한남동 치과 AI 검색 노출 사례 — 56.7%에서 72.6%로, 8회차 추적 기록 (최고 72.6%)

보일리와 함께한 뒤 이 병원의 AI 검색 노출은 얼마나 달라졌나요

14주 동안 가장 달라진 숫자부터 말한다. 전체 노출률이 1회차 56.7%에서 8회차(마지막) 72.6%로 올랐고, 8회차는 전체 기간 최고치이기도 하다. 엔진별로 보면 ChatGPT는 1회차 11.5%에서 8회차 38.5%로, Claude는 1회차 42.3%에서 8회차 63.5%로 변화했다. 질문 유형 중에서는 증상형이 1회차 41.7%에서 8회차 75%로 가장 큰 폭의 변화를 보였다. 한 번 이상 언급된 질문 수는 1회차 20/20개였고, 8회차에도 20/20개를 유지했다.

이 글은 보일리(Boily)가 한남동의 한 치과(이하 '이 병원')를 대상으로 2026년 7월 13일부터 10월 18일까지 실측한 데이터를 바탕으로 쓰였다. 병원 이름이 들어간 질문은 제외하고, 지역·진료과·증상·비용·시간 등 환자가 실제로 입력할 법한 질문 20개를 ChatGPT·Claude·Gemini·Perplexity에 웹 검색을 켠 상태로 격주마다 동일하게 질의했다. 노출률은 각 AI의 답변에 이 병원이 언급된 비율이다.

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처음 측정했을 때 이 병원은 어떤 상태였나요

1회차(2026-07-13) 시점에 이 병원의 전체 노출률은 56.7%였다. 엔진별로는 Gemini가 100%로 이미 높은 수준이었고, Perplexity는 73.1%, Claude는 42.3%, ChatGPT는 11.5%였다. 한 번 이상 언급된 질문은 20/20개로, 질문 하나도 빠짐없이 어딘가에서는 언급이 됐다는 의미다.

질문 유형별로 보면 출발점의 편차가 분명했다. 비교·상황형(비용·야간·주말 등) 질문의 노출률이 67.9%로 가장 높았고, 추천형(지역·진료과 추천)이 53.6%, 증상형이 41.7%로 가장 낮았다. Gemini와 Perplexity가 이미 높은 반면 ChatGPT는 11.5%에 머물러, 엔진 간 격차가 뚜렷한 초기 상태였다.

이 시점에서 보일리(Boily)가 측정을 시작하면서, 어느 엔진에서 언급되고 어느 유형에서 빠지는지를 수치로 정리했다. 이 첫 측정 결과가 이후 정비의 출발점이 됐다.

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보일리는 이 병원을 위해 무엇을 했나요

보일리(Boily)가 이 병원과 함께한 작업은 크게 네 가지 방향이었다. 각 방향이 어떤 원리로 AI 검색 노출과 연결되는지를 함께 설명한다.

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

AI는 웹에서 텍스트를 읽고 그 내용을 바탕으로 답변을 생성한다. 진료 항목·진료시간·의료진·위치·특이사항 같은 정보가 명확한 글자로 정리돼 있어야 AI가 답변에 이 병원을 포함시킬 수 있다. 이 병원은 진료 정보를 이미 갖고 있었지만, AI가 그것을 정확히 읽고 판단하기에 적합한 형태가 아닌 부분이 있었다. 보일리는 그 부분을 찾아 글자로 다시 정리했다.

정비 방법의 세부 순서나 어떤 페이지를 몇 편 작성했는지는 공개하지 않는다. 자세한 방법은 병원마다 측정 결과를 보고 정한다.

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

AI 검색에서 병원이 언급되려면, 환자가 입력하는 질문과 병원 홈페이지의 내용이 연결돼야 한다. '한남동에서 어금니 임플란트를 잘 하는 치과'를 묻는 AI에게 답이 되려면, 그 질문에 대응하는 내용이 이 병원의 글 어딘가에 있어야 한다. 보일리는 실제 환자가 물어볼 법한 질문을 유형별로 분류하고, 그 질문에 답하는 안내 글을 이 병원의 이름으로 지속적으로 발행했다. 이 과정에서 모든 글은 의료광고법 기준으로 검수했다. 치료 효과나 치료 전후 비교처럼 법적으로 제한되는 표현을 배제하고, 사실 정보 중심으로 작성했다.

보일리가 안내 글을 이어서 발행한 기간에 증상형 질문의 노출이 41.7%에서 75%로 올랐다. 증상형은 환자가 '이가 흔들려요', '잇몸에서 피가 나요'처럼 자신의 증상을 그대로 AI에 입력하는 질문 유형이다. 이 유형은 1회차에 41.7%로 출발점이 낮았는데, 8회차에는 75%까지 변화했다. 추천형 질문(지역·진료과 추천)은 1회차 53.6%에서 8회차 57.1%로, 비교·상황형(비용·야간·주말 등)은 1회차 67.9%에서 8회차 67.9%로 움직였다.

