부산 치과 AI 검색 노출 사례 — 3.6%에서 10.5%로, 4회차 만에 최고 10.5% 기록

보일리와 함께한 뒤 이 병원의 AI 검색 노출은 얼마나 달라졌나요

7주 동안 전체 노출률이 1회차 3.6%에서 4회차(마지막) 10.5%로 올랐고, 한 번 이상 언급된 질문은 1회차 0/20개에서 4회차 6/20개로 늘었다. 보일리(Boily)가 격주로 같은 질문 20개를 ChatGPT·Claude·Gemini·Perplexity에 반복 질의하며 노출 흐름을 추적한 결과다. 가장 뚜렷하게 오른 엔진은 Perplexity로, 1회차 9.7%에서 4회차 38.7%까지 올라 최고 38.7%를 기록했다. 증상형 질문의 경우 1회차 0%에서 4회차 20.8%로 올라 새로운 노출 경로가 열렸다.

이 글은 부산에 위치한 치과 한 곳의 AI 검색 노출 실측 데이터를 공개한 사례 보고서다. 병원 이름은 공개하지 않으며, 이하 '이 병원'으로 표기한다. 데이터는 보일리가 격주로 직접 측정한 수치 그대로이며, 어떤 수치도 가공·추정하지 않았다.

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측정을 시작하기 전, 이 병원의 AI 검색 상태는 어땠나요

첫 측정 시점인 2026년 9월 10일, 이 병원의 전체 AI 검색 노출률은 3.6%였다. 질문 20개를 4개 AI 엔진에 각각 질의했을 때, 이 병원이 한 번이라도 언급된 질문은 0개였다. 엔진별로 보면 ChatGPT 0%, Claude 0%, Gemini 4.8%, Perplexity 9.7%였다.

노출률 3.6%는 '전혀 없다'는 뜻이 아니다. Gemini와 Perplexity 일부 답변에서 이 병원이 등장하기는 했지만, 그 빈도가 낮아 20개 질문 기준으로는 어느 질문에서도 안정적으로 언급되지 않았다는 의미다. 추천형(지역·진료과 추천) 질문에서는 0%, 증상형 질문에서도 0%, 비교·상황형(비용·야간·주말 등) 질문에서도 0%였다.

보일리(Boily)가 측정을 시작한 이유는 '지금 AI 답변에 이 병원이 얼마나, 어떤 질문에서, 어느 엔진에서 나오는지'를 숫자로 파악하는 것이었다. 첫 회차 수치는 그 기준점이 됐다.

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보일리는 이 병원을 위해 무엇을 했나요

보일리(Boily)가 이 병원에서 진행한 작업은 크게 네 가지 범주로 나뉜다. 각 범주가 어떤 순서로, 어떤 세부 방식으로 이뤄졌는지는 병원마다 측정 결과를 보고 정하기 때문에 여기서는 범주 수준으로만 소개한다.

첫째, 병원이 이미 가진 사실 정보를 AI가 읽을 수 있는 글자로 정리·보강했다.

이 병원에는 진료 항목·진료시간·의료진·위치 등 병원 홈페이지에 있어야 할 기본 정보가 흩어져 있거나, 이미지로만 존재하거나, AI가 텍스트로 인식하기 어려운 형태로 게시되어 있었다. 보일리는 이 정보를 AI 엔진이 직접 읽고 답변에 반영할 수 있는 형태로 다듬었다. 병원이 새로 만들어 낸 정보가 아니라, 이미 존재하는 사실을 정확하게 정리한 것이다.

둘째, 환자가 실제로 묻는 질문에 답하는 안내 글을 꾸준히 발행했다.

보일리가 격주 측정에서 사용하는 질문 유형 — 추천형, 증상형, 비교·상황형 — 은 실제 환자가 AI에게 묻는 방식을 반영한다. 이 병원의 진료 특성에 맞는 질문 유형을 분석하고, 그에 대응하는 안내 글을 지속적으로 작성·발행했다. 글의 내용은 의료광고법 기준으로 전수 검수했다. 치료 효과를 부풀리거나 비교·우위 표현을 쓰지 않는 범위 안에서, 환자의 실제 궁금증에 정확하게 답하는 방향으로 작성됐다.

