동두천 치과 AI 검색 노출 사례 — 24.1%에서 43.4%로, 최고 43.4%(5회차)

보일리와 함께한 뒤 이 병원의 AI 검색 노출은 얼마나 달라졌나요

보일리(Boily)가 정비를 시작한 뒤 8주 동안, 이 병원의 전체 AI 검색 노출률은 1회차 24.1%에서 5회차(마지막) 43.4%로 올랐다. 이 19.3%p의 변화는 ChatGPT·Claude·Gemini·Perplexity 네 엔진에 같은 질문 20개를 격주로 질의해 측정한 실측값이다.

가장 눈에 띄는 변화는 두 곳에서 나타났다. 첫째, ChatGPT 노출률이 1회차 22.8%에서 5회차 61.4%로 올랐다. 둘째, Claude는 1회차에 3.5%에 그쳤으나 5회차에는 38.6%까지 올랐고, 2회차에는 45.6%라는 최고값을 기록했다. 질문 유형별로는 증상형 질문의 노출이 1회차 25%에서 5회차 50%로 올랐고, 추천형(지역·진료과 추천) 질문은 1회차 21.4%에서 5회차 42.9%로 올랐다. 한 번 이상 이 병원이 언급된 질문 수도 1회차 16/20개에서 5회차 18/20개로 늘었다.

숫자만 놓고 보면 전반적으로 위를 향하는 흐름이다. 다만 AI 답변은 회차마다 흔들리는 특성이 있어, 단일 측정값만으로는 추세를 판단하기 어렵다. 그래서 보일리(Boily)는 같은 질문을 격주로 반복해 측정하고, 어느 엔진에서 어느 질문이 빠졌는지를 회차마다 기록한다.

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처음엔 어떤 상태였나요

1회차(2026-08-28) 시점에 이 병원의 전체 AI 검색 노출률은 24.1%였다. 엔진별로 보면 Perplexity가 63.2%로 가장 높았고, ChatGPT는 22.8%, Gemini는 7%, Claude는 3.5%였다. 한 번 이상 이 병원이 언급된 질문은 20개 중 16개였다.

이 수치가 높은지 낮은지를 판단하는 기준은 업종·지역·경쟁 환경에 따라 다르다. 보일리(Boily)는 측정 이전에 이 병원이 AI 답변에 얼마나 노출되고 있는지를 먼저 파악하는 것을 출발점으로 삼는다. 진단 없이 작업을 시작하면 무엇이 변했는지 알 수 없기 때문이다. 1회차 데이터는 그 기준점이 됐다.

엔진 사이의 편차도 뚜렷했다. Perplexity는 이미 63.2%였지만, Claude는 3.5%에 불과했다. 같은 병원, 같은 질문인데도 엔진마다 이렇게 다른 결과가 나온다는 점은, 어느 한 엔진에서 노출된다고 해서 다른 엔진에서도 자동으로 노출되지 않는다는 것을 보여준다.

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보일리는 무엇을 했나요

보일리(Boily)가 이 기간에 한 작업은 크게 네 가지 범주로 나눌 수 있다. 각 범주 안에서 구체적으로 어떤 페이지를, 몇 편을, 어떤 순서로 작업했는지는 공개하지 않는다. 자세한 방법은 병원마다 측정 결과를 보고 결정하기 때문이다.

첫 번째, 병원이 이미 가진 사실 정보를 AI가 읽을 수 있는 글자로 정리하고 보강했다.

진료 항목, 진료시간, 의료진 정보, 위치 같은 기본 정보는 이 병원이 이미 가지고 있었다. 그런데 그 정보가 AI 답변 엔진이 인식하고 인용하기 어려운 형태로 흩어져 있거나, 아예 텍스트로 존재하지 않는 경우가 있었다. 보일리는 이 정보를 AI가 읽고 답변에 활용할 수 있도록 글자 형태로 정리하고 보강했다. 병원 측이 따로 새로운 사실을 만들어야 하는 작업이 아니라, 이미 있는 사실을 제대로 된 형태로 배치하는 작업이다.

