스키마 마크업, 2024 AI 시대에서 무엇보다 우선해야하는 이유
구글은 구조화된 데이터를 구현하는 사이트에 좋은 결과를 줍니다. 만약 검색에서 이를 활용하지 않았다면, 스키마 마크업를 통해 클릭률을 높일 때입니다.
최근 검색이 AI 중심으로 이루어지면서, 검색 엔진이 귀하의 콘텐츠를 이해하도록 돕는 것이 그 어느 때보다 중요해졌습니다. 하지만 이것은 조직이 콘텐츠의 의미와 웹사이트 내 다른 요소와의 관계를 명확히 설명할 수 있게 합니다.
또한 제대로 구현만 한다면, 콘텐츠 지식 그래프를 구축할 수 있게 해줍니다. 이는 생성 AI 시대에 매우 중요한 요소인데요, 자세히 알아보도록 하겠습니다.
리치 결과를 위해서
Schema.org는 2011년에 등장했습니다. 당시 구글, 빙, 야후, 얀덱스가 협력하여 Schema.org 어휘를 표준화하여 웹사이트 소유자가 SERP가 이해할 수 있도록 콘텐츠를 변환할 수 있도록 했습니다. 그 이후 구글은 특정 유형의 마크업과 적격 콘텐츠를 가진 웹사이트에 리치 결과를 제공함으로써 구현을 독려했습니다.
리치 결과를 얻은 웹사이트는 SERP에서 더 높은 클릭률을 경험합니다. 사실, 이는 구글이 권장하는 SEO 전술 중 하나로, 매우 강력한 효과를 보입니다.
본래 이를 구현하지 않았던 이유가 웹사이트에 적용 가능한 리치 결과의 부족 때문이라면, 다만 이제는 그렇지 않습니다. 2013년부터 스키마 마크업을 해왔지만, 리치 결과의 수는 계속해서 증가하고 있습니다.
2023년 8월, 구글은 How-to 보다는 FAQ 형식에 조금 더 손을 들어주었습니다. 또한 6개의 새로운 결과를 도입했는데요, 이는 코스 정보, 프로필 페이지, 토론, 조직, 휴가 임대 및 제품 변형 등을 포함합니다.
현재 35개의 리치 결과가 있으며, 이는 의료, 금융, 기술 등 다양한 산업에 적용될 수 있습니다. 다음은 고려해볼만한 것들입니다.
- 제품
- 리뷰
- 구인 공고
- 동영상
- 프로필 페이지
- 조직
이처럼 검색에서 두각을 나타낼 수 있는 많은 기회가 있음에도 불구하고, 아직 많은 웹사이트는 이를 적용시키지 않고 있습니다. 2023년 10월의 보고서에 따르면, 웹페이지의 50%만이 구조화된 데이터를 포함하고 있었습니다. 가장 많이 사용된 엔티티 유형은 다음과 같습니다.
- http://schema.org/ListItem (2,341,592,788 엔티티)
- http://schema.org/ImageObject (1,429,942,067 엔티티)
- http://schema.org/Organization (907,701,098 엔티티)
- http://schema.org/BreadcrumbList (817,464,472 엔티티)
- http://schema.org/WebSite (712,198,821 엔티티)
- http://schema.org/WebPage (691,208,528 엔티티)
- http://schema.org/Offer (623,956,111 엔티티)
- http://schema.org/SearchAction (614,892,152 엔티티)
- http://schema.org/Person (582,460,344 엔티티)
- http://schema.org/EntryPoint (502,883,892 엔티티)
이 목록의 대부분의 유형은 앞서 언급한 리치 결과와 관련이 있습니다. 예를 들어, ListItem과 BreadcrumbList는 브레드크럼 리치 결과에 필요하고, SearchAction은 사이트 링크 검색 상자에 필요하며, Offer는 제품 리치 결과에 필요합니다. 이는 대부분의 웹사이트가 리치 결과를 위해 스키마 마크업을 사용하고 있음을 나타냅니다.
AI 검색 엔진이 콘텐츠를 이해하도록 돕기
구글 문서에 포함되지 않은 특정 Schema.org 유형(예: MedicalClinic, IndividualPhysician, Service 등)을 사용하는 사이트들을 종종 본 적이 있을 것입니다. Schema.org 어휘는 페이지 내용을 설명하는 데 도움이 되는 800개 이상의 유형과 속성을 가지고 있긴 하지만, 구글은 정말 필요한 속성만을 요구합니다.
즉, AI 검색 엔진은 이제 사용자에게 더 관련성 높은 검색 결과를 제공하기 위해 콘텐츠의 의미와 의도를 파악하기 시작했습니다. 따라서 조직이 키워드를 선점하고자 한다면, 더 구체적인 Schema.org 유형을 사용하고 적절한 속성을 활용하여 구글 등 크롤봇이 콘텐츠를 더 잘 이해하고 맥락화할 수 있도록 해야 합니다.
각 Schema.org 유형은 엔티티를 설명하기 위해 40개 이상의 속성을 가지고 있긴 하지만, 이 속성들은 페이지가 무엇에 관한 것인지와 웹사이트 및 웹의 다른 것들과 어떻게 관련되는지를 완전히 설명하는 데 도움을 줍니다. 본질적으로 이는 페이지의 엔티티나 주제를 의미론적으로 설명하도록 요구합니다.
스키마 마크업으로 생성형 AI에 대비하세요
검색 결과 페이지에서 순위를 차지하거나, 키워드를 차지하는 것만으로는 충분하지 않다면, 조직의 콘텐츠를 관리하고 AI에 대비하기 위해 본 기술을 도입하는 것이 좋습니다.
이 때의 지식 그래프는 표준화된 어휘를 사용하여 정의된 엔티티 간의 관계를 수집한 것입니다. 데이터를 구현하여 사이트의 엔티티를 정의하고 연결할 때, 조직의 콘텐츠 리스트를 구축하게 됩니다. 따라서 회사는 생성형 AI와 동시에 SEO의 추가적인 점수까지 노릴 수 있습니다.
AI 혁명은 이제 막 시작되었습니다. 이제는 웹 콘텐츠를 통해 스키마 마크업을 구현하여 데이터를 형성할 때입니다.
마무리
이를 통해 SEO 전문가들은 클릭률 증가 및 검색 가시성 개선과 같은 구체적인 혜택을 제공하면서 콘텐츠 지식 그래프를 통해 생성형 AI의 채택이 가능하다고 말합니다.
오늘날의 디지털 환경에서 회사는 AI와 검색의 진화에 맞춰 새로운 기술에 투자해야 합니다. 검색 결과 페이지에서 두각을 나타내거나 크롤봇이 귀하의 콘텐츠를 의도한 대로 이해하도록 하는 것이 목표라면, 지금이 바로 스키마 마크업을 구현할 때입니다.
