엔티티 기반 검색을 위한 정보 아키텍처 설계

소개

기존의 SEO는 페이지 계층 구조, 즉 페이지가 서로 연결되는 방식과 키워드가 표시되는 위치에 중점을 두었습니다. 하지만 AEO(답변 엔진 최적화) 와 엔티티 기반 검색의 시대에는 더 이상 그것만으로는 충분하지 않습니다.

이제 Google의 AI 개요, Bing Copilot, Perplexity.ai와 같은 검색 엔진과 AI 플랫폼은 인간이 아이디어를 이해하는 방식, 즉 엔티티와 그 관계를 통해 웹사이트를 해석합니다.

웹사이트가 이러한 의미론적 연결을 중심으로 구성되어 있지 않으면 AI가 제공하는 내용, 주제 간의 연관성, 브랜드가 인용되어야 하는 이유를 이해하지 못합니다.

이 가이드에서는 엔티티 기반 검색에 최적화된 정보 아키텍처(IA)를 설계하여 웹사이트를 기계가 읽을 수 있는 지식 그래프로 전환하여 기존 SEO와 최신 AEO 모두에서 가시성을 향상시키는 방법을 설명합니다.

엔티티 기반 검색이란 무엇인가요?

엔티티 기반 검색은 최신 알고리즘이 키워드가 아닌 개념과 관계로 정보를 이해하고 검색하는 방식입니다.

엔티티는 사람, 장소, 조직, 아이디어 등 고유하고 식별 가능한 모든 사물을 의미합니다. 예를 들면 다음과 같습니다:

• Ranktracker (조직)

• 펠릭스 로즈 콜린스 (개인)

• 답변 엔진 최적화 (개념)

• 키워드 찾기 (제품)

사용자가 무언가를 검색하면 AI 엔진은 언급된 엔티티를 식별하고 관계를 매핑하여 가장 신뢰할 수 있는 콘텐츠를 검색합니다.

엔티티 기반 검색을 위해 사이트를 디자인한다는 것은 AI가 주제, 권한 및 전문 지식을 이해하는 데 도움이 되는 방식으로 콘텐츠와 탐색을 구조화하는 것을 의미합니다 .

정보 아키텍처가 AEO에 중요한 이유

사이트의 아키텍처는 더 이상 사용성만을 위한 것이 아니라 AI 시스템이 의미를 해석하는 방식이기도 합니다.

정보 아키텍처가 SEO와 AEO에 미치는 영향은 다음과 같습니다:

Factor	SEO 영향	AEO 영향
페이지 계층 구조	크롤링 가능성 및 순위 개선	AI가 주제 관계를 모델링하도록 지원
내부 링크	권한 분배	엔티티 연결 정의
URL 구조	토픽 관련성 명확화	의미론적 그룹화 강화
탐색 디자인	사용자 흐름 개선	기계 이해력 지원
스키마 마크업	스니펫 가시성 개선	AI 지식 그래프에 엔티티 앵커링

키워드가 아닌 엔티티를 중심으로 아키텍처를 설계하면 AI 검색 시대에 대비하여 웹사이트의 미래를 대비할 수 있습니다.

단계별: 엔티티 기반 검색을 위한 설계

SEO와 AEO를 모두 충족하는 엔티티 우선 정보 아키텍처를 구축하는 방법을 살펴보세요.

1단계: 핵심 엔티티 식별

비즈니스, 서비스, 지식 영역을 대표하는 핵심 엔티티를 정의하는 것부터 시작하세요.

랭크트래커의 예시:

• 기본 엔티티 랭크트래커(조직), SEO 도구(카테고리), AEO(개념)

• 보조 엔티티: 키워드 검색기, SERP 검사기, 백링크 모니터, 웹 감사

이러한 엔티티는 사이트 아키텍처의 중추가 되며, 각 엔티티에는 관련 엔티티(지원 페이지)로 구조적으로 연결된 전용 랜딩 페이지 (기둥 페이지)가 있어야 합니다.

Ranktracker의 키워드 검색기를 사용하여 각 엔티티에 대한 질문 기반 검색을 식별하면 콘텐츠 클러스터를 구축하는 데 도움이 됩니다.