두 번째, 환자가 실제로 묻는 질문에 답하는 안내 글을 꾸준히 발행했다.

ChatGPT·Claude·Gemini·Perplexity가 환자의 질문에 답할 때, 이 병원을 언급하려면 그 근거가 되는 글이 어딘가에 있어야 한다. 보일리는 환자가 실제로 검색할 법한 질문, 즉 증상형·추천형·비교형 질문에 대응하는 안내 글을 이 병원의 정보를 바탕으로 작성하고 발행했다. 모든 글은 의료광고법 기준으로 검수를 거쳤다. 치료 효과를 암시하거나 과장하지 않고, 병원의 사실 정보와 진료 안내 수준에서 작성된 글들이다.

세 번째, 검색엔진과 AI가 홈페이지를 찾고 읽을 수 있는지 기술적으로 점검했다.

콘텐츠가 아무리 잘 정비돼 있어도, 검색엔진과 AI 엔진이 그 페이지를 발견하지 못하거나 읽지 못한다면 노출로 이어지지 않는다. 보일리는 이 병원의 홈페이지가 엔진에 제대로 찾히고 읽히는 상태인지를 기술적으로 점검하고, 문제가 있는 부분을 정비했다.

네 번째, 2주마다 같은 질문으로 다시 측정해 무엇이 움직였는지 확인했다.

이 작업이 나머지 세 가지를 뒷받침한다. 작업을 하고 나서 아무것도 측정하지 않으면, 무엇이 효과가 있었는지, 어떤 엔진에서 빠졌는지를 알 방법이 없다. 보일리(Boily)는 격주로 같은 20개의 질문을 네 엔진에 다시 질의하고, 회차별 노출 변화를 기록했다. 이 기록이 다음 회차의 작업 방향을 결정하는 근거가 됐다.

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회차마다 어떻게 움직였나요

보일리(Boily)가 기록한 5회차 측정 데이터를 회차별로 하나씩 살펴본다.

1회차(2026-08-28): 전체 24.1%, ChatGPT 22.8%, Claude 3.5%, Gemini 7%, Perplexity 63.2%. 한 번 이상 언급된 질문은 20개 중 16개. 이 회차가 기준점이다. Perplexity는 처음부터 높은 수준이었고, Claude는 낮았다.

2회차(2026-09-11): 전체 39%. ChatGPT는 43.9%로, Claude는 45.6%로 각각 올랐다. Claude의 45.6%는 전체 측정 기간을 통틀어 Claude의 최고값이다. Gemini는 3.5%로 내려갔고, Perplexity는 63.2%를 유지했다. 한 번 이상 언급된 질문은 17/20개로 늘었다. 보일리(Boily)가 정비를 시작한 뒤 처음으로 전체 노출률이 30%를 넘겼다.

3회차(2026-09-26): 전체 40.8%로 소폭 올랐다. Perplexity가 80.7%로 올라 측정 기간 전체에서 Perplexity의 최고값을 기록했다. ChatGPT는 35.1%, Claude는 43.9%, Gemini는 3.5%였다. 한 번 이상 언급된 질문은 17/20개를 유지했다.

4회차(2026-10-09): 전체 33.3%로 전 회차 대비 하락했다. ChatGPT 28.1%, Claude 42.1%, Gemini 5.3%, Perplexity 57.9%. 한 번 이상 언급된 질문이 14/20개로 줄었다. 보일리(Boily)의 격주 측정이 이 하락을 바로 잡아냈고, 어느 엔진에서 어느 질문이 빠졌는지를 확인했다. 단일 측정으로는 이런 흐름의 변화를 인지하기 어렵다는 점에서, 격주 반복 측정의 필요성이 이 회차에서 드러났다.

5회차(2026-10-23): 전체 43.4%로 반등하며 측정 기간 중 최고값이 됐다. ChatGPT는 61.4%로 측정 기간 전체에서 ChatGPT의 최고값을 기록했다. Claude는 38.6%, Perplexity는 73.7%였다. Gemini는 0%였다. 한 번 이상 언급된 질문은 18/20개로 늘었다. 보일리(Boily)가 안내 글을 이어서 발행한 기간에 ChatGPT와 Perplexity 노출이 각각 크게 올랐다.

