구조화 데이터(Schema/JSON-LD)로 AI 인용률 높이기

Schema가 왜 AI에 유효한가

사람은 문맥으로 "이건 저자 이름, 이건 가격, 이건 FAQ"를 알지만 기계는 그렇지 않습니다. JSON-LD로 엔티티를 명시하면 AI가 사실을 오해 없이 추출합니다. 특히 사실 기반 인용이 중요한 생성형 답변에서 유리합니다.

먼저 적용할 타입

• Organization / Person: 브랜드와 저자의 정체성 — E-E-A-T 신뢰 신호
• Article / BlogPosting: 제목·저자·게시일·수정일
• FAQPage: 질문-답변 — AEO/GEO에 직접적 효과
• BreadcrumbList: 사이트 구조 이해
• Product / Review: 커머스라면 필수

적용 예시(FAQ)

<script type="application/ld+json">
{
  "@context":"https://schema.org",
  "@type":"FAQPage",
  "mainEntity":[{
    "@type":"Question",
    "name":"GEO란 무엇인가요?",
    "acceptedAnswer":{"@type":"Answer",
      "text":"생성형 AI가 답변에 사이트를 인용하도록 하는 최적화입니다."}
  }]
}
</script>

주의점

Schema는 페이지에 실제로 보이는 내용과 일치해야 합니다. 보이지 않는 정보를 마크업으로만 넣는 것은 스팸으로 간주됩니다. 적용 후에는 구글 리치 결과 테스트 등으로 문법 오류가 없는지 검증하세요. 어떤 타입이 부족한지 빠르게 보려면 무료 진단의 기술 최적화 항목을 참고할 수 있습니다.