병원 GEO·AEO 작업의 실제 사례가 있나요?

보일리가 격주로 측정한 병원 16곳의 회차별 노출률을 전수 공개하고 있습니다. 추세를 볼 수 있는 2회차 이상 병원 15곳 중 13곳이 첫 측정보다 올랐고, 1곳은 내려갔으며, 1곳은 사실상 제자리였습니다. 가장 큰 변화는 0.6%에서 19.4%로, 가장 작은 변화는 47.6%에서 46.4%였습니다. 올라간 곳만 고르면 그 자체가 과장이므로 내려간 곳과 제자리인 곳도 같이 싣습니다. 병원명은 공개하지 않고 지역과 진료과만 씁니다.

숫자가 얼마나 오르나요?

병원마다 다르고, 출발점이 가장 큰 변수였습니다. 첫 측정이 5% 아래였던 병원들은 3개월 안에 12~24% 구간으로 올라온 경우가 많았고, 첫 측정이 이미 40%를 넘었던 병원들은 변화 폭이 작거나 등락만 반복했습니다. 직선으로 오르지 않는다는 점도 기록에 그대로 남아 있습니다. 6회차를 측정한 한 치과는 그중 2회차가 직전보다 낮았습니다. 보장할 수 있는 숫자는 없고, 저희가 드리는 것은 같은 질문 세트로 전후를 잰 기록입니다.

효과가 나타나기까지 얼마나 걸리나요?

기록상 첫 두 회차, 즉 약 한 달 동안은 거의 움직이지 않는 병원이 많았습니다. 한 종합병원은 세 회차 연속 0.6%로 전혀 움직이지 않다가 네 번째 회차에서 16.3%가 됐습니다. 한 치과는 두 번째 회차에서 오히려 첫 회차보다 내려갔다가 이후 네 회차에 걸쳐 올라왔습니다. 그래서 1~2회차 결과로 판단하지 않고 3~6회차를 쌓아 추세로 봅니다.

정비를 안 한 병원과 비교한 자료도 있나요?

한 건 있습니다. 같은 출발점(약 10.9%)의 두 치과 중 한 곳만 홈페이지를 정비했고, 2주 뒤 정비한 쪽은 약 26.9%, 정비하지 않은 쪽은 약 10.3%로 제자리였습니다. 다만 대조군 측정은 이 1회차뿐이고 표본이 두 곳이라, 인과를 단정할 수 있는 설계가 아닙니다. 참고 관찰로만 보시는 것이 맞습니다.

치과 말고 다른 진료과 사례도 있나요?

있습니다. 종합병원 두 곳(같은 병원의 서로 다른 지역 질문 세트), 피부과 두 곳이 기록에 있습니다. 종합병원은 0.6%에서 시작해 16~19% 구간으로 올라왔고, 한 피부과는 0.7%에서 12.7%로 3회차를 진행 중입니다. 다만 치과 외 진료과는 아직 회차가 적어 치과만큼 길게 보여드릴 수 없습니다.

이 숫자를 그대로 믿어도 되나요?

읽으실 때 감안할 점이 세 가지 있습니다. 첫째, 측정은 API 질의 기준이라 개별 사용자가 앱에서 보는 화면과 다소 차이가 있을 수 있습니다. 둘째, 2026년 8월 19일에 측정에 쓰는 AI 모델 하나를 바꿔서 그 전후 수치를 직접 비교하기 어렵습니다. 셋째, 2026년 8월 초 한 엔진의 검색 연동 방식이 바뀌면서 전체 병원의 수치가 함께 움직인 구간이 있습니다. 이런 외부 요인은 저희가 통제할 수 없고, 숨기지 않고 적어 둡니다.

