스키마 마크업은 웹페이지에 추가하는 코드로, 기계가 콘텐츠의 의미를 이해할 수 있도록 도와주는 역할을 합니다.
기존 SEO에서 스키마는 Google 검색 결과에서 콘텐츠가 표시되는 방식을 개선해줍니다.
리뷰 별점, 이벤트 날짜, FAQ 토글, 심지어 지식 패널까지 말이죠.
하지만 2026년에는 여기에 그치지 않습니다.
Google의 AI 오버뷰, ChatGPT, Perplexity 등 AI 시스템들은 여러분의 콘텐츠를 정확하게 이해하고, 요약하고, 인용하기 위해 구조화된 데이터에 크게 의존하고 있습니다.
그래서 스키마 마크업이 그 어느 때보다 중요해졌습니다.
스키마 마크업이 순위나 인용을 보장하지는 않습니다.
하지만 스키마 없이는 콘텐츠가 제대로 이해되거나 신뢰받거나 노출될 가능성이 낮아져요.
특히 LLM 기반 검색이 확산되는 지금은 더욱 그렇습니다.
스키마 마크업이 실제로 어떻게 작동하는지 살펴보겠습니다.
스키마를 제대로 활용하면 콘텐츠의 맥락과 의미가 기계에 훨씬 잘 전달됩니다.
그 결과 클릭과 언급, 전환으로 이어질 가능성도 자연스럽게 높아지죠.
이번 글에서는 아래 내용들에 대해 다루겠습니다.
스키마 마크업은 검색 엔진과 AI 시스템이 웹페이지의 콘텐츠와 관계를 이해할 수 있도록 돕는 구조화된 데이터입니다.
표준화된 어휘 체계를 사용해 사람, 제품, 조직 같은 엔티티와 그 속성을 정의하죠.
한마디로, 스키마는 기계가 콘텐츠를 더 쉽게 해석할 수 있게 만들어줍니다.
스키마 마크업의 핵심은 효율성입니다.
구조화된 정보, 즉 키-값 쌍을 직접 제공함으로써 모호함을 없애줍니다.
검색 엔진이 자연어 처리(NLP)로 의미를 추측하게 두는 대신, 답을 바로 건네주는 방식이죠.
별도의 해석이나 자연어 처리 없이도 검색 엔진이 명확하게 이해할 수 있는 키-값 쌍을 전달하는 것, 그게 스키마 마크업의 본질입니다.
실제로 어떤 모습인지 살펴보겠습니다.
아래는 지역 비즈니스(치과)에 적용한 스키마 마크업 예시입니다.
처음 코드를 본다면 복잡해 보일 수 있지만, 각 줄이 하나씩 명확성을 더해줍니다.
검색 엔진에 이런 정보를 전달하는 거예요.
간단히 말하면, 스키마 마크업은 콘텐츠가 무엇에 관한 것인지, 누구를 위한 것인지, 그리고 누가 그 뒤에 있는지를 선언합니다.
어디서 많이 들어본 것 같지 않나요?
스키마가 E-E-A-T와 같은 방향을 추구하기 때문입니다.
검색 엔진이 신원, 신뢰성, 맥락을 파악할 수 있도록 돕는다는 점에서 말이죠.
위의 스키마 마크업을 시각화하면, Google이 이해하는 관계는 이런 모습입니다.
각 원은 하나의 엔티티를 나타냅니다.
원들을 연결하는 선은 관계를 나타내죠.
이것들이 합쳐져 페이지 단위의 간단한 지식 그래프를 형성하고, 기계가 콘텐츠를 어떻게 해석해야 할지 알려줍니다.
ChatGPT 같은 AI 시스템도 이를 명확하게 요약할 수 있습니다.
이 구조화된 데이터 스크립트는 "Boutique Dental Bondi"라는 치과를 설명하며, 웹사이트이자 웹페이지로 제시하고 있습니다. 비즈니스의 다양한 측면과 그 상호 관계를 상세히 설명합니다.
이것이 바로 2026년에 스키마 마크업이 주요 SEO 전략 중 하나인 이유입니다.
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화면을 보면서 아주 손쉽게 따라하실 수 있습니다.
기계가 콘텐츠를 이해하지 못하면 순위를 매길 수 없고, 당연히 인용도 하지 않으니까요.
