등촌 치과 AI 검색 노출 사례 — 27.9%에서 40.4%로, 최고 40.4%(2회차)

보일리와 함께한 뒤 이 병원의 AI 검색 노출은 얼마나 달라졌나요

보일리(Boily)가 정비를 시작하고 4주가 지난 시점에, 이 병원의 전체 AI 검색 노출률은 1회차 27.9%에서 2회차(마지막) 40.4%로 올랐다. 최고 노출률은 40.4%로 2회차에 기록됐다. 측정한 20개의 질문 중 한 번 이상 이 병원이 언급된 질문 수는 1회차 19개에서 2회차 20개로 늘었으며, 직전보다 노출률이 내려간 회차는 없었다.

엔진별로 보면 Claude가 1회차 20%에서 2회차 48.3%로, Gemini가 1회차 6.7%에서 2회차 21.7%로 올랐고, Perplexity는 1회차 85%에서 2회차 90%로 상승했다. ChatGPT는 1회차 0%에서 2회차 1.7%로 처음으로 언급이 나타났다. 질문 유형 중에서는 비교·상황형(비용·야간·주말 등)이 1회차 32.1%에서 2회차 46.4%로 가장 큰 폭으로 올랐다.

이 글은 보일리가 격주로 같은 질문 20개를 ChatGPT·Claude·Gemini·Perplexity에 웹 검색을 켠 상태로 반복 질의해 얻은 실측 데이터를 바탕으로 작성했다. 정비는 현재도 진행 중이다.

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처음에는 어떤 상태였나요

1회차(2026-09-26) 시점에 이 병원의 전체 AI 검색 노출률은 27.9%였다. 네 개의 엔진 사이에서 노출 편차가 뚜렷했다. Perplexity는 1회차부터 85%로 높은 수준이었던 반면, ChatGPT는 0%로 한 번도 언급이 없었고, Gemini는 6.7%에 머물렀다. Claude는 20%로 중간 수준이었다.

질문 유형별로는 추천형(지역·진료과 추천) 28.6%, 비교·상황형(비용·야간·주말 등) 32.1%, 증상형 20.8%로, 증상형에서 노출이 가장 낮았다. 한 번 이상 이 병원이 언급된 질문은 20개 중 19개로, 거의 모든 질문 영역에서 흔적은 있었지만 엔진에 따라 편차가 컸다.

보일리(Boily)는 이 수치를 기준점으로 삼아 어느 엔진에서 약하고, 어느 질문 유형에서 노출이 빠져 있는지를 파악한 뒤 정비 방향을 정했다.

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보일리는 무엇을 했나요

보일리(Boily)가 한 작업은 크게 네 가지 범주로 나뉜다. 구체적으로 어떤 페이지를 몇 편 만들었는지, 어떤 기술을 어떤 순서로 적용했는지는 병원마다 측정 결과를 보고 달리 정하기 때문에 이 글에서는 공개하지 않는다.

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

이 병원은 진료 항목, 진료시간, 의료진 구성, 위치 정보 등 환자에게 유용한 사실을 이미 갖고 있었다. 그러나 이 정보가 AI 모델이 읽고 인용하기 좋은 형태로 정리돼 있지 않으면, 모델이 답변을 생성할 때 이 병원을 찾지 못하거나 찾더라도 언급하지 않는 경우가 생긴다. 보일리는 병원이 가진 사실 정보를 AI가 읽고 참조할 수 있도록 글자 형태로 정리하고 빈 항목을 채웠다.

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

'이 지역에서 치과를 찾을 때 어떤 기준으로 고르면 좋을까', '야간이나 주말에도 진료를 받을 수 있나', '치료 비용은 어느 정도인지'처럼 환자가 실제로 검색창에 입력하거나 AI에게 말로 물어볼 법한 질문들에 직접 답하는 글을 지속적으로 발행했다. 이런 글이 축적되면 AI 모델이 해당 질문에 답할 때 이 병원을 참고 자료로 삼을 가능성이 높아진다. 보일리가 안내 글을 이어서 발행한 기간에 증상형 질문의 노출이 1회차 20.8%에서 2회차 33.3%로 올랐고, 비교·상황형 질문 노출은 1회차 32.1%에서 2회차 46.4%로 올랐다.

