니다.

방법

· 측정 엔진: ChatGPT(OpenAI)·Claude(Anthropic)·Gemini(Google)·Perplexity — 4종, 실시간 웹검색 켠 상태.
· 질문 세트 고정(동결): 병원별 환자 관점 질문을 고정해, 회차·병원 간 비교가 흔들리지 않게 함.
· 지표: 응답에서 해당 병원이 추천·언급된 비율(노출률). 병원명 문자열 매칭(파이프라인 파서값과 교차검증).
· 주기: 격주(2주). 기간: 2026-06-16 ~ 07-20.
· 대조군: 출발점이 같은 다른 치과를 두어 "시간이 지나서/AI가 업데이트돼서" 생기는 변화를 통제(06-30 1회차).

데이터 (익명 · 지역만 표기)

before = 첫 측정 · after = 최신 측정(2026-07-20)

영통OOO치과

정비군 · 홈페이지 GEO·AEO 정비

10.9% → 40.4% (+29.5%p)

정비 후 3회차 지속 상승 (11% → 27% → 40%)

강남OOO치과

대조군 · 정비 안 함

10.9% → 10.3% (-0.6%p)

같은 출발점, 제자리 (06-30 기준)

동탄OOO치과

정비군 · 첫 측정부터 3회차 추적

32.1% → 62.7% (+30.6%p)

격주 3회차 지속 상승 (32% → 43% → 63%)

개포OOO치과

정비군 · 도메인 전환·색인

25% → 30.7% (+5.7%p)

정비 후 상승 (색인 진행 중)

보일리 (자사)

dogfooding · 우리 서비스로 우리를 측정

0% → 14.1% (+14.1%p)

신생 서비스 4회차 (0 → 14%, 한 엔진 편중)

관찰

① 대조군 통제(06-30) — 정비군(영통OOO)과 대조군(강남OOO)은 같은 10.9%에서 출발했는데, 2주 뒤 정비군만 약 27%로 오르고 대조군은 제자리(10.3%)였습니다. 대조군이 움직이지 않았다는 점이, 정비군의 상승이 단순한 시간·측정 변동이 아니라 홈페이지 정비와 상관이 있음을 시사합니다.

② 정비 후 지속(6주) — 정비군은 이후 회차에도 약 40%까지 이어서 올랐고, 다른 정비 병원들(동탄OOO 첫 측정 32% → 43% → 63%, 개포OOO 25→31%)도 정비 후 상승 방향을 보였습니다. 출발점이 낮을수록 변화 폭이 컸습니다.

③ 우리 자신(dogfooding) — 신생 서비스인 보일리도 같은 방식으로 재봤더니 0%에서 약 14%로 올랐습니다. 다만 이 상승은 한 엔진(Perplexity)에 편중돼 있어, "고르게 자리잡았다"고 보기엔 이릅니다 — 좋아 보이는 숫자도 구성까지 봐야 한다는 사례입니다.

한계

· 소표본 관찰 — 인과로 단정하지 않습니다. "관찰됐다 / 대조군 대비 차이가 컸다"까지가 정직한 진술입니다.
· 대조군 통제는 06-30 1회차뿐입니다. 이후의 지속 상승은 대조군이 없는 관찰이라, 시간·외부 요인의 영향을 완전히 배제하지 못합니다.
· 출발점에 따라 변화 폭이 다릅니다(낮으면 크게, 높으면 완만).
· 문자열 매칭 근사이며, 측정값은 API 질의 기준으로 개별 사용자 화면과 다를 수 있습니다.
· AI 답변은 실행마다 변동이 있어, 반영·확인에는 보통 6~12주가 걸립니다.

보일리는 병원이 AI 검색에서 얼마나 추천되는지 4개 AI로 중립 측정하고, 원하면 GEO·AEO 정비를 대행한 뒤 같은 측정으로 전후를 검증합니다. 이 페이지도 그 측정으로 남긴 관찰 기록입니다. · 추세 사례 · 측정 방법