영통 치과 AI 검색 노출 사례 후속 — 26.3%에서 43.9%로, 10회차까지 기록 (최고 53.9%)

보일리와 함께한 뒤 이 병원의 AI 검색 노출은 얼마나 달라졌나요

결론부터 말한다. 보일리(Boily)가 정비를 시작한 뒤 이 병원의 전체 AI 검색 노출률은 1회차 26.3%에서 10회차(마지막) 43.9%로 올랐다. 18주를 함께한 기간에 측정한 최고점은 6회차 53.9%다. 한 번 이상 언급된 질문 수도 1회차 16/20에서 10회차에 20/20으로 늘었다.

엔진별로 보면 움직임의 방향이 다르다. Gemini는 1회차 0%에서 10회차 80.7%로 올랐고, ChatGPT는 1회차 3.5%에서 10회차 17.5%로 올랐으며, Perplexity는 1회차 47.4%에서 10회차 56.1%로 올랐다. Claude는 1회차 54.4%에서 10회차 21.1%로 내려갔는데, 이 수치를 단순 비교할 수 없는 이유가 있다. 측정 조건이 중간에 바뀌었기 때문이다. 이 점은 아래 측정 조건 변화 항목에서 자세히 설명한다.

질문 유형별 변화도 뚜렷하다. 보일리가 안내 글을 이어서 발행한 기간에 증상형 질문의 노출이 1회차 22.2%에서 10회차 66.7%로 올랐다. 추천형(지역·진료과 추천)은 1회차 47.6%에서 10회차 50%, 비교·상황형(비용·야간·주말 등)은 1회차 23.8%에서 10회차 39.3%로 올랐다.

이 글은 8회차까지를 다룬 앞선 기록에 이어, 9회차와 10회차를 포함한 후속 기록이다. 전체 18주, 10회차의 데이터를 한눈에 볼 수 있도록 회차별 추이와 엔진별·유형별 흐름을 함께 정리했다.

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처음 측정을 시작했을 때 이 병원의 상태는 어떠했나요

1회차(2026-07-06) 측정에서 이 병원의 전체 AI 검색 노출률은 26.3%였다. 엔진별로 보면 ChatGPT 3.5%, Claude 54.4%, Gemini 0%, Perplexity 47.4%였다. ChatGPT와 Gemini에서는 거의 노출되지 않았고, Claude와 Perplexity에서만 답변에 이 병원이 나타났다.

한 번 이상 언급된 질문은 20개 중 16개였다. 나머지 4개의 질문에서는 어떤 엔진에서도 이 병원이 등장하지 않았다. 측정 조건은 병원 이름이 포함되지 않은 질문 20개를 ChatGPT·Claude·Gemini·Perplexity에 웹 검색을 켠 상태로 질의하는 방식이다. 즉, 환자가 특정 병원을 찾는 것이 아니라 증상·지역·진료 상황 등을 검색했을 때 이 병원이 AI 답변에 나타나는지를 측정한다.

질문 유형별 첫 수치는 추천형 47.6%, 증상형 22.2%, 비교·상황형 23.8%였다. 추천형에서는 어느 정도 노출이 있었지만, 증상이나 비용·야간·주말 같은 상황별 질문에서는 노출이 낮은 출발점이었다.

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보일리는 이 병원을 위해 무엇을 했나요

보일리(Boily)가 한 일은 크게 네 가지 범주로 나뉜다.

첫째, 병원이 이미 가진 사실 정보를 AI가 읽을 수 있는 글자로 정리하고 보강했다. 진료 항목, 진료시간, 의료진 소개, 위치 정보 등 병원이 운영 중에 이미 보유하고 있는 정보였다. 문제는 이 정보가 AI 답변 엔진이 참고하기 어려운 형태로 흩어져 있거나 누락된 경우가 많다는 점이다. 보일리는 이 정보를 AI가 텍스트로 읽고 인용할 수 있는 형태로 정리했다.