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

아무리 좋은 내용을 작성해도, 검색엔진과 AI가 그 페이지를 제대로 읽지 못한다면 노출로 이어지지 않는다. 보일리는 이 병원의 홈페이지가 기술적으로 접근 가능한 상태인지를 점검하고 필요한 부분을 정비했다. 구체적으로 어떤 기술 항목을 어떤 순서로 점검했는지는 공개하지 않는다.

넷째, 격주마다 같은 질문으로 다시 측정해 무엇이 움직였는지 확인했다.

AI의 답변은 고정돼 있지 않다. 동일한 질문을 같은 AI에 입력해도, 2주 뒤에는 다른 병원이 나올 수 있다. AI가 참조하는 웹 데이터가 계속 바뀌고, AI 모델 자체도 업데이트되기 때문이다. 그래서 보일리는 측정을 한 번으로 끝내지 않는다. 같은 질문을 격주마다 반복해서 질의하고, 어느 엔진에서 올랐는지·어느 유형에서 빠졌는지를 회차별로 기록한다. 이 반복 측정이 바로 보일리가 이 병원에 제공한 핵심 서비스다.

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회차마다 수치는 어떻게 움직였나요

전체 노출률의 회차별 흐름을 순서대로 짚는다.

1회차(2026-07-13): 전체 56.7%. ChatGPT 11.5%, Claude 42.3%, Gemini 100%, Perplexity 73.1%. 한 번 이상 언급된 질문 20/20개.

2회차(2026-07-27): 전체 61.5%. ChatGPT 34.6%, Claude 48.1%, Gemini 92.3%, Perplexity 71.2%. 한 번 이상 언급된 질문 20/20개. 보일리 정비가 시작된 뒤 처음 측정한 회차로, 전체 수치가 1회차 대비 4.8%p 올랐다. ChatGPT가 11.5%에서 34.6%로 변화한 점이 눈에 띈다.

2회차와 3회차 사이(2026-08-07) 측정 조건 변화: Gemini의 API가 웹 검색 근거를 답변에 붙이기 시작한 날이다. 이 변화는 이 병원만의 일이 아니라, 보일리가 측정하는 전체 병원에 공통으로 적용된 플랫폼 변화다. 이 시점 이후 Gemini 결과의 성격이 달라졌다는 점을 데이터를 읽을 때 감안해야 한다. 이 날짜 이전, 즉 1회차와 2회차의 Gemini 수치는 이 변화와 별개로 해석한다.

3회차(2026-08-10): 전체 67.3%. ChatGPT 34.6%, Claude 50%, Gemini 90.4%, Perplexity 94.2%. 한 번 이상 언급된 질문 20/20개. 전체 수치가 67.3%까지 올라 초반 최고점을 찍었다. Perplexity가 94.2%로 이 시점까지 최고치를 기록했다.

3회차와 4회차 사이(2026-08-19) 측정 조건 변화: Claude를 측정할 때 사용하는 모델을 바꾼 날이다. 이 전후의 Claude 수치는 같은 기준으로 직접 비교하지 않는다. 3회차까지의 Claude 수치와 4회차 이후의 Claude 수치는 모델이 다른 상태에서 측정된 값이다.

4회차(2026-08-24): 전체 57.7%. ChatGPT 21.2%, Claude 32.7%, Gemini 88.5%, Perplexity 88.5%. 한 번 이상 언급된 질문 19/20개. 3회차 대비 전체가 9.6%p 내려간 회차다. 숨기지 않는다. 보일리의 격주 측정이 이 하락을 바로 잡아냈고, 어느 엔진에서, 어느 질문에서 빠졌는지를 확인했다. Claude의 경우 이 회차부터 측정 모델이 바뀐 점도 함께 기록됐다. 이 회차의 변화를 분석할 때, Gemini API 변화(8월 7일) 이전 회차와 단순 비교하지 않았다.

5회차(2026-09-07): 전체 61.1%. ChatGPT 34.6%, Claude 55.8%, Gemini 76.9%, Perplexity 76.9%. 한 번 이상 언급된 질문 19/20개. 4회차보다 전체가 3.4%p 올라 회복 흐름을 확인했다. 다만 20개 질문 중 1개에서는 이 회차에도 언급이 없었다.

