EN
FR
ES
DE
IT
KO
JA
구조화 데이터는 검색 엔진과 AI가 웹 페이지 콘텐츠를 정확하고 모호하지 않게 이해하도록 돕는 표준화된 마크업 형식(Schema.org)이다.
구조화 데이터란?
구조화 데이터는 웹 페이지 콘텐츠를 기계가 읽을 수 있는 형식으로 설명하는 표준화된 마크업 시스템이다. Schema.org 어휘를 기반으로 하며, 검색 엔진과 AI가 페이지의 주제(콘텐츠 유형, 저자, 가격, 리뷰, FAQ 등)를 정확히 이해할 수 있게 한다.
가장 일반적인 구조화 데이터 유형
- Organization: 기업 정보(이름, 로고, 연락처, 소셜 미디어)
- LocalBusiness: 지역 업체용(주소, 영업 시간, 서비스 지역)
- Product: 제품 설명(가격, 재고, 리뷰)
- FAQPage: 구조화된 Q&A 페이지
- Article / BlogPosting: 기사 및 편집 콘텐츠
- Review / AggregateRating: 리뷰 및 평점
- HowTo: 단계별 튜토리얼
SEO 및 AI 가시성에 미치는 영향
구조화 데이터는 이중의 영향을 미친다:
- Google 리치 스니펫: 검색결과에서 향상된 표시(별점, 가격, FAQ)
- AI 이해: 대화형 AI가 구조화된 정보를 더 쉽게 추출하여 답변을 생성한다
- 특색 스니펫(Featured snippets): 구조화 데이터는 제로 위치에 노출될 확률을 높인다
구조화 데이터와 AI Labs Audit
AI Labs Audit의 GEO Score는 브랜드의 구조화 데이터(Schema.org, Open Graph, canonical) 존재 여부와 품질을 자동으로 확인하고 개선 권고 사항을 생성한다.
고객이 브랜드명 없이 AI에 물으면 다른 곳이 추천됩니다. 담당 브랜드는 어떤가요?
ChatGPT에 대한 질문에서 답변에 브랜드가 언급되지 않을 때마다, 그 자리에는 경쟁사가 추천됩니다: 6,820개의 실제 AI 답변으로 측정된 결과입니다.