김포 치과 AI 검색 노출 사례 — 47.6%에서 49.7%로, 7회차 측정 기록 (최고 49.7%)

보일리와 함께한 뒤 이 병원의 AI 검색 노출은 얼마나 달라졌나요

12주 동안 7회차 측정을 마친 시점에서, 이 병원의 전체 AI 검색 노출률은 첫 회차 47.6%에서 마지막 회차 49.7%로 마무리됐다. 단순히 첫 수치와 마지막 수치를 비교하는 것만으로는 이 기간에 무엇이 달라졌는지를 충분히 설명하기 어렵다. 중요한 것은 회차마다 어느 엔진에서, 어느 질문 유형에서 노출이 늘거나 줄었는지를 격주로 확인하고 대응 방향을 정했다는 사실이다.

가장 뚜렷하게 오른 엔진은 ChatGPT와 Claude, 그리고 Perplexity다. ChatGPT는 1회차 9.7%에서 7회차 28.4%로, 최고는 6회차에 35.8%를 기록했다. Claude는 1회차 41.9%에서 7회차 66.7%로, 최고는 5회차에 80.6%까지 올랐다. Perplexity는 1회차 64.5%에서 7회차 72.8%로, 최고는 5회차에 85.5%였다. 질문 유형별로는 추천형(지역·진료과 추천)이 1회차 67.9%에서 7회차 78.6%로, 비교·상황형(비용·야간·주말 등)이 1회차 50%에서 7회차 71.4%로 올랐다. 보일리(Boily)가 측정을 이어가는 동안 이 병원이 어느 방향으로 움직였는지를 수치로 확인할 수 있는 기록이다.

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처음 측정을 시작했을 때 이 병원은 어떤 상태였나요

1회차(2026년 8월 6일) 측정 결과, 이 병원의 전체 AI 검색 노출률은 47.6%였다. 이는 보일리가 측정한 20개 질문(병원 이름이 직접 포함된 질문은 제외) 전체에 걸쳐, 4개 AI 엔진(ChatGPT·Claude·Gemini·Perplexity) 각각이 답변에 이 병원을 언급한 비율을 합산한 값이다.

엔진별로는 격차가 컸다. Gemini가 74.2%로 가장 높았고, Perplexity가 64.5%, Claude가 41.9%였다. 반면 ChatGPT는 9.7%로 다른 엔진에 비해 낮은 수준이었다. 한 번 이상 언급된 질문은 20개 중 20개로, 이미 어느 엔진에서든 최소 한 번은 이 병원이 등장하는 상태였다. 첫 측정만으로도 엔진별 편차가 분명히 드러났고, 이 데이터가 이후 정비 방향의 출발점이 됐다.

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보일리는 이 병원을 위해 무엇을 했나요

보일리(Boily)가 이 병원과 함께한 작업은 크게 네 가지 범주로 나눌 수 있다. 구체적으로 어떤 페이지를, 몇 편을, 어떤 순서로 진행했는지는 병원마다 측정 결과를 보고 달리 정하기 때문에 여기서는 범주 수준으로만 설명한다.

첫째, 병원이 이미 가진 사실 정보를 AI가 읽을 수 있는 글자로 정리하고 보강했다. 진료 항목, 진료시간, 의료진 구성, 위치 정보 같은 기본 정보가 AI 엔진이 실제로 읽고 인식할 수 있는 형태로 홈페이지 안에 정리돼 있어야 한다. 누락되거나 흩어져 있는 정보가 있으면 AI 엔진이 이 병원을 답변에 포함시킬 근거를 찾지 못한다. 보일리는 이 병원의 정보 상태를 확인하고, 빠진 부분을 채우는 작업을 진행했다.

둘째, 환자가 실제로 묻는 질문에 답하는 안내 글을 꾸준히 발행했다. AI 엔진은 환자의 질문에 답을 찾을 때 웹에 공개된 글을 읽는다. '이 지역에서 어느 치과가 괜찮은가', '임플란트 비용이 어느 정도인가', '야간 진료가 되는 치과가 있는가' 같은 질문에 이 병원이 자연스럽게 언급될 수 있도록, 환자의 궁금증에 실질적으로 답하는 글을 발행했다. 모든 글은 의료광고법 기준으로 검수해 법적 문제가 없는 형태로 작성됐다.

셋째, 검색엔진과 AI가 홈페이지를 찾고 읽을 수 있는지 기술적으로 점검했다. 내용이 아무리 잘 정리돼 있어도 AI 엔진이 그 페이지에 접근하지 못하면 의미가 없다. 보일리는 이 병원의 홈페이지가 기술적으로 문제없이 탐색될 수 있는 상태인지를 확인하고, 필요한 부분을 정비했다.

