안산 치과 AI 검색 노출 사례 — 3.6%에서 27.5%로, 12주 7회차 측정 기록 (최고 34.6%)

보일리와 함께한 뒤 이 병원의 AI 검색 노출은 얼마나 달라졌나요

12주 동안 전체 AI 검색 노출률이 1회차 3.6%에서 7회차(마지막) 27.5%로 올랐고, 5회차에는 최고 34.6%를 기록했다. 보일리(Boily)가 정비를 시작한 뒤 3회차에서 처음으로 전체 노출률이 18.1%를 넘었고, 한 번 이상 언급된 질문 수도 1·2회차 0/20개에서 5·6회차 12/20개로 늘었다. 7회차(마지막)에는 9/20개로 내려갔지만, 그 하락 역시 격주 측정으로 즉시 포착해 어느 엔진·어느 질문에서 빠졌는지 확인했다.

수치를 엔진별로 먼저 요약하면 이렇다. Perplexity는 1회차 9.7%에서 7회차 56.7%로 올랐고, 최고는 5회차 61.7%였다. ChatGPT는 1회차 0%에서 7회차 15%로 올랐고, 최고는 5회차 43.3%였다. Claude는 1회차 4.8%에서 7회차 35%로 올랐고, 최고는 6회차 43.3%였다. Gemini는 1회차 0%에서 7회차 3.3%로 올랐고, 최고는 5회차 13.3%였다. 질문 유형별로는 증상형이 1회차 0%에서 7회차 29.2%로 가장 크게 올랐고, 추천형이 1회차 0%에서 7회차 7.1%로, 비교·상황형이 1회차 0%에서 7회차 3.6%로 올랐다.

이 글은 그 12주의 기록을 회차별·엔진별·질문 유형별로 모두 공개한다. 좋아진 부분도, 내려간 회차도 숫자 그대로 적는다.

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처음엔 어떤 상태였나요

1회차(2026-07-25) 측정에서 이 병원의 AI 검색 전체 노출률은 3.6%였다. 보일리(Boily)가 병원 이름이 들어가지 않은 질문 20개를 ChatGPT·Claude·Gemini·Perplexity 네 엔진에 동시에 물어봤을 때, 이 병원이 답변 안에 등장한 비율이 그 수준이었다는 뜻이다.

엔진별로 보면 ChatGPT 0%, Gemini 0%로 두 엔진의 답변에는 이 병원이 한 번도 나오지 않았다. Claude는 4.8%, Perplexity는 9.7%로 일부 노출이 있었지만, 한 번 이상 언급된 질문 수는 20개 중 0개였다. 질문 20개 어느 것에서도 이 병원이 한 번이라도 답변에 포함된 적이 없다는 말이다.

측정 대상 질문은 병원 이름을 포함하지 않는다. '안산에서 임플란트를 잘 하는 치과를 알려줘', '치아 교정 비용이 궁금해', '어금니가 아픈데 어떤 치과를 가면 좋을까' 같은 유형 — 즉 환자가 병원 이름을 모른 채 AI에게 묻는 상황을 그대로 재현한 질문들이다. 이런 질문에서 노출률이 3.6%라는 것은, AI가 이 병원을 거의 인지하지 못한 상태였다고 읽을 수 있다.

2회차(2026-08-08)에도 전체 노출률은 6%로, 1회차 3.6%에서 소폭 올랐지만 한 번 이상 언급된 질문은 여전히 0/20개였다. ChatGPT 0%, Gemini 0%는 그대로였고, Claude 6.5%, Perplexity 17.7%로 약간의 움직임이 있었다.

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보일리는 무엇을 했나요

보일리(Boily)가 한 작업은 크게 네 범주로 나뉜다. 구체적으로 어떤 페이지를 몇 편 만들었는지, 어떤 기술 설정을 어떤 순서로 적용했는지는 공개하지 않는다. 병원마다 측정 결과를 보고 방향을 다르게 정하기 때문이다.

첫째, 병원이 이미 가진 사실 정보를 AI가 읽을 수 있는 글자로 정리하고 보강했다. 진료 항목, 진료시간, 의료진 소개, 위치 정보처럼 병원이 이미 알고 있지만 홈페이지 곳곳에 흩어져 있거나 이미지로만 올라가 있던 정보들이 있다. AI는 이미지를 읽지 못하고, 구조가 불분명한 페이지에서는 정보를 제대로 가져가지 못한다. 보일리는 이 정보들을 AI가 읽고 인용할 수 있는 형태로 다시 정리했다.

