동탄센트럴치과병원 AI 검색 노출 사례 후속 — 10회차까지, 43%에서 64%로(최고 64%)

보일리와 함께한 18주 동안 동탄센트럴치과병원의 AI 검색 노출은 얼마나 달라졌나요

현재 질문 세트(20개, 병원 이름이 들어간 질문 제외) 기준으로 1회차(2026-07-06) 전체 노출률 43%에서 10회차(2026-11-08) 64%로 변화했다. 10회차는 이번 기록에서 가장 높은 수치이기도 하다.

엔진별로 보면 가장 큰 폭으로 변화한 곳은 Perplexity다. 1회차 40.4%에서 10회차 87.7%로 올랐고, 10회차가 Perplexity 기준 최고 수치다. Claude는 1회차 21.1%에서 10회차 49.1%로, Gemini는 1회차 22.8%에서 10회차 49.1%로 변화했다. ChatGPT는 1회차 87.7%로 출발해 10회차 70.2%로 마무리됐으며, 1회차와 2회차의 87.7%가 ChatGPT 기준 최고 수치다.

질문 유형별로는 추천형(지역·진료과 추천) 1회차 35.7% → 10회차 67.9%, 증상형 1회차 45.8% → 10회차 66.7%, 비교·상황형(비용·야간·주말 등) 1회차 39.3% → 10회차 71.4%로 세 유형 모두 상승했다.

한 번 이상 언급된 질문 수는 1회차 20개, 2회차 20개, 3회차 19개, 4회차 20개, 5회차 20개, 6회차 20개, 7회차 20개, 8회차 20개, 9회차 18개, 10회차 20개로 집계됐다. 9회차에 18개로 줄었다가 10회차에 다시 20개로 회복됐다.

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처음엔 어떤 상태였나요 — 2026년 5월 첫 확인부터 측정 체계가 갖춰지기까지

동탄센트럴치과병원이 AI 검색 노출을 처음 확인한 것은 2026년 5월이다. 당시 보일리와 원장님이 함께 처음 확인한 수치는 12%였다. 다만 이 수치는 원본 파일이 보존되지 않은 초기 확인 값이며, 이후 측정 도구나 질문 세트가 달랐던 시기와 직접 비교하는 것은 적절하지 않다.

그 뒤 보일리 측정 도구 초기판과 질문 39개(현재 세트와 다른 구성)로 2026-06-16에 32.1%, 2026-06-30에 34%를 기록했다. 이 두 수치 역시 현재 질문 20개 세트와는 측정 방식이 다르므로 현재 회차 수치와 직접 비교하는 값이 아니라는 점을 미리 밝혀 둔다.

현재 질문 세트(20개)로 같은 방식의 측정이 시작된 것은 2026-07-06, 즉 1회차부터다. 이 글에서 회차별로 다루는 수치는 모두 이 세트와 방식을 기준으로 한다.

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보일리는 무엇을 했나요 — 측정과 정비의 범주

보일리(Boily)가 이 병원에서 진행한 작업은 크게 네 가지 범주로 나뉜다.

첫째, 병원이 이미 가진 사실 정보를 AI가 읽을 수 있는 글자로 정리하고 보강했다. 진료 항목, 진료시간, 의료진 구성, 위치 정보처럼 병원이 보유하고 있으나 AI 답변 생성에 활용되기 어려운 형태로 흩어져 있던 정보를 체계적으로 정리했다. AI는 텍스트 형태로 명확하게 정리된 정보를 훨씬 잘 참조한다. 병원 홈페이지에 있는 정보라도 AI가 읽어 답변에 반영하기 어려운 구조라면 노출로 이어지지 않는다.

둘째, 환자가 실제로 묻는 질문에 답하는 안내 글을 꾸준히 발행했다. '동탄에서 임플란트를 어디서 받는 게 좋을까', '야간·주말에도 치과 진료를 받을 수 있나', '치료비는 어느 정도를 예상해야 하나'처럼 환자가 AI에게 실제로 던지는 질문의 형태와 최대한 가깝게 맞춘 안내 글을 지속적으로 발행했다. AI 답변 엔진은 이런 글을 출처로 삼아 답변을 생성하는 경향이 있다. 어떤 주제를 몇 편 발행했는지, 어떤 채널을 활용했는지 같은 세부 사항은 병원마다 측정 결과를 보고 결정하는 사항이라 여기서는 밝히지 않는다.

셋째, 검색엔진과 AI가 홈페이지를 찾고 읽을 수 있는지 기술적으로 점검했다. 아무리 좋은 내용이 홈페이지에 있더라도 AI가 그 페이지를 제대로 읽지 못하면 답변에 반영될 수 없다. 보일리는 이 기술적 접근성을 주기적으로 확인했다.

