수내 치과 AI 검색 노출 사례 — 3회차 측정으로 16.8%에서 27.1%로, 최고 27.1%

보일리와 함께한 뒤 이 병원의 AI 검색 노출은 얼마나 달라졌나요

보일리(Boily)가 정비를 시작한 뒤 4주 만에, 이 병원의 전체 AI 검색 노출률은 1회차 16.8%에서 3회차(마지막) 27.1%로 올랐다. 가장 눈에 띄는 변화는 ChatGPT였다. 1회차 9.8%에서 출발한 ChatGPT 노출률은 3회차에 51.2%까지 올라 최고 51.2%(3회차)를 기록했다. Perplexity 역시 1회차 41.5%에서 3회차 52.4%로 올라 최고 52.4%(3회차)를 찍었다. 추천형(지역·진료과 추천) 질문에서도 1회차 32.1%에서 3회차 46.4%로 노출이 넓어졌다.

보일리(Boily)가 정비를 진행한 기간 동안 전체 노출률이 직전 회차보다 내려간 회차는 단 한 차례도 없었다. 물론 엔진별로 보면 오르내린 값이 있고, 한 번 이상 언급된 질문 수도 2회차 18/20에서 3회차 14/20으로 줄어든 지점이 있다. 이 글은 그 움직임을 하나도 숨기지 않고, 수치 그대로 기록한다.

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처음엔 어떤 상태였나요

측정을 처음 시작한 2026년 10월 2일, 이 병원의 AI 검색 전체 노출률은 16.8%였다. 보일리(Boily)가 20개의 일반 질문(병원 이름이 들어가지 않은 지역·증상·비교 관련 질문)을 ChatGPT·Claude·Gemini·Perplexity 네 가지 AI에 웹 검색을 켠 상태로 질의해 측정한 값이다.

1회차 기준으로 엔진별 수치를 보면 ChatGPT 9.8%, Claude 2.4%, Gemini 13.4%, Perplexity 41.5%였다. 20개 질문 가운데 이 병원이 한 번 이상 언급된 질문은 15개였다. 질문 유형별로는 추천형(지역·진료과 추천) 32.1%, 증상형 8.3%, 비교·상황형(비용·야간·주말 등) 50%였다.

이 수치가 출발점이었다. 낮다고 볼 수도, 나쁘지 않다고 볼 수도 있다. 중요한 것은 AI 검색 노출이 이미 일어나고 있었다는 사실, 그리고 어느 엔진에서 얼마나 나오는지를 처음으로 숫자로 파악했다는 점이다.

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보일리는 무엇을 했나요

보일리(Boily)가 한 일은 크게 네 가지 범주로 정리된다. 구체적으로 어떤 페이지를 몇 편 만들었는지, 어떤 기술을 어떤 순서로 적용했는지는 병원마다 측정 결과를 보고 다르게 정하기 때문에 여기서는 공개하지 않는다. 공개할 수 있는 범주 수준만 설명한다.

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

진료 항목, 진료시간, 의료진, 위치 등 이 병원이 이미 갖고 있던 정보를 AI 언어 모델이 인식하고 인용할 수 있는 형태로 다듬었다. AI가 답변을 생성할 때 참조할 수 있으려면 정보가 명확하고 일관되게 존재해야 한다. 웹 어딘가에 흩어져 있거나 이미지 안에만 있거나 오래된 정보가 남아 있으면 AI는 그 병원을 답변에 포함시키기 어렵다. 보일리(Boily)는 이 병원의 정보가 어디에 어떤 상태로 있는지를 먼저 확인하고, 부족한 부분을 채웠다.

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

AI는 답변을 만들 때 웹에서 신뢰할 수 있고 관련성 높은 글을 참조한다. 환자가 'OO 증상이 있을 때 어느 치과를 가야 하나', '수내에서 야간 진료 하는 치과가 있나', '임플란트 비용이 얼마나 하나' 같은 질문을 AI에게 물으면, AI는 웹에서 그 질문에 잘 답하고 있는 문서를 찾아 읽는다. 보일리(Boily)는 이 병원이 실제로 받는 환자 질문을 중심으로 안내 글을 지속적으로 발행해, 이 병원의 글이 AI 답변의 참조 대상이 될 수 있도록 했다. 모든 글은 의료광고법 기준으로 검수해 치료 효과를 과장하거나 비교·보장하는 표현 없이 작성했다.