둘째, 환자가 실제로 묻는 질문에 답하는 안내 글을 꾸준히 발행했다. AI 검색에서 병원이 노출되려면, AI가 답변을 생성할 때 참고할 수 있는 글이 인터넷 어딘가에 있어야 한다. 보일리는 증상형·추천형·비교·상황형 질문 각각에 대응하는 안내 글을 이 병원의 실제 진료 내용에 기반해 작성하고 발행했다. 의료광고법 기준으로 모든 글을 검수한 뒤 게시했다.

셋째, 검색엔진과 AI가 홈페이지를 찾고 읽을 수 있는지 기술적으로 점검했다. 아무리 좋은 내용이 있어도, 검색엔진과 AI가 그 페이지를 제대로 찾지 못하거나 내용을 읽지 못하면 노출에 반영되지 않는다. 보일리는 이 부분을 점검하고 문제가 있는 항목을 조치했다.

넷째, 2주마다 같은 질문으로 다시 측정해 무엇이 움직였는지 확인했다. 이 부분이 보일리 방식의 핵심이다. AI 답변은 회차마다 흔들린다. 이번에 나왔다가 다음에 빠지는 일이 반복된다. 오른 것처럼 보여도 특정 엔진에서만 오른 것일 수 있고, 전체가 올랐어도 특정 질문 유형에선 제자리일 수 있다. 보일리의 격주 반복 측정은 이 흔들림 속에서 실제 변화를 추적하고, 하락이 생겼을 때 어느 엔진·어느 질문 유형에서 빠진 것인지를 빠르게 파악하기 위해 설계됐다.

이 네 가지 작업이 12주에 걸쳐 이어졌다. 자세한 방법은 병원마다 측정 결과를 보고 정한다.

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회차마다 어떻게 움직였나요

보일리(Boily)가 관찰한 7회차의 변화를 순서대로 기록한다. 두 가지 측정 조건 변화가 있었고, 그 날짜와 의미를 먼저 밝힌다.

측정 조건 변화 첫 번째 — 2026-08-07(1회차와 2회차 사이): Gemini API가 웹 검색 근거를 답변에 붙이기 시작한 날이다. 이전까지 Gemini는 학습 데이터에 주로 의존했지만, 이 날을 기점으로 실시간 웹 검색 결과를 참고하는 방식으로 바뀌었다. 보일리가 측정하는 모든 병원에 공통으로 적용된 변화다. 따라서 1회차와 2회차 이후의 Gemini 수치는 측정 방식 자체의 변화를 함께 담고 있다.

측정 조건 변화 두 번째 — 2026-08-19(2회차와 3회차 사이): Claude 측정에 사용하는 모델을 바꾼 날이다. 모델이 바뀌면 답변의 성격과 인용 경향이 달라지기 때문에, 2회차 이전의 Claude 수치와 3회차 이후의 Claude 수치는 직접 비교하지 않는다.

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1회차(2026-07-25): 전체 3.6%. ChatGPT 0%, Claude 4.8%, Gemini 0%, Perplexity 9.7%. 한 번 이상 언급된 질문 0/20개. 측정 기준점이 되는 회차다.

2회차(2026-08-08): 전체 6%. ChatGPT 0%, Claude 6.5%, Gemini 0%, Perplexity 17.7%. 한 번 이상 언급된 질문 0/20개. 1회차 대비 전체 2.4%p 상승했지만, 여전히 20개 질문 중 이 병원을 한 번이라도 언급한 것은 없었다. 1회차와 2회차 사이에 Gemini API의 웹 검색 방식이 바뀌었으나, 2회차 Gemini 수치는 0%로 아직 반영이 없었다.