2단계: 콘텐츠를 시맨틱 클러스터로 구성하기

엔티티를 식별한 후에는 관계와 계층 구조에 따라 엔티티를 클러스터로 그룹화합니다.

예를 들면 다음과 같습니다:

클러스터: SEO 도구

• 랭크 트래커

• 키워드 찾기

• SERP 검사기

• 백링크 검사기

• 웹 감사

Cluster: 응답 엔진 최적화(AEO)

• AEO란 무엇인가요?

• 구조화된 데이터가 AEO를 지원하는 방법

• AEO를 위한 E-E-A-T 프레임워크

• 브랜드 권한 및 AI 인용

각 클러스터는 내부적으로 연결되어 연결된 엔티티의 시맨틱 네트워크를 형성해야 합니다.

이를 통해 사용자와 AI 시스템 모두 각 개념이 도메인 전문 지식에 어떻게 기여하는지 이해할 수 있습니다.

3단계: 논리적 URL 및 폴더 구조 만들기

URL은 짧고, 설명적이며, 의미론적으로 의미 있는 엔티티 계층 구조를 반영해야 합니다.

예시:

이러한 구조는 검색 엔진에 /seo-tools/ 아래의 모든 페이지가 공유 카테고리 내의 관련 항목임을 알려줍니다.

또한 내부 링크의 일관성과 문맥 인식을 개선합니다.

4단계: 허브 앤 스포크 내부 링크 모델 구축하기

내부 연결은 엔티티가 연결되는 방식을 정의하는 것으로, AEO의 구조적 접착제입니다.

허브 앤 스포크 모델을 따르세요:

• 허브 페이지: 핵심 주제를 심층적으로 다룹니다(예: AEO란 무엇인가요?).

• 스포크 페이지: 하위 주제 지원(예: 구조화된 데이터가 AEO를 지원하는 방법)

• 교차 링크: 동일한 클러스터 내에서 관련 스포크 연결

예시

AEO란 무엇인가요_ → → _엔터티 이해_로 연결 → → _AEO를 위한 스키마 마크업_으로 연결됩니다.

이렇게 하면 AI 엔진이 쉽게 해석할 수 있는 지식 도메인의 시맨틱 맵이 생성됩니다.

Ranktracker의 웹 감사를 사용하여 내부 링크 구조를 분석하고 엔티티 연결의 빈틈을 찾아보세요.

5단계: 모든 엔티티 페이지에 스키마 마크업 구현하기

스키마는 검색 엔진에 명시적인 의미를 제공하여 각 페이지가 무엇을 나타내고 다른 페이지와 어떻게 연관되어 있는지를 알려줍니다.

엔티티 기반 IA에 권장되는 스키마 유형입니다:

• 조직 - 브랜드 엔티티를 정의합니다.

• 사람 - 작성자 약력 및 전문가 프로필용

• 제품 - 도구 또는 서비스용

• 문서 - 정보 콘텐츠용

• FAQ 페이지 - 질문 기반 섹션용

• 이동 경로목록 - 탐색 계층 구조를 명확히 합니다.

예시(Ranktracker의 키워드 찾기용):

이를 통해 AI 엔진은 "키워드 찾기"를 "Ranktracker"에 속하는 도구 엔티티로 명시적으로 연결할 수 있습니다.

Ranktracker의 웹 감사를 사용하여 스키마의 유효성을 검사하여 누락되거나 손상된 마크업이 없는지 확인합니다.

6단계: 엔티티 관계를 중심으로 탐색 디자인하기

사이트 탐색은 일반적인 카테고리뿐만 아니라 엔티티 클러스터를 반영해야 합니다.

예시:

탐색 예시

• SEO 도구

  • 순위 추적기

  • 키워드 찾기

  • SERP 검사기

  • 백링크 모니터

• AEO 리소스

  • AEO란 무엇인가요?

  • 구조화된 데이터

  • E-E-A-T 프레임워크

  • 브랜드 권위

• 정보

  • 펠릭스 로즈 콜린스

  • 회사

  • 연락처

이렇게 하면 브랜드의 시맨틱 계층 구조가 강화되어 AI에게 사이트가 체계적이고 전문화되어 있음을 보여줄 수 있습니다.