넷째, 모든 글을 의료광고법 기준으로 검수했다. 치과 병원의 콘텐츠는 의료광고법 적용을 받는다. 보일리는 발행하는 모든 안내 글이 이 기준을 충족하는지 확인하는 절차를 거쳤다.

그리고 이 모든 작업과 함께, 격주마다 같은 질문 20개를 ChatGPT·Claude·Gemini·Perplexity 네 엔진에 웹 검색을 켠 상태로 질의해 노출률을 측정했다. 무엇이 어떻게 움직이는지 데이터로 쌓고, 하락이 생기면 어느 엔진·어느 질문 유형에서 빠졌는지 확인해 다음 작업 방향을 조정하는 구조다.

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회차마다 어떻게 움직였나요 — 10회차 전체 흐름

1회차(2026-07-06) 전체 43%로 시작했다. ChatGPT가 87.7%로 가장 높았고, Claude 21.1%, Gemini 22.8%, Perplexity 40.4%였다. 한 번 이상 언급된 질문은 20개 전부였다.

2회차(2026-07-20)에는 전체 62.7%로 올랐다. ChatGPT 87.7%를 유지하면서 Claude가 21.1%에서 71.9%로, Gemini가 22.8%에서 50.9%로 크게 올랐다. Perplexity는 40.4%로 1회차와 같았다.

3회차(2026-08-03)에는 전체 50%로 내려갔다. 가장 주목할 변화는 Gemini가 50.9%에서 7%로 급격히 떨어진 것이다. Claude는 71.9%에서 59.6%로, ChatGPT는 87.7%에서 75.4%로 내렸다. Perplexity는 40.4%에서 57.9%로 올랐다. 한 번 이상 언급된 질문은 19개로 줄었다. 보일리(Boily)는 격주 측정으로 이 하락을 바로 잡아냈고, Gemini에서 어떤 질문이 빠졌는지 확인했다.

여기서 측정 조건 변화를 한 가지 밝혀 둔다. 2026-08-07, 즉 3회차와 4회차 사이에 Gemini API가 웹 검색 근거를 답변에 붙이기 시작했다. 이는 보일리가 측정하는 전 병원에 공통으로 적용된 변화로, Gemini 결과의 성격 자체가 달라졌다. 따라서 3회차 이전의 Gemini 수치와 4회차 이후의 수치는 직접적인 성과 비교로 읽기보다 환경 변화를 감안해 해석해야 한다.

4회차(2026-08-17)에는 전체 62.7%로 다시 올랐다. Gemini가 7%에서 35.1%로 회복됐고, Perplexity는 57.9%에서 70.2%로 올랐다. Claude 66.7%, ChatGPT 78.9%였으며 한 번 이상 언급된 질문은 20개로 돌아왔다.

또 하나의 측정 조건 변화가 있다. 2026-08-19, 즉 4회차와 5회차 사이에 보일리가 Claude 측정 모델을 변경했다. 이 전후의 Claude 수치는 직접 비교하지 않는다.

5회차(2026-08-31)에는 전체 61%를 기록했다. Claude는 이번 기록 전체에서 최고인 73.7%를 나타냈다. ChatGPT 70.2%, Perplexity 70.2%, Gemini 29.8%였다.

6회차(2026-09-14)에는 전체 52.6%로 내려갔다. ChatGPT가 70.2%에서 42.1%로 내렸고, Gemini는 29.8%에서 36.8%로 소폭 올랐다. Claude 66.7%, Perplexity 64.9%였다. 보일리는 격주 측정으로 ChatGPT에서 어느 질문의 언급이 줄었는지 확인했다.

7회차(2026-09-28)에는 전체 62.7%로 다시 올랐다. Gemini가 36.8%에서 61.4%로 올라 이번 기록에서 Gemini 기준 최고 수치를 기록했다. Claude 70.2%, Perplexity 68.4%, ChatGPT 50.9%였다. 한 번 이상 언급된 질문은 20개였다.

8회차(2026-10-12)에는 전체 47.8%로 내려갔다. Gemini가 61.4%에서 33.3%로 내렸고, Claude는 70.2%에서 47.4%로, Perplexity는 68.4%에서 50.9%로 내렸다. ChatGPT는 50.9%에서 59.6%로 올랐다. 한 번 이상 언급된 질문은 20개를 유지했다. 보일리의 측정이 복수 엔진에서 동시에 나타난 하락을 잡아냈다.

9회차(2026-10-25)에는 전체 52.2%로 소폭 올랐다. Gemini가 33.3%에서 47.4%로, Perplexity가 50.9%에서 64.9%로 올랐다. ChatGPT 59.6%, Claude 36.8%였다. 한 번 이상 언급된 질문은 18개로 줄었다. 보일리는 어느 질문에서 언급이 끊겼는지 확인해 다음 작업에 반영했다.