리서치 · 사례 전수

병원 AI 검색 노출, 실제로 어떻게 움직였나

2026-09-15 · 보일리(Boily) · 측정 병원 16곳 · 누적 61회차

측정 중인 병원 16곳의 회차별 기록을 전부 싣습니다. 추세를 볼 수 있는 2회차 이상 15곳 중 13곳이 첫 측정보다 올랐고, 2곳은 내려갔으며, 0곳은 사실상 제자리입니다. 올라간 곳만 고르면 그 자체가 과장이라, 내려간 곳과 제자리인 곳을 빼지 않았습니다. 병원명은 공개하지 않고 지역과 진료과만 씁니다. 인과를 단정하지 않으며 노출·순위를 보장하지 않습니다.

읽기 전에 — 이 숫자가 무엇인가

· 노출률 = 병원별로 고정한 질문 세트를 ChatGPT·Claude·Gemini·Perplexity 네 곳에 던져, 답변에 그 병원이 등장한 비율입니다. 병원명이 들어간 질문은 분모에서 뺍니다.
· 격주로 잽니다. AI 답변은 실행마다 달라서 주간 변화는 대부분 노이즈입니다.
· 질문 세트는 고정합니다. 질문을 바꾸면 이전 회차와 비교가 끊깁니다.
· 작업 내용은 종류만 적었습니다. 어떤 문장을 어디에 어떻게 넣었는지는 공개하지 않습니다.

전수 기록

치과 · 12곳

수원 영통 · 치과

▲26.3% → 53.9% · 6회차

7/6 26.3% · 7/20 40.4% · 8/3 37.3% · 8/17 40.8% · 8/31 39.9% · 9/14 53.9%

한 작업 —: 홈페이지 시술별 정보 페이지 신설 + 의료진 자격·수련 구조화 + 평판 질문 대응 콘텐츠
읽을 것 —: 6회차 중 2회는 직전보다 내려갔습니다. 그래도 가장 최근 회차가 역대 최고입니다. 한 회차 등락으로 판단하면 안 된다는 것을 이 병원이 가장 잘 보여줍니다.

서울 한남 · 치과

▲56.7% → 61.1% · 5회차

7/13 56.7% · 7/27 61.5% · 8/10 67.3% · 8/24 57.7% · 9/7 61.1%

한 작업 —: 증상형 질문 페이지 추가 + 의료진 페이지 신설 + 교정 축 보강
읽을 것 —: 출발점이 이미 높았던 병원입니다. 올라갈 여지가 적은 구간에서는 변동 폭도 작아집니다. 8/24 하락 회차를 지우지 않고 그대로 둡니다.

동탄 · 치과

▲43% → 52.6% · 6회차

7/6 43% · 7/20 62.7% · 8/3 50% · 8/17 62.7% · 8/31 61% · 9/14 52.6%

한 작업 —: 약점 질문(틀니·충치·스케일링) 정보 페이지 + 의료진 소개 + 색인 제출
읽을 것 —: 가장 등락이 큰 사례입니다. 최고 62.7%, 최근 52.6%. 첫 측정보다는 위에 있지만 직선으로 오르지 않습니다. AI 답변의 분산이 그대로 드러납니다.

개포 · 치과

▲25% → 28.9% · 6회차

7/6 25% · 7/20 30.7% · 8/3 29.8% · 8/17 36% · 8/31 25.9% · 9/14 28.9%

한 작업 —: 도메인 전환 + 색인 재구축 + 시술별 정보 페이지
읽을 것 —: 6회차 동안 25~36% 사이를 오갔습니다. 첫 측정 25.0%, 최근 28.9%. 이런 구간을 '개선됐다'고 부르기는 어렵고, 저희도 그렇게 부르지 않습니다.

안산 · 치과

▲3.6% → 22.2% · 4회차

7/25 3.6% · 8/8 6% · 8/22 18.1% · 9/4 22.2%

한 작업 —: 홈페이지 사실 정보 텍스트화 + 시술별 페이지 + 색인
읽을 것 —: 출발점이 낮을수록 변화 폭이 큽니다. 다만 첫 두 회차(3.6→6.0)는 거의 움직이지 않았습니다. 시차가 있다는 뜻입니다.

