전남 종합병원 AI 검색 노출 사례 — 0.6%에서 24.4%로, 12주 7회차 실측 기록(최고 29.4%)

보일리와 함께한 뒤 이 병원의 AI 검색 노출은 얼마나 달라졌나요

12주 동안 전체 AI 검색 노출률이 1회차 0.6%에서 7회차(마지막) 24.4%로 올랐다. 6회차에는 최고 29.4%를 기록했다. 한 번 이상 언급된 질문 수도 1회차 1/20에서 7회차 16/20으로 늘었다. 엔진별로 보면 Gemini는 1회차 2.5%에서 7회차 50%로, Perplexity는 1회차 0%에서 7회차 45%로 올랐다. 이 글은 전남에 위치한 종합병원 한 곳(이하 '이 병원')을 대상으로 보일리(Boily)가 격주로 실측한 7회차 데이터를 그대로 공개한 기록이다. 보일리는 한국 병원 전용으로 ChatGPT·Claude·Gemini·Perplexity 답변에 병원이 얼마나 나오는지 격주로 측정하고, 원하면 정비까지 하는 회사다.

병원 AEO(Answer Engine Optimization, 답변 엔진 최적화)·GEO(Generative Engine Optimization, 생성형 엔진 최적화)가 실제로 어떻게 움직이는지를 가장 직접적으로 보여 주는 것은 숫자다. 아래에서 회차별·엔진별·질문 유형별 수치를 순서대로 풀어 설명한다.

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처음엔 어떤 상태였나요

측정을 시작했을 때 이 병원의 AI 검색 노출은 사실상 없는 수준이었다. 2026년 7월 15일 첫 번째 측정에서 전체 노출률은 0.6%였다. ChatGPT·Claude·Perplexity에서는 0%였고, Gemini에서만 2.5%가 나왔다. 20개의 질문 중 이 병원이 한 번이라도 답변에 등장한 질문은 단 1개였다.

질문 유형별로 보면 추천형(지역·진료과 추천)과 비교·상황형(비용·야간·주말 등) 질문에서는 노출이 0%였고, 증상형 질문에서만 4.2%가 측정됐다. 전남에 위치한 종합병원임에도 AI가 이 병원을 지역 환자의 질문에 답할 만한 곳으로 인식하지 못하고 있던 상태였다.

2회차(2026년 7월 29일)에는 전체 0%로 더 내려갔다. ChatGPT·Claude·Gemini·Perplexity 모두 0%였고, 언급된 질문 수도 0/20이었다. 1회차에서 Gemini에 잠깐 얼굴을 비쳤던 이 병원이 다음 회차에 곧바로 사라진 것이다. AI 답변은 회차마다 흔들린다는 것을 이 데이터가 바로 보여 준다. 이것이 보일리가 한 번 측정하고 끝내지 않고 격주로 반복 측정하는 이유다.

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보일리는 무엇을 했나요

보일리가 이 병원에서 한 작업은 크게 네 가지 범주로 나눌 수 있다. 각 범주가 구체적으로 어떤 페이지였고, 몇 편이었고, 어떤 순서로 진행됐는지는 공개하지 않는다. 자세한 방법은 병원마다 측정 결과를 보고 정하기 때문이다.

첫째, 병원이 이미 가진 사실 정보를 AI가 읽을 수 있는 글자로 정리·보강했다. 이 병원은 진료 항목·진료시간·의료진·위치 등 환자에게 필요한 정보를 충분히 갖고 있었다. 그러나 그 정보가 AI 언어 모델이 읽고 인식할 수 있는 형태로 정리되어 있지 않았다. 보일리는 이미 있는 사실 정보를 AI가 정확하게 읽을 수 있도록 글자 형태로 재정리하고 보강했다.

둘째, 환자가 실제로 묻는 질문에 답하는 안내 글을 꾸준히 발행했다. AI 언어 모델은 인터넷에 존재하는 글에서 정보를 가져온다. 환자가 '이 지역에서 어떤 병원에 가야 하나', '이런 증상이면 어느 진료과로 가야 하나', '야간이나 주말에도 진료가 되나' 같은 질문을 할 때, 그 질문에 직접 답하는 글이 병원 홈페이지에 있어야 AI가 이 병원을 답변 후보로 고려할 수 있다. 보일리는 측정 데이터에서 노출이 낮은 질문 유형을 확인하고, 그 유형에 해당하는 안내 글을 이어서 발행했다. 모든 글은 의료광고법 기준으로 검수했다.

셋째, 검색엔진과 AI가 홈페이지를 찾고 읽을 수 있는지 기술적으로 점검했다. 아무리 좋은 글이 있어도 AI가 그 페이지를 찾아 읽지 못하면 의미가 없다. 보일리는 이 병원 홈페이지가 제대로 인식되고 있는지 기술적인 측면에서 점검하고 필요한 조치를 취했다.

