AI가 읽을 수 있는 페이지 구축하기: 구조화된 데이터, 엔티티 및 JSON-LD

소개

인터넷은 더 이상 단순히 색인화되는 것이 아니라 해석됩니다.

2025년, Google Gemini, ChatGPT Search, Perplexity.ai 같은 AI 시스템은 단순히 페이지를 크롤링하지 않습니다. 이해합니다. 하지만 그 이해는 한 가지에 달려 있습니다: 구조입니다.

AI가 읽을 수 있는 페이지는 우연히 만들어지지 않습니다. 정밀하게 구축됩니다. 모든 코드 줄, 모든 엔티티 언급, 모든 데이터 태그는 기계에게 여러분이 누구이며 무엇을 제공하는지 가르칩니다.

이 가이드에서는 구조화된 데이터, 엔티티 모델링, JSON-LD 구현을 통해 AI 크롤러와 대규모 언어 모델이 페이지를 읽을 수 있도록 만드는 방법을 설명합니다.

구조가 AI의 언어인 이유

검색 엔진은 단어 일치에서 의미 해석으로 진화했습니다 . 이러한 진화에는 구조화된 의사소통이 필요합니다.

사람에게 다음과 같은 문장은

"랭크트래커는 키워드 파인더와 SERP 체커를 포함한 올인원 SEO 플랫폼입니다."

는 자명합니다.

그러나 AI 시스템에게 그 의미는 각 개념과 그 관계를 정의해야만 명확해집니다. 이는 오직 구조화된 데이터만이 할 수 있는 일입니다.

구조화된 데이터는 인간 콘텐츠를 기계가 읽을 수 있는 의미로 변환하여 AI 크롤러가 다음을 가능하게 합니다:

• 엔티티 식별 (랭크트래커, 키워드 파인더, SERP 체커).

• 관계 이해하기 (랭크트래커 → 제안 → 키워드 파인더).

• 속성 검증(도구, 조직, 설립자, 카테고리).

• 지식 그래프와 AI 답변으로 정보를 표현합니다.

구조가 없으면 AI는 서식이 없는 텍스트만 인식할 뿐, 지식을 인식하지 못합니다.

AI가 읽을 수 있는 디자인의 핵심

AI가 읽을 수 있는 페이지의 세 가지 핵심은 다음과 같습니다:

1. 구조화된 데이터 – 의미를 정의하는 공식적인 태깅.

2. 엔티티 – 지식 그래프의 구성 요소.

3. JSON-LD – 이 모든 것을 인코딩하는 데 선호되는 형식.

각 계층을 효과적으로 구현하는 방법을 살펴보겠습니다.

1. 구조화된 데이터: AI에게 사물의 의미를 가르치기

구조화된 데이터는 콘텐츠에 대한 메타데이터를 제공하며, AI 시스템이 처리하고 신뢰할 수 있는 방식으로 요소에 레이블을 지정합니다.

가장 널리 사용되는 어휘는 Google, Bing, OpenAI에서 사용하는 Schema.org입니다.

AIO 및 SEO를 위한 주요 스키마 유형

스키마유형	목적	사용 예시
조직	브랜드 및 정체성 정의	회사명, 로고, URL, 연락처
제품	도구 또는 서비스 설명	키워드 파인더, 랭크 트래커
기사	편집 콘텐츠 표시	블로그 게시물 및 가이드
인물	저자 및 전문가 정의	펠릭스 로즈-콜린스
FAQ페이지	질문 기반 스니펫 활성화	제품 관련 자주 묻는 질문
사용방법	구조 단계별 튜토리얼	랭크트래커 설정 가이드

구조화된 데이터는 리치 스니펫을 위한 것만이 아닙니다. AI 시스템이 콘텐츠 뒤에 숨겨진 의미적 관계를 학습하는 방법입니다.

