로컬 SEO를 강화하는 구조화 데이터 활용법
구조화된 데이터 마크업은 로컬 비즈니스의 온라인 가시성을 높이는 강력한 도구입니다. 리뷰 별점, FAQ, 브레드크럼(breadcrumb)과 같은 시각적으로 매력적인 정보를 검색 결과에 추가해 클릭 수를 늘릴 수 있습니다. 이 데이터는 표준화된 Schema 어휘를 사용해 검색 엔진에 웹사이트의 정보를 정확히 전달해주며, 사용자가 당신의 비즈니스를 더 쉽게 찾을 수 있도록 돕습니다.
Schema의 중요성
로컬 비즈니스에서 Schema는 검색 엔진에 추가 정보를 제공하여 내용을 효율적으로 해석하고 표시할 수 있게 합니다. 이를 통해 경쟁이 치열한 시장에서 검색 엔진 결과 페이지(SERP)에서 경쟁 우위를 확보할 기회를 제공합니다. Google은 Schema와 구조화된 데이터가 검색 결과에서 정확하고 세부적인 정보를 제공하는 데 미치는 중요성을 강조해왔으며, 이를 제대로 구현하면 클릭 수와 전환율 개선에 기여합니다.
구조화 데이터, Schema, 리치 결과 및 SERP 기능
- 구조화 데이터(Structured Data): 웹페이지 내용을 구조화된 형식으로 설명하고 검색 엔진이 이를 정확히 이해하도록 돕는 기술.
- Schema: 구조화 데이터를 마크업하는 데 사용되는 표준화된 용어 체계로, 주로 Schema.org을 활용.
- 리치 결과(Rich Results): 리뷰 별점, 이미지, FAQ 등 시각적으로 풍부한 검색 요소를 표시.
- SERP 기능(SERP Features): 표준 검색 결과 외에 검색 엔진 결과 페이지에서 추가 정보를 제공하는 특별한 요소.
구조화 데이터 적용의 실질적 효과
검색 엔진과 사용자 경험 개선
- 검색 엔진 이해도 향상: 비즈니스 운영 시간, 위치 및 평점과 같은 주요 정보를 명확히 전달.
- SERP 가시성 제고: 리치 결과로 인해 검색 결과가 더 눈에 띄며 트래픽 증가 유도.
- 클릭률(CTR) 증가: 리치 결과를 가진 페이지는 일반 페이지보다 높은 클릭률을 기록.
- 경쟁력 강화: 포화된 시장에서 구조화 데이터로 독창성 확보.
- 음성 검색 최적화: 음성 검색 기기의 정확한 답변 제공 가능.
로컬 SEO에서 구조화 데이터의 역할
로컬 비즈니스는 구조화 데이터를 활용하여 비즈니스 정보(운영 시간, 고객 리뷰, 위치 등)를 더욱 이해하기 쉽게 제공할 수 있습니다. 예를 들어, 식당의 경우 운영 시간과 메뉴 링크를 표시할 수 있고, 소매점은 이벤트 정보를, 서비스 제공 업체는 서비스 지역과 고객 추천사를 강조해 신뢰를 쌓을 수 있습니다.
구조화 데이터와 로컬 검색 사례
Schema는 AI 시스템에도 적합하여 검색 엔진과 애플리케이션이 로컬 비즈니스 정보를 빠르게 이해하고 활용할 수 있도록 돕습니다. 특히 음성 검색에서는 명확하고 정확한 답변을 제공하며 고객 경험을 개선합니다.
- 음성 검색 최적화: 음성 검색 결과에 더 정확한 답변 제공.
- AI 중심 검색 환경 통합: AI 기술 활용에 적합한 데이터 구조화로 사업 가시성 증대.
- 리치 결과와 연결 강화를 통한 시각적 매력 개선.
구조화 데이터 구현의 6단계 가이드
- 적합한 Schema.org 카테고리 선택: 비즈니스와 관련된 카테고리를 선택.
- Schema 필수 속성 구현: 확인과 최적화를 위해 주요 정보 포함.
- 권장 속성 추가: 상세 정보를 추가해 검색 결과 영향 최대화.
- 고급 Schema 유형 탐색: 더 높은 참여도를 유도하기 위한 옵션 고려.
- 마크업 유효성 검사: 오류 방지를 위해 유효성 검사 도구 사용.
- 리치 결과 성능 측정: 구현 후 성과를 측정하고 효과를 분석.
구조화 데이터를 활용함으로써 로컬 SEO를 강화할 수 있으며, 이는 고객과 검색 엔진 모두에게 긍정적인 결과를 제공합니다. 정확한 정보 전달을 통해 비즈니스와 고객 간의 연결을 강화하는 데 중요한 역할을 할 수 있습니다.
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