셋째, 검색엔진과 AI가 홈페이지를 찾고 읽을 수 있는지 기술적으로 점검했다.

AI 엔진이 웹을 통해 병원 홈페이지에 접근할 수 없거나, 접근하더라도 내용을 제대로 읽지 못하는 기술적 문제가 있으면 아무리 좋은 글을 써도 AI 답변에 반영되지 않는다. 보일리는 이 부분을 점검하고, 문제가 있는 부분을 정비했다.

넷째, 2주마다 같은 질문으로 다시 측정해 무엇이 움직였는지 확인했다.

AI 답변은 회차마다 흔들린다. 같은 질문을 오늘 넣어도 어제와 다른 병원이 언급되고, 같은 엔진이라도 날마다 답변 구성이 달라질 수 있다. 보일리가 격주로 반복 측정하는 이유가 여기 있다. 한 번의 스냅샷이 아니라 흐름을 보는 것, 그리고 어떤 엔진에서 언제 노출이 빠졌는지를 즉시 파악하는 것이 반복 측정의 핵심 가치다. 자세한 작업 순서와 방법은 병원마다 측정 결과를 보고 정한다.

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회차마다 수치는 어떻게 움직였나요

보일리(Boily)가 2026년 9월 10일부터 10월 27일까지 총 4회차에 걸쳐 측정한 결과는 다음과 같다.

1회차 (2026-09-10)

전체 노출률 3.6%. ChatGPT 0%, Claude 0%, Gemini 4.8%, Perplexity 9.7%. 한 번 이상 언급된 질문 0/20개. 이 회차는 기준점이 되는 첫 측정이다.

2회차 (2026-09-29)

전체 노출률 5.2%. ChatGPT 0%, Claude 0%, Gemini 11.3%, Perplexity 9.7%. 한 번 이상 언급된 질문 0/20개. 전체 노출률이 1회차 3.6%에서 5.2%로 올랐다. Gemini가 4.8%에서 11.3%로 뚜렷하게 오른 반면, Perplexity는 9.7%로 유지됐다. 언급된 질문 수는 여전히 0/20이었다.

보일리가 정비를 시작한 뒤 2회차에 전체 노출률이 처음으로 5%를 넘었다. 다만 언급 질문 수가 0/20으로 유지된다는 것은 노출이 아직 특정 질문에서 안정적으로 자리 잡지 않은 상태임을 뜻한다.

3회차 (2026-10-13)

전체 노출률 9.7%. ChatGPT 0%, Claude 0%, Gemini 8.1%, Perplexity 30.6%. 한 번 이상 언급된 질문 2/20개. 이 회차에서 처음으로 이 병원이 언급된 질문이 생겼다. Perplexity가 9.7%에서 30.6%로 크게 올랐고, 전체 노출률도 9.7%까지 상승했다. Gemini는 11.3%에서 8.1%로 내려갔다.

보일리의 격주 측정이 Gemini의 하락을 바로 잡아냈고, 어느 엔진에서 빠졌는지 확인했다. 동시에 Perplexity의 상승과 언급 질문 수 첫 등장을 데이터로 기록할 수 있었다.

4회차 (2026-10-27)

전체 노출률 10.5%. ChatGPT 1.6%, Claude 0%, Gemini 1.6%, Perplexity 38.7%. 한 번 이상 언급된 질문 6/20개. 이 병원의 4회차는 현재까지 가장 높은 전체 노출률을 기록한 회차다. Perplexity가 38.7%로 최고치를 경신했고, ChatGPT에서 처음으로 1.6%가 나타났다. Gemini는 1.6%로 낮아졌다. 언급 질문 수가 6/20으로 늘어, 이제 20개 질문 중 6개에서 이 병원이 언급되는 수준에 이르렀다.