여러 예시를 볼게요.
Boutique Dental Bondi가 메인 엔티티입니다.
웹페이지의 콘텐츠이자, 웹사이트가 대표하는 실체라는 이중적인 역할을 합니다.
또한 "Dentist"와 "LocalBusiness"를 결합한 유형으로 지정되어 있습니다.
이 치과가 온라인에서 얼마나 탄탄하게 자리 잡고 있는지는 소셜 미디어 프로필과 호주 사업자 등록 링크를 통해 더욱 분명해집니다. 이를 통해 신뢰도를 높이고 온라인에서의 입지를 넓히는 거죠.
이 치과의 실제 위치인 호주 뉴사우스웨일스주 본다이 정션의 상세 주소가 포함되어 있습니다.
전화번호와 Google 지도 링크 같은 연락처 정보는 잠재 고객이 직접 연락하거나 방문할 수 있도록 도와줍니다. 온라인과 오프라인의 접점을 자연스럽게 이어주는 역할을 하죠.
요일별 영업시간이 명시되어 있어, 잠재 고객이 언제 방문할 수 있는지 미리 파악할 수 있습니다.
방문 계획을 세우는 데 꼭 필요한 정보죠.
스크립트에는 Boutique Dental Bondi가 제공하는 다양한 치과 서비스가 정리되어 있습니다.
일반 및 보철 치료, 미용 치과, 응급 서비스, 사랑니 발치 등이 포함되죠.
각 서비스는 해당 웹페이지로 연결되어 있어, 고객이 원하는 서비스를 쉽게 찾아볼 수 있는 구조로 되어 있습니다.
각 서비스는 Wikipedia와 Wikidata의 관련 개념과도 연결되어 있어, 해당 서비스에 대한 일반적인 배경 정보를 함께 제공합니다.
각 서비스가 정확히 무엇을 의미하는지 이해하는 데 도움이 되죠.
자연어 처리(NLP)는 완벽하지 않습니다.
텍스트를 파싱해서 의미를 추출하는 과정은 상당히 비용이 많이 드는 작업이에요.
스키마 마크업으로 엔티티와 그 관계를 명확히 정의하면, 검색 엔진이 비구조화된 데이터를 처리하는 데 들이는 수고를 줄여줄 수 있습니다.
결국 콘텐츠 전달 자체를 최적화하는 셈이고, 그게 바로 스키마 마크업이 SEO인 이유입니다.
하지만 이 모든 것을 제대로 이해하려면 먼저 몇 가지 핵심 개념을 짚고 넘어가야 합니다.
세상의 모든 것은 하나의 '것'입니다.
여러분도 하나의 것이고, 여러분의 비즈니스도, 여러분이 제공하는 서비스나 제품도 마찬가지예요.
그리고 이 각각의 것들이 바로 개별 엔티티입니다.
즉, 어떤 것이든 엔티티로 표현할 수 있습니다.
그렇다면 엔티티가 왜 중요할까요?
Google이 어차피 알아서 파악하지 않을까요?
시간이 충분하고 브랜드가 어느 정도 쌓이면 Google도 대부분 스스로 파악합니다.
하지만 SEO의 핵심은 바로 그 시간을 단축하는 데 있습니다.
스키마 마크업으로 콘텐츠가 무엇에 관한 것인지 Google에 직접 알려주면, Google이 점들을 연결하는 작업이 훨씬 쉬워지죠.
예를 들어 Backlinko를 보면, Google은 이를 하나의 비즈니스 엔티티로 인식하고 있습니다.
왼쪽의 Backlinko 지식 패널과 오른쪽의 Semrush 지식 패널을 비교해보겠습니다.
두 지식 패널을 나란히 놓고 보면, Semrush 쪽이 훨씬 풍부한 정보를 담고 있다는 걸 바로 알 수 있습니다.
지식 패널이 생기는 것만으로도 충분히 반가운 일이지만, Backlinko와 Semrush 모두 Google이 자신들의 비즈니스를 더 잘 이해할 수 있도록 개선할 여지가 있습니다.
어떻게 하면 될까요?
답은 스키마 마크업입니다.
스키마 마크업은 기계가 별도의 해석 없이 바로 이해할 수 있는 언어입니다.