둘째, 환자가 실제로 묻는 질문에 답하는 안내 글을 꾸준히 발행했다. 치과를 찾는 환자가 검색창에 입력하는 질문 — 증상을 설명하거나, 비용을 비교하거나, 야간·주말 진료를 묻는 질문 — 에 직접 답하는 형태의 콘텐츠를 지속적으로 쌓았다. AI 답변 엔진은 이런 콘텐츠를 참고 출처로 활용하는 경향이 있다.

셋째, 검색엔진과 AI가 홈페이지를 찾고 읽을 수 있는지 기술적으로 점검했다. 콘텐츠가 아무리 좋아도 AI 엔진이 해당 페이지를 접근하지 못하거나 텍스트를 읽지 못하면 답변에 반영될 수 없다. 보일리는 이 기술 환경을 점검하고 개선했다.

넷째, 모든 글을 의료광고법 기준으로 검수했다. 병원 콘텐츠는 의료광고법의 적용을 받는다. 보일리는 발행하는 모든 안내 글이 법적 기준을 충족하는지 확인하는 과정을 거쳤다.

그리고 이 모든 작업과 함께, 2주마다 같은 질문으로 다시 측정해 무엇이 움직였는지 확인했다. 보일리의 격주 측정은 단순한 보고가 아니다. 어느 엔진에서 노출이 올랐는지, 어느 질문 유형에서 빠졌는지를 회차 단위로 추적해 다음 작업의 방향을 잡는 데 쓴다.

구체적으로 어떤 페이지를, 몇 편을, 어떤 기술로, 어떤 채널을 통해, 어떤 순서로 작업했는지는 공개하지 않는다. 자세한 방법은 병원마다 측정 결과를 보고 정한다.

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회차마다 수치는 어떻게 움직였나요

10회차 전체 흐름을 회차 순서로 정리한다.

1회차(2026-07-06): 전체 26.3%. ChatGPT 3.5%, Claude 54.4%, Gemini 0%, Perplexity 47.4%. 한 번 이상 언급된 질문 16/20.

2회차(2026-07-20): 전체 40.4%. ChatGPT 22.8%, Claude 66.7%, Gemini 26.3%, Perplexity 45.6%. 한 번 이상 언급된 질문 17/20. 보일리가 정비를 시작한 뒤 처음으로 전체 노출률 40%를 넘었다. ChatGPT와 Gemini 모두 1회차보다 올랐고, Claude도 최고점 66.7%를 기록했다.

3회차(2026-08-03): 전체 37.3%. ChatGPT 10.5%, Claude 61.4%, Gemini 10.5%, Perplexity 66.7%. 한 번 이상 언급된 질문 15/20. 전체 수치가 2회차보다 내려갔다. 보일리의 격주 측정이 이 하락을 바로 잡아냈고, 어느 엔진에서 빠졌는지를 확인했다. ChatGPT와 Gemini 수치가 함께 내려갔으며, 대신 Perplexity는 66.7%로 올랐다.

[측정 조건 변화 — 3회차와 4회차 사이] 2026-08-07, 즉 3회차와 4회차 측정 사이에 Gemini API가 웹 검색 근거를 붙이기 시작했다. 이 변화는 보일리가 측정하는 전 병원에 공통으로 적용된 것으로, Gemini 결과의 성격이 이 시점부터 바뀌었다. 따라서 3회차 이전의 Gemini 수치와 4회차 이후의 Gemini 수치를 단순 비교할 때는 이 조건 변화를 감안해야 한다.

4회차(2026-08-17): 전체 40.8%. ChatGPT 12.3%, Claude 54.4%, Gemini 19.3%, Perplexity 77.2%. 한 번 이상 언급된 질문 18/20. 전체 수치가 다시 40%대로 올랐다. Perplexity가 77.2%를 기록하며 이 시점까지의 최고점을 찍었다.