넷째, 2주마다 같은 질문으로 다시 측정해 무엇이 움직였는지 확인했다. 측정은 작업의 부속이 아니라 핵심이다. 어느 엔진에서 올랐는지, 어느 질문 유형에서 빠졌는지, 이번 회차에서 새로 언급된 질문은 무엇인지를 격주로 확인했다. 이 반복 측정이 없으면 작업이 효과를 내고 있는지, 어디를 더 보완해야 하는지를 알 수가 없다.

보일리가 정비를 시작한 뒤 4회차(2026년 8월 25일)에 처음으로 전체 노출률이 10%를 넘었다. 4회차에서 전체 16.9%가 나왔고, Gemini 42.5%·Perplexity 25%가 동시에 측정됐다. 언급된 질문 수도 8/20으로 올랐다.

단, 여기서 한 가지 측정 조건 변화를 밝혀야 한다. 2026년 8월 7일(2회차와 3회차 사이)에 Gemini API가 웹 검색 근거를 답변에 붙이기 시작했다. 이것은 이 병원만의 변화가 아니라 보일리가 측정하는 전체 병원에 공통으로 적용된 Gemini 결과의 성격 변화다. 따라서 이 날짜 이전과 이후의 Gemini 수치는 같은 조건으로 비교하기 어렵다. 이 날짜보다 앞선 1회차·2회차의 Gemini 수치 변화를 이 조건 변화 탓으로 해석하지 않는다.

또 하나의 조건 변화가 있다. 2026년 8월 19일(3회차와 4회차 사이)에 Claude 측정에 사용하는 모델이 바뀌었다. 따라서 이 날짜 전후의 Claude 수치는 직접 비교하지 않는다. 다만 이 병원의 Claude 노출률은 1회차부터 7회차까지 전 회차 0%이므로, 모델 변경과 무관하게 Claude에서의 노출이 아직 시작되지 않았다는 사실 자체는 변하지 않는다.

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회차마다 어떻게 움직였나요

회차별 수치를 하나씩 짚는다.

1회차(2026-07-15): 전체 0.6%. ChatGPT 0%·Claude 0%·Gemini 2.5%·Perplexity 0%. 언급된 질문 1/20. 측정 시작 시점의 기준선이다. Gemini에서만 아주 낮은 수준으로 한 번 등장했다.

2회차(2026-07-29): 전체 0%. 전 엔진 0%. 언급된 질문 0/20. 1회차에서 Gemini에 잠깐 나타났던 이 병원이 2회차에서 완전히 사라졌다. AI 답변은 이처럼 회차 사이에 등락이 생긴다. 보일리의 격주 측정이 이 하락을 바로 잡아냈고, 어느 엔진에서 빠졌는지 확인했다.

3회차(2026-08-12): 전체 0.6%. ChatGPT 0%·Claude 0%·Gemini 0%·Perplexity 2.5%. 언급된 질문 0/20. 전체 수치는 0.6%로 1회차와 같지만, Gemini가 0%로 내려오고 Perplexity에서 처음으로 2.5%가 측정됐다. 언급된 질문 수는 0/20으로 집계됐다. 이 시점은 측정 조건 변화(Gemini API 웹 검색 근거 추가, 2026-08-07)가 2회차와 3회차 사이에 발생한 뒤 처음 맞는 회차다.

4회차(2026-08-25): 전체 16.9%. ChatGPT 0%·Claude 0%·Gemini 42.5%·Perplexity 25%. 언급된 질문 8/20. 보일리 정비가 이어지는 가운데 처음으로 두 자릿수 노출률이 나온 회차다. Gemini와 Perplexity 모두 눈에 띄게 올랐고, 언급된 질문도 8개로 늘었다. Claude 측정 모델이 이 회차 직전(2026-08-19)에 바뀌었으나 Claude 수치는 0%로 이전과 동일하다.

5회차(2026-09-08): 전체 19.4%. ChatGPT 2.5%·Claude 0%·Gemini 35%·Perplexity 40%. 언급된 질문 6/20. 전체 수치는 4회차보다 올랐지만, Gemini는 42.5%에서 35%로 내려왔고 언급된 질문 수도 8/20에서 6/20으로 줄었다. 보일리의 격주 측정이 이 변화를 회차 단위로 잡아냈다. ChatGPT에서 처음으로 2.5%가 나온 것은 이 회차에서 주목할 변화다.