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

아무리 좋은 내용을 홈페이지에 올려도 검색엔진과 AI가 그 페이지를 발견하고 읽는 데 장애가 있으면 노출로 이어지지 않는다. 보일리는 이 병원의 홈페이지가 기술적으로 정상적으로 탐색되고 읽힐 수 있는 상태인지를 점검하고 문제가 있는 항목을 정비했다.

넷째, 모든 글을 의료광고법 기준으로 검수했다.

병원 관련 콘텐츠는 의료광고법의 적용을 받는다. 치료 효과를 과장하거나 비교 우위를 단정적으로 표현하는 내용은 법적으로 문제가 될 수 있다. 보일리는 발행 전 모든 글이 의료광고법 기준에 맞는지 확인했다. 이 사례 글 역시 치료 효과나 의료 행위에 대한 이야기는 다루지 않으며, 오직 검색 노출 측정 데이터만을 다룬다.

그리고 2주마다 같은 질문으로 다시 측정했다.

AI 모델의 답변은 모델 업데이트, 웹 색인 변화, 경쟁 콘텐츠의 등장 등 여러 요인으로 인해 회차마다 흔들릴 수 있다. 보일리가 격주로 반복 측정하는 이유는 이 흔들림을 빠르게 포착해 어느 엔진·어느 질문 유형에서 변화가 생겼는지 확인하기 위해서다. 이 병원의 경우 직전보다 내려간 회차가 없었으나, 만약 하락이 발생했다면 격주 측정이 그 시점을 바로 잡아내 어느 엔진에서 빠졌는지 확인할 수 있었을 것이다.

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회차마다 어떻게 움직였나요

보일리(Boily)는 이 병원에 대해 총 2회의 측정을 완료했으며 정비는 현재 진행 중이다.

1회차(2026-09-26): 전체 노출률 27.9%로 측정을 시작했다. ChatGPT 0%, Claude 20%, Gemini 6.7%, Perplexity 85%로, 엔진 간 편차가 가장 크게 나타난 시점이었다. 한 번 이상 언급된 질문은 20개 중 19개였다. 이 수치가 이후 모든 회차의 기준점이 됐다.

2회차(2026-10-23): 전체 노출률 40.4%로 1회차 대비 12.5%p 올랐다. 이 수치는 현재까지의 최고 기록이다. ChatGPT는 1회차 0%에서 2회차 1.7%로 처음으로 언급이 나타났다. Claude는 1회차 20%에서 2회차 48.3%로 상승했고, Gemini는 1회차 6.7%에서 2회차 21.7%로 올랐다. Perplexity는 1회차 85%에서 2회차 90%로 상승했다. 한 번 이상 언급된 질문도 20개 중 20개로, 측정 대상 전 질문에서 이 병원이 적어도 한 번은 언급됐다. 보일리가 정비를 시작한 뒤 2회차에 처음으로 ChatGPT에서 언급이 나왔고, Claude 노출이 처음으로 40%를 넘었다.

두 회차 모두를 놓고 보면, 직전보다 노출률이 내려간 회차는 없었다. 정비가 이어지는 동안 방향성은 유지됐다.

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어느 엔진에서 가장 두드러지게 올랐나요

Claude와 Gemini에서 변화가 가장 컸다. Claude는 1회차 20%에서 2회차 48.3%로, 28.3%p 상승했다. Gemini는 1회차 6.7%에서 2회차 21.7%로, 15.0%p 올랐다. Perplexity는 이미 1회차부터 85%로 높은 수준이었으며 2회차에 90%로 추가 상승했다. ChatGPT는 1회차 0%에서 2회차 1.7%로, 수치 자체는 낮지만 0%에서 처음으로 언급이 나타났다는 점에서 의미 있는 변화다.

