[GeekNews 요약] 보일리, 2주간의 GEO 실측 사례 공개: 홈페이지 정비로 AI 검색 노출 11%에서 27%로 상승
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설명
AI 검색 엔진이 정보 탐색의 주요 채널로 부상하면서, 병원들의 온라인 가시성 확보 전략이 중요해지고 있습니다. 특히 생성형 AI 검색 최적화(GEO)는 환자들의 병원 선택에 직접적인 영향을 미칠 수 있는 요소로 주목받고 있습니다. 본 기사는 보일리(Boily)가 진행한 실제 GEO 실측 사례를 통해 홈페이지 정비가 AI 검색 노출에 미치는 영향을 구체적인 수치로 제시하며, 그 의미와 향후 전망을 짚어봅니다.
### 배경 설명
최근 몇 년간 AI 기술의 발전은 정보 검색 방식에 근본적인 변화를 가져왔습니다. 기존의 키워드 기반 검색 엔진을 넘어, ChatGPT, Gemini, Perplexity와 같은 생성형 AI는 사용자의 질문에 대해 맥락을 이해하고 종합적인 답변을 생성하는 능력을 보여주고 있습니다. 이러한 변화는 특히 의료 분야에서 두드러지는데, 환자들은 이제 AI에게 증상이나 치료법을 문의하고, 나아가 특정 질환에 대한 전문 병원을 추천받기도 합니다. 이러한 흐름 속에서 병원들은 AI 검색 엔진에서의 노출, 즉 생성형 AI 검색 최적화(GEO)의 중요성을 인식하기 시작했습니다. GEO는 단순히 검색 엔진 상위 노출을 넘어, AI가 제공하는 답변에 병원이 얼마나 잘 포함되는지를 목표로 합니다. 이는 환자들이 AI를 통해 병원을 탐색할 때 자사 병원이 우선적으로 고려될 가능성을 높이는 전략입니다. 과거에는 전통적인 SEO(Search Engine Optimization)가 웹사이트 트래픽 증대에 집중했다면, GEO는 AI의 정보 큐레이션 방식에 맞춰 콘텐츠 구조화, 신뢰할 수 있는 정보 제공, 사용자 의도 파악 등에 초점을 맞춥니다. 보일리는 이러한 시장의 요구에 맞춰 한국 병원만을 위한 AI 검색 노출 측정 및 GEO/AEO(AI Engine Optimization) 정비 대행 서비스를 제공하며, 이번 실측 사례는 이러한 서비스의 효과를 검증하기 위한 노력의 일환으로 볼 수 있습니다. 2026년 6월 30일에 공개된 이 사례는, AI 검색 노출이 약 11% 수준이던 두 개의 치과를 대상으로 진행되었으며, 한 곳은 홈페이지 정비를, 다른 한 곳은 정비를 하지 않는 대조군으로 설정하여 2주간의 변화를 관찰했습니다.
### 1. 실험 설계: 대조군을 둔 2주간의 GEO 실측
보일리는 AI 검색 노출이 약 11%로 유사했던 두 개의 치과를 실험 대상으로 선정했습니다. 첫 번째 치과(영통OOO치과)는 환자 질문별 정보 페이지 구성, 구조화 데이터 적용, 의료진 소개 강화 등 홈페이지에 GEO 및 AEO 정비를 진행했습니다. 반면, 두 번째 치과(강남OOO치과)는 어떠한 정비도 하지 않는 대조군으로 설정되었습니다. 이 두 치과는 동일한 2주 동안, 동일한 질문 세트, 동일한 측정 방식으로 AI 검색 노출 변화를 관찰했습니다. 또한, 이미 AI 검색 노출이 약 32%로 높게 시작한 세 번째 치과(동탄OOO치과)도 비교 대상으로 포함하여, 노출이 높은 경우의 변화 양상도 함께 살펴보았습니다. 이러한 대조군 설정은 AI 답변의 변동성을 고려하여 정비 효과를 객관적으로 파악하기 위한 중요한 설계 요소입니다.
### 2. 실측 결과: 홈페이지 정비 후 16%p 상승
2주간의 실험 결과, 홈페이지 GEO·AEO 정비를 진행한 영통OOO치과는 AI 검색 노출이 약 11%에서 27%로 16%p 상승하는 유의미한 변화를 보였습니다. 이는 정비 후 2주 만에 AI 검색 엔진에서의 가시성이 크게 향상되었음을 시사합니다. 반면, 정비하지 않은 대조군인 강남OOO치과는 약 11%에서 10%로 오히려 소폭 하락하며 거의 제자리에 머물렀습니다. 이미 높은 노출률(32%)을 보이던 동탄OOO치과는 34%로 소폭 상승하는 데 그쳐, 노출 여력이 적은 경우에는 드라마틱한 상승을 기대하기 어렵다는 점을 보여주었습니다. 이 결과는 동일한 출발점에서 홈페이지 정비라는 단일 변수가 AI 검색 노출에 긍정적인 영향을 미칠 수 있음을 시사합니다.