6회차(2026-09-21): 전체 71.6%. ChatGPT 51.9%, Claude 48.1%, Gemini 94.2%, Perplexity 92.3%. 한 번 이상 언급된 질문 20/20개. 전체 수치가 71.6%로 올라 당시까지 최고치를 기록했다. ChatGPT가 이 회차에 51.9%로 전체 8회차 중 가장 높은 수치를 기록했다(ChatGPT 최고 51.9%, 6회차). 보일리 정비가 이어진 기간에 ChatGPT 수치가 처음으로 50%를 넘어선 회차이기도 하다.

7회차(2026-10-05): 전체 67.3%. ChatGPT 42.3%, Claude 42.3%, Gemini 88.5%, Perplexity 96.2%. 한 번 이상 언급된 질문 20/20개. 6회차 대비 전체가 소폭 내려갔다. 이것이 직전 대비 하락이 있었던 두 번째 회차다. 보일리의 격주 측정이 이 하락도 바로 잡아냈고, 어느 엔진에서 빠졌는지 확인했다. Perplexity는 이 회차에 96.2%로 전체 8회차 중 최고치를 기록했다(Perplexity 최고 96.2%, 7회차).

8회차(2026-10-18): 전체 72.6%. ChatGPT 38.5%, Claude 63.5%, Gemini 94.2%, Perplexity 94.2%. 한 번 이상 언급된 질문 20/20개. 마지막 회차가 전체 기간 최고치인 72.6%를 기록했다. Claude가 8회차에 63.5%로 전체 기간 Claude 최고치를 기록했다(Claude 최고 63.5%, 8회차).

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어느 엔진에서 가장 눈에 띄는 변화가 있었나요

엔진마다 출발점과 흐름이 달랐다.

ChatGPT는 1회차 11.5%에서 시작해 8회차 38.5%로 변화했다. 전체 8회차 중 최고는 6회차의 51.9%였다. 1회차에 가장 낮은 수준이었던 엔진이, 보일리 정비가 이어진 기간에 꾸준히 올랐다. 보일리 정비가 이어진 기간에 ChatGPT 수치가 처음으로 34.6%를 넘어선 것은 2회차였고, 50%를 처음 넘어선 것은 6회차였다.

Claude는 1회차 42.3%에서 8회차 63.5%로 변화했다. 다만 3회차와 4회차 사이에 측정 모델이 바뀌었기 때문에, 그 전후 수치를 같은 기준으로 직접 비교하지 않는다. 4회차 이후의 흐름만 보면, 모델 변경 이후에도 보일리 정비가 이어진 기간에 수치가 회복됐고, 8회차에 63.5%로 전체 기간 최고치를 기록했다.

Gemini는 1회차 100%에서 시작해 8회차 94.2%로 마무리됐다. 1회차부터 이미 100%였기 때문에 올라갈 여지가 없었고, 이후 회차에서 소폭 하락과 회복을 반복했다. 2회차와 3회차 사이에 Gemini API가 웹 검색 근거를 붙이기 시작한 플랫폼 변화가 있었고, 이 시점 이후 Gemini 결과의 성격이 달라졌다. 1회차의 Gemini 최고 100%는 이 변화 이전의 수치다.

Perplexity는 1회차 73.1%에서 8회차 94.2%로 변화했다. 7회차에 96.2%로 전체 기간 최고치를 기록했다. 보일리 정비가 이어진 기간에 Perplexity 수치가 꾸준히 높은 수준을 유지하면서 상승 흐름을 보였다.

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어떤 질문 유형에서 새로 노출되기 시작했나요

질문 유형은 세 가지로 나뉘었고, 1회차와 8회차를 비교하면 유형마다 흐름이 다르다.

증상형 질문이 가장 큰 폭의 변화를 보였다. 1회차 41.7%에서 8회차 75%로 올랐다. 증상형은 환자가 자신의 상태를 AI에 그대로 입력하는 질문이다. 예를 들어 '잇몸이 붓고 피가 나는데 어디 가야 하나요', '어금니가 시릴 때 어떻게 해야 하나요' 같은 유형이다. 1회차에 세 유형 중 가장 낮은 출발점이었던 이 유형이, 보일리가 관련 안내 글을 발행한 기간에 75%까지 올랐다.

추천형(지역·진료과 추천) 질문은 1회차 53.6%에서 8회차 57.1%로 변화했다. '한남동 치아교정 잘하는 치과 추천해줘', '한남동 임플란트 치과' 같은 유형이다. 증상형에 비해 변화 폭은 작지만, 꾸준히 노출이 이어졌다.

비교·상황형(비용·야간·주말 등) 질문은 1회차 67.9%에서 8회차 67.9%로 같은 수치를 유지했다. 이 유형은 이미 출발점이 높았고, 8회차까지 동일한 수준을 유지했다. 세 유형 중 출발점이 가장 높았던 만큼, 추가 상승 여지가 상대적으로 작은 구간이기도 하다.

