AI가 정확하게 인용하도록 만드는 구조화된 데이터 기초

JSON-LD란 무엇인가

JSON-LD는 웹 페이지에 JSON 조각 형태로 삽입하는 구조화된 데이터입니다. 페이지 콘텐츠의 타입과 속성을 검색 엔진과 AI 시스템에 선언합니다. Google이 권장하는 형식이며, 페이지에는 <script> 블록 하나로 들어가기 때문에 방문자가 보는 화면은 전혀 달라지지 않습니다.

가장 간단한 예제는 다음과 같습니다:

<script type="application/ld+json">
{
  "@context": "https://schema.org",
  "@type": "Organization",
  "name": "예시무역 주식회사",
  "url": "https://www.example.com"
}
</script>

이 코드는 해당 페이지가 '예시무역 주식회사'라는 조직을 나타내며 공식 웹사이트가 example.com임을 명시합니다. 여기서 사용하는 어휘는 schema.org에서 가져온 것으로, 주요 검색 엔진들이 공동으로 관리하는 공개 표준입니다.

AI 검색에서의 역할: 기계가 읽는 사실 정보

구조화된 데이터는 사람이 읽도록 작성된 페이지 콘텐츠를 기계가 해석할 수 있는 사실 선언으로 바꿔 줍니다. 기존 검색 엔진은 이를 활용해 리치 결과를 만듭니다. AI 검색에서는 사실 정보가 명확할수록 모델이 콘텐츠를 잘못 읽거나 엉뚱한 회사의 것으로 연결할 가능성이 줄어듭니다.

FAQPage를 예로 들어 보겠습니다. 질문과 답변을 명시적인 데이터 필드로 마크업해 두면, AI 엔진이 이를 추출하거나 인용할 때 어느 문장이 질문이고 어느 문장이 답변인지 추측할 필요가 없습니다. 회사명, 제품 가격, 페이지 계층 구조도 같은 방식으로 선언할 수 있습니다.

한 가지 유의할 점이 있습니다. 구조화된 데이터는 순위를 끌어올리는 지름길이 아닙니다. 그 가치는 정확성에 있으며, 기계가 읽은 내용과 전달하려던 내용이 일치하도록 만드는 것이 핵심입니다.

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Organization: 우리 회사가 누구인지 선언하기

홈페이지에 넣어 회사명, 웹사이트, 로고, 공식 소셜 미디어 계정을 선언합니다.

{
  "@context": "https://schema.org",
  "@type": "Organization",
  "name": "예시무역 주식회사",
  "url": "https://www.example.com",
  "logo": "https://www.example.com/logo.png",
  "sameAs": ["https://www.linkedin.com/company/example"]
}

자주 나오는 실수는 페이지마다 회사명을 다르게 선언하거나, 로고에 상대 경로를 사용하는 것입니다. 회사명은 사업자 등록 정보 및 소셜 미디어 계정과 동일하게 유지하고, URL은 항상 https로 시작하는 전체 주소를 사용하십시오.

FAQPage: 질의응답을 바로 추출할 수 있게 만들기

질의응답 콘텐츠가 있는 페이지에 넣되, 질문 하나당 Question 객체 하나를 작성합니다.

{
  "@context": "https://schema.org",
  "@type": "FAQPage",
  "mainEntity": [{
    "@type": "Question",
    "name": "어떤 서비스를 제공하나요?",
    "acceptedAnswer": {
      "@type": "Answer",
      "text": "저희는 웹 호스팅과 도메인 등록 서비스를 제공하며, 사무실은 홍콩에 있습니다."
    }
  }]
}

자주 나오는 실수는 JSON-LD에는 질의응답이 있는데 정작 화면에는 어디에도 표시되지 않는 경우입니다. Google은 마크업이 방문자에게 보이는 콘텐츠와 일치해야 한다고 명시적으로 요구합니다. 코드에만 존재하는 마크업은 가이드라인 위반에 해당합니다.

Product 또는 Service: 무엇을 파는지 분명히 밝히기

제품 페이지에는 Product와 Offer를 함께 사용합니다. 서비스업이라면 Service를 대신 사용할 수 있습니다.

{
  "@context": "https://schema.org",
  "@type": "Product",
  "name": "비즈니스 웹 호스팅 요금제",
  "description": "중소기업을 위한 웹 호스팅 서비스이며, 매일 백업이 포함됩니다.",
  "offers": {
    "@type": "Offer",
    "price": "0",
    "priceCurrency": "HKD"
  }
}

price가 0이면 무료라는 뜻이며, 유료 요금제라면 실제 가격을 입력합니다. 자주 나오는 실수는 priceCurrency를 빠뜨리거나, 둘 중 한쪽만 수정한 탓에 마크업의 가격과 페이지에 표시된 가격이 서로 어긋나는 것입니다.

BreadcrumbList: 페이지의 위치를 선언하기

이 마크업은 해당 페이지가 사이트의 어느 계층에 속하는지 기계에 알려 주며, AI와 검색 엔진이 사이트 구조를 파악하기 쉽게 만듭니다.

{
  "@context": "https://schema.org",
  "@type": "BreadcrumbList",
  "itemListElement": [
    {"@type": "ListItem", "position": 1, "name": "홈", "item": "https://www.example.com/"},
    {"@type": "ListItem", "position": 2, "name": "서비스", "item": "https://www.example.com/services/"},
    {"@type": "ListItem", "position": 3, "name": "웹 호스팅"}
  ]
}

자주 나오는 실수는 position 번호를 건너뛰거나 중복해서 쓰는 것입니다. 마지막 항목은 현재 페이지이므로 item URL을 생략해도 되지만, 나머지 계층에는 반드시 완전한 URL을 넣어야 합니다.

Google Rich Results Test로 검증하기

마크업을 작성했다고 해서 제대로 동작한다는 보장은 없으므로, 공개 전과 공개 후에 모두 검증하십시오. Google Rich Results Test(search.google.com/test/rich-results)를 열고 URL이나 코드를 직접 붙여 넣으면 됩니다. 이 도구는 감지된 모든 타입과 오류 내용을 함께 보여 줍니다.

한 가지 주의할 점은 이 도구가 Google 리치 결과 대상이 되는 타입만 알려 준다는 것입니다. 작성한 schema.org 마크업 전체가 유효한지 확인하려면 공식 Schema.org 검사기(validator.schema.org)도 함께 사용하십시오.

마지막으로 실제 운영 중인 사이트에서 페이지 소스를 열어 JSON-LD가 실제로 출력되는지 확인하십시오. 편집기 미리보기에서는 멀쩡히 나오다가 게시하고 나면 script 태그가 사라지는 웹사이트 템플릿이 적지 않습니다.

자주 묻는 질문

먼저 진단부터, 개선은 그다음

4가지 타입 모두 작성 자체는 어렵지 않습니다. 어려운 것은 지금 우리 웹사이트에 무엇이 빠져 있는지 파악하는 일입니다. UDomain의 무료 AEO Auditor(ai.ud.hk/aeo-auditor)는 사이트를 스캔해 구조화된 데이터, AI 크롤러 접근 가능 여부 등 AI 가시성 항목을 점검하고, 우선 채워야 할 부분을 정리해 줍니다. 그 결과를 이 가이드의 예제와 대조하며 하나씩 보완하면, 다음번에 AI가 콘텐츠를 인용할 때 의도한 내용이 그대로 전달될 것입니다.