넷째, 2주마다 같은 질문으로 다시 측정해 무엇이 움직였는지 확인했다. 이것이 보일리 방식의 핵심이다. 작업을 한 번 하고 결과를 기다리는 것이 아니라, 격주로 같은 조건에서 반복 측정해 어느 엔진에서 노출이 늘었는지, 어느 질문 유형에서 빠졌는지를 구체적으로 파악한다. 이 데이터가 다음 작업 방향을 정하는 근거가 된다.

보일리는 현재 이 병원의 정비를 진행 중이며, 7회차 데이터는 그 과정의 중간 기록이다.

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회차마다 노출률은 어떻게 움직였나요

AI 답변은 같은 질문을 넣어도 회차마다 결과가 달라진다. 엔진 자체의 업데이트, 웹 검색 결과의 변화, 답변 생성 방식의 변화 등 여러 요인이 복합적으로 작용하기 때문이다. 보일리가 격주 반복 측정을 운영 방식의 기본으로 삼는 이유가 여기에 있다. 한 번의 스냅샷은 그 시점의 상태를 보여줄 뿐이고, 흐름을 읽으려면 같은 조건에서 반복해서 재야 한다.

1회차(2026-08-06): 전체 47.6%. ChatGPT 9.7%, Claude 41.9%, Gemini 74.2%, Perplexity 64.5%. 한 번 이상 언급된 질문 20/20개. 엔진별 편차가 큰 상태로 측정이 시작됐다.

2회차(2026-08-20): 전체 25.8%로 1회차 대비 하락했다. ChatGPT 8.1%, Claude 24.2%, Gemini 32.3%, Perplexity 38.7%. 한 번 이상 언급된 질문 20/20개. 이 회차의 하락을 해석할 때 반드시 짚어야 할 조건 변화가 있다. 2026년 8월 7일, 즉 1회차와 2회차 사이에 Gemini API가 웹 검색 근거를 답변에 붙이기 시작했다. 이 변화는 이 병원에만 해당하는 것이 아니라 보일리가 측정하는 전체 병원에 공통으로 적용된 변화로, Gemini 결과의 성격 자체가 달라진 시점이다. 또한 같은 시기인 2026년 8월 19일에 Claude 측정에 사용하는 모델이 교체됐다. 이 때문에 1회차와 2회차의 Claude 수치는 같은 모델 기준으로 직접 비교할 수 없다. 보일리의 격주 측정은 이 회차의 하락이 어느 엔진에서 발생했는지를 구체적으로 확인하게 해줬고, 조건 변화와 실제 노출 변화를 구분해 읽을 수 있도록 했다.

3회차(2026-09-02): 전체 46.4%로 반등했다. ChatGPT 29%, Claude 37.1%, Gemini 45.2%, Perplexity 74.2%. 한 번 이상 언급된 질문 19/20개. Perplexity가 74.2%로 올랐고, ChatGPT도 29%로 높아졌다. 20개 질문 중 19개에서 언급된 것은 7회차 전체 중 유일한 회차다.

4회차(2026-09-16): 전체 37.9%. ChatGPT 14.5%, Claude 54.8%, Gemini 6.5%, Perplexity 75.8%. 한 번 이상 언급된 질문 20/20개. Gemini가 6.5%로 크게 낮아진 반면, Perplexity는 75.8%로 높아졌다. 보일리의 격주 측정이 이 회차의 Gemini 하락을 바로 잡아냈고, 어느 엔진에서 노출이 줄었는지 확인했다.

5회차(2026-09-30): 전체 48.8%로 올랐다. ChatGPT 25.8%, Claude 80.6%, Gemini 3.2%, Perplexity 85.5%. 한 번 이상 언급된 질문 20/20개. 이 회차에 Claude가 80.6%, Perplexity가 85.5%를 기록하며 각각의 최고 수치를 찍었다. 보일리가 안내 글을 이어서 발행한 기간에 Claude와 Perplexity의 노출이 이 병원에서 가장 높은 회차에 도달했다.

6회차(2026-10-14): 전체 45.7%. ChatGPT 35.8%, Claude 48.1%, Gemini 16%, Perplexity 82.7%. 한 번 이상 언급된 질문 20/20개. ChatGPT가 35.8%로 7회차 전체 최고 수치를 기록했다. 보일리가 정비를 이어간 기간에 ChatGPT 노출이 이 시점에서 가장 높았다.