보일리(Boily)가 측정하는 네 개의 엔진은 각자 색인하는 웹 페이지 범위, 답변을 생성하는 방식, 웹 검색 결과를 반영하는 빈도가 다르다. 따라서 같은 질문을 던져도 엔진마다 이 병원을 언급하는 빈도가 다르게 나타난다. Perplexity는 실시간 웹 검색을 기반으로 답변을 구성하는 특성상 이 병원처럼 지역 기반 정보를 빠르게 반영하는 경향이 있고, ChatGPT는 웹 검색을 켠 상태라도 색인 방식과 답변 생성 구조의 차이로 인해 반응이 다르게 나타날 수 있다. 이 편차가 엔진별로 다른 노출률로 이어졌다.

AI 답변은 회차마다 흔들린다. 오늘 언급됐던 병원이 다음 주에는 빠질 수 있고, 지난 측정에서 없던 언급이 새로 생기기도 한다. 보일리가 격주로 반복 측정하는 이유는 이 흔들림을 추적해 어느 엔진에서 어떤 방향으로 변화가 생겼는지 데이터로 남기기 위해서다.

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어떤 질문 유형에서 새로 언급되기 시작했나요

세 가지 질문 유형 모두에서 노출이 올랐다.

추천형(지역·진료과 추천): 1회차 28.6%에서 2회차 35.7%로 7.1%p 상승했다. '등촌에서 치과를 찾고 있다', '이 진료과를 잘 보는 병원을 알려달라'처럼 지역과 진료과를 기준으로 병원을 추천해달라는 질문 유형이다. 이 유형은 환자가 병원을 처음 탐색할 때 AI에게 가장 많이 던지는 질문 형태 중 하나다.

증상형: 1회차 20.8%에서 2회차 33.3%로 12.5%p 올랐다. 세 유형 중 1회차에 가장 낮았던 유형이다. 보일리가 환자가 실제로 겪는 증상과 관련된 안내 글을 발행한 기간에 이 유형의 노출이 올랐다. 증상을 먼저 검색하거나 AI에 물어본 뒤 병원을 찾는 환자 흐름을 감안할 때, 이 유형의 노출이 올랐다는 점은 주목할 만하다.

비교·상황형(비용·야간·주말 등): 1회차 32.1%에서 2회차 46.4%로 14.3%p 상승했다. 세 유형 중 가장 큰 폭으로 올랐다. '야간 진료를 하는 치과가 있나', '주말에도 가능한가', '비용은 어느 정도인가'처럼 진료 상황과 조건을 기준으로 병원을 고르는 질문이 이 유형에 해당한다. 보일리가 진료시간·비용 관련 정보를 정리하고 관련 안내 글을 발행한 기간에 이 유형의 노출이 올랐다.

질문 유형별 노출은 엔진별 노출과 마찬가지로 회차마다 변할 수 있다. 보일리(Boily)는 유형별 수치도 격주 측정 데이터에 함께 기록해 어느 유형의 노출이 흔들리는지 추적한다.

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다음 과제는 무엇인가요

현재 정비가 진행 중인 만큼, 보일리(Boily)가 계속 주시하는 지점은 명확하다.

ChatGPT의 노출률은 2회차 기준 1.7%로, 다른 엔진에 비해 낮은 수준이다. ChatGPT는 웹 검색을 켠 상태에서도 색인 구조와 답변 생성 방식의 특성상 지역 기반 병원 정보를 반영하는 데 시간이 걸리거나 편차가 클 수 있다. 보일리는 ChatGPT에서 이 병원이 더 자주 언급될 수 있도록 홈페이지의 가독성과 정보 구조를 지속적으로 보강하면서 변화를 측정할 예정이다.

추천형 질문의 노출(2회차 35.7%)도 비교·상황형(46.4%)에 비해 상대적으로 낮다. 환자가 병원을 처음 찾는 진입점이 되는 유형인 만큼, 이 유형의 노출을 끌어올리는 것이 다음 측정 기간의 주요 관심 항목 중 하나다.

보일리는 정비를 이어가면서 격주 측정을 계속하고, 각 회차에서 어느 엔진·어느 질문 유형에서 변화가 생겼는지 데이터로 확인한다. 자세한 작업 방향은 측정 결과를 보고 회차마다 조정한다.

