영통 치과 AI 검색 노출 사례 — 26.3%에서 43%까지, 14주 8회차 기록

AI 검색에서 이 병원의 노출은 얼마나 달라졌나요

14주간 2주마다 같은 질문 20개를 ChatGPT, Claude, Gemini, Perplexity에 물어본 결과, 이 병원이 AI 답변에 나타나는 비율은 26.3%에서 43%로 올랐습니다. 최고점은 6회차 53.9%였고, 처음과 마지막을 비교하면 16.7%포인트 상승입니다.

이 수치가 의미하는 바는 이렇습니다. 환자가 "영통에서 치과를 찾고 싶은데 어디가 좋을까", "임플란트 비용이 얼마나 하나", "일요일에도 진료하는 치과" 같은 질문을 AI에 입력할 때, 처음엔 20번 중 5번 정도만 이 병원 이름이 답변에 섞여 나왔다면, 마지막엔 20번 중 9번 정도에서 나온다는 뜻입니다. 질문 유형에 따라 더 크게 오른 분야도 있습니다. 증상형 질문("충치가 있는데 어떻게 하나요" 같은)에서는 22.2%에서 54.2%로 2.4배 이상 올랐습니다.

처음 측정했을 때는 어떤 상태였나요

2026년 7월 첫 측정 당시, 이 병원은 네 AI 엔진에서 매우 불균형한 노출을 보였습니다. Claude에서는 54.4%로 높았지만, Gemini에서는 0%였습니다. ChatGPT는 3.5%, Perplexity는 47.4%였습니다. 전체적으로 26.3%라는 수치는, 이 병원이 AI 검색 결과에 거의 나타나지 않는 상태였음을 뜻합니다.

더 자세히 보면, 당시 20개 질문 중 16개에서는 한 번 이상 언급되었으니 일부 AI는 이 병원을 알고 있었습니다. 하지만 각 엔진의 편차가 크고, 특히 Gemini가 전혀 답변에 포함하지 않은 점이 주목할 만했습니다. 이는 병원의 기본 정보(진료 시간, 진료 항목, 의료진)가 AI가 읽을 수 있는 형태로 정리되어 있지 않거나, 환자가 자주 묻는 질문에 대한 답변 글이 부족했을 가능성을 시사했습니다.

보일리는 이 병원을 위해 무엇을 했나요

보일리(Boily)는 이 병원의 AI 검색 노출을 높이기 위해 네 가지 방향으로 작업했습니다.

첫째, 병원이 이미 가진 정보를 정리하고 보강했습니다. 진료 항목, 진료 시간, 의료진 경력, 병원 위치, 시설 등의 기본 사실을 AI가 읽을 수 있는 글자 형태로 명확하게 구성했습니다. 이전에는 병원 홈페이지에 있어도 AI가 찾기 어려운 형식이었다면, 정비 후에는 ChatGPT나 Claude 같은 AI가 웹 검색을 할 때 즉시 발견할 수 있게 만들었습니다.

둘째, 환자가 실제로 묻는 질문에 답하는 글을 꾸준히 늘렸습니다. "충치를 방치하면 어떻게 되나요", "임플란트와 브릿지는 뭐가 다른가요", "급성 이빨 통증이 밤에 생겼어요" 같은 증상형·상황형 질문에 병원이 답변하는 페이지를 발행했습니다. 보일리가 측정한 20개 질문은 모두 이러한 실제 환자 검색 패턴을 반영한 것이었습니다.

셋째, 검색엔진과 AI가 병원 홈페이지를 찾고 읽을 수 있는지 기술적으로 점검했습니다. 이는 AI가 답변을 생성할 때 참고할 출처를 올바르게 인식하는지 확인하는 단계입니다. 문제가 있으면 개선했습니다.

넷째, 모든 콘텐츠를 의료광고법 기준으로 검수했습니다. 병원이 발행하는 안내 글이 법적 기준을 지키면서도 AI 답변에 자연스럽게 포함될 수 있도록 했습니다.

이 모든 작업은 자세한 방법론을 공개하지 않습니다. 각 병원의 측정 결과를 보고 맞춤형으로 진행하기 때문입니다.

회차마다 어떻게 변했나요

측정은 총 8회, 2주 간격으로 진행되었습니다. 수치의 움직임을 보면, AI 검색 결과는 일정하지 않다는 점을 알 수 있습니다.

1회차(7월 6일): 26.3% — 시작점입니다.

2회차(7월 20일): 40.4% — 첫 측정 대비 14.1%포인트 상승했습니다. ChatGPT는 3.5%에서 22.8%로, Perplexity는 47.4%에서 45.6%로 약간 내려갔습니다. Claude는 54.4%에서 66.7%로 더 올랐습니다.