수년 전, Yahoo, Bing, Yandex, Google 등 주요 검색 엔진들이 한자리에 모였습니다.
빠르게 커져가는 인터넷을 효율적으로 처리하기 위한 공통 표준이 필요했기 때문이죠.
이들은 표준을 만드는 데 합의했을 뿐만 아니라, 이 새로운 언어를 함께 유지·관리하기로 했습니다.
그렇게 Schema.org가 탄생했습니다.
하지만 스키마 마크업이 단 하나의 언어만 있는 건 아닙니다.
실제로는 각자 고유한 규칙을 가진 세 가지 언어가 존재합니다.
스키마는 온톨로지에서 비롯되고, 온톨로지는 개별 택소노미로 구성됩니다.
택소노미와 온톨로지를 정의하는 사람들은 학자들로, 일반적인 마케터와는 거리가 있습니다.
그래서 스키마 마크업, 구조화된 데이터, 지식 그래프, 엔티티 같은 개념들이 이토록 헷갈리는 거죠.
하지만, 우린 택소노미가 무엇인지 몰라도 됩니다.
온톨로지가 무엇인지 몰라도 됩니다.
효과적인 스키마 마크업을 구현하기 위해 알아야 할 건, 택소노미와 온톨로지가 존재한다는 사실뿐입니다.
지금은 다음 핵심만 기억하세요.
검색 엔진은 웹페이지를 파싱하고 해석해서 색인 여부를 결정합니다.
테크니컬 SEO 관점에서 이 과정은 크롤링과 렌더링 사이 어딘가에서 일어납니다.
"Things, not strings"라는 말이 바로 이걸 의미합니다.
구조화된 데이터는 스키마 마크업을 다르게 부르는 말일 뿐이고, 우리는 이제 스키마 마크업이 무엇인지 알고 있습니다.
그렇다면 비구조화된 데이터는 무엇이고, 왜 비효율적일까요?
비구조화된 데이터는 주로 웹페이지의 텍스트를 말하지만, 이미지, 영상, 오디오도 포함됩니다. 텍스트든 문장이든 결국 문자와 숫자의 나열이기 때문이죠.
기계는 이 나열을 해독하는 데는 능숙하지만, 사람처럼 맥락을 파악하는 데는 한계가 있습니다.
그리고 맥락이야말로 의미를 명확하게 해주는 핵심이죠.
스키마 마크업은 기계가 문자열을 해석하는 데 의존하지 않고, 직접 '것'을 정의하는 행위입니다.
스키마 마크업의 목표는 검색 엔진이 웹페이지, 영상, 팟캐스트가 무엇에 관한 것인지 이해하도록 돕는 것입니다.
스키마 마크업이 없으면 검색 엔진은 NLP에 의존해 텍스트의 의미를 파악해야 합니다.
Google과 Bing의 NLP 기술이 많이 발전했다고는 해도, 이 과정은 리소스를 많이 소모하고 수익성에도 영향을 줍니다.
게다가 생성형 AI로 인해 인터넷 콘텐츠가 폭발적으로 늘어나면서 크롤링, 렌더링, 색인 비용은 앞으로 더욱 커질 것입니다.
Google과 Bing은 영리 기업니다.
남는 장사를 해야 한다는 거죠.
스키마 마크업을 사용하면 Google과 Bing이 NLP 없이도 JSON-LD, RDFa, 마이크로데이터를 직접 이해할 수 있습니다.
결국 여러분이 Google을 돕는 셈이고, Google은 그 덕분에 여러분의 콘텐츠를 더 잘 이해하게 됩니다.
그런데 이게 우리에게 어떤 실질적인 이점이 있을까요?
Google이 콘텐츠와 그 맥락을 더 잘 이해하면, 적합한 검색에 더 정확하게 노출시킬 수 있습니다.
다만 이 과정에서 전체 오가닉 트래픽은 줄어들 수 있습니다.
광범위한 키워드로 유입되던 트래픽 대신, 콘텐츠의 성격을 파악한 Google이 더 구체적인 검색어에 대해 노출시키기 때문이죠.
대신, 트래픽 수는 줄더라도, 실제로 콘텐츠에 관심 있는 방문자가 유입될 가능성이 높아집니다.