서울 강서 · 치과

▲5.8% → 12.9% · 5회차

7/18 5.8% · 8/1 3.3% · 8/15 5.4% · 8/28 8.8% · 9/11 12.9%

한 작업 —: 증상형·심미 질문 페이지 + 온사이트 내부링크 구조 보강
읽을 것 —: 두 번째 회차에서 오히려 내려갔습니다(5.8→3.3). 그 뒤 네 회차에 걸쳐 12.9%까지 올라왔습니다. 초반 하락을 실패로 읽었다면 중단했을 사례입니다.

평택 · 치과

▲5.2% → 11.7% · 4회차

7/25 5.2% · 8/8 3.2% · 8/22 4% · 9/3 11.7%

한 작업 —: 도메인 전환 + 길잡이 페이지 + 용어 백과 파일럿
읽을 것 —: 세 회차 동안 5% 아래에 머물렀습니다. 네 번째에서 11.7%. 도메인을 바꾼 병원은 색인이 다시 쌓이는 동안 낮게 나옵니다.

동두천 · 치과

▲24.1% → 39% · 2회차

8/28 24.1% · 9/11 39%

한 작업 —: 홈페이지 사실 정보 구조화 + 시술별 페이지
읽을 것 —: 아직 2회차뿐입니다. 2회차로는 추세라고 부를 수 없어 관찰 중으로 둡니다.

충주 · 치과

▲0% → 24.2% · 2회차

8/23 0% · 9/6 24.2%

한 작업 —: 홈페이지 정보 텍스트화 + 시술별·의료진 페이지 + 색인
읽을 것 —: 첫 측정 0.0%. 아무 질문에도 나오지 않는 상태에서 시작한 병원입니다. 2회차뿐이라 이후 회차를 더 봐야 합니다.

김포 · 치과

▼47.6% → 46.4% · 3회차

8/6 47.6% · 8/20 25.8% · 9/2 46.4%

한 작업 —: 홈페이지 리뉴얼 + 시술별 정보 페이지
읽을 것 —: 첫 측정 47.6%, 최근 46.4%. 세 회차 동안 사실상 제자리입니다. 2회차의 25.8%는 한 엔진의 변동이 크게 반영된 것으로 보이며, 그런 회차도 그대로 싣습니다.

마곡 · 치과

▼56.9% → 47.2% · 2회차

8/29 56.9% · 9/14 47.2%

한 작업 —: 측정만 진행(정비 착수 전)
읽을 것 —: 내려간 사례입니다. 2회차뿐이고 정비를 시작하기 전이라 원인을 말하기 어렵습니다. 숨기지 않고 싣습니다.

송파 · 치과

—26% · 1회차

1회차

8/28 26%

한 작업 —: 첫 측정만 완료
읽을 것 —: 기준점 1회차. 비교할 대상이 없어 아직 아무 말도 할 수 없습니다.

종합병원 · 2곳

광주 · 종합병원

▲0.6% → 16.9% · 5회차

7/15 0.6% · 7/29 0.6% · 8/12 0.6% · 8/25 16.3% · 9/8 16.9%

한 작업 —: 진료 축별 정보 페이지 + 의료진 페이지 + 온사이트 구조 보강
읽을 것 —: 세 회차 연속 0.6%로 전혀 움직이지 않다가 네 번째에서 16.3%로 올라갔습니다. 거의 0에서 시작하는 곳은 초반에 아무 반응이 없는 구간이 길었습니다.

전남 · 종합병원

▲0.6% → 19.4% · 5회차

7/15 0.6% · 7/29 0% · 8/12 0.6% · 8/25 16.9% · 9/8 19.4%

한 작업 —: 위와 같은 병원의 다른 지역 세트
읽을 것 —: 같은 병원, 다른 지역 질문 세트입니다. 거의 같은 곡선을 그렸습니다. 지역이 달라도 같은 작업이 같은 시점에 반영된 것으로 보입니다.