**랭크트래커 팁: ** 웹 감사 도구를 사용하여 페이지 전반에 걸쳐 누락되거나 잘못된 스키마를 식별하세요. 불일치하는 필드, 구문 문제, 연결되지 않은 엔티티를 자동으로 감지합니다.

2. 엔티티: AI 이해의 기초

엔티티는 **지식의 명사**입니다. 비즈니스를 정의하는 모든 인물, 브랜드, 장소, 개념을 나타냅니다.

AI 최적화(AIO)에서 엔티티 명확성은 가장 중요합니다. AI가 "Ranktracker", "Keyword Finder", "SERP Checker"의 정확한 의미를 알면, 브랜드를 관련 검색어, 요약, 지식 패널과 연결할 수 있습니다.

엔티티 명확성 구축 단계

1. 브랜드 엔터티 맵 생성 주요 엔터티 모두 나열:

   • 조직 (랭크트래커)

   • 제품 (키워드 파인더, 웹 감사, 백링크 모니터)

   • 인물 (펠릭스 로즈-콜린스)

   • 개념 (SEO, AI 최적화, 답변 엔진 최적화)

2. 일관된 명명 규칙 사용 항상 동일한 표현을 사용하세요 — "Ranktracker"로, "Rank Tracker"가 아닙니다.

3. 엔티티를 문맥적으로 연결하세요 제품 페이지와 개념 페이지를 상호 연결하여 관계를 보여주세요:

Ranktracker → 제공 → Keyword Finder → 지원 → SEO 최적화

4. 스키마 관계 추가 JSON-LD에서 @type, @id, offers를 사용하여 관계를 명시적으로 정의하세요.

5. 외부 정렬 구축 엔티티 데이터가 외부 프로필(LinkedIn, Crunchbase, Wikipedia)과 일치하도록 하십시오.

AI 모델은 여러 출처를 교차 검증합니다 — 일관성이 신뢰성을 만듭니다.

3. JSON-LD: 기계의 언어

JSON-LD(JavaScript Object Notation for Linked Data) 는 구조화된 데이터를 삽입하는 데 선호되는 형식입니다. 유연하고 가독성이 뛰어나며, 가시적인 페이지 콘텐츠를 변경하지 않고 AI 크롤러가 직접 처리할 수 있습니다.

AI가 읽을 수 있는 제품 페이지 예시:

<script type="application/ld+json">
{
  "@context": "https://schema.org",
  "@type": "Product",
  "@id": "https://www.ranktracker.com/tools/keyword-finder",
  "name": "키워드 파인더",
  "brand": {
    "@type": "Organization",
    "name": "Ranktracker",
    "url": "https://www.ranktracker.com"
  },
  "description": "Ranktracker의 고급 키워드 파인더 도구로 수익성 있는 키워드를 발견하세요.",
  "category": "SEO Tool",
  "url": "https://www.ranktracker.com/tools/keyword-finder",
  "offers": {
    "@type": "Offer",
    "price": "29.00",
    "priceCurrency": "USD"
  }
}
</script>

이 스니펫은 단순히 제품을 설명하는 것이 아니라 관계를 정의합니다. AI는 키워드 파인더가 Ranktracker에서 제공하는 제품이며, SEO 도구 카테고리에 속한다는 것을 이해합니다.

AI 크롤러가 JSON-LD를 처리하는 방식

AI 크롤러가 JSON-LD를 발견하면 다음과 같은 작업을 수행합니다:

1. <script> 태그에서 구조화된 데이터를추출합니다.

2. 구문 및 컨텍스트 정렬을검증합니다.

3. 엔티티를 내부 지식 그래프에연결합니다.

4. 정확성을 위해 외부 데이터베이스와 세부 정보를교차 확인합니다.

5. 페이지의 권위성, 일관성 및 명확성을평가합니다.

잘 구조화된 단일 JSON-LD 블록은 수백 개의 의미적 관계를 정의할 수 있으며, AI 기반 요약문 전반에서 브랜드 가시성을 크게 향상시킵니다.