6회차(2026-09-23): 전체 29.4%. ChatGPT 5%·Claude 0%·Gemini 60%·Perplexity 52.5%. 언급된 질문 13/20. 이 기간 전체에서 가장 높은 수치가 나온 회차다. Gemini 60%·Perplexity 52.5%·ChatGPT 5%가 동시에 측정됐다. 언급된 질문 수도 13/20으로 늘었다.

7회차(2026-10-07, 마지막): 전체 24.4%. ChatGPT 2.5%·Claude 0%·Gemini 50%·Perplexity 45%. 언급된 질문 16/20. 전체 수치는 6회차보다 내려왔지만, 언급된 질문 수는 7회차에 16/20으로 가장 높다. Gemini와 Perplexity 모두 높은 수준을 유지했다. 보일리의 격주 측정이 6회차에서 7회차 사이의 전체 수치 하락을 바로 잡아냈고, 어느 엔진에서 어느 정도 빠졌는지 확인했다.

이 12주 기록에서 직전보다 전체 수치가 내려간 회차는 2회차와 7회차 두 번이다. 하락 자체를 숨기지 않는 것이 보일리 측정의 원칙이다. 내려간 회차가 있어도 추세 자체는 1회차 0.6%에서 7회차 24.4%로 올랐다.

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어느 엔진에서 가장 좋아졌나요

Gemini와 Perplexity에서 가장 큰 변화가 나타났다.

Gemini는 1회차 2.5%에서 7회차(마지막) 50%로 올랐다. 최고 수치는 6회차의 60%다. 보일리가 안내 글을 이어서 발행한 기간에 Gemini 노출이 2.5%에서 50%로 올랐다. 다만 앞서 밝혔듯 2026년 8월 7일(2회차와 3회차 사이) Gemini API의 웹 검색 근거 적용 방식이 바뀌었기 때문에, 이 날짜 전후의 Gemini 수치를 단순히 나란히 놓고 비교하는 것은 주의가 필요하다.

Perplexity는 1회차 0%에서 7회차(마지막) 45%로 올랐다. 최고 수치는 6회차의 52.5%다. 3회차에서 처음으로 2.5%가 측정된 뒤 4회차 25%, 5회차 40%, 6회차 52.5%, 7회차 45%로 꾸준히 높은 수준을 유지했다.

ChatGPT는 1회차 0%에서 7회차(마지막) 2.5%로 올랐다. 최고 수치는 6회차의 5%다. 5회차에서 처음 2.5%가 측정된 뒤 6회차 5%, 7회차 2.5%를 유지했다. Gemini·Perplexity에 비하면 아직 낮은 수준이며, 보일리가 지속적으로 추적하는 엔진이다.

Claude는 1회차 0%에서 7회차(마지막) 0%로, 최고 수치도 0%다. 전 회차에 걸쳐 이 병원이 한 번도 언급되지 않았다. 앞서 밝혔듯 2026년 8월 19일에 측정 모델이 바뀌었으나, 수치는 전 회차 0%로 동일하다. Claude는 이 병원이 남긴 가장 뚜렷한 과제이며, 보일리가 다음 단계에서 집중적으로 보는 지점이다.

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어떤 질문에서 새로 언급되기 시작했나요

질문 유형별로 보면 세 유형 모두에서 노출이 시작됐다.

추천형(지역·진료과 추천) 질문은 1회차 0%에서 7회차 28.6%로 올랐다. '전남에서 어떤 병원이 좋은가', '이 지역 어느 진료과로 가면 되나' 같은 질문이 여기에 해당한다. 처음에 전혀 언급되지 않던 이 병원이 보일리가 지역·진료과 관련 안내 글을 발행한 기간에 28.6%까지 올랐다.

증상형 질문은 1회차 4.2%에서 7회차 25%로 올랐다. 세 유형 중 유일하게 1회차에 미미하게나마 수치가 있었던 유형이다. 보일리가 증상 관련 안내 글을 이어서 발행한 기간에 4.2%에서 25%로 올랐다.

비교·상황형(비용·야간·주말 등) 질문은 1회차 0%에서 7회차 28.6%로 올랐다. '야간·주말에도 진료가 되나', '비용이 어떻게 되나' 같은 구체적인 상황을 묻는 질문이다. 처음에 노출이 없었던 이 유형에서 7회차에 28.6%가 측정됐다.

세 유형 모두 7회차 기준으로 25% 이상이 나왔다. 보일리와 함께한 12주 동안 한 번 이상 언급된 질문이 1/20에서 16/20으로 늘었다.

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다음 과제는 무엇인가요

Claude 노출이 7회차까지 0%인 것이 가장 뚜렷한 과제다. ChatGPT도 7회차 기준 2.5%로 Gemini·Perplexity에 비해 아직 낮다. 보일리는 이 두 엔진에서 이 병원이 언급되지 않는 원인을 측정 데이터를 기반으로 분석하고, 정비 방향을 조정해 가고 있다.