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

AI가 웹을 참조하기 위해서는 그 홈페이지가 검색엔진과 AI 시스템에 의해 정상적으로 수집·읽혀야 한다. 홈페이지 구조나 설정에 문제가 있으면 아무리 좋은 글을 써도 AI는 그 내용을 보지 못한다. 보일리(Boily)는 이 병원의 홈페이지가 정상적으로 수집되고 읽히는 상태인지 점검했다.

넷째, 2주마다 같은 질문으로 다시 측정해 무엇이 움직였는지 확인했다.

AI 답변은 측정할 때마다 달라진다. 같은 질문이라도 AI가 그날 참조하는 웹 문서, 모델 업데이트, 지역 정보 변화 등에 따라 언급 여부가 바뀐다. 그래서 보일리(Boily)는 처음부터 격주 반복 측정을 측정 방식으로 정했다. 한 번의 측정만으로는 우연인지 추세인지 알 수 없다. 어느 엔진에서 올랐는지, 어느 질문 유형이 강해졌는지, 어디서 빠졌는지를 회차마다 기록해야 다음에 무엇을 해야 하는지가 보인다.

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회차마다 어떻게 움직였나요

1회차(2026-10-02): 전체 16.8%

ChatGPT 9.8%, Claude 2.4%, Gemini 13.4%, Perplexity 41.5%로 측정됐다. 20개 질문 중 이 병원이 한 번 이상 언급된 질문은 15개였다. 이것이 보일리(Boily)가 처음으로 숫자로 잡아낸 이 병원의 AI 검색 현황이었다.

2회차(2026-10-19): 전체 26.5%

첫 측정으로부터 약 2주 뒤, 전체 노출률은 26.5%로 올랐다. ChatGPT는 9.8%에서 43.9%로 크게 상승했고, Perplexity도 41.5%에서 48.8%로 올랐다. 반면 Gemini는 13.4%에서 9.8%로 내려갔고, Claude는 2.4%에서 3.7%로 소폭 올랐다. 한 번 이상 언급된 질문은 15개에서 18개로 늘었다. 보일리(Boily)가 정비를 시작한 뒤 처음으로 전체 노출률이 20%를 넘어선 회차였다.

Gemini의 하락은 2회차 데이터에서 바로 포착됐다. 보일리(Boily)의 격주 측정이 이 하락을 회차 안에서 잡아냈고, 어느 질문에서 이 병원이 빠졌는지 확인하는 작업으로 이어졌다.

3회차(2026-11-02): 전체 27.1%

마지막 측정인 3회차에서 전체 노출률은 27.1%로 올라 이 기간의 최고값을 기록했다. ChatGPT는 43.9%에서 51.2%로 추가 상승해 최고 51.2%(3회차)에 도달했다. Perplexity도 48.8%에서 52.4%로 올라 최고 52.4%(3회차)를 기록했다. Claude는 3.7%에서 다시 2.4%로 내려갔고, Gemini는 9.8%에서 2.4%로 추가 하락했다. 한 번 이상 언급된 질문은 18개에서 14개로 줄었다.

전체 수치는 올랐지만 Gemini와 언급 질문 수의 흐름은 보일리(Boily)가 주목하고 있는 지점이다. ChatGPT와 Perplexity의 강한 상승이 전체를 끌어올렸고, 이 두 엔진의 노출 확대가 3회차의 특징이다.

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어느 엔진에서 가장 좋아졌나요

이 병원의 AI 검색 노출에서 가장 큰 폭으로 올라간 엔진은 ChatGPT였다. 보일리(Boily)가 정비를 이어간 기간에 ChatGPT 노출률은 1회차 9.8%에서 3회차(마지막) 51.2%로 올랐고, 최고 51.2%는 3회차에 기록됐다.