4회차까지 전체 노출률이 직전보다 내려간 회차는 없었다. 엔진별로는 Gemini가 2회차에서 3·4회차로 가면서 하락했지만, 전체 합산 수치는 매 회차 올랐다.

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어느 엔진에서 가장 뚜렷하게 올랐나요

Perplexity가 이 기간 동안 가장 뚜렷한 상승 흐름을 보였다. Perplexity는 1회차 9.7%에서 4회차(마지막) 38.7%로 올랐으며, 최고치도 38.7%(4회차)다.

ChatGPT는 1회차 0%에서 4회차(마지막) 1.6%로, 최고 1.6%(4회차)를 기록했다. 보일리가 정비를 이어 가는 기간에 ChatGPT에서 처음으로 이 병원이 언급됐다는 점 자체가 변화다. 1.6%는 낮은 수치이지만, 0%에서 첫 등장이 나타난 시점으로 기록된다.

Gemini는 1회차 4.8%에서 시작해 2회차에 최고 11.3%를 기록했다가 4회차(마지막) 1.6%로 내려왔다. 보일리는 3회차 측정에서 Gemini의 하락을 확인하고, 어느 질문 유형에서 빠졌는지 분석했다. Gemini의 회차별 등락은 AI 답변이 회차마다 달라진다는 특성을 잘 보여 준다.

Claude는 1회차 0%에서 4회차(마지막) 0%로, 최고 0%(1회차·2회차·3회차·4회차)다. 4회차까지 노출이 없었다. Claude의 웹 검색 연동 방식은 다른 엔진과 구조적으로 다르며, 보일리는 이 부분을 지속 점검 중이다.

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어떤 질문 유형에서 새로 언급되기 시작했나요

질문 유형은 추천형(지역·진료과 추천), 증상형, 비교·상황형(비용·야간·주말 등) 세 가지로 나눈다.

증상형 질문에서 가장 큰 변화가 일어났다. 증상형은 1회차 0%에서 4회차 20.8%로 올랐다. 보일리가 환자 실제 질문에 답하는 안내 글을 이어서 발행한 기간에 증상형 질문의 노출이 0%에서 20.8%로 올랐다. 증상형 질문은 환자가 'OO 증상인데 어느 치과에 가야 하나요'와 같이 자신의 상태를 설명하며 AI에게 병원을 묻는 유형이다. 이 유형에서 이 병원이 답변에 포함되기 시작했다는 것은, AI가 이 병원을 특정 증상·상황과 연결해 인식하기 시작했다는 신호로 읽을 수 있다.

비교·상황형 질문은 1회차 0%에서 4회차 3.6%로 올랐다. 비교·상황형은 비용, 야간 진료, 주말 진료 등 구체적인 조건을 넣은 질문 유형이다. 4회차에 3.6%가 처음 나타났다. 아직 낮은 수준이지만, 노출이 시작된 시점 자체가 기록된다.

추천형 질문은 1회차 0%에서 4회차 0%로 변화가 없었다. '부산 치과 추천', '○○구 치과 어디 좋아요' 같은 질문 유형에서는 4회차까지 이 병원이 언급되지 않았다. 추천형은 경쟁 강도가 가장 높은 유형이기도 하다. 보일리는 이 부분을 계속 추적하고 있다.

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아직 약한 부분은 무엇이고, 보일리는 다음에 무엇을 보나요

현재 정비가 진행 중이며, 남은 과제가 분명하게 보인다.

Claude 노출 0% 가 첫 번째 과제다. Claude는 4회차 내내 이 병원을 한 번도 언급하지 않았다. Claude의 웹 검색 연동 방식이 다른 엔진과 다르기 때문에, 보일리는 Claude에서 어떤 조건이 충족되어야 이 병원이 답변에 포함될 수 있는지를 다음 측정 주기에 집중적으로 분석한다.