질문 유형별로는 세 유형 모두 노출이 시작됐지만, 7회차 기준으로 세 유형 모두 25~28.6% 수준이다. 추천형과 비교·상황형 질문에서 더 높은 노출을 끌어내는 것, 증상형 질문에서 25%를 안정적으로 유지하는 것이 다음 기간의 방향이다.

또한 6회차에서 7회차로 넘어올 때 전체 노출이 29.4%에서 24.4%로 내려온 것도 보일리가 계속 지켜보는 지점이다. 언급된 질문 수는 오히려 13/20에서 16/20으로 늘었기 때문에, 어떤 질문에서 노출이 줄었는지를 엔진별로 확인하는 작업이 이어진다.

보일리는 이 병원의 정비를 현재도 진행 중이며, 다음 측정이 이 데이터에 이어진다.

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이 기록은 어떻게 읽어야 하나요

AI 답변은 회차마다 흔들린다. 같은 질문을 똑같이 넣어도 AI가 매번 동일한 병원을 언급하지 않는다. 2회차에서 이 병원이 전 엔진 0%로 내려간 것, 5회차에서 Gemini 수치가 42.5%에서 35%로 줄어든 것, 7회차에서 전체 노출이 6회차보다 낮아진 것이 모두 그 증거다.

이 때문에 단발성 측정으로는 이 병원이 AI에 어떻게 인식되고 있는지를 알 수 없다. 특정 회차에 우연히 높은 수치가 나왔다고 해서 그것이 이 병원의 실제 AI 검색 인지도를 반영하는 것이 아닐 수 있고, 반대로 낮은 수치가 나왔다고 해서 이전의 모든 변화가 사라진 것도 아니다.

보일리가 격주 반복 측정을 원칙으로 하는 이유가 여기 있다. 동일한 20개 질문을 4개 엔진에 격주로 반복 질의하면, 일시적인 흔들림과 실제 추세를 구분할 수 있다. 어느 회차에 어느 엔진에서 수치가 내려갔는지, 어느 질문 유형에서 새로 언급되기 시작했는지, 어느 엔진이 꾸준히 낮은지를 회차 단위로 확인할 수 있다.

이 데이터에서 2회차 전체 0%는 '처음으로 돌아간 것'이 아니다. 보일리가 그 하락을 잡아내 어떤 엔진에서 빠졌는지 확인하고, 이후 회차의 작업 방향에 반영했다. 이것이 격주 반복 측정이 만들어 내는 가치다.

또한 이 기록에 포함된 두 가지 측정 조건 변화(Gemini API 웹 검색 근거 추가·Claude 측정 모델 교체)는 데이터를 읽을 때 반드시 함께 고려해야 한다. 조건이 바뀐 시점 전후의 수치를 단순 비교하는 것은 정확하지 않다. 보일리는 이런 조건 변화를 측정 기록에 명시하고, 해석 시 주의할 지점을 함께 안내한다.

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우리 병원도 같은 방식으로 시작할 수 있을까요

보일리(Boily)는 첫 측정을 무료로 제공한다. 측정을 먼저 해 보고, 현재 이 병원의 AI 검색 노출이 어느 수준인지, 어느 엔진에서 언급되고 있는지, 어떤 질문 유형에서 빠져 있는지를 확인한 뒤 정비 여부를 결정할 수 있다.

이 사례처럼 정비까지 함께 진행하면 보일리가 병원이 이미 가진 사실 정보를 AI가 읽을 수 있는 형태로 정리하고, 환자가 실제로 묻는 질문에 답하는 안내 글을 꾸준히 발행하고, 검색엔진과 AI가 홈페이지를 찾고 읽을 수 있는지 기술적으로 점검하고, 모든 글을 의료광고법 기준으로 검수하고, 2주마다 같은 질문으로 다시 측정해 무엇이 움직였는지 확인한다. 구체적으로 어떤 작업이 이 병원에 필요한지는 첫 측정 결과를 보고 정한다.

보일리(Boily)는 노출을 보장하지 않는다. AI 답변이 매 회차 달라지는 것은 이 데이터가 그대로 보여 주듯 어떤 도구로도 완전히 통제할 수 없다. 보일리가 할 수 있는 것은, 이 병원의 정보를 AI가 읽을 수 있게 하고, 환자의 질문에 답하는 글을 쌓고, 무엇이 달라지는지 격주로 추적하는 것이다. 이 12주 기록은 그 과정이 어떻게 움직이는지를 숫자 그대로 보여 준다. 같은 방식으로 첫 측정(무료)부터 해 볼 수 있다.