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이 기록은 어떻게 읽어야 하나요

이 사례에서 나온 수치는 특정 조건 아래서 얻은 실측 데이터다. 조건을 먼저 확인하고 읽어야 오해가 없다.

측정은 병원 이름이 들어간 질문을 제외한 20개의 질문으로 진행했다. 병원 이름이 포함된 질문은 이미 그 병원을 찾는 질문이기 때문에, AEO·GEO의 효과를 측정하기에는 적합하지 않다. 보일리(Boily)는 환자가 병원 이름을 모르는 상태에서 던지는 질문, 즉 '이 지역에서 이런 진료를 받으려면 어디를 가면 좋을까' 같은 질문을 기준으로 측정한다. 따라서 이 노출률 수치는 병원 이름을 모르는 환자가 AI에 물어봤을 때 이 병원이 답변에 포함되는 비율을 의미한다.

네 개의 엔진(ChatGPT·Claude·Gemini·Perplexity)에 각각 같은 질문을 넣고 웹 검색을 켠 상태에서 측정했다. 웹 검색 없이 AI 모델 자체의 학습 데이터만으로 답하게 하면 결과가 달라질 수 있다. 보일리가 웹 검색을 켠 상태로 측정하는 이유는 실제 환자가 AI를 쓰는 방식에 가장 가까운 조건이기 때문이다.

AI 모델의 답변은 회차마다 흔들린다. 같은 질문을 같은 날 두 번 물어봐도 답이 달라질 수 있고, 모델 업데이트나 웹 색인 변화로 인해 이전에 언급됐던 병원이 다음 회차에 빠지기도 한다. 이 때문에 보일리는 한 번 측정한 결과를 확정치로 다루지 않고, 격주로 반복 측정해 추세를 데이터로 쌓는다. 이번 사례에서 직전보다 내려간 회차가 없었던 것은 측정 결과이지, 앞으로도 내려가지 않는다는 의미가 아니다.

노출률이 올랐다는 것은 AI 답변 안에서 이 병원이 언급될 가능성이 높아졌다는 뜻이다. 그것이 실제 환자 방문으로 이어지는지는 이 측정에서 다루는 범위 밖의 이야기다. 보일리는 AI 검색 노출을 측정하고 정비하는 일을 한다.

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우리 병원도 같은 방식으로 시작할 수 있을까요

같은 방식으로 첫 측정부터 시작해 볼 수 있다. 보일리(Boily)는 병원 전용으로 ChatGPT·Claude·Gemini·Perplexity에서의 AI 검색 노출을 격주로 측정하고, 원하면 정비까지 이어가는 회사다.

첫 측정은 무료로 진행한다. 어떤 질문에서 이 병원이 언급되는지, 어느 엔진에서 강하고 어느 엔진에서 약한지를 데이터로 먼저 확인하는 단계다. 측정 결과를 보기 전까지는 어디서 얼마나 노출되는지 알 수 없고, 어떤 작업이 필요한지도 알 수 없다.

정비를 시작한다고 해서 노출이 반드시 오른다고 말하지 않는다. AI 모델의 답변은 보일리가 통제할 수 없는 요인, 즉 모델 업데이트나 경쟁 콘텐츠의 변화에 의해 흔들릴 수 있다. 보일리가 할 수 있는 것은 이 병원이 AI에게 읽히고 인용될 가능성을 높이는 방향으로 정보를 정리하고 글을 쌓는 것, 그리고 격주 측정으로 변화를 추적하는 것이다.

이 사례처럼 수치로 무엇이 어떻게 변하는지를 기록으로 남기는 것 자체가 보일리와 함께하는 방식의 핵심이다. 노출은 보장하지 않는다. 다만 측정은 매 회차 데이터로 남긴다.

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측정 조건 안내

• 측정 기간: 2026-09-26 ~ 2026-10-23 (4주)
• 측정 질문 수: 20개 (병원 이름 포함 질문 제외)
• 측정 엔진: ChatGPT·Claude·Gemini·Perplexity (웹 검색 켠 상태)
• 측정 주기: 격주
• 노출률 계산 기준: 해당 엔진의 답변에 이 병원이 언급된 비율
• 현재 상태: 보일리 정비 진행 중