3회차(2026-08-22): 전체 18.1%. ChatGPT 24.2%, Claude 3.2%, Gemini 4.8%, Perplexity 40.3%. 한 번 이상 언급된 질문 6/20개. 보일리가 정비를 이어가는 기간에 전체 노출률이 처음으로 18%를 넘었고, 한 번 이상 언급된 질문이 0/20개에서 6/20개로 늘었다. ChatGPT가 처음으로 24.2%로 올라선 회차이기도 하다. 2회차와 3회차 사이에 Claude 측정 모델이 바뀌었고, 3회차 Claude 3.2%는 2회차 Claude 6.5%와 직접 비교하지 않는다.

4회차(2026-09-04): 전체 22.2%. ChatGPT 22.6%, Claude 24.2%, Gemini 0%, Perplexity 41.9%. 한 번 이상 언급된 질문 6/20개. 전체 노출률이 22.2%로 다시 올랐다. Claude가 24.2%로 오른 것이 눈에 띄고, Perplexity도 41.9%로 상승세를 이어갔다. 반면 Gemini는 3회차 4.8%에서 다시 0%로 내려갔다. 한 번 이상 언급된 질문은 3회차와 같은 6/20개를 유지했다.

5회차(2026-09-18): 전체 34.6%. ChatGPT 43.3%, Claude 20%, Gemini 13.3%, Perplexity 61.7%. 한 번 이상 언급된 질문 12/20개. 보일리가 안내 글을 이어서 발행한 기간에 전체 노출률이 34.6%로 이 기록에서 가장 높은 회차를 기록했다. ChatGPT 43.3%, Perplexity 61.7%로 각 엔진의 최고점도 이 회차에 나왔다. 한 번 이상 언급된 질문도 12/20개로 최고치를 기록했다. Gemini 역시 13.3%로 이 기록에서 가장 높은 수치를 이 회차에 냈다.

6회차(2026-10-02): 전체 31.7%. ChatGPT 31.7%, Claude 43.3%, Gemini 1.7%, Perplexity 50%. 한 번 이상 언급된 질문 12/20개. 전체 노출률은 5회차 34.6%에서 31.7%로 2.9%p 내려갔다. 보일리의 격주 측정이 이 하락을 바로 잡아냈고, ChatGPT와 Gemini가 전 회차 대비 내려간 반면 Claude는 43.3%로 이 기록에서 가장 높은 수치를 기록했다는 점을 확인했다. 한 번 이상 언급된 질문은 12/20개로 5회차와 같은 수준을 유지했다.

7회차(2026-10-16): 전체 27.5%. ChatGPT 15%, Claude 35%, Gemini 3.3%, Perplexity 56.7%. 한 번 이상 언급된 질문 9/20개. 전체 노출률이 6회차 31.7%에서 27.5%로 4.2%p 내려갔다. 한 번 이상 언급된 질문도 12/20개에서 9/20개로 줄었다. 보일리의 격주 측정이 이 하락을 즉시 포착했고, ChatGPT가 31.7%에서 15%로 크게 내려간 반면 Perplexity는 56.7%로 높은 수준을 유지했고 Claude는 35%를 기록했다는 점을 엔진별로 분리해 확인했다. 보일리는 현재 이 회차의 결과를 바탕으로 정비를 이어가고 있다.

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어느 엔진에서 가장 좋아졌나요

네 엔진 중 Perplexity에서 가장 뚜렷한 상승이 나타났다. 보일리(Boily)가 처음 측정한 1회차에 9.7%였던 Perplexity 노출률은 7회차(마지막)에 56.7%가 됐고, 5회차에는 최고 61.7%를 기록했다. Perplexity는 실시간 웹 검색을 적극적으로 참조하는 엔진으로, 홈페이지와 안내 글이 보강될수록 노출에 반응하는 속도가 다른 엔진보다 빨랐다.

ChatGPT는 1회차 0%에서 출발해 3회차에 처음으로 24.2%를 기록했다. 보일리가 정비를 시작한 뒤 3회차에 처음으로 ChatGPT에서 이 병원이 등장했다. 5회차에 최고 43.3%까지 올랐고, 7회차(마지막)에는 15%로 내려가 있다. ChatGPT는 회차 간 변동 폭이 네 엔진 중 가장 컸다.

Claude는 1회차 4.8%에서 시작했고, 2회차와 3회차 사이에 측정 모델이 바뀌었기 때문에 그 전후 수치를 직접 비교하지 않는다. 3회차 이후 기준으로 보면, 4회차 24.2%, 6회차 최고 43.3%, 7회차(마지막) 35%로 후반 회차에서 안정적으로 높은 수치를 유지했다.