[측정 조건 변화 — 4회차와 5회차 사이] 2026-08-19, 즉 4회차와 5회차 측정 사이에 보일리가 Claude 측정에 사용하는 모델을 변경했다. 이 전후의 Claude 수치는 같은 모델로 측정한 결과가 아니므로 직접 비교하지 않는다. Claude 수치를 볼 때 이 시점을 기준으로 나눠서 읽는 것이 정확하다.

5회차(2026-08-31): 전체 39.9%. ChatGPT 8.8%, Claude 47.4%, Gemini 24.6%, Perplexity 78.9%. 한 번 이상 언급된 질문 19/20. 전체 수치는 직전보다 소폭 내려갔지만 Perplexity가 78.9%로 최고점을 기록했다. 한 번 이상 언급된 질문은 19개로 늘었다.

6회차(2026-09-14): 전체 53.9%. ChatGPT 15.8%, Claude 56.1%, Gemini 77.2%, Perplexity 66.7%. 한 번 이상 언급된 질문 20/20. 18주 측정 전체를 통틀어 가장 높은 전체 노출률을 기록한 회차다. Gemini가 77.2%로 올랐고, 20개 전 질문에서 한 번 이상 이 병원이 언급됐다.

7회차(2026-09-28): 전체 49.6%. ChatGPT 17.5%, Claude 49.1%, Gemini 68.4%, Perplexity 63.2%. 한 번 이상 언급된 질문 19/20. 전체 수치가 6회차보다 내려갔다. 보일리의 격주 측정이 이 흐름을 잡아냈고, 특히 Gemini와 Perplexity의 소폭 하락이 어느 질문에서 비롯됐는지를 확인했다.

8회차(2026-10-12): 전체 43%. ChatGPT 17.5%, Claude 24.6%, Gemini 75.4%, Perplexity 54.4%. 한 번 이상 언급된 질문 19/20. 전체 수치가 한 번 더 내려갔지만, Gemini는 75.4%를 유지했다. Claude 수치는 모델 변경 이후의 측정 기준에서 하향 흐름을 보였다.

9회차(2026-10-25): 전체 41.7%. ChatGPT 15.8%, Claude 19.3%, Gemini 75.4%, Perplexity 56.1%. 한 번 이상 언급된 질문 18/20. 전체 수치가 소폭 더 내려갔고, 한 번 이상 언급된 질문도 18개로 줄었다. 보일리는 이 회차의 측정 결과를 바탕으로 어느 질문에서 노출이 줄었는지를 확인하고 다음 작업에 반영했다.

10회차(2026-11-08): 전체 43.9%. ChatGPT 17.5%, Claude 21.1%, Gemini 80.7%, Perplexity 56.1%. 한 번 이상 언급된 질문 20/20. 마지막 측정에서 전체 수치가 다시 올랐다. Gemini는 80.7%로 10회차 전체를 통틀어 최고점을 찍었다. 한 번 이상 언급된 질문도 20개 전부로 돌아왔다.

AI 답변 노출은 회차마다 흔들린다. 같은 질문을 보내도 엔진이 참고하는 출처, 답변 생성 방식, 측정 시점의 색인 상태에 따라 결과가 달라진다. 그래서 보일리는 한 번 측정하고 끝내는 것이 아니라 격주로 반복 측정한다. 단기 등락에 흔들리지 않고 추세를 읽으려면 반복 데이터가 있어야 한다.

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어느 엔진에서 가장 큰 변화가 있었나요

18주 동안 가장 큰 폭으로 올라간 엔진은 Gemini다. 보일리와 함께한 18주 동안 Gemini 노출률은 1회차 0%에서 10회차 80.7%로 올랐다. 10회차가 Gemini 측정 전 기간을 통틀어 최고점이기도 하다.