### 3. 대조군의 중요성과 실험의 한계
AI 검색 엔진의 답변은 실행 시점마다 분산이 클 수 있어, 단일 병원의 노출 변화만으로는 정비 효과를 명확히 판단하기 어렵습니다. 예를 들어, 정비 후 노출이 올랐더라도 그것이 정비 때문인지, 아니면 단순히 AI의 무작위적인 답변 변동 때문인지 구분하기 어렵습니다. 하지만 본 실험처럼 동일한 조건의 대조군이 2주 동안 큰 변화를 보이지 않았음에도 정비한 곳만 노출이 상승했다면, 그 차이는 정비 작업과 관련되었을 가능성이 높아집니다. 그럼에도 불구하고, 이번 실험은 단일 회차 관찰이라는 한계를 지닙니다. 한 번의 상승을 정비의 직접적인 인과관계로 단정하기보다는, 2주 뒤에도 이러한 추세가 유지되거나 재현되는지를 지속적으로 관찰해야 합니다. 또한, 이미 높은 노출률을 가진 병원의 경우 추가적인 상승 여력이 제한적일 수 있다는 점도 고려해야 합니다.
### 가치와 인사이트
이번 보일리의 GEO 실측 사례는 생성형 AI 검색 엔진 시대에 병원들이 온라인 마케팅 전략을 어떻게 재편해야 하는지에 대한 실질적인 통찰을 제공합니다. 단순히 웹사이트를 구축하는 것을 넘어, 환자들의 AI 기반 정보 탐색 패턴에 맞춰 콘텐츠를 최적화하는 것이 얼마나 중요한지를 명확히 보여줍니다. 특히, 환자 질문별 정보 페이지 구성, 구조화 데이터 적용, 의료진 소개 강화 등 구체적인 GEO·AEO 정비 활동이 AI 검색 노출률을 11%에서 27%로 끌어올린 결과는, 이러한 전략이 실제적인 비즈니스 성과로 이어질 수 있음을 시사합니다. 이는 병원 마케팅 담당자들에게 AI 검색 엔진 최적화에 대한 투자의 필요성을 강조하며, 단순히 트래픽 증대를 넘어 잠재 환자에게 도달하는 새로운 경로를 확보할 수 있는 기회를 제시합니다. 또한, 대조군 설정을 통해 실험 결과의 신뢰도를 높인 점은, 향후 유사한 마케팅 효과 측정 시 참고할 만한 모범 사례가 될 수 있습니다.
### 기술·메타
* **서비스:** 보일리 (Boily) - 한국 병원 전용 AI 검색 노출 측정 및 GEO/AEO 정비 대행
* **측정 대상:** ChatGPT, Claude, Gemini, Perplexity 등 생성형 AI 검색 엔진
* **실험 기간:** 2주 (2026년 6월 기준)
* **측정 항목:** AI 검색 노출률
* **관련 기술:** GEO (Generative AI Optimization), AEO (AI Engine Optimization), SEO (Search Engine Optimization), 구조화 데이터 (Structured Data)
### 향후 전망
생성형 AI의 발전은 앞으로도 계속될 것이며, 이에 따라 GEO의 중요성은 더욱 커질 전망입니다. 현재는 병원들이 AI 검색 엔진에서의 노출을 확보하기 위한 초기 단계에 있으며, 보일리의 이번 사례는 이러한 움직임의 시작을 알리는 신호탄으로 볼 수 있습니다. 향후에는 AI 검색 엔진의 알고리즘이 더욱 정교해지고, 병원들이 GEO 전략을 고도화하면서 경쟁이 심화될 가능성이 높습니다. 또한, AI가 제공하는 정보의 신뢰성과 정확성에 대한 규제 논의도 활발해질 수 있으며, 이는 병원들이 제공하는 정보의 질과 투명성을 더욱 중요하게 관리해야 함을 의미합니다. 보일리와 같은 전문 서비스 제공업체들은 이러한 변화에 발맞춰 더욱 정교한 측정 도구와 최적화 전략을 개발해야 할 것입니다. 장기적으로는 AI 검색 엔진이 환자들의 병원 선택 과정에서 더욱 결정적인 역할을 하게 될 것이며, GEO는 병원 마케팅의 필수 요소로 자리 잡을 것으로 예상됩니다. 다만, 단일 회차 실험의 한계와 AI 답변의 변동성을 고려할 때, 지속적인 측정과 분석을 통해 전략을 수정하고 발전시키는 것이 중요합니다.
📝 원문 및 참고
- 원문: [링크 열기](https://boily.co.kr/guide/geo-repair-case-2026-06)
- GeekNews 토픽: [보기](https://news.hada.io/topic?id=31001)
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출처: GeekNews ([원문 링크](https://boily.co.kr/guide/geo-repair-case-2026-06))
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