스키마 마크업의 잘 알려지지 않은 또 다른 장점은 독자들의 경험 개선입니다.
검색 엔진만을 위한 게 아니라는 거죠.
잘 순위에 오른 콘텐츠 대부분은 최적화되어 있습니다.
검색 엔진이 이해하기 쉽게 쓰다 보니, 글쓰기 방식이 점점 획일화될 수 밖에 없는 거죠.
이른바 "SEO 콘텐츠"는 읽는 맛도 없고 개성도 부족합니다.
스키마 마크업을 활용하면 본문은 자연스럽고 편하게 쓰고, 사실 정보는 스키마 마크업으로 따로 전달할 수 있습니다.
물론 모든 스키마 마크업이 다 유용한 건 아닙니다.
이 부분은 나중에 다시 다루겠습니다.
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가장 빠르고 간편한 방법입니다.
먼저 무료 Chrome 확장 프로그램을 설치하세요.
크롬 브라우저에서 분석하고 싶은 웹사이트 페이지를 열고, 확장 프로그램 아이콘을 클릭하세요.
스키마 탭으로 이동하세요.
스키마 유형이 목록에 표시되면 해당 페이지에 스키마 마크업이 적용된 것입니다.
Schema.org 검증 도구 활용
스키마 마크업을 좀 더 자세히 살펴보고 싶다면, SEO Pro Extension으로 확인한 후 이 도구를 사용해보세요.
https://validator.schema.org 에 접속해서 URL을 붙여넣으세요.
"Run Test"를 클릭하세요.
결과 페이지에 스키마 유형이 감지되면 해당 페이지에 스키마 마크업이 적용된 것입니다.
Semrush 사이트 Audit 기능을 활용하는 방법도 있습니다.
Semrush는 유료지만 이런 정보를 편하게 확인하긴 좋아요.
저는 웹페이지가 미친듯이 많은 회사가 아니라면 semrush 가 좀 비싼 편이라 억지로 추천하고 싶진 않습니다.
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스키마 마크업을 적용했을 때의 장점 중 하나는 검색 결과에서 더 풍부한 형태로 노출된다는 것입니다. 흔히 리치 결과라고 부르죠.
리치 결과는 경쟁 결과물 사이에서 눈에 띄게 해주기 때문에 CTR과 전환율 향상으로 이어질 수 있습니다.
적극적으로 노려볼 만합니다.
Google은 22가지 유형의 리치 결과를 지원하며, 전체 목록은 구글 공식 가이드에서 확인할 수 있습니다.
다만 리치 결과 표시 여부는 Google이 결정합니다.
스키마 마크업을 적용한다고 해서 리치 결과가 반드시 표시되는 건 아닙니다!
어떤 유형들이 있는지 몇 가지 알려드릴게요.
로컬 비즈니스 스키마를 페이지에 추가하면 다음과 같은 핵심 비즈니스 정보가 포함된 리치 스니펫을 얻을 수 있습니다.
로컬 비즈니스 스키마는 우리 비즈니스가 지도 팩에 노출될 가능성도 높여줍니다.
아래는 "bakery in Chicago"처럼 검색했을 때 검색 결과 상단에 눈에 띄게 표시되는 상위 3개 로컬 비즈니스 예시입니다.
제품 스키마 마크업을 적용하면 Google이 검색 결과에 다양한 제품 정보를 표시할 수 있습니다.
덕분에 검색 결과만으로도 제품의 특징과 장점을 한눈에 파악할 수 있어, 사용자에게 훨씬 유용한 정보를 제공할 수 있습니다.
아래는 제품 스키마 마크업이 적용된 검색 결과 예시입니다.
리뷰 스키마를 적용하면 Google이 검색 결과에 리뷰 스니펫과 별점을 함께 표시할 수 있습니다.
실제 고객의 리뷰와 평점이 노출되기 때문에 페이지의 신뢰도를 높이는 데 효과적이죠.
이커머스 사이트는 물론, 레스토랑이나 매장 같은 오프라인 비즈니스에도 큰 도움이 됩니다.
아래는 Tripadvisor 같은 사용자 리뷰 사이트에서 리뷰 스키마 마크업을 활용한 예시입니다.