7회차(2026-10-28): 전체 49.7%로 7회차 전체 최고이자 마지막 회차. ChatGPT 28.4%, Claude 66.7%, Gemini 30.9%, Perplexity 72.8%. 한 번 이상 언급된 질문 20/20개. 전체 노출률이 12주 측정의 최고 수치로 마무리됐다.

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어느 엔진에서 가장 뚜렷한 변화가 있었나요

ChatGPT, Claude, Perplexity 세 엔진에서 첫 회차 대비 마지막 회차 수치가 모두 올랐다.

ChatGPT는 1회차 9.7%에서 7회차 28.4%로 올랐고, 최고는 6회차 35.8%였다. 첫 측정에서 가장 낮았던 엔진이 마지막 회차에서 가장 큰 폭으로 달라진 셈이다. 보일리가 정비를 이어간 기간에 ChatGPT에서의 노출이 꾸준히 높아지는 흐름이 관찰됐다.

Claude는 1회차 41.9%에서 7회차 66.7%로 올랐고, 최고는 5회차 80.6%였다. 다만 1회차와 2회차 사이인 2026년 8월 19일에 Claude 측정 모델이 교체됐기 때문에, 그 이전과 이후의 수치를 동일 기준으로 직접 비교하는 데는 한계가 있다. 모델 교체 이후 기간의 흐름을 보면, 3회차 37.1%에서 5회차 80.6%, 7회차 66.7%로 이어졌다.

Perplexity는 1회차 64.5%에서 7회차 72.8%로 올랐고, 최고는 5회차 85.5%였다. 전체 기간에 걸쳐 지속적으로 높은 수준을 유지했다.

Gemini는 다른 양상을 보였다. 1회차 74.2%에서 7회차 30.9%로, 4회차에는 6.5%까지 내려간 회차도 있었다. 앞서 설명한 대로 2026년 8월 7일에 Gemini API가 웹 검색 근거를 붙이기 시작하면서 결과의 성격이 바뀌었고, 이것이 2회차 이후 Gemini 수치 흐름에 영향을 미쳤다. 이 조건 변화는 이 병원만의 이슈가 아니라 보일리가 측정하는 전체 병원에 공통으로 적용된 변화다. 현재 Gemini는 보일리가 계속 주시하고 있는 엔진이다.

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어떤 질문 유형에서 노출이 늘었나요

보일리(Boily)가 측정하는 질문은 세 가지 유형으로 분류된다. 추천형(지역·진료과 추천), 증상형, 비교·상황형(비용·야간·주말 등)이다.

추천형 질문은 1회차 67.9%에서 7회차 78.6%로 올랐다. '김포에서 치과 어디가 괜찮은가', '이 동네 치과를 추천해 달라'는 식의 질문에서 이 병원이 언급되는 비율이 높아졌다. 환자가 AI에게 병원을 직접 추천해 달라고 묻는 유형이기 때문에, 이 유형의 노출이 높아진다는 것은 AI가 이 병원을 '추천할 만한 곳'으로 인식하고 있다는 신호로 읽힌다.

비교·상황형 질문은 1회차 50%에서 7회차 71.4%로 올랐다. '임플란트 비용이 어느 정도인가', '주말에도 진료하는 치과가 있는가', '야간 진료를 하는 곳은 어디인가' 같은 질문이 여기에 해당한다. 이 유형에서 노출이 늘었다는 것은, 구체적인 조건을 따지는 환자의 질문에서 이 병원이 선택지로 언급되기 시작했다는 의미다. 보일리가 안내 글을 이어서 발행한 기간에 비교·상황형 질문의 노출이 1회차 50%에서 7회차 71.4%로 올랐다.

증상형 질문은 1회차 66.7%에서 7회차 62.5%로, 첫 회차에 비해 다소 낮아졌다. 이 유형은 '이가 시린 이유는 무엇인가', '잇몸이 붓는 원인이 뭔가' 같은 증상 중심의 질문이다. AI 엔진이 증상 질문에 특정 병원을 언급하기보다 일반적인 의학 정보를 먼저 제공하는 경향이 있어, 이 유형은 구조적으로 노출이 낮게 나오는 특성이 있다. 보일리가 이어서 지켜보는 유형 중 하나다.

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다음 과제는 무엇인가요

현재 보일리가 주시하고 있는 두 가지 지점이 있다.