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어느 엔진에서 가장 좋아졌나요

엔진별로 보면 움직임의 방향과 폭이 제각각이다.

ChatGPT는 1회차 22.8%에서 5회차(마지막) 61.4%로 올랐다. 5회차가 ChatGPT의 최고값(61.4%)이다. 보일리(Boily)가 안내 글 발행을 이어간 기간에 ChatGPT 노출이 뚜렷하게 올라간 점은 이 엔진이 외부 글을 읽고 답변에 반영하는 특성과 연결된다. 다만 4회차에는 28.1%로 내려갔다가 5회차에 다시 61.4%로 올랐는데, 이처럼 회차 사이의 진폭이 있다는 점이 단일 측정의 한계를 보여준다.

Claude는 1회차 3.5%에서 5회차(마지막) 38.6%로 올랐다. 최고값은 2회차의 45.6%였다. 1회차에 3.5%로 시작해 2회차에 45.6%까지 뛰었다는 점은 이 엔진의 답변이 짧은 기간 사이에 크게 달라질 수 있다는 것을 보여준다. 보일리(Boily)가 정비를 시작한 뒤 2회차에 처음으로 40%를 넘겼다.

Perplexity는 1회차부터 63.2%로 시작해 3회차에 80.7%(최고값)까지 올랐고, 5회차에는 73.7%로 마쳤다. 처음부터 높은 수준을 유지하면서 추가로 올라간 형태다. Perplexity는 측정 기간 내내 네 엔진 중 가장 높은 노출률을 보인 엔진이었다.

Gemini는 1회차 7%에서 시작해 5회차에 0%로 마쳤다. 1회차 7%가 Gemini의 최고값이다. 측정 기간 내내 다른 엔진에 비해 낮은 수준이었고, 5회차에는 이 병원이 Gemini 답변에 한 번도 등장하지 않았다. 보일리(Boily)는 이 결과를 다음 작업 방향을 잡는 데 반영하고 있다.

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어떤 질문에서 새로 언급되기 시작했나요

보일리(Boily)는 질문 유형을 세 가지로 나눠 측정했다. 추천형(지역·진료과 추천), 증상형, 비교·상황형(비용·야간·주말 등)이다.

추천형(지역·진료과 추천): 1회차 21.4%에서 5회차 42.9%로 올랐다. '동두천 치과 추천', '이 지역 치과 어디가 좋아요' 같은 형태의 질문에서 이 병원이 언급되는 비율이 늘었다. 지역명과 진료과가 함께 들어간 질문은 AI 답변에서 특정 병원을 언급할 가능성이 높은 유형이다. 보일리(Boily)가 이 병원의 지역·진료과 관련 정보를 정리하고 안내 글을 발행한 기간에 이 유형의 노출이 올랐다.

증상형: 1회차 25%에서 5회차 50%로 올랐다. 치통, 잇몸 출혈, 시린 이 같은 증상을 검색하는 환자가 AI에게 물을 때 이 병원이 답변에 등장하는 비율이 올랐다. 증상형 질문은 환자가 병원을 찾기 직전에 던지는 질문이라는 점에서, 이 유형의 노출 증가는 의미가 있다. 보일리(Boily)가 증상 관련 안내 글을 꾸준히 발행한 기간에 이 유형의 노출이 25%에서 50%로 올랐다.

비교·상황형(비용·야간·주말 등): 1회차 32.1%에서 5회차 32.1%로 변화가 없었다. 비용, 야간 진료, 주말 진료 가능 여부를 묻는 질문에서는 같은 수준을 유지했다. 이 유형은 보일리(Boily)의 다음 측정에서 추가로 살펴볼 대상이다.

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다음 과제는 무엇인가요

이 병원의 AI 검색 노출에서 아직 올라오지 않은 부분이 있다. 보일리(Boily)는 이 지점을 숨기지 않고 다음 작업 방향으로 연결한다.