브레드크럼 스키마 마크업은 Google이 우리 사이트의 계층 구조를 이해하는 데 도움을 줍니다.
페이지 간의 관계와 전체적인 사이트 구조를 명확히 알려주죠.
Google은 이 정보를 바탕으로 검색 결과에 브레드크럼을 표시합니다.
브레드크럼은 ">" 기호로 구분된 텍스트 링크가 가로로 나열된 형태입니다.
리치 결과에서는 이렇게 표시됩니다.
스키마가 엔티티를 설명하는 방법이라는 것, 기억하시죠?
Schema.org는 800가지가 넘는 스키마 유형을 정의해 놓았습니다.
가장 포괄적인 항목인 Thing부터 IndividualProduct 같은 세부 하위 유형까지 다양하죠.
무엇을 설명할 수 있는지(엔티티), 어떻게 설명할지(언어), 어떤 속성을 사용할지(어휘)를 결정하는 곳이 바로 Schema.org입니다.
SEO와 GEO를 잘하고 싶다면, Google이 엔티티를 더 잘 인식할 수 있도록 다음 다섯 가지 스키마 유형을 꼭 활용해야 합니다.
검색 엔진에 웹페이지를 만났다는 것을 알려주는 스키마 유형입니다.
모든 페이지가 웹페이지이긴 하지만, 모든 페이지에 스키마 마크업이 필요한 건 아닙니다.
이 Schema.org 유형은 홈페이지에만 사용하고, 웹사이트와 홈페이지, 그리고 그 뒤에 있는 조직(또는 개인) 간의 관계를 선언하는 데 활용하세요.
스키마를 구성할 때 사용할 수 있는 속성은 다음과 같습니다.
예를 들어볼게요.
검색 엔진에 우리가 어떤 조직인지 알려주는 스키마 유형입니다.
기업, 비영리단체, 자선단체, 법인, 클럽 등이 모두 해당됩니다.
웹사이트의 소개(About) 페이지에 Organization 스키마를 적용하고, 해당 페이지를 엔티티의 홈으로 설정하세요.
홈페이지, 블로그 글, 카테고리 페이지 등 다른 페이지에서도 Organization을 참조해 콘텐츠와 조직 간의 관계를 구축할 수 있습니다.
스키마를 구성할 때 사용할 수 있는 속성은 다음과 같습니다.
예시는 다음과 같습니다.
검색 엔진에 구매 가능한 엔티티가 있다는 것을 알려주는 스키마 유형입니다.
실물 상품과 서비스 모두 해당됩니다.
제품 또는 서비스 페이지의 기본 스키마 유형으로 사용하면 됩니다.
이커머스 쇼핑몰이라면 개별 제품 상세 페이지에, 서비스 기반 비즈니스라면 주요 서비스 페이지에 적용하세요.
제품 카테고리 페이지, 홈페이지, 블로그 글 등 다른 페이지에서도 하나 이상의 Product 유형을 참조할 수 있습니다.
스키마를 구성할 때 사용할 수 있는 속성은 다음과 같습니다.
검색 엔진에 해당 엔티티가 사람임을 알려주는 스키마 유형입니다.
정보의 저자나 검토자를 밝히고 싶을 때 Person 스키마를 사용하세요.
모든 프로필 페이지에도 이 스키마 유형을 적용하는 것이 좋습니다.
스키마를 구성할 때 사용할 수 있는 속성은 다음과 같습니다.
예를 들어볼게요.
검색 엔진에 해당 엔티티가 특정 지역을 기반으로 운영되는 오프라인 매장이 있는 조직임을 알려주는 스키마 유형입니다.
우리 비즈니스에 실제 매장이 있고, 영업시간이 있으며, 연결할 수 있는 Google 비즈니스 프로필(구 Google My Business)이 있을 때 LocalBusiness 스키마를 사용하세요.
Organization 스키마와 동일한 속성을 사용할 수 있으며, 추가로 다음 속성들도 활용할 수 있습니다.
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스키마 마크업을 만드는 방법은 크게 3가지입니다.
직접 코드를 작성하거나, 자동으로 생성해주는 서드파티 플러그인을 활용하는 방법이죠.
챗지피티를 통해 만드는 방법도 있습니다.
각각 장단점이 있습니다.
