Schema Markup 스키마 마크업 · 구조화 데이터
Schema.org가 정의한 어휘 집합을 활용하여 HTML 콘텐츠에 기계 가독성 있는 의미를 부여하는 마크업. 검색 엔진과 LLM이 콘텐츠의 *주제·관계·속성*을 정확히 해석하도록 돕는 메타 레이어입니다.
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Schema Markup
스키마 마크업은 홈페이지의 언어를 AI의 언어로 번역하는 기술입니다. 검색 엔진과 LLM은 HTML 본문만으로는 콘텐츠의 *주제·관계·속성*을 완전히 해석하지 못합니다. Schema.org 표준 어휘로 구조화된 메타 레이어 — JSON-LD, Knowledge Graph 연결, rich result, AI 인용 후보 신호 형성까지 한 번에 큐레이션합니다.
01 — Definition
Schema Markup 핵심 정의 3개
JSON-LD JSON for Linking Data
Google이 권장하는 구조화 데이터 표기 형식. HTML 본문과 분리되어 <script type="application/ld+json"> 태그 안에 들어가며, 유지보수성과 가독성이 가장 우수합니다.
Knowledge Graph 지식 그래프
Google이 구축한 엔티티 기반 사실 데이터베이스. 스키마 마크업과 외부 권위 출처(Wikipedia·LinkedIn·언론 등)를 통해 엔티티가 등록되며, AI가 회사를 *정답 후보*로 인식하는 핵심 기반입니다.
Schema Markup 관련 글 4편
스키마 본질 정의·통합 아키텍처 설계·Knowledge Graph 연결·인용 조건까지 — Schema Markup이 GEO에서 차지하는 역할을 깊이 있게.
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03 — Frequently Asked
Schema Markup에 대한
Schema Markup에 대한
자주 묻는 질문 5개.
스키마 마크업이 SEO 순위에 직접 영향을 주나요?
Google은 스키마를 직접 ranking factor가 아니다라고 명시했습니다. 다만 (1) rich result(별점·FAQ·HowTo·이벤트 등) 자격, (2) Knowledge Graph 엔티티 연결, (3) AI 검색의 인용 후보 신호 형성에 기여합니다. 순위 시그널은 아니지만 노출·인용 기회를 만드는 메타 레이어입니다.
JSON-LD와 Microdata 중 무엇이 좋나요?
Google이 JSON-LD를 공식 권장합니다. HTML 본문과 분리되어 유지보수성이 우수하고, 한 페이지에 여러 엔티티(@graph)를 깔끔하게 묶을 수 있습니다. Microdata는 레거시 사이트 호환 외에는 권장되지 않으며, RDFa는 학술 사이트 등 특수 케이스 위주입니다.
B2B 기업이 우선 적용해야 할 스키마 타입은?
(1) Organization·LocalBusiness — 회사 엔티티 등록, (2) WebSite + SearchAction — Sitelinks 검색 박스, (3) BreadcrumbList — 사이트 구조 표시, (4) Article·BlogPosting — 콘텐츠 페이지, (5) FAQPage — 자주 묻는 질문 rich result, (6) Service — 서비스 페이지, (7) Product — 제품 페이지.
스키마 적용 후 효과 확인은 어떻게 하나요?
(1) Google Search Console의 향상 보고서 — 적용된 스키마 타입과 오류 확인, (2) Rich Results Test 도구 — 개별 URL 검증, (3) 실제 검색 결과의 rich snippet 등장 모니터링, (4) AI 검색(ChatGPT·Perplexity 등)에서 회사가 인용 출처로 나오는지 재현 가능한 쿼리로 확인.
외주 시 스키마가 제대로 적용됐는지 확인하는 방법은?
(1) 산출물 명세에 스키마 타입 목록과 JSON-LD 코드가 명시됐는지, (2) Search Console 검증 결과 캡처 제공 여부, (3) Rich Results Test 통과 여부, (4) @graph 구조와 @id 연결 — 엔티티 그래프가 일관되게 연결되어 있는지. 솔루션 플러그인은 기본 스키마만 박는 경우가 많아 GEO에는 부족합니다.
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