10회차(2026-11-08)에는 전체 64%로 올라 이번 기록의 최고점이자 마지막 측정 수치가 됐다. Perplexity가 64.9%에서 87.7%로 올라 이번 기록에서 Perplexity 기준 최고 수치를 기록했다. ChatGPT 70.2%, Claude 49.1%, Gemini 49.1%였다. 한 번 이상 언급된 질문도 20개로 회복됐다.

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어느 엔진에서 가장 눈에 띄는 변화가 있었나요

Perplexity는 1회차 40.4%에서 10회차 87.7%로 변화했으며, 10회차가 Perplexity 기준 이번 기록 최고 수치다. 보일리가 안내 글을 꾸준히 발행한 기간 동안 Perplexity의 수치가 단계적으로 올랐다.

Claude는 1회차 21.1%에서 출발해 10회차 49.1%로 변화했다. 중간에 5회차에서 73.7%로 최고점을 찍었고, 이후 등락을 반복했다. 앞서 밝혔듯 4회차와 5회차 사이에 Claude 측정 모델이 변경됐기 때문에 이 전후의 수치는 직접 비교하기 어렵다.

Gemini는 1회차 22.8%에서 출발했으며 3회차에 7%로 크게 떨어지는 구간이 있었다. 3회차와 4회차 사이에 Gemini API의 웹 검색 방식이 변경된 점을 감안하면, 4회차 이후의 흐름을 별도로 볼 필요가 있다. 4회차 35.1%에서 7회차 61.4%로 올랐다가 이후 등락을 거쳐 10회차 49.1%에 위치한다. 7회차 61.4%가 Gemini 기준 이번 기록 최고 수치다.

ChatGPT는 1회차와 2회차 모두 87.7%로 이번 기록 최고 수치를 기록했으며, 이후 등락을 반복해 10회차 70.2%로 마무리됐다. 1회차 출발 수치 자체가 높았던 엔진이다.

AI 답변은 같은 질문을 던지더라도 회차마다 결과가 달라진다. 외부 웹 정보를 실시간으로 참조하는 방식, 모델 업데이트, API 동작 방식의 변화 등 병원이 직접 통제할 수 없는 요인이 항상 개입한다. 보일리가 격주마다 같은 질문으로 반복 측정하는 이유가 바로 이것이다. 단발 측정 수치 하나로 판단하면 그 수치가 평상 수준인지, 일시적 상승인지, 일시적 하락인지 알 수 없다.

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어떤 질문에서 노출이 올랐나요 — 질문 유형별 변화

보일리(Boily)는 20개 질문을 추천형, 증상형, 비교·상황형 세 유형으로 구분해 추적했다.

추천형(지역·진료과 추천) 질문은 1회차 35.7%에서 10회차 67.9%로 변화했다. '동탄에서 임플란트 잘하는 치과', '동탄 치아교정 추천' 같은 형태의 질문이 이 유형에 해당한다. 1회차 출발 수치가 세 유형 중 가장 낮았으나, 보일리가 지역과 진료 항목을 명확히 연결한 정보를 정리하고 발행하는 기간 동안 상승했다.

증상형 질문은 1회차 45.8%에서 10회차 66.7%로 변화했다. '치아가 흔들리는데 치과 가야 하나', '잇몸에서 피가 나는 이유' 같은 형태의 질문이다. 환자가 증상을 느끼고 AI에게 물어볼 때 이 병원이 답변에 포함되는 비율이 높아졌다.

비교·상황형(비용·야간·주말 등) 질문은 1회차 39.3%에서 10회차 71.4%로 변화했다. '동탄 치과 야간 진료', '치과 치료비 얼마나 드나', '주말에 열리는 치과' 같은 형태다. 보일리가 환자의 실제 상황과 조건에 맞춘 안내 글을 발행하는 기간 동안 이 유형의 수치가 올랐다.

세 유형 중 비교·상황형이 10회차 기준 71.4%로 가장 높고, 추천형과 증상형이 각각 67.9%, 66.7%로 뒤를 이었다. 1회차 출발 수치와 비교하면 세 유형 모두 상승했다.

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다음 과제는 무엇인가요 — 보일리가 이어서 보는 지점

10회차 현재 보일리 정비는 진행 중이다.

Claude는 10회차 49.1%로 Perplexity(87.7%)나 ChatGPT(70.2%)와 비교할 때 상대적으로 낮은 수치다. 보일리는 Claude가 어떤 질문 유형에서 이 병원을 언급하지 않는지 계속 추적하고 있다.