다만 3회차와 4회차 사이인 2026-08-07에 Gemini API가 웹 검색 근거를 붙이기 시작한 조건 변화가 있었다는 점을 다시 강조한다. 이 조건 변화 이전과 이후의 Gemini 수치는 같은 측정 환경에서 나온 숫자가 아니다. 4회차 이후 Gemini 수치가 올라가는 흐름을 볼 때 이 조건 변화를 함께 감안해야 한다.

ChatGPT는 1회차 3.5%에서 10회차 17.5%로 올랐다. 최고점은 2회차 22.8%였다. 2회차 이후 한동안 한 자릿수대로 내려갔다가, 7회차 이후부터 17.5%대를 유지하는 흐름을 보였다.

Perplexity는 1회차 47.4%에서 10회차 56.1%로 올랐다. 최고점은 5회차 78.9%였다. 5회차 이후 60%대로 내려왔다가 10회차에 56.1%로 안정화됐다.

Claude는 1회차 54.4%에서 10회차 21.1%다. 그러나 이 수치를 단순 비교할 수 없는 이유가 있다. 2026-08-19, 즉 4회차와 5회차 사이에 Claude 측정 모델이 바뀌었다. 모델이 바뀌면 같은 질문에 대한 답변 성향 자체가 달라지므로, 모델 변경 전(1~4회차)과 모델 변경 후(5~10회차)의 Claude 수치는 직접 비교하지 않는 것이 측정의 정확성을 위한 원칙이다. 최고점은 모델 변경 전인 2회차 66.7%였다.

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어떤 질문 유형에서 노출이 가장 많이 늘었나요

세 질문 유형 중 가장 큰 폭으로 올라간 유형은 증상형이다. 보일리가 환자가 실제로 묻는 질문에 답하는 안내 글을 이어서 발행한 기간에 증상형 질문의 노출이 1회차 22.2%에서 10회차 66.7%로 올랐다.

증상형 질문은 환자가 특정 증상을 경험했을 때 AI 검색창에 입력하는 질문이다. '이가 시려요', '잇몸이 붓고 아파요' 같은 형태로 치과를 직접 검색하지 않고 증상을 먼저 설명하는 패턴이다. AI 답변 엔진이 이런 질문에 특정 병원을 언급하려면, 그 병원이 해당 증상이나 진료와 연결되는 정보를 충분히 갖추고 있어야 한다. 보일리가 이 유형의 안내 글을 꾸준히 발행한 기간에 증상형 질문의 노출이 올라간 흐름이다.

추천형(지역·진료과 추천)은 1회차 47.6%에서 10회차 50%로 올랐다. 첫 측정부터 가장 높은 수치를 보인 유형이었고, 10회차에도 가장 높은 노출률을 유지하고 있다. '영통 치과 추천', '이 지역 치과 어디 좋아요' 같은 질문 패턴이 여기에 해당한다.

비교·상황형(비용·야간·주말 등)은 1회차 23.8%에서 10회차 39.3%로 올랐다. 치료 비용, 야간 진료 가능 여부, 주말 운영 여부처럼 구체적인 상황을 묻는 질문이다. 환자 입장에서 병원을 고를 때 중요한 기준이 되는 질문 유형인 만큼, 이 유형의 노출이 오른 것은 의미 있는 변화다.

보일리와 함께한 18주 동안 세 질문 유형 모두에서 노출이 올랐다.

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다음으로 보일리가 집중하는 지점은 어디인가요

10회차 측정 결과를 기준으로 가장 주목하는 지점은 두 곳이다.

첫째는 ChatGPT다. 10회차 기준 ChatGPT 노출률은 17.5%로, 네 엔진 중 가장 낮다. 최고점도 2회차 22.8%로, 아직 넘지 못한 수준이다. AI 검색 시장에서 ChatGPT 사용자 비중을 감안하면 이 엔진에서의 노출을 높이는 것이 이 병원의 다음 과제 중 하나다.