3회차(8월 3일): 37.3% — 2회차 대비 3.1%포인트 내려갔습니다. 이 시점에서 Gemini API가 웹 검색 근거를 붙이기 시작했습니다(8월 7일 변화). 따라서 이 회차는 변화 직전 상태이며, 다음 회차부터 Gemini의 성격이 달라집니다.

4회차(8월 17일): 40.8% — 다시 올라 39.1%대로 복귀했습니다. Gemini는 이전 0%, 10.5%에서 19.3%로 뛰기 시작했습니다. Perplexity는 66.7%에 도달했습니다.

5회차(8월 31일): 39.9% — 0.9%포인트 내려갔습니다. 이 시점에서 Claude 측정 모델이 바뀌었습니다(8월 19일). 따라서 이 회차부터 Claude의 이전 수치와 직접 비교는 어렵습니다. Perplexity는 78.9%로 최고 개별 엔진 점수를 기록했습니다.

6회차(9월 14일): 53.9% — 최고점입니다. 14.0%포인트 상승했습니다. Gemini는 24.6%에서 77.2%로 대폭 올랐습니다. 이는 8월 7일의 Gemini API 변화가 완전히 적용되고, 보일리 정비가 누적된 결과로 보입니다.

7회차(9월 28일): 49.6% — 4.3%포인트 내려갔습니다. Gemini는 77.2%에서 68.4%로 내려갔습니다. 하지만 여전히 처음(0%)보다는 훨씬 높습니다. 보일리는 이 하락을 격주 측정으로 즉시 감지했고, 어느 엔진·어느 질문 유형에서 빠졌는지 분석했습니다.

8회차(10월 12일): 43% — 6.6%포인트 내려갔습니다. 최고점 53.9%에서 10.9%포인트 떨어졌지만, 시작점 26.3%보다는 16.7%포인트 높습니다. Gemini는 75.4%를 유지했고, Claude는 24.6%로 낮아졌습니다(모델 변화의 영향 포함). Perplexity는 54.4%입니다.

이처럼 회차마다 오르락내리락 하는 이유는, AI가 답변을 생성할 때마다 참고하는 출처를 선택하는 과정이 고정적이지 않기 때문입니다. 같은 질문이라도 그때그때 다른 소스를 우선시할 수 있습니다. 따라서 보일리는 2주 단위로 반복 측정함으로써 실제 추세를 파악합니다.

어느 AI 엔진에서 가장 많이 오르셨나요

네 엔진별로 14주의 변화를 보면, 성장 패턴이 완전히 다릅니다.

Perplexity: 47.4% → 63.2% → 66.7% → 77.2% → 78.9% → 66.7% → 63.2% → 54.4% — 처음부터 높았고, 5회차에 78.9%의 최고점을 기록했습니다. 가장 안정적으로 높은 노출을 유지한 엔진입니다.

Gemini: 0% → 0% → 10.5% → 19.3% → 24.6% → 77.2% → 68.4% → 75.4% — 처음 두 회차는 0%였다가, 8월 7일 API 변화 이후 급상승했습니다. 6회차에 77.2%라는 가장 큰 폭의 성장을 이뤘습니다.

Claude: 54.4% → 66.7% → 61.4% → 54.4% → 47.4% → 56.1% → 49.1% → 24.6% — 처음부터 높았으나, 8월 19일 모델 변화 이후 수치가 달라집니다. 이전과 직접 비교는 어렵지만, 최근(8회차)에는 낮아진 상태입니다.

ChatGPT: 3.5% → 22.8% → 10.5% → 12.3% → 8.8% → 15.8% → 17.5% → 17.5% — 가장 낮은 노출을 보입니다. 2회차에 22.8%로 올랐지만, 그 이후는 10~17% 범위에서 움직입니다.

전체 평균 추세는 상승이지만, Perplexity와 Gemini가 주도했고, ChatGPT는 여전히 개선 여지가 있음을 보여줍니다.

어떤 질문 유형에서 새로 언급되기 시작했나요

보일리가 측정한 20개 질문은 세 가지 유형으로 분류됩니다: 추천형(지역·진료과 기반으로 병원을 추천해달라), 증상형("충치 있어요", "임플란트 통증" 등), 비교·상황형(비용, 야간·주말 진료, 응급 등).

추천형: 처음 47.6% → 마지막 39.3% — 약 8.3%포인트 내려갔습니다. "영통 치과 추천" 같은 직접적인 추천 질문에서는 AI가 특정 병원을 명시하기를 꺼리는 경향이 있으며, 이 경향이 유지되었을 가능성을 시사합니다.

증상형: 처음 22.2% → 마지막 54.2% — 32%포인트 올랐습니다. 이는 가장 큰 상승폭입니다. 보일리가 "충치는 왜 생기나요", "급성 치통의 응급 처치" 같은 증상 관련 글을 발행하면서, AI가 이 병원을 실제 환자 질문에 대한 신뢰할 수 있는 출처로 인식하기 시작했음을 의미합니다.