WordPress 플러그인이 좀 잘되어 있습니다.
WordPress 웹사이트라면 Yoast와 Rank Math의 무료 버전만으로도 스키마 마크업을 자동으로 생성할 수 있습니다.
WordPress 플러그인은 한 번 설정해두면 알아서 돌아가기 때문에 스키마 마크업을 적용하는 가장 쉬운 방법입니다.
다만 Yoast SEO나 Rank Math 같은 자동화 솔루션의 가장 큰 단점은 스키마 마크업을 세부적으로 커스터마이징하거나 더 풍부하게 만들기가 어렵다는 점입니다.
Yoast SEO
Yoast SEO를 설치하면 스키마 마크업 설정이 자동으로 적용됩니다.
모든 페이지에는 WebPage 스키마가, 게시글에는 Article 스키마가 자동으로 설정되죠.
Rank Math
Rank Math에서 스키마 마크업을 활성화하려면 Rank Math SEO 메뉴 > 대시보드 > Schema (Structured Data)로 이동해 스위치를 켜세요.
활성화하고 나면 Yoast SEO와 Rank Math 모두 페이지 제목, 게시 날짜 같은 메타데이터를 바탕으로 스키마 마크업을 자동으로 생성합니다.
다만 이런 서드파티 플러그인만으로는 페이지 콘텐츠를 의미 있고 연결된 구조화된 데이터로 변환하는 데 한계가 있긴 합니다.
경우에 따라 WordPress 블록이 스키마 마크업을 자동으로 생성해주기도 합니다.
FAQPage 스키마가 대표적인 예시라고 볼 수 있습니다.
FAQ 스키마 활성화 옵션을 켜면 모든 질문과 답변이 자동으로 FAQPage 스키마로 마크업됩니다.
WordPress 외의 다른 웹사이트 플랫폼은 어떨까요?
Wix는 기본 스키마 마크업이 내장되어 있으며(자세한 내용은 여기서 확인), 직접 커스터마이징한 스키마 마크업을 추가할 수도 있습니다.
Webflow(빌더블은 웹플로우를 씁니다), Squarespace, Duda 등 다른 플랫폼을 사용하고 있다면 스키마 마크업을 직접 생성해 각 페이지에 추가해야 합니다.
스키마 마크업 생성 도구를 활용하거나 JSON-LD 형식으로 직접 작성하면 됩니다.
고려해볼 만한 스키마 마크업 생성 도구 3가지를 소개합니다.
Merkle의 Schema Markup Generator (JSON-LD)
Merkle의 Schema Markup Generator는 Article, Breadcrumb, Event, FAQPage, How-to 스키마를 빠르고 간편하게 만들 수 있는 도구입니다.
드롭다운 메뉴에서 원하는 스키마 유형을 선택하면 입력 필드가 나타나고, 내용을 채우기만 하면 됩니다.
스키마 마크업을 처음 만들어보시는 분들께 특히 추천합니다.
이 툴을 추천하는 이유:
이 툴의 단점은 사용 가능한 스키마 유형과 속성이 제한적이라는 점입니다.
그래서 다음 2가지 옵션도 함께 살펴보는 것을 추천합니다.
Schemantra의 Schema Navigator
Schemantra의 Schema Navigator는 본격적으로 스키마 마크업을 만들어보고 싶은 분들에게 좋습니다.
Merkle 도구와 달리 거의 모든 스키마 유형을 선택할 수 있습니다.
다만 그만큼 자유도가 높아 처음에는 다소 막막하게 느껴질 수 있습니다.
시작하려면 우리가 설명하려는 엔티티의 유형이 무엇인지 먼저 파악해야 합니다.
검색창에 스키마 유형(예: "Person")을 입력하고 결과를 클릭한 다음 "Submit"을 누르세요.
그러면 다음 화면이 로드되고, 스키마의 속성을 입력할 수 있습니다.
가장 먼저 해야 할 일은 스키마 유형에 "@id" 속성을 지정하는 것입니다.
Schemantra가 더 나은 스키마 마크업 생성 도구 중 하나로 꼽히는 이유가 바로 이것입니다.
모든 엔티티에 "@id" 속성을 반드시 지정하도록 강제하기 때문이죠.
다만 "@id" 필드가 무엇을 위한 것인지 모르면 막힐 수 있습니다.