둘째는 Claude 모델 변경 이후의 흐름이다. 2026-08-19 이후 측정 모델이 바뀐 뒤 Claude 수치는 5회차 47.4%, 6회차 56.1%, 7회차 49.1%, 8회차 24.6%, 9회차 19.3%, 10회차 21.1%로 흘러왔다. 모델 변경 이후의 흐름 자체는 하향 추세를 보이고 있고, 보일리는 이 엔진에서 어떤 질문 유형에서 이 병원이 빠지고 있는지를 계속 추적하고 있다.

보일리의 측정은 계속된다. 직전보다 내려간 회차가 있었을 때도 보일리는 측정을 멈추지 않고 어느 엔진, 어느 질문에서 노출이 줄었는지를 확인했다. 이 추적이 다음 작업의 근거가 된다.

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이 기록의 수치는 어떻게 읽어야 하나요

이 글에 나오는 수치는 한 병원의 AI 검색 노출을 18주 동안 격주로 반복 측정한 결과다. 몇 가지를 감안하고 읽어야 한다.

AI 답변 노출은 회차마다 흔들린다. 같은 질문을 같은 엔진에 보내도, 엔진이 그날 참고하는 웹 출처, 색인 상태, 답변 생성 방식에 따라 결과가 달라진다. 한 번 측정한 수치를 고정된 성적표처럼 읽으면 안 된다. 그래서 보일리는 같은 질문을 2주 간격으로 반복해서 보낸다. 단기 등락이 아닌 추세를 읽는 것이 목적이다.

측정 조건 변화가 수치에 영향을 준다. 이 기록에는 두 번의 조건 변화가 있었다. 2026-08-07(3회차와 4회차 사이) Gemini API의 웹 검색 근거 추가, 2026-08-19(4회차와 5회차 사이) Claude 측정 모델 변경이다. 이 두 시점 전후의 해당 엔진 수치는 같은 조건에서 나온 숫자가 아니므로 직접 비교하지 않는다. 보일리는 이런 외부 조건 변화를 회차 단위로 명시해 수치 해석의 신뢰도를 유지한다.

이 사례의 수치는 이 병원의 특정 기간 측정 결과다. 같은 방법을 쓴다고 모든 병원에서 같은 수치가 나온다는 의미가 아니다. AI 검색 노출은 병원이 가진 정보의 양과 형태, 경쟁 환경, 질문의 종류, 엔진의 답변 성향에 따라 달라진다.

한 번 이상 언급된 질문 수는 중요한 지표다. 전체 노출률 외에, 20개 질문 중 얼마나 많은 질문에서 한 번이라도 이 병원이 나타났는지를 보는 것이 AI 검색 노출의 폭을 파악하는 데 도움이 된다. 보일리와 함께한 18주 동안 한 번 이상 언급된 질문이 1회차 16/20에서 10회차 20/20으로 늘었다. 6회차에 처음으로 20/20에 도달한 뒤, 10회차에 다시 20/20을 기록했다.

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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 측정하고, 원하면 정비까지 함께하는 회사다. 측정 대상은 병원 이름이 포함된 질문이 아니다. 환자가 증상이나 지역, 상황을 검색할 때 AI가 그 병원을 답변에 포함하는지를 본다.

보일리의 첫 측정은 무료로 시작할 수 있다. 측정 결과를 먼저 보고, 현재 어느 엔진에서 어떤 질문에 노출되고 있는지 확인한 뒤 정비 여부를 결정할 수 있다. 이 사례처럼 정비를 함께 진행하면 보일리는 격주로 같은 질문을 보내 무엇이 움직이는지를 계속 추적한다.

다만 한 가지를 분명히 한다. 보일리는 노출률을 보장하지 않는다. AI 검색 노출은 엔진의 답변 방식, 경쟁 환경, 측정 시점의 색인 상태 등 병원이나 보일리가 통제할 수 없는 변수가 많다. 이 사례에서도 직전보다 내려간 회차가 있었고, 엔진별로 움직임의 방향이 달랐다. 보일리가 하는 것은 노출률을 보장하는 것이 아니라, 현재 상태를 정확히 측정하고, 측정 결과를 바탕으로 AI가 읽을 수 있는 환경을 만드는 작업을 이어가는 것이다.