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다음 과제는 무엇인가요

보일리(Boily)는 현재도 이 병원의 측정을 이어가고 있으며, 정비도 진행 중이다.

데이터를 보면 아직 더 움직일 여지가 남아 있는 부분이 있다. ChatGPT는 8회차에 38.5%로, 6회차 최고치인 51.9%보다 낮아진 상태다. 보일리는 ChatGPT에서 이 병원이 빠지는 질문 유형이 어디인지를 측정 데이터로 계속 추적하고 있다.

비교·상황형 질문은 8회차까지 1회차와 같은 67.9%를 유지했다. 비용·야간·주말 진료처럼 구체적인 조건이 있는 질문에서 이 병원이 더 자주 언급되려면, 그 조건에 맞는 정보가 명확하게 정리돼 있어야 한다. 보일리는 이 유형을 다음 측정에서 별도로 들여다보는 지점으로 설정했다.

4회차와 5회차에 19/20개였던 '한 번 이상 언급된 질문 수'가 6회차 이후 20/20개로 다시 채워졌지만, 빠졌던 그 한 개의 질문이 어느 유형이었는지도 보일리가 계속 확인하는 항목이다.

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이 기록은 어떻게 읽어야 하나요

AI 검색의 답변은 고정돼 있지 않다. 같은 질문을 같은 AI에 입력해도, 오늘과 2주 뒤의 답이 다를 수 있다. AI가 참조하는 웹 콘텐츠가 계속 업데이트되고, AI 모델 자체도 수시로 바뀐다. 실제로 이 사례에서도 4회차에 전체 노출률이 57.7%로 내려갔고, 7회차에도 직전 대비 소폭 내려갔다. 이것은 AI 검색의 구조적 특성이다.

보일리(Boily)가 격주로 반복 측정하는 이유가 여기에 있다. 한 번의 측정으로 '현재 몇 %'를 아는 것도 유의미하지만, 오르고 내리는 흐름을 회차마다 기록해야 어느 엔진에서 어느 유형이 빠졌는지를 파악할 수 있다. 4회차의 하락도, 7회차의 하락도 보일리의 격주 측정이 바로 잡아냈고, 어느 엔진·어느 질문에서 빠졌는지를 확인했다.

이 사례에서 측정 조건이 두 차례 바뀌었다는 점도 데이터를 읽을 때 중요하다. 2026년 8월 7일(2회차와 3회차 사이)에 Gemini API가 웹 검색 근거를 붙이기 시작했고, 2026년 8월 19일(3회차와 4회차 사이)에 Claude 측정 모델이 바뀌었다. 이 두 변화는 이 병원의 홈페이지나 콘텐츠와 무관하게 발생한 플랫폼·측정 도구의 변화다. 보일리는 이 시점을 기록에 명시하고, 그 이전 수치를 이 변화의 결과로 읽지 않았다.

숫자가 올랐다고 해서 그 원인이 한 가지라고 말할 수 없고, 내려갔다고 해서 작업이 잘못됐다고 단정할 수도 없다. AI 검색 노출은 콘텐츠·기술·플랫폼 변화·경쟁 병원의 움직임 등 여러 요소가 함께 영향을 준다. 보일리는 그 흐름을 수치로 기록하고, 다음 회차에 반영할 지점을 찾는 작업을 반복한다.

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우리 병원도 같은 방식으로 시작할 수 있을까요

보일리(Boily)는 한국 병원 전용으로 ChatGPT·Claude·Gemini·Perplexity 답변에 병원이 얼마나 나오는지를 격주로 측정하는 회사다. 이 한남동 치과와 동일한 방식으로, 지역·진료과·증상·비용 등 실제 환자가 입력할 법한 질문을 설계하고, 웹 검색을 켠 상태에서 4개 엔진에 동시에 질의한 뒤 노출률을 회차별로 기록한다.

같은 방식으로 첫 측정부터 해 볼 수 있다. 보일리는 첫 측정을 무료로 제공하며, 측정 결과를 보고 나서 정비 여부를 결정할 수 있다. 정비를 시작한다면 이 사례처럼 격주 측정을 이어가며 어느 엔진·어느 질문 유형에서 어떤 변화가 생기는지를 수치로 확인하게 된다.

다만 보일리는 노출률이 반드시 오른다고 보장하지 않는다. AI 답변은 플랫폼 변화와 경쟁 환경에 따라 회차마다 달라질 수 있고, 정비가 노출로 이어지는 시점도 병원마다 다르다. 보일리가 제공하는 것은 수치를 빠짐없이 기록하고, 변화가 생겼을 때 어디에서 생겼는지를 함께 확인하는 과정이다. 이 과정이 쌓여야 AI 검색에서 이 병원이 얼마나 보이는지를 알 수 있고, 어디를 더 볼지를 정할 수 있다.