진행하기 전에 알아야 할 내용은 다음과 같습니다.
"@id" 필드를 설정했다면 아래로 스크롤해 검색 엔진이 우리가 누구에 대해 이야기하는지 파악할 수 있도록 관련 속성을 채워넣으세요.
Merkle 툴과 마찬가지로 Schemantra도 각 필드를 입력할 때마다 JSON-LD 출력 결과를 실시간으로 보여줍니다.
Schemantra는 좀 더 뎁스 있는 스키마를 직접 만들어보고 싶은 분들에게 적합한 툴입니다.
Rank Ranger의 Schema Markup Generator & Validator
Merkle 도구와 마찬가지로 Rank Ranger의 Schema Markup Generator & Validator도 다양한 사전 제작 스키마 유형을 제공합니다.
이 툴의 장점은 스키마 하위 유형까지 제공한다는 점입니다.
예를 들어 단순히 "Organization"이 아니라 더 구체적인 하위 유형을 선택할 수 있어, 엔티티를 훨씬 정확하게 표현할 수 있습니다.
다만 스키마 유형을 선택하면 입력할 수 있는 속성 수가 제한되는데, 처음 사용하는 분들에게는 오히려 덜 복잡하게 느껴질 수 있어 입문용으로 나쁘지 않습니다.
backlinko 아티클에서는 Merkle 툴보다는 Rank Ranger의 Schema Markup Generator & Validator로 시작하는 것을 추천한다고 합니다.
ChatGPT 관련된 모든 것이 그렇듯, 어떤 결과물을 얻느냐는 프롬프트마다 너무 다릅니다.
로직도 중요하죠.
첫 번째 단계는 설명하고 싶은 스키마 유형을 선택하는 것입니다
예를 들어 Person, Legal Service, Dentist, OnlineBusiness 등이 있죠.
두 번째 단계는 Schema.org 문서를 참고해 사용하고 싶은 속성을 모두 파악하는 겁니다.
사람에 대한 스키마 마크업을 만들고 싶다면, 브라우저에서 Schema.org의 Person 스키마를 불러오세요.
그런 다음 ChatGPT에게 Person 스키마의 JSON-LD를 생성해달라고 요청하면서 속성과 값을 함께 입력하세요.
지금쯤 ChatGPT가 몇 초 만에 이 모든 코드를 뚝딱 만들어낸 것에 감탄하고 있을지도 모릅니다.
하지만 ChatGPT의 특성상 프롬프트에 충실하게 반응합니다.
JSON-LD가 그럴듯해 보여도 실제로는 틀렸습니다.
(환각 진짜 조심하세요!)
왜 그럴까요?
충분한 정보를 제공하지 않았기 때문에 ChatGPT가 나름대로 빈칸을 채워버린 겁니다.
더 나은 프롬프트로 만든다면 아래와 같습니다.
"Person 스키마의 JSON-LD를 생성해줘. 스키마 마크업에 필요한 정보를 알려줄게. 이름: John Doe. 직함: SEO 전문가. 소속: Semrush (sameAs https://en.wikipedia.org/wiki/Semrush, https://twitter.com/semrush). 전문 분야: 검색 엔진 최적화 (sameAs https://en.wikipedia.org/wiki/Search_engine_optimization, alternateName: SEO)."
훨씬 낫습니다!
이 JSON-LD를 Schema.org 검증 도구에 넣어보면 오류가 전혀 없습니다.
(이 부분 꼭 확인하세요!)
여기서 끝이 아닙니다.
이 코드를 Classy Schema의 시각화 도구에 넣어보면, 스키마 마크업으로 만들어진 관계를 한눈에 확인할 수 있습니다.
각 원은 개별 엔티티를 나타내고, 원들을 연결하는 선은 엔티티 간의 관계를 나타냅니다.
ChatGPT로 스키마 마크업을 생성할 때의 가장 큰 장점은 골치 아픈 문법 에러를 피할 수 있다는 점입니다.
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스키마 마크업을 실제로 만들다보면, 여러 의문들이 생길 거예요.
JSON-LD는 <head>에 넣는 것이 좋습니다.
크롤봇이 가장 먼저 발견하는 코드 중 하나가 되기 때문이죠.