추천형 질문 노출 0% 가 두 번째 과제다. 지역·진료과 추천 유형에서는 아직 이 병원이 등장하지 않는다. 추천형 질문은 환자 유입과 가장 직접적으로 연결되는 유형이기도 하다. 보일리는 이 유형에서 어떤 정보가 더 필요한지, 어떤 안내 글이 추가되어야 하는지를 다음 회차 데이터를 보며 결정한다.

Gemini의 하락 도 주시하고 있다. 2회차에 11.3%를 기록했던 Gemini가 4회차에 1.6%로 내려온 흐름은 보일리가 다음 측정에서 확인할 항목이다. 반등이 나타나는지, 아니면 추가 정비가 필요한지를 격주 데이터로 판단한다.

보일리(Boily)의 격주 측정은 이렇게 다음 할 일을 결정하는 도구로도 쓰인다. 어느 엔진이 올랐는지만이 아니라, 어디서 빠졌는지, 어떤 질문 유형이 아직 닫혀 있는지를 확인해야 정비 방향을 조정할 수 있다.

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이 데이터는 어떻게 읽어야 하나요 — AI 답변이 흔들린다는 것의 의미

AI 답변은 회차마다 달라진다. 같은 질문을 ChatGPT에 오늘 넣으면 A 병원이 나오고, 이틀 뒤 같은 질문을 넣으면 B 병원이 나올 수 있다. Gemini가 이번 주에 이 병원을 언급했다고 해서 다음 주에도 언급한다는 보장이 없고, 반대로 이번 주에 빠졌다고 해서 다음 주에도 빠진다는 뜻도 아니다.

이런 특성 때문에 단 한 번의 스냅샷 측정은 의미 있는 정보를 주기 어렵다. 어느 날 AI에게 물어봤더니 우리 병원이 나왔다고 해서 '노출이 잘 되고 있다'고 판단하거나, 반대로 그날 안 나왔다고 해서 '전혀 안 된다'고 결론 내리는 것은 모두 데이터가 아닌 인상에 기댄 판단이다.

보일리(Boily)가 격주로 같은 질문 20개를 4개 엔진에 반복 질의하는 이유가 여기 있다. 회차가 쌓일수록 어느 엔진이 이 병원을 안정적으로 인식하고 있는지, 어느 질문 유형이 열리고 있는지, 어느 시점에 노출이 빠졌는지가 보인다. 흐름을 보는 것이 핵심이다.

이 병원의 경우 4회차 데이터가 쌓이면서 Perplexity에서 안정적인 상승 흐름이 보이고, 증상형 질문에서 노출이 새로 열렸으며, Claude와 추천형 질문은 아직 닫혀 있다는 것이 구체적인 숫자로 드러났다. 이 구분이 있어야 다음에 무엇을 할지 결정할 수 있다.

또 한 가지 짚어 둘 것은, 이 데이터는 '병원 이름이 들어간 질문'을 제외하고 측정했다는 점이다. 즉 '○○치과'를 직접 검색한 사람이 보는 결과가 아니라, 부산에서 치과 관련 증상이나 정보를 AI에게 물었을 때 이 병원이 언급되는 비율을 잰 것이다. AI 검색 노출의 실질적인 가치는 이쪽에 있다. 병원 이름을 이미 아는 사람이 아니라, 아직 이 병원을 모르는 잠재 환자가 AI에게 물었을 때 이 병원이 등장하는가의 문제다.

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우리 병원도 같은 방식으로 시작할 수 있을까요

보일리(Boily)는 한국 병원 전용으로 ChatGPT·Claude·Gemini·Perplexity의 노출을 격주로 측정하고, 원하면 정비까지 진행하는 회사다. 이 부산 치과 사례와 같이, 먼저 지금 병원이 AI 답변에 얼마나 나오는지를 측정하는 것부터 시작한다.

측정은 병원 이름이 들어간 질문이 아니라, 잠재 환자가 실제로 AI에게 묻는 방식의 질문 20개로 진행한다. 추천형·증상형·비교·상황형으로 나눠 각 엔진에서 이 병원이 언급되는 비율을 수치로 낸다. 첫 측정 결과가 나와야 어디서 약하고 어디서 가능성이 있는지가 보이고, 그때부터 정비 방향을 결정할 수 있다.