Perplexity도 1회차 41.5%에서 출발해 3회차 52.4%로 올랐다. 최고 52.4%(3회차)는 Perplexity에서 이 병원이 가장 자주 언급된 시점이다. Perplexity는 1회차부터 40%를 넘어선 상태였기 때문에 절대값은 이미 높은 편이었고, 3회차에 추가로 올라 52.4%에 도달했다.

Claude는 1회차 2.4%, 2회차 3.7%, 3회차 2.4%로 움직였다. 최고는 2회차의 3.7%였고, 전체 기간을 통틀어 낮은 수준에서 크게 벗어나지 않았다. 이 점은 보일리(Boily)가 다음 측정에서 집중해서 보는 엔진이기도 하다.

Gemini는 1회차 13.4%가 최고였고, 2회차 9.8%, 3회차 2.4%로 내려갔다. 2회차에서 하락이 시작됐고 3회차에 추가 하락이 확인됐다. 보일리(Boily)의 격주 측정이 이 흐름을 회차마다 기록했고, 어떤 질문에서 이 병원이 빠지는지 파악하는 작업이 진행 중이다.

AI 답변은 회차마다 흔들린다. 같은 질문을 같은 AI에 물어도 측정 시점마다 다른 웹 문서를 참조하거나, AI 모델 자체가 업데이트되거나, 경쟁 병원의 정보가 새로 등록되는 등 여러 요인이 답변에 영향을 준다. 그래서 보일리(Boily)는 한 번의 측정으로 결론 내리지 않고, 2주마다 같은 조건으로 반복 측정해 추세를 본다.

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어떤 질문에서 새로 언급되기 시작했나요

보일리(Boily)는 질문을 세 가지 유형으로 분류해 각 유형의 노출률을 따로 측정했다.

추천형(지역·진료과 추천) 질문은 1회차 32.1%에서 3회차 46.4%로 올랐다. '수내에서 치과 추천해 줘', '분당에 교정 잘하는 치과 어디야' 같은 유형이다. 환자가 병원을 찾을 때 가장 직접적으로 묻는 방식이고, 이 유형에서의 노출이 넓어졌다는 것은 AI가 이 병원을 지역 내 선택지로 더 자주 제시하고 있다는 의미다. 보일리(Boily)가 안내 글을 이어서 발행하고 정보를 정리한 기간에 추천형 질문의 노출이 32.1%에서 46.4%로 올랐다.

비교·상황형(비용·야간·주말 등) 질문은 1회차 50%, 3회차 50%로 같은 수준을 유지했다. '임플란트 비용이 얼마야', '주말에 진료하는 치과 있어', '야간 진료 되는 치과 어디야' 같은 유형이다. 이 유형에서는 출발점부터 50%였고, 마지막 회차에도 50%를 유지했다. 이 수준을 꾸준히 지키고 있다는 점도 기록으로 남긴다.

증상형 질문은 1회차 8.3%에서 3회차 0%로 내려갔다. '이가 시릴 때 어느 치과 가야 해', '사랑니 빼야 하는지 모르겠어' 같은 질문에서는 3회차에 이 병원이 언급되지 않았다. 증상형 질문은 AI가 특정 병원보다 증상 설명이나 일반 의료 정보를 답변에 담는 경향이 있어, 병원 노출이 상대적으로 어렵다. 이 지점도 보일리(Boily)가 다음 측정에서 이어서 살피는 유형이다.

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다음 과제는 무엇인가요

ChatGPT와 Perplexity에서 노출이 올라간 흐름은 확인됐다. 그러나 Claude와 Gemini는 아직 이 병원의 정보를 답변에 충분히 담지 않고 있다.

Claude는 전체 기간을 통틀어 최고 3.7%(2회차)였고 1회차와 3회차 모두 2.4%를 기록했다. Gemini는 1회차 13.4%에서 3회차 2.4%로 내려간 추세가 이어지고 있다. 보일리(Boily)가 격주 측정으로 이 흐름을 잡아냈고, 이 두 엔진에서 무엇이 이 병원의 언급을 줄이고 있는지 파악하는 작업이 이어지고 있다.

증상형 질문에서 3회차 노출이 0%로 내려간 것도 보일리(Boily)가 주목하는 지점이다. 자세한 방법은 이후 측정 결과를 보고 정한다.