Gemini는 1회차 0%, 7회차(마지막) 3.3%, 최고 5회차 13.3%였다. 1회차와 2회차 사이에 Gemini API의 웹 검색 방식이 바뀐 조건 변화가 있었다. 그럼에도 전체 기간을 통틀어 네 엔진 중 노출 수치가 가장 낮게 유지됐고, 회차 간 변동도 있었다. 보일리는 Gemini를 다음 단계에서 집중적으로 살펴볼 지점으로 보고 있다.

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어떤 질문에서 새로 언급되기 시작했나요

보일리(Boily)가 측정한 질문은 크게 세 유형으로 나뉜다. 추천형(지역·진료과 추천), 증상형, 비교·상황형(비용·야간·주말 등)이다.

증상형 질문에서 가장 큰 변화가 나타났다. 1회차에 0%였던 증상형 노출률이 7회차에 29.2%로 올랐다. 보일리가 증상형 질문에 대응하는 안내 글을 꾸준히 발행한 기간에 이 수치가 올랐다. '어금니가 욱신거리는데 어떤 치료가 필요한가요', '잇몸에서 피가 자주 나는데 어떤 치과에서 봐야 하나요' 같은 질문 — 환자가 증상을 설명하며 AI에게 병원이나 진료를 물어보는 유형이다. 이 유형의 질문에서 이 병원이 답변에 포함되기 시작했다는 것은, AI가 이 병원을 특정 증상·진료 맥락과 연결해 인식하기 시작했다는 신호로 읽을 수 있다.

추천형 질문은 1회차 0%에서 7회차 7.1%로 올랐다. '안산에서 임플란트 잘하는 치과 추천해줘', '안산 경정맥 주변에 교정 잘하는 치과 있어요?' 처럼 지역과 진료과를 함께 담은 질문이다. 노출이 시작됐지만, 아직 수치가 낮고 안정적이지 않다. 보일리가 이어서 집중하는 유형 중 하나다.

비교·상황형 질문은 1회차 0%에서 7회차 3.6%로 올랐다. 비용, 야간 진료, 주말 진료처럼 환자가 자신의 상황과 조건을 기준으로 병원을 물어보는 유형이다. 세 유형 중 7회차 기준 수치가 가장 낮다. 이 병원의 진료시간·비용 관련 정보가 AI 답변에 충분히 반영되지 않은 부분이 남아 있다는 뜻이기도 하다.

보일리와 함께한 12주 동안 세 유형 모두 1회차 0%에서 출발해 각각 노출이 시작됐다는 점이 이 기록의 핵심 중 하나다.

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다음 과제는 무엇인가요

보일리(Boily)는 7회차 결과를 바탕으로 다음 단계를 정비 중이다.

가장 주목하는 지점은 Gemini다. Gemini는 1회차 0%에서 7회차(마지막) 3.3%, 최고 5회차 13.3%로, 네 엔진 중 전 기간을 통틀어 노출 수치가 가장 낮게 유지됐다. Gemini가 참조하는 정보 구조와 출처가 다른 엔진과 다르다는 점을 고려해, 보일리가 어떤 방식으로 접근할지 측정 결과를 더 쌓아가며 판단하고 있다.

질문 유형별로는 비교·상황형이 7회차 기준 3.6%로, 증상형 29.2%나 추천형 7.1%에 비해 낮다. 비용·야간·주말 등 조건 정보가 AI 답변에 더 잘 반영될 수 있도록 이 병원의 관련 정보를 보강하는 작업이 다음 단계 중 하나다.

7회차에서 한 번 이상 언급된 질문이 12/20개에서 9/20개로 줄어든 것도 보일리가 다음 측정에서 확인할 지점이다. 어느 질문에서 노출이 빠졌는지, 그것이 일시적인 흔들림인지 아니면 구조적인 변화인지를 8회차 측정 결과와 비교해 판단할 예정이다.

보일리의 격주 측정은 이처럼 매 회차마다 다음 단계의 방향을 정하는 기준이 된다. 올랐다고 끝나는 것이 아니라, 내려간 회차에서 무엇이 빠졌는지를 보는 것이 장기적으로 노출을 유지하는 데 더 중요하다고 보일리는 판단하고 있다.