첫째는 Gemini다. 2026년 8월 7일 이후 Gemini의 웹 검색 근거 방식이 바뀌면서 이 병원의 Gemini 노출률은 회차마다 불규칙한 흐름을 보이고 있다. 1회차 74.2%, 3회차 45.2%, 4회차 6.5%, 5회차 3.2%, 6회차 16%, 7회차 30.9%로, 방향을 특정하기 어려운 상태다. 조건이 바뀐 이후 Gemini에서 이 병원이 어떤 조건에서 언급되고 어떤 조건에서 빠지는지를 파악하는 것이 당면 과제다.

둘째는 증상형 질문이다. 1회차 66.7%에서 7회차 62.5%로 다소 낮아진 이 유형은, 환자가 증상을 먼저 설명하고 병원을 찾을 때 이 병원이 언급될 수 있는지를 확인하는 질문 묶음이다. AI 엔진이 증상 질문에 병원을 직접 연결하는 방식은 추천형·비교형과 다르게 작동하는 경우가 많아, 이 유형에서 노출을 높이는 접근은 별도로 설계해야 한다. 보일리가 격주 측정을 이어가면서 어느 증상 질문에서 노출이 있고 어느 질문에서 없는지를 계속 확인할 예정이다.

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이 기록은 어떻게 읽어야 하나요

AI 검색 노출을 측정한다는 것은 고정된 순위를 캡처하는 것이 아니다. ChatGPT, Claude, Gemini, Perplexity는 같은 질문을 받아도 답변을 생성할 때마다 결과가 달라진다. 엔진 자체의 업데이트, 웹 검색 결과의 실시간 변화, 답변 생성 방식의 특성 등이 복합적으로 작용하기 때문에, 특정 시점의 노출률은 그 시점의 스냅샷일 뿐이다. 이 병원의 7회차 데이터에서도 회차마다 수치가 오르내렸고, 직전 회차보다 전체 수치가 내려간 회차도 있었다.

보일리(Boily)가 격주 반복 측정을 방식의 중심에 두는 이유가 여기에 있다. 한 번 측정한 숫자는 '지금 이 순간 이 병원이 AI 답변에 얼마나 등장하는가'를 보여주지만, 그것이 앞으로도 유지되는 고정값이 아님을 전제로 해야 한다. 측정을 반복해야 어느 엔진에서 노출이 흔들리고 있는지, 어느 질문 유형이 약해졌는지, 어느 시점에 어떤 변화가 생겼는지를 데이터로 확인할 수 있다.

이 기록에서 한 가지 더 주목할 점은, 측정 조건 자체가 바뀐 시점을 명확히 기록했다는 것이다. 2026년 8월 7일 Gemini API 변화, 2026년 8월 19일 Claude 모델 교체는 모두 1회차와 2회차 사이에 발생했다. 이 때문에 2회차 이후의 Gemini와 Claude 수치를 1회차와 단순 비교하는 데는 한계가 있고, 보일리는 이 조건 변화를 데이터 해석에 명시적으로 반영했다. 측정값을 그냥 나열하는 것이 아니라, 그 값이 어떤 조건에서 나온 것인지를 함께 기록하는 것이 신뢰할 수 있는 데이터의 조건이다.

이 병원의 12주 기록은 AI 검색 환경이 얼마나 유동적인지, 그리고 그 유동성을 파악하려면 왜 반복 측정이 필요한지를 보여주는 실제 사례다.

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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 나오는지를 격주로 측정하고, 필요한 경우 정비까지 함께 하는 회사다. 이 글에서 소개한 김포 치과 사례처럼, 20개 질문을 4개 엔진에 웹 검색 켠 상태로 넣어 노출률을 측정하는 방식을 모든 병원에 동일하게 적용한다.

정비 내용은 병원마다 첫 측정 결과를 보고 달리 정한다. 어느 엔진에서 노출이 낮은지, 어느 질문 유형에서 언급이 적은지, 병원 정보가 어떻게 정리돼 있는지에 따라 작업의 우선순위가 달라지기 때문이다. 자세한 방법은 측정 데이터를 보고 나서 결정된다.

같은 방식으로 첫 측정부터 해 볼 수 있으며, 첫 측정은 무료로 진행한다. 다만 측정 이후의 노출 결과는 보장하지 않는다. AI 검색 환경은 엔진마다, 회차마다 달라지고, 이 병원의 7회차 데이터가 보여주듯 어떤 회차에서도 일정한 수치가 고정되어 유지되지 않는다. 보일리가 할 수 있는 것은, 이 병원이 지금 어느 AI에서 얼마나 나오는지를 정확히 측정하고, 더 잘 읽힐 수 있도록 정보를 정비하며, 격주로 다시 재서 무엇이 달라졌는지를 데이터로 확인하는 일이다.

보일리(Boily): boily.co.kr