구조화된 데이터와 콘텐츠 의미론의 결합

구조화된 데이터만으로는 충분하지 않습니다. 주변 콘텐츠가 이를 보완해야 합니다.

예를 들어, 스키마에서 "Ranktracker"를 SEO 플랫폼으로 정의했지만 텍스트에서는 콘텐츠 도구로 설명하는 경우 AI 시스템은 불일치를 감지합니다.

두 계층을 일치시키려면:

• 콘텐츠와 스키마에 일관된 용어를 사용하십시오.

• 엔티티를 정의하는 문장을 콘텐츠 초반부에 배치합니다.

• 관련 페이지 및 엔티티에 대한 내부 링크를 포함합니다.

• 권위적 검증을 위한 인용을 추가합니다.

AI는 중복성으로부터 학습합니다. 일관된 신호를 더 많이 제공할수록 AI는 브랜드를 더 확신 있게 이해합니다.

AIO를 위한 고급 스키마 전략

기본 설정이 완료되면 AI의 심층 이해를 위해 스키마를 확장하세요:

• BreadcrumbList: 엔티티 매핑을 위한 페이지 계층 구조를 명확히 합니다.

• Speakable: Alexa 또는 Google Assistant와 같은 음성 AI 도구를 지원합니다.

• 리뷰 및 평점: 사회적 증거와 감성 데이터를 추가합니다.

• SameAs: 사이트 엔티티를 검증된 외부 프로필에 연결합니다.

예시:

"sameAs": [
  "https://www.linkedin.com/company/ranktracker",
  "https://www.crunchbase.com/organization/ranktracker"
]

이러한 신호는 사이트와 외부 데이터 생태계 간 신뢰의 다리를 구축합니다.

AI 가독성을 저해하는 흔한 실수

1. 불완전한 스키마 – 제목 및 URL 필드만 태깅.

2. 페이지 또는 메타데이터 전반에 걸쳐상충되는 엔터티 이름.

3. 데이터가 일관되지 않은중복된 JSON-LD 블록.

4. JS 렌더링 뒤에 스키마를 숨기는동적 스크립트.

5. 의미 있는 콘텐츠가 없는 스키마로인한 컨텍스트 부족.

AI 크롤러는 모호함을 불이익으로 간주합니다. 구조를 정의할 때는 창의성보다 명확성을 항상 우선시하세요.

구조화된 데이터 테스트 및 검증

검증은 필수입니다.

스키마가 AI에 적합한지 확인하려면 다음 도구를 사용하세요:

• Ranktracker 웹 감사: 전체 사이트 구조화된 데이터 검증.

• Google의 리치 리저트 테스트: 구문 및 적격성 확인.

• Schema.org 유효성 검사기: 컨텍스트 및 유형 유효성 검사.

사이트 업데이트 후 또는 매월 테스트를 실행하세요 — 사소한 구문 오류조차도 AI 크롤러가 구조화된 데이터를 완전히 건너뛰게 할 수 있습니다.

마지막으로

AI 가독성은 SEO의 새로운 영역입니다.

지능형 크롤링 시대에 강력한 기술적 구조, 명확한 엔터티 관계, 정확한 JSON-LD를 결합한 페이지가 기존 순위와 AI 생성 결과 모두에서 우위를 점할 것입니다.

AI에 귀사가 누구이며, 무엇을 하고, 엔티티들이 어떻게 연결되어 있는지 정확히 가르침으로써, 귀사의 브랜드가 단순히 색인될 뿐만 아니라 이해될 수 있도록 보장하십시오 .

웹 감사, SERP 검사기, 키워드 찾기 기능을 포함한 Ranktracker의 AIO 툴킷을 사용하면 대규모로 AI 가독성 구조를 구축, 테스트 및 완성할 수 있습니다.

2025년에는 가장 많이 게시하는 브랜드가 성공하는 것이 아니라 기계와 가장 잘 소통하는 브랜드가 성공할 것입니다.