피부과 · 2곳

인천 검단 · 피부과

▲0.7% → 12.7% · 3회차

8/10 0.7% · 8/25 4.6% · 9/8 12.7%

한 작업 —: 치료 축·미용 축 분리 + 시술별 정보 페이지 + 주의사항 콘텐츠
읽을 것 —: 치과가 아닌 진료과의 사례입니다. 3회차라 아직 짧습니다. 피부과는 치료 축과 미용 축의 노출이 크게 갈리는 것이 이 병원에서도 관찰됐습니다.

평촌 · 피부과

▲14% → 57% · 2회차

정비 전 14% · 3주 후 57%

한 작업 —: 홈페이지 정비
읽을 것 —: 격주 측정 체계에 들어오기 전의 실측입니다. 회차가 2개뿐이고 이후 추적이 이어지지 않아, 위 사례들과 같은 기준으로 비교하기는 어렵습니다.

대조군을 둔 관찰 한 건

같은 출발점(약 10.9%)의 두 치과 중 한 곳만 홈페이지를 정비했습니다. 2주 뒤 정비한 쪽은 약 26.9%, 정비하지 않은 쪽은 약 10.3%로 제자리였습니다. 대조군 측정은 이 1회차뿐이고 표본은 두 곳입니다. 인과를 단정할 수 있는 설계가 아닙니다.

수원 영통 · 치과(정비군)

10.9% → 26.9%

서울 강남 · 치과(대조군, 정비 안 함)

10.9% → 10.3%

기록에서 반복해서 보이는 것

출발점이 낮을수록 변화 폭이 컸습니다. 5% 아래에서 시작한 병원들은 12~24% 구간으로 올라온 경우가 많았고, 이미 40%를 넘었던 병원들은 등락만 반복했습니다.
첫 한 달은 대개 조용했습니다. 세 회차 연속 0.6%였다가 네 번째에 16%가 된 병원이 있습니다. 초반 무반응을 실패로 읽으면 그 뒤를 못 봅니다.
직선으로 오르지 않습니다. 6회차 중 2회가 직전보다 낮았던 병원이 둘 있습니다. 한 회차 등락으로는 아무 판단도 할 수 없습니다.
내려간 병원도 있습니다. 정비를 시작하기 전 단계에서 2회차 만에 내려간 곳이 한 곳, 세 회차 동안 제자리인 곳이 한 곳입니다.
외부 요인이 전체를 함께 움직인 구간이 있습니다. 2026년 8월 초 한 엔진의 검색 연동 방식이 바뀌면서 여러 병원의 수치가 같은 방향으로 이동했습니다.

이 기록의 한계

· 측정은 API 질의 기준입니다. 개별 사용자가 앱에서 보는 화면과 다소 차이가 있을 수 있습니다.
· 2026년 8월 19일에 측정에 쓰는 AI 모델 하나를 바꿨습니다. 그 전후 수치를 직접 비교하기 어렵습니다.
· 병원마다 질문 세트가 다르므로 병원 간 절대값 비교는 의미가 없습니다. 각 병원의 자기 이전 회차와만 비교하십시오.
· 표본이 작고 대조군이 한 건뿐이라, 작업과 수치 변화 사이의 인과를 단정하지 않습니다.
· 여기 없는 병원은 없습니다. 측정 중인 곳을 전부 실었습니다.

다음 줄에 들어갈 숫자는 우리 병원의 첫 측정입니다

보일리(Boily)는 병원별 고정 질문 세트로 4개 AI를 격주 측정하고, 원하면 정비까지 대행한 뒤 같은 세트로 전후를 비교합니다. 첫 측정이 0%로 나오는 것도 흔하고, 그 0이 기준점이 됩니다. 노출·순위는 보장하지 않습니다.