다만 <body>나 <footer>에 넣어도 검증이 되고 정상적으로 작동합니다.
스키마 마크업을 점검할 때는 항상 3가지를 확인해야 합니다.
문법 오류가 있으면 스키마 마크업이 유효하지 않습니다.
즉, Googlebot이 JSON-LD에서 문법 오류를 발견하면 그냥 무시해버립니다.
(상상만 해도 끔찍하죠)
대부분의 문법 오류는 쉼표나 중괄호가 빠진 경우인데, JSON-LD를 직접 작성하다 보면 이런 실수는 피하기가 어렵습니다.
다행히 Schema.org 검증 도구가 코드 오류를 알려줍니다.
다만 어떻게 수정해야 하는지는 알려주지 않아 답답할 수 있습니다.
그럼 Schema.org 검증할 수 있는 툴을 봐볼게요.
사이트에 접속하면 두 가지 옵션이 나타납니다. FETCH URL과 CODE SNIPPET입니다.
한글로 보면 이렇게 나올거예요.
몇 초 후 결과 화면이 나타납니다.
아래 예시 이미지 보시면, hentry, Article, FAQPage 세 가지 스키마 유형이 감지된 것을 확인할 수 있습니다.
오류나 경고가 없습니다.
좋습니다.
오류가 발생한 페이지는 이렇게 나옵니다.
안타깝게도 이 툴은 오류를 어떻게 수정해야 하는지 알려주진 않습니다.
게다가 의도적으로 네 가지 실수를 넣었음에도 첫 번째 문법 오류만 감지한 것 같습니다.
이런 상황에서는 어떻게 해야 할까요?
몇 시간을 씨름하며 오류를 디버깅할 수도 있지만, ChatGPT를 활용하는 편이 훨씬 낫습니다.
ChatGPT에서 JSON-LD를 클립보드에 복사한 후 다음 프롬프트를 입력하세요.
"JSON-LD에 하나 이상의 문법 오류가 있어 수정하려고 합니다. 무엇을 찾았고 무엇을 했는지 설명 없이 올바른 코드만 출력해주세요. 제 JSON-LD는 다음과 같습니다."
프롬프트 마지막에 JSON-LD를 복붙하면 됩니다.
수정된 JSON-LD를 복사해 Schema.org 검증 도구에 다시 붙여넣고 테스트를 실행해보면 잘 될겁니다.
Schema.org 검증 도구와 ChatGPT를 함께 활용하면 Google이 우리의 스키마 마크업을 문제없이 파싱할 수 있도록 확실히 보장할 수 있습니다.
(저도 이 방법이 제일 좋은 것 같습니다.)
Schema.org는 JSON-LD, 마이크로데이터, RDFa의 스키마 마크업 어휘를 관리하고 업데이트하지만, Google은 Schema.org와는 별개로 구조화된 데이터를 자체적인 기준으로 처리합니다.
즉, Schema.org 기준으로는 완벽한 스키마 마크업이라도 Google의 요구사항을 충족하지 못할 수 있다는 뜻입니다.
꽤 번거롭죠!
그래서 Schema.org로 검증한 후에는 항상 Google 리치 결과 테스트 도구로도 확인해야 합니다.
Schema.org 검증 도구와 마찬가지로 Google 리치 결과 테스트도 라이브 URL이나 JSON-LD 스크립트를 직접 분석할 수 있습니다.
어떤 스키마를 적용했느냐에 따라 하나 이상의 유효한 항목이 감지되거나, 아무것도 감지되지 않는 화면이 나타납니다.
유효한 항목이 하나도 감지되지 않으면 어떻게 해야 할까요?
그건, 스키마 마크업에 문제가 있다라는 의미가 아닙니다.
단순히 Google이 우리가 스키마 마크업으로 설명한 엔티티에 대해 리치 결과를 표시하지 않겠다는 의미입니다.
Google이 리치 결과를 표시할 수 있는 스키마 유형을 확인하려면 Google 개발자 문서를 참고하세요.
아래 4개만 하실 수 있어도 이 글을 읽는 보람이 생기실 거예요!
지금쯤 잘 알고 있겠지만, 스키마 마크업은 Google 검색에서 우리의 CTR을 높여줄 수 있습니다.
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