한 번 이상 언급된 질문 수도 2회차 18/20에서 3회차 14/20으로 줄었다. 전체 노출률은 올랐지만, 언급이 집중된 질문 수가 줄었다는 것은 특정 질문에서 더 강하게 올라간 반면 언급에서 빠진 질문도 생겼다는 의미다. 보일리(Boily)는 어느 질문에서 빠졌는지를 회차별로 기록하고 있다.

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이 기록은 어떻게 읽어야 하나요

AI 검색 노출은 고정된 값이 아니다. 같은 질문이라도 ChatGPT, Claude, Gemini, Perplexity는 측정할 때마다 조금씩 다른 답변을 생성한다. AI 모델이 업데이트되거나, 참조하는 웹 문서가 바뀌거나, 경쟁 정보가 새로 올라오면 어제 언급됐던 병원이 오늘 빠질 수 있다. 반대로 오늘 빠졌다고 해서 내일도 빠진다는 보장이 없다.

이런 이유로 보일리(Boily)는 단발 측정 대신 격주 반복 측정을 방식으로 삼는다. 한 번의 수치가 높다고 좋아하거나, 한 번 내려갔다고 포기하지 않고, 회차를 쌓아가며 추세를 본다. 어느 회차에 어느 엔진에서 무슨 질문이 올랐는지, 어디서 빠졌는지가 다음 정비의 방향을 결정한다.

이 사례에서 보일리(Boily)는 3회차에 걸쳐 데이터를 쌓았다. 전체 노출률은 직전 대비 내려간 회차 없이 16.8%에서 27.1%로 올랐다. 그 안에서 Gemini와 언급 질문 수의 변화도 기록됐다. 이 두 가지가 함께 기록돼야 다음에 어디에 집중해야 하는지 보인다.

보일리(Boily)의 측정은 노출률이라는 하나의 숫자만 보지 않는다. 엔진별·질문 유형별 수치를 나눠서 보고, 회차마다 비교해서, 어디서 무엇이 달라졌는지를 추적한다. 그 추적이 이 사례에서 Gemini 하락을 2회차에 바로 잡아낸 방식이기도 하다.

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우리 병원도 같은 방식으로 시작할 수 있을까요

보일리(Boily)는 이 병원과 같은 방식으로, 즉 병원 이름 없이 실제 환자 질문 20개를 ChatGPT·Claude·Gemini·Perplexity 네 엔진에 질의해 지금 이 병원이 AI 검색에서 얼마나 나오고 있는지를 먼저 측정하는 것부터 시작한다. 첫 측정은 무료로 제공한다.

측정 이후 정비로 이어갈지, 격주 측정만 계속할지는 병원 상황과 측정 결과를 보고 정한다. 정비를 진행한다고 해서 노출이 반드시 오른다는 보장은 하지 않는다. AI 답변은 보일리(Boily)가 통제할 수 없는 요소, 즉 AI 모델 업데이트, 경쟁 정보 변화, 웹 수집 주기 등에 영향을 받는다.

보일리(Boily)가 할 수 있는 것은 이 병원의 정보를 AI가 읽을 수 있는 상태로 만들고, 환자가 묻는 질문에 답하는 글을 꾸준히 발행하고, 기술 상태를 점검하고, 2주마다 같은 조건으로 측정해 무엇이 달라졌는지를 기록하는 일이다. 자세한 방법은 병원마다 측정 결과를 보고 정한다.

이 사례가 '우리 병원도 AI 검색 노출을 숫자로 볼 수 있다'는 첫 판단의 근거가 된다면, 그것으로 충분하다. 같은 방식으로 첫 측정(무료)부터 해 볼 수 있다. 노출은 보장하지 않는다.

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측정 조건 안내

이 사례의 측정은 2026년 10월 2일부터 2026년 11월 2일까지 4주 동안 3회에 걸쳐 진행됐다. 각 회차에서 병원 이름이 들어가지 않은 일반 질문 20개를 ChatGPT·Claude·Gemini·Perplexity 네 엔진에 웹 검색을 켠 상태로 질의했다. 노출률은 해당 엔진의 답변 중 이 병원이 언급된 비율로 계산했다. 측정 조건은 전 회차 동일하게 유지됐다.