무료 측정 신청 대조군 관찰 자세히

자주 묻는 질문

Q. 병원 GEO·AEO 작업의 실제 사례가 있나요?: A. 보일리가 격주로 측정한 병원 16곳의 회차별 노출률을 전수 공개하고 있습니다. 추세를 볼 수 있는 2회차 이상 병원 15곳 중 13곳이 첫 측정보다 올랐고, 1곳은 내려갔으며, 1곳은 사실상 제자리였습니다. 가장 큰 변화는 0.6%에서 19.4%로, 가장 작은 변화는 47.6%에서 46.4%였습니다. 올라간 곳만 고르면 그 자체가 과장이므로 내려간 곳과 제자리인 곳도 같이 싣습니다. 병원명은 공개하지 않고 지역과 진료과만 씁니다.
Q. 숫자가 얼마나 오르나요?: A. 병원마다 다르고, 출발점이 가장 큰 변수였습니다. 첫 측정이 5% 아래였던 병원들은 3개월 안에 12~24% 구간으로 올라온 경우가 많았고, 첫 측정이 이미 40%를 넘었던 병원들은 변화 폭이 작거나 등락만 반복했습니다. 직선으로 오르지 않는다는 점도 기록에 그대로 남아 있습니다. 6회차를 측정한 한 치과는 그중 2회차가 직전보다 낮았습니다. 보장할 수 있는 숫자는 없고, 저희가 드리는 것은 같은 질문 세트로 전후를 잰 기록입니다.
Q. 효과가 나타나기까지 얼마나 걸리나요?: A. 기록상 첫 두 회차, 즉 약 한 달 동안은 거의 움직이지 않는 병원이 많았습니다. 한 종합병원은 세 회차 연속 0.6%로 전혀 움직이지 않다가 네 번째 회차에서 16.3%가 됐습니다. 한 치과는 두 번째 회차에서 오히려 첫 회차보다 내려갔다가 이후 네 회차에 걸쳐 올라왔습니다. 그래서 1~2회차 결과로 판단하지 않고 3~6회차를 쌓아 추세로 봅니다.
Q. 정비를 안 한 병원과 비교한 자료도 있나요?: A. 한 건 있습니다. 같은 출발점(약 10.9%)의 두 치과 중 한 곳만 홈페이지를 정비했고, 2주 뒤 정비한 쪽은 약 26.9%, 정비하지 않은 쪽은 약 10.3%로 제자리였습니다. 다만 대조군 측정은 이 1회차뿐이고 표본이 두 곳이라, 인과를 단정할 수 있는 설계가 아닙니다. 참고 관찰로만 보시는 것이 맞습니다.
Q. 치과 말고 다른 진료과 사례도 있나요?: A. 있습니다. 종합병원 두 곳(같은 병원의 서로 다른 지역 질문 세트), 피부과 두 곳이 기록에 있습니다. 종합병원은 0.6%에서 시작해 16~19% 구간으로 올라왔고, 한 피부과는 0.7%에서 12.7%로 3회차를 진행 중입니다. 다만 치과 외 진료과는 아직 회차가 적어 치과만큼 길게 보여드릴 수 없습니다.
Q. 이 숫자를 그대로 믿어도 되나요?: A. 읽으실 때 감안할 점이 세 가지 있습니다. 첫째, 측정은 API 질의 기준이라 개별 사용자가 앱에서 보는 화면과 다소 차이가 있을 수 있습니다. 둘째, 2026년 8월 19일에 측정에 쓰는 AI 모델 하나를 바꿔서 그 전후 수치를 직접 비교하기 어렵습니다. 셋째, 2026년 8월 초 한 엔진의 검색 연동 방식이 바뀌면서 전체 병원의 수치가 함께 움직인 구간이 있습니다. 이런 외부 요인은 저희가 통제할 수 없고, 숨기지 않고 적어 둡니다.

이 페이지는 보일리(Boily)가 작성했습니다. 수치는 보일리가 직접 측정한 실측값이며 병원명은 공개하지 않습니다. 작업과 수치 변화 사이의 인과를 단정하지 않고, 노출·순위를 보장하지 않습니다. 측정은 API 질의 기준으로 실제 사용자 화면과 다소 차이가 있을 수 있습니다. 병원별 질문 세트가 달라 병원 간 절대값 비교는 의미가 없습니다.