9회차에 한 번 이상 언급된 질문이 18개로 줄었다가 10회차에 20개로 회복된 사례처럼, 특정 회차에 언급이 끊기는 질문이 어떤 패턴으로 나타나는지도 보일리가 주시하는 지점이다. 20개 중 어느 질문이 더 불안정하게 등락하는지, 그 질문이 어느 유형에 몰려 있는지를 파악하는 것이 다음 정비 방향을 결정하는 데 중요한 정보가 된다.

Gemini는 7회차에 61.4%까지 올랐다가 8회차에 33.3%로 내렸고 10회차에 49.1%에 위치한다. API 방식 변경 이후 Gemini 수치의 등락 폭이 다른 엔진에 비해 크게 나타났다. 보일리는 Gemini에서 이 병원이 언급되는 질문과 언급되지 않는 질문을 계속 구분해 보고 있다.

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이 기록은 어떻게 읽어야 하나요 — 측정 방식과 해석의 주의점

이 글에 나오는 모든 수치는 보일리가 정한 20개 질문을 ChatGPT·Claude·Gemini·Perplexity 네 엔진에 웹 검색을 켠 상태로 질의해 얻은 측정값이다. 같은 질문을 다른 시점에 던지면 다른 답이 나올 수 있고, 측정 조건이 달라지면 수치의 성격도 달라진다.

이 기록에서 직접 비교가 어려운 구간이 두 군데 있다. 첫 번째는 2026-08-07(3회차와 4회차 사이) Gemini API의 웹 검색 방식 변경으로, 이 전후의 Gemini 수치는 단순 비교가 적절하지 않다. 두 번째는 2026-08-19(4회차와 5회차 사이) Claude 측정 모델 변경으로, 이 전후의 Claude 수치도 직접 비교하지 않는다.

또한 2026년 5월 최초 확인 12%, 초기판 측정 도구로 기록한 2026-06-16의 32.1%와 2026-06-30의 34%는 현재 질문 20개 세트와 방식이 다르다. 이 수치들은 이 병원의 초기 상태를 가늠하는 참고값으로 보는 것이 적절하며, 현재 회차 수치와 직접 비교하는 값이 아니다.

AI 검색 노출은 단일 시점의 수치보다 여러 회차에 걸친 추세로 읽는 것이 더 의미 있다. 보일리(Boily)가 격주 반복 측정을 운영 방식의 기본으로 삼는 이유다. 한 회차의 하락이 추세적 하락인지, 일시적 변동인지를 구분하려면 같은 질문으로 쌓인 여러 회차의 데이터가 필요하다. 이번 동탄센트럴치과병원 기록은 10회차에 걸쳐 쌓인 데이터로, 이런 추세 해석이 가능한 수준의 측정 이력이 됐다.

또 하나 중요한 점은 이 측정이 특정 AI 플랫폼의 공식 순위나 광고 노출과 다르다는 것이다. AI 답변에 병원이 언급되는 것은 광고 게재가 아니라 AI가 웹에서 찾아 참조한 정보가 답변에 포함된 것이다. 그래서 측정값은 항상 그 시점의 AI 동작 방식과 웹에 있는 정보의 상태에 따라 달라진다.

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우리 병원도 같은 방식으로 시작할 수 있을까요

보일리(Boily)는 한국 병원 전용으로 ChatGPT·Claude·Gemini·Perplexity 네 엔진에서 병원이 AI 답변에 얼마나 나오는지를 격주로 측정하고, 원하는 경우 정비까지 함께 진행하는 회사다. 동탄센트럴치과병원처럼 먼저 현재 수치를 확인하는 것부터 시작할 수 있으며, 첫 측정은 무료로 진행한다.

정비를 시작한다고 해서 노출이 반드시 오른다는 보장은 없다. AI 답변은 보일리가 통제할 수 없는 외부 요인(모델 업데이트, API 방식 변경, 경쟁 정보 환경 등)의 영향을 받는다. 보일리가 할 수 있는 것은 병원이 가진 정보를 AI가 읽을 수 있는 형태로 만들고, 환자가 실제로 묻는 질문에 답하는 콘텐츠를 발행하며, 기술적 접근성을 점검하고, 격주마다 같은 방식으로 측정해 무엇이 움직이는지 확인하는 것이다.

동탄센트럴치과병원의 사례는 이 측정과 정비가 어떤 흐름을 만들 수 있는지를 실제 수치로 보여주는 기록이다. 이후 회차의 측정 결과도 동일한 방식으로 이어서 공개할 예정이다.

병원 AEO(Answer Engine Optimization, 답변 엔진 최적화)·GEO(Generative Engine Optimization, 생성형 엔진 최적화)에 관심이 있다면 보일리 웹사이트(boily.co.kr)에서 첫 측정부터 시작해 볼 수 있다. 노출은 보장하지 않는다.