AEO(Answer Engine Optimization, 답변 엔진 최적화)·GEO(Generative Engine Optimization, 생성형 엔진 최적화)를 처음 접하는 병원이라면, 먼저 첫 측정으로 현재 상태를 확인하는 것이 출발점이다. 같은 방식으로 첫 측정부터 해 볼 수 있다.

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FAQ

Q. 병원 AI 검색 노출(AEO·GEO) 사례가 있나요?

있다. 보일리(Boily)가 영통 지역 치과 1곳을 대상으로 2026-07-06부터 2026-11-08까지 18주간 격주로 측정한 사례가 이 글이다. 전체 AI 검색 노출률이 1회차 26.3%에서 10회차(마지막) 43.9%로 올랐고, 6회차에 최고 53.9%를 기록했다. ChatGPT·Claude·Gemini·Perplexity 네 엔진을 동시에 측정했으며, 엔진별 추이와 질문 유형별 변화를 모두 수치로 공개했다.

Q. 병원 AEO·GEO는 효과가 나타나기까지 얼마나 걸리나요?

이 사례에서는 보일리가 정비를 시작한 뒤 2회차(2주 뒤)에 처음으로 전체 노출률 40%를 넘었다. 다만 AI 검색 노출은 엔진 조건·경쟁 환경·콘텐츠 색인 상태에 따라 병원마다 다르게 움직인다. 보일리는 2주 간격으로 같은 질문을 반복 측정하므로, 단기 등락이 아닌 추세 변화를 추적해 작업 방향을 조정한다. 단번에 오르는 경우도, 몇 회차에 걸쳐 서서히 오르는 경우도 있으며, 보일리는 노출률을 보장하지 않는다.

Q. 엔진마다 수치가 다른 이유는 무엇인가요?

ChatGPT·Claude·Gemini·Perplexity는 각각 답변을 생성하는 방식, 참고하는 출처, 웹 검색을 처리하는 로직이 다르다. 같은 병원을 측정해도 엔진마다 수치가 크게 차이 나는 것은 이 차이에서 비롯된다. 이 사례에서도 10회차 기준 Gemini 80.7%, Perplexity 56.1%, ChatGPT 17.5%, Claude 21.1%로 엔진별 편차가 뚜렷했다. 보일리는 네 엔진을 동시에 측정해 어느 엔진에서 약한지를 파악한다.

Q. 중간에 수치가 내려간 회차는 어떻게 해석해야 하나요?

AI 답변 노출은 회차마다 흔들린다. 같은 질문을 보내도 엔진이 그날 참고하는 출처와 색인 상태에 따라 결과가 달라지기 때문이다. 이 사례에서도 직전 회차보다 내려간 회차가 있었다. 보일리는 이 하락을 숨기지 않고 측정 결과에 기록하며, 어느 엔진·어느 질문에서 노출이 줄었는지를 확인해 다음 작업에 반영했다. 한 번의 측정 수치보다 여러 회차에 걸친 추세를 보는 것이 정확하다.

Q. 보일리의 측정은 어떻게 시작하나요?

보일리(Boily)의 첫 측정은 무료로 시작할 수 있다. 측정은 병원 이름이 포함되지 않은 질문 20개를 ChatGPT·Claude·Gemini·Perplexity에 웹 검색을 켠 상태로 질의해, 각 답변에 이 병원이 나타나는 비율을 측정하는 방식이다. 첫 측정 결과를 보고 현재 상태를 확인한 뒤 정비 여부를 결정할 수 있다. 노출률은 보장하지 않으며, 측정 결과를 바탕으로 작업 방향을 함께 정한다.