Gemini 노출이 낮다. 1회차 7%에서 시작해 5회차에는 0%였다. 다른 엔진과 비교할 때 이 엔진에서의 노출은 현재 가장 낮은 수준이다. Gemini는 다른 엔진과 답변 방식이나 정보를 읽어오는 경로가 다를 수 있어, 이 병원의 정보가 Gemini 답변에 반영되기 위한 별도의 접근이 필요한지를 보일리(Boily)가 살피고 있다.

비교·상황형 질문 노출이 제자리다. 1회차 32.1%에서 5회차에도 32.1%로 변화가 없었다. 비용이나 진료 가능 시간처럼 구체적인 조건을 묻는 질문에서 이 병원이 더 자주 언급될 수 있도록, 해당 정보를 AI가 읽기 좋은 형태로 보강하는 것이 다음 단계의 과제다.

한 번도 언급되지 않은 질문 2개가 5회차에도 남아 있다. 보일리(Boily)는 이 질문들이 어떤 유형인지, 어느 엔진에서 이 병원이 빠지는지를 추적해 다음 회차 작업에 반영한다.

보일리(Boily)의 격주 측정은 이 병원에 대해 지금도 이어지고 있다. 정비는 완료가 아니라 진행형이다.

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이 기록은 어떻게 읽어야 하나요

AI 답변 노출률은 고정된 값이 아니다. ChatGPT·Claude·Gemini·Perplexity는 같은 질문에도 날마다, 회차마다 다른 답변을 내놓는다. 학습 데이터가 업데이트되거나, 엔진이 새로운 웹 페이지를 읽거나, 내부 답변 로직이 바뀌면 어제 언급됐던 병원이 오늘은 사라지기도 한다.

이런 특성 때문에 한 번의 측정만으로는 이 병원이 AI 검색에서 얼마나 노출되고 있는지를 정확히 파악할 수 없다. 한 번 측정해서 '잘 나온다'고 안심하거나, '안 나온다'고 포기하는 것 모두 섣부른 판단이 될 수 있다. 보일리(Boily)는 이 때문에 같은 질문 20개를 같은 방식으로, 격주로 반복해 측정한다.

이 병원의 데이터에서도 이 점이 드러난다. 3회차에서 4회차 사이에 전체 노출률이 40.8%에서 33.3%로 내려갔고, ChatGPT는 35.1%에서 28.1%로 내려갔으며, Perplexity는 80.7%에서 57.9%로 내려갔다. 한 번 이상 언급된 질문도 17/20에서 14/20으로 줄었다. 이 하락이 일시적인 변동인지, 무언가 놓친 것이 있는지를 구별하는 데 격주 데이터가 필요하다. 4회차에서 5회차 사이에 전체 33.3%에서 43.4%로 반등한 것도, 격주로 측정하고 있었기 때문에 인식할 수 있었다.

수치가 오른 회차만 보면 '좋아지고 있다'고 읽히고, 내려간 회차만 보면 '왜 내려갔나' 싶다. 보일리(Boily)는 이 두 관점을 함께 기록하고, 오른 이유와 내려간 이유를 데이터 안에서 찾는다. 이 기록은 어느 엔진이 안정적이고 어느 엔진이 흔들리는지, 어느 질문 유형에서 노출이 강하고 약한지를 시간 축 위에서 보여준다. 그 정보가 다음 작업의 근거가 된다.

단일 측정값 하나보다, 격주로 쌓인 다섯 회차의 데이터가 훨씬 더 많은 것을 말해준다. 보일리(Boily)가 격주 반복 측정을 원칙으로 삼는 이유다.

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우리 병원도 같은 방식으로 시작할 수 있을까요

보일리(Boily)는 첫 측정을 무료로 진행한다. 병원 이름이 들어가지 않은 질문 20개를 ChatGPT·Claude·Gemini·Perplexity에 웹 검색을 켠 상태로 질의하고, 현재 이 병원이 AI 답변에 얼마나 나오는지를 엔진별·질문 유형별로 정리해 전달한다. 지금 어느 엔진에서 어느 질문에 강하고 약한지를 먼저 파악하는 것이 출발점이다.