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이 기록은 어떻게 읽어야 하나요

AI 답변은 본질적으로 흔들린다. 같은 질문을 같은 엔진에 오늘 물어보면 이 병원이 나오고, 2주 뒤 물어보면 빠질 수 있다. AI는 매 답변을 생성할 때마다 참조하는 정보와 인용 순서가 달라지기 때문이다. 이것은 특정 병원의 문제가 아니라, 생성형 AI 답변의 구조적 특성이다.

그래서 보일리(Boily)는 단 한 번의 측정으로 노출 여부를 판단하지 않는다. 같은 20개 질문을 격주로 반복 측정해, 회차 간 변동 속에서 실제로 올라가고 있는 것과 일시적으로 흔들리는 것을 구분한다. 이 사례에서도 6회차·7회차에 전체 노출률이 내려갔지만, 그 하락이 격주 측정으로 즉시 포착됐고 어느 엔진에서 빠진 것인지 확인됐다. 보일리의 측정이 없었다면 이 하락은 모르고 지나갔을 수 있다.

이 기록에서 보아야 할 것은 특정 회차의 최고점이 아니다. 1회차 3.6%에서 출발해, 측정이 반복될수록 AI가 이 병원을 인식하는 맥락이 넓어졌다는 흐름이다. 한 번 이상 언급된 질문이 0/20개에서 최대 12/20개까지 늘어난 것, 증상형·추천형·비교·상황형 세 유형 모두 노출이 시작된 것이 그 흐름을 보여주는 지표다.

또한 이 기록은 측정 조건의 변화를 투명하게 담고 있다. 1회차와 2회차 사이에 Gemini API의 웹 검색 방식이 바뀌었고, 2회차와 3회차 사이에 Claude 측정 모델이 바뀌었다. 이런 외부 조건의 변화가 수치에 영향을 줄 수 있기 때문에, 보일리는 조건 변화가 생길 때마다 날짜와 내용을 기록에 남기고 그 이전 회차의 변화를 해당 조건 탓으로 해석하지 않는다.

AI 검색 노출은 단기 이벤트가 아니라 장기 관찰이 필요한 영역이다. 보일리의 격주 반복 측정은 그 장기 관찰을 체계적으로 쌓아가는 방식이다.

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우리 병원도 같은 방식으로 시작할 수 있을까요

보일리(Boily)는 한국 병원 전용으로 ChatGPT·Claude·Gemini·Perplexity 답변에 해당 병원이 얼마나 나오는지 격주로 측정하고, 원하면 정비까지 진행하는 회사다. 이 사례처럼 안산 치과의 AI 검색 노출 변화를 12주 동안 7회차에 걸쳐 숫자로 기록하고, 회차마다 어느 엔진·어느 질문 유형에서 변화가 있었는지를 분석했다.

같은 방식으로 첫 측정(무료)부터 시작해 볼 수 있다. 보일리가 측정 질문 20개를 네 엔진에 돌려 현재 이 병원의 AI 검색 노출률이 어느 수준인지, 어느 엔진·어느 질문 유형이 약한지를 먼저 확인한다. 측정 결과를 보고 나서 정비를 진행할지, 어떤 방향으로 할지를 병원이 판단할 수 있다.

다만 노출은 보장하지 않는다. 이 사례처럼 보일리가 정비를 이어가는 기간에 수치가 올라갈 수 있고, 특정 회차에서 내려갈 수도 있다. AI 답변의 흔들림은 어느 병원에서도 피할 수 없는 구조적 특성이다. 보일리가 할 수 있는 것은, 그 흔들림을 격주로 추적해 병원이 현재 어디에 서 있는지를 숫자로 보여주고, 올릴 수 있는 부분에서 작업을 이어가는 것이다.

보일리의 측정이 이 병원에 준 가장 큰 가치 중 하나는, 7회차에 전체 노출률이 내려갔을 때 그것을 즉시 포착하고 어느 엔진에서 빠진 것인지 확인했다는 점이다. 좋아진 것만 보는 것이 아니라, 흔들림을 계속 추적하는 것 — 그것이 보일리가 격주 반복 측정을 고집하는 이유다.