스키마 마크업, 비브랜드 검색 강화를 위한 핵심 도구
조직이 스키마 마크업을 대규모로 도입하면 비브랜드 검색 쿼리가 늘어나면서 주제 권위와 검색 가능성이 강화됩니다. Microsoft와 Google 모두 스키마 마크업의 중요성을 인정하면서, 이는 생성적 AI 시대에서 점점 더 중요한 도구로 자리잡고 있습니다.
구조화된 데이터, AI와의 연계로 중요성 증가
2023년 연구에 따르면, 기업 지식 그래프는 대규모 언어 모델(LLM)의 응답 정확도를 크게 개선하는 데 도움을 주었습니다. 이러한 연구 결과는 AI와 구조화된 데이터의 연관성 및 중요성을 한층 더 강조하고 있습니다.
1. 스키마 마크업의 목표 명확히 설정
스키마 마크업 도입 전, 비즈니스 목표와 기대 효과를 명확히 설정해야 합니다. 스키마 마크업은 복잡성에 따라 세 가지 수준으로 나눌 수 있습니다.
- 기본 스키마 마크업: 필수 속성 구현으로 클릭률이 높은 리치 결과를 목표로 합니다.
- 내부 및 외부 엔티티 연결: 페이지 내 엔티티를 식별하고 외부 지식 베이스와 연결해 가시성과 참여도를 높입니다.
- 전체 콘텐츠 표현: 브랜드와 관련된 사실 정보를 정확히 추출할 수 있는 콘텐츠 지식 그래프를 구축합니다.
2. 부서 간 협업과 동의 필수
스키마 마크업 구현은 SEO팀만의 작업이 아니라, 다양한 부서 간 협업이 필요합니다. 주요 이해관계자는 다음과 같습니다.
- 콘텐츠 팀: 마크업에 필요한 콘텐츠 준비와 리치 결과 지원 역할.
- IT팀: 기술적 구현 및 유지보수의 핵심 역할.
- 경영진: 자원 확보와 투자 수익률(ROI) 증명을 지원.
- 혁신 팀: 생성적 AI 및 데이터 계층을 활용해 스키마 마크업의 가치를 증대.
부서 간 원활한 소통과 정기적인 업데이트를 통해 목표를 공유하고 진행 상황을 투명하게 유지해야 합니다.
3. 대규모 스키마 마크업을 위한 기술 역량 준비
효과적인 대규모 스키마 마크업 구현을 위해 다음 기술적 역량을 확보하는 것이 중요합니다.
- 기본 스키마 역량: 리치 결과를 위해 콘텐츠를 필수 속성에 매핑하고 JSON-LD를 생성할 수 있는 능력.
- 엔티티 연결 기술: 내부 및 외부 엔티티 연결을 위한 Named Entity Recognition(NER) 및 지식 베이스 조회 기능.
- 전체 콘텐츠 지식 그래프 표현: 텍스트 내 엔티티와 개념 간의 관계를 파악할 수 있는 자연어 처리 기술.
4. 유지보수, 성과 지속의 열쇠
스키마 마크업은 콘텐츠 및 검색 환경 변화에 따라 동적으로 유지되어야 합니다. 지속적인 모니터링과 유효성 검증은 성과와 가시성을 유지하는 데 필수적입니다.
스키마 마크업은 비즈니스 가시성을 높이고 AI 준비를 지원하는 중요한 성장 도구로, 조직의 마케팅 및 디지털 전략의 중심이 되어야 합니다. 이를 활용함으로써 더욱 깊이 있는 콘텐츠 관리와 검색 최적화를 이룰 수 있습니다.
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