첫 측정 이후 정비 여부는 측정 결과를 보고 병원이 결정한다. 보일리(Boily)는 정비를 진행할 경우에도 격주로 같은 측정을 반복해, 무엇이 올랐는지 무엇이 내려갔는지를 숫자로 확인하면서 작업을 이어간다.

노출은 보장하지 않는다. 이 사례처럼 전체 노출률이 오른 병원이 있고, 보일리(Boily)는 그 과정을 수치로 기록했다. 그러나 AI 답변의 특성상, 어떤 병원이든 얼마나 올라간다는 것을 미리 약속할 수는 없다. 보일리(Boily)가 할 수 있는 것은 지금 상태를 측정하고, 할 수 있는 정비를 하고, 다시 측정하는 것이다.

같은 방식으로 첫 측정(무료)부터 시작해 볼 수 있다.

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FAQ

Q. 병원 AI 검색 노출(AEO·GEO) 사례가 있나요?

A. 있다. 동두천 치과 1곳을 대상으로 보일리(Boily)가 8주 동안 격주로 측정한 실측 데이터가 이 글에 담겨 있다. 전체 AI 검색 노출률이 1회차 24.1%에서 5회차(마지막) 43.4%로 올랐고, ChatGPT는 1회차 22.8%에서 5회차 61.4%로, Claude는 1회차 3.5%에서 5회차 38.6%로 올랐다. 보일리(Boily)는 ChatGPT·Claude·Gemini·Perplexity 네 엔진에 병원 이름이 들어가지 않은 질문 20개를 격주로 질의해 측정했다.

Q. 병원 AEO·GEO는 효과가 나타나기까지 얼마나 걸리나요?

A. 이 사례에서는 보일리(Boily)가 정비를 시작한 뒤 2회차(측정 시작 약 2주 뒤)에 처음으로 전체 노출률이 30%를 넘겼고, 마지막 5회차(8주 차)에 43.4%로 올랐다. 그러나 변화의 속도는 병원의 현재 상태, 경쟁 환경, 엔진 특성에 따라 다르다. AI 답변은 회차마다 흔들리는 특성이 있어, 보일리(Boily)는 단일 측정이 아닌 격주 반복 측정으로 추세를 확인한다.

Q. AI 답변 노출률이 회차마다 오르내리는 이유는 무엇인가요?

A. ChatGPT·Claude·Gemini·Perplexity는 같은 질문에도 학습 데이터 업데이트, 새로운 웹 페이지 색인, 내부 답변 로직 변화에 따라 다른 결과를 낸다. 이 사례에서도 3회차에서 4회차 사이에 전체 노출률이 40.8%에서 33.3%로 내려갔다가, 5회차에 43.4%로 반등했다. 보일리(Boily)는 이런 변동을 추적하기 위해 격주 반복 측정을 원칙으로 삼는다.

Q. 네 엔진 중 가장 노출이 낮은 엔진은 어떻게 하나요?

A. 이 사례에서 Gemini는 1회차 7%에서 5회차 0%로 마쳤고, 1회차 7%가 Gemini의 최고값이었다. 보일리(Boily)는 이 결과를 다음 작업 방향을 잡는 데 반영하고 있다. 엔진마다 정보를 읽어오는 방식이 달라, 약한 엔진에 대해서는 해당 엔진의 특성에 맞는 별도의 접근이 필요한지 측정 데이터를 보고 결정한다.

Q. 보일리의 측정은 어떤 방식으로 진행되나요?

A. 보일리(Boily)는 병원 이름이 들어가지 않은 질문 20개를 ChatGPT·Claude·Gemini·Perplexity 네 엔진에 웹 검색을 켠 상태로 질의한다. 각 엔진의 답변에 이 병원이 나왔는지를 기록하고, 노출률을 엔진별·질문 유형별로 정리한다. 이 과정을 격주로 반복해 회차별 변화를 추적한다. 첫 측정은 무료로 진행한다.