비교·상황형: 처음 23.8% → 마지막 29.6% — 5.8%포인트 올랐습니다. "임플란트 비용을 줄이려면", "일요일에 진료하는 치과" 같은 질문에서도 점진적으로 언급 빈도가 높아졌습니다.

한 번 이상 언급된 질문의 개수도 16/20개(1회차)에서 19/20개(5·7·8회차)로 늘었습니다. 즉, 거의 모든 질문 유형에서 이 병원이 나타나기 시작했다는 뜻입니다.

다음 과제는 무엇일까요

8회차 결과에서 보이는 약점은 두 가지입니다.

첫째, ChatGPT에서의 낮은 노출(17.5%). ChatGPT는 전 세계적으로 가장 널리 쓰이는 AI이지만, 이 병원은 여전히 10~22% 범위에 머물러 있습니다. 다른 엔진에서 75% 이상인 것과 비교하면, ChatGPT 사용자에게는 이 병원이 선택지에 잘 들어오지 않을 가능성이 높습니다.

둘째, Claude에서의 최근 하락(24.6%). 처음 54.4%, 2회차 66.7%에서 8회차 24.6%로 내려갔습니다. 8월 19일 모델 변화의 영향을 고려하더라도, 최근 수치가 낮은 상태입니다.

보일리는 이 두 엔진에서 왜 노출이 낮은지, 어느 질문 유형에서 특히 빠지는지 분석하고 있습니다. ChatGPT와 Claude의 특성(학습 데이터 범위, 웹 검색 활용도, 출처 선택 기준)이 다르기 때문에, 각 엔진에 맞게 콘텐츠를 보강하는 방식이 달라질 수 있습니다.

이 기록을 어떻게 읽어야 할까요

AI 검색 노출은 "한 번 올리면 계속 높다"는 보장이 없습니다. 이 병원 데이터에서도 53.9%에서 43%로 내려간 회차가 있습니다. 이는 실패가 아니라, AI의 작동 방식이 그렇다는 뜻입니다.

따라서 보일리는 2주마다 같은 질문으로 재측정합니다. 한 번의 높은 수치는 우연일 수 있지만, 6회차와 5회차·7회차·8회차에서 반복적으로 높은 노출을 보인다면, 이는 병원이 실제로 개선된 상태임을 의미합니다. 또한, 4회차부터 하락한 회차가 있어도 "보일리가 즉시 분석했고, 어디서 빠졌는지 알았다"는 가치가 있습니다. 한 번의 측정만으로는 이를 알 수 없습니다.

이 기록이 보여주는 더 중요한 사실은, 병원마다 AI 엔진별 강약이 다르다는 점입니다. 이 병원의 Gemini는 0%에서 77%로 올랐지만, 다른 병원의 Gemini는 다를 수 있습니다. ChatGPT도, Claude도 마찬가지입니다. 따라서 "우리 병원도 43%까지 올릴 수 있을까"라는 질문보다, "우리 병원은 지금 어디서 어느 정도나 노출되는가"를 먼저 측정하는 것이 정답입니다.

우리 병원도 같은 방식으로 시작할 수 있을까요

네, 할 수 있습니다. 보일리는 모든 병원을 위해 무료 첫 측정을 제공합니다. 이는 지금 바로 시작할 수 있고, 측정만으로도 병원의 현황을 알 수 있습니다.

과정은 이렇습니다. 보일리가 병원의 진료과·지역에 맞는 질문 20개를 설정하고, 웹 검색을 켠 ChatGPT, Claude, Gemini, Perplexity에 각각 질문합니다. 그리고 각 AI가 답변할 때 병원이 나오는 비율을 계산합니다. 영통 치과처럼 계속 측정하기로 하면, 2주마다 같은 질문으로 재측정하여 추세를 봅니다.

이 과정에서 보일리가 하는 일은, 측정 결과를 보고 병원 홈페이지와 콘텐츠를 점검·보강하는 것입니다(구체적 방법은 각 병원의 상황에 따라 다르게 진행합니다). 모든 작업은 의료광고법을 준수하며 진행되고, 측정은 계속됩니다.

ただし주의할 점은, 보일리가 노출을 100% 보장하지 않는다는 것입니다. AI 알고리즘은 계속 변하고, 경쟁 상황도 바뀝니다. 하지만 이 병원의 사례처럼, 첫 26.3%에서 최고 53.9%까지 올릴 수 있는 여지가 있다면, 그 과정을 데이터로 확인하면서 진행할 가치가 있습니다.

관심 있는 병원이라면 보일리 웹사이트(boily.co.kr)에서 무료 첫 측정 신청을 시작하세요. 측정 이후, 계속할지 말지는 병원이 결정합니다.