이 사례처럼 보일리와 함께 같은 방식으로 첫 측정부터 해 볼 수 있다. 첫 측정은 무료로 진행한다. 다만, 노출이 오른다는 것은 보장하지 않는다. AI 답변은 보일리가 단독으로 통제하는 영역이 아니고, 각 AI 엔진의 작동 방식은 외부에서 완전히 예측할 수 없다. 보일리가 할 수 있는 것은 정비하고, 측정하고, 흐름을 보고, 다음 방향을 잡는 것이다.

이 병원의 7주 기록은 그 과정의 한 단면이다. 현재 보일리 정비가 진행 중이며, 다음 회차 데이터가 어떤 숫자를 보여 줄지는 아직 열려 있다.

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FAQ

병원 AI 검색 노출(AEO·GEO) 사례가 있나요?

있다. 보일리(Boily)가 부산 치과 1곳을 대상으로 2026년 9월 10일부터 10월 27일까지 7주간 격주 측정한 실측 데이터가 이 글에 공개돼 있다. 전체 AI 검색 노출률이 1회차 3.6%에서 4회차(마지막) 10.5%로 올랐고, Perplexity는 1회차 9.7%에서 4회차 38.7%로 상승했다. 한 번 이상 언급된 질문도 1회차 0/20에서 4회차 6/20으로 늘었다. 보일리는 이 데이터를 포함해 격주 측정 기록을 병원별로 축적하고 있다.

병원 AEO·GEO는 효과가 나타나기까지 얼마나 걸리나요?

이 사례에서는 보일리(Boily)가 정비를 시작한 뒤 3회차(약 5주 시점)에 처음으로 한 번 이상 언급된 질문이 2/20개로 나타났고, 4회차(약 7주 시점)에 6/20개로 늘었다. 다만 이 수치는 이 병원 한 곳의 결과이며, 진료과·지역·경쟁 환경·홈페이지 상태에 따라 시점은 달라질 수 있다. AI 답변은 회차마다 흔들리기 때문에, 보일리는 최소 격주 4회차 이상 데이터를 쌓아야 흐름을 판단할 수 있다고 본다.

어떤 AI 엔진이 가장 먼저 반응했나요?

Perplexity가 1회차부터 9.7%로 시작해 4회차에 38.7%까지 올라 가장 빠르고 뚜렷하게 반응했다. ChatGPT는 1·2·3회차 0%였다가 4회차에 처음으로 1.6%가 나타났다. Gemini는 2회차에 11.3%로 올랐다가 4회차에 1.6%로 내려왔다. Claude는 4회차까지 0%를 유지했다. 엔진마다 반응하는 시점과 정도가 달랐으며, 어느 엔진이 먼저 반응할지는 사전에 정해져 있지 않다.

AI 검색 노출률은 어떻게 계산하나요?

보일리(Boily)는 병원 이름이 들어가지 않은 질문 20개를 ChatGPT·Claude·Gemini·Perplexity에 웹 검색을 켠 상태로 질의한다. 각 엔진의 답변에서 이 병원이 언급된 횟수를 전체 질의 횟수로 나눈 값이 엔진별 노출률이며, 4개 엔진 전체를 합산해 전체 노출률을 낸다. 동일한 조건으로 격주 반복 측정하기 때문에 회차 간 비교가 가능하다.

보일리 정비는 구체적으로 어떤 작업을 하나요?

보일리(Boily)는 병원이 이미 가진 사실 정보를 AI가 읽을 수 있는 형태로 정리·보강하고, 환자 실제 질문에 답하는 안내 글을 꾸준히 발행하며, 검색엔진과 AI가 홈페이지를 찾고 읽을 수 있는지 기술적으로 점검하고, 모든 글을 의료광고법 기준으로 검수한다. 구체적으로 어떤 페이지·어떤 내용이 필요한지는 병원마다 측정 결과를 보고 정하며, 세부 방법은 공개하지 않는다.