7단계: 콘텐츠를 통해 문맥적 관계 추가하기

내부 링크 전략은 엔티티 간의 실제 관계를 반영해야 합니다.

관계 예시:

• "랭크트래커" → 오퍼 → "SEO 도구"

• "AEO" → 의존 → "구조화된 데이터"

• "E-E-A-T" → 지원 → "브랜드 권한"

콘텐츠 내에서 이러한 관계를 자연스러운 언어로 표현하세요:

"Ranktracker의 웹 감사 도구는 구조화된 데이터 정확성과 스키마 무결성을 보장함으로써 AEO에서 중요한 역할을 합니다."

이와 같은 각 문장은 의미적 연결을 강화하여 AI 시스템이 엔티티 간의 관계를 이해하는 데 도움이 됩니다.

8단계: 엔티티 중심 메타데이터 통합

메타데이터(제목, 설명, 이미지 대체 텍스트)는 엔티티와 관계를 강화해야 합니다.

예시(AEO 허브 페이지용):

• 메타 제목: AEO(답변 엔진 최적화)란 무엇인가요?

• 메타 설명: AEO의 작동 방식과 Ranktracker가 엔티티 기반 검색 및 AI 생성 결과에 대한 최적화를 어떻게 지원하는지 알아보세요.

• 이미지 대체 텍스트: AEO 아키텍처의 엔티티 관계를 보여주는 다이어그램.

이렇게 하면 눈에 보이지 않는 데이터도 AI가 의미를 정확하게 해석하는 데 도움이 됩니다.

Ranktracker의 SERP 시뮬레이터를 사용하여 메타데이터가 기존 결과와 AI 강화 결과 모두에서 어떻게 표시되는지 미리 살펴보세요.

9단계: 아키텍처 유지 및 발전시키기

엔티티 기반 구조는 비즈니스와 함께 진화해야 합니다.

분기별로 검토하세요:

• Ranktracker의 웹 감사: 끊어진 링크, 스키마 문제, 누락된 엔티티를 감지합니다.

• 순위 추적기: 실적이 저조한 엔티티 또는 클러스터를 식별합니다.

• 키워드 검색기: 새로운 엔티티 관련 주제를 발견하여 지도를 확장하세요.

새로운 기술이나 제품 라인이 등장하면 기존 프레임워크에 새로운 엔티티로 통합하세요. 이렇게 하면 지식 그래프가 최신 상태로 유지되고 AEO 가시성이 향상됩니다.

예시: 실제 엔티티 우선 아키텍처

브랜드: Ranktracker 핵심 엔티티: SEO 플랫폼

엔티티 클러스터:

• SEO 도구: 순위 추적기, 키워드 찾기, SERP 검사기, 백링크 모니터

• AEO 주제: 구조화된 데이터, E-E-A-T, 브랜드 권한, 콘텐츠 검토 프로세스

• 회사 엔티티: 펠릭스 로즈-콜린스(개인), 랭크트래커(조직)

구조 예시:

/seo-tools/ /rank-tracker/ /keyword-finder/ /serp-checker/ /answer-engine-optimization/ /what-is-aeo/ /structured-data/ /brand-authority/ /about/ /felix-rose-collins/

결과:

• 각 엔티티가 명확하게 정의됨

• 계층적이지만 의미적으로 연결됨

• 스키마는 기계 해석을 지원합니다.

• 내부 링크를 통해 주제 관계 강화

이 설정은 엔티티 그래프를 구축하는 SEO 크롤러와 AI 시스템 모두에 적합합니다.

Ranktracker가 엔티티 기반 아키텍처를 구축하는 데 도움을 주는 방법

Ranktracker는 검색 및 AI 친화적인 사이트 구조를 설계하고 유지하는 데 필요한 모든 것을 제공합니다:

• 키워드 찾기: 엔티티 기반 키워드와 질문을 식별합니다.

• SERP 검사기: AI 개요 및 검색 결과에 엔티티가 어떻게 표시되는지 확인하세요.

• 웹 감사: 스키마, 링크 구조 및 크롤링 가능성을 검증하세요.

• AI 문서 작성기: 모든 클러스터에 대해 일관된 엔티티 인식 콘텐츠를 생성하세요.

• 백링크 검사기 및 모니터: 엔티티 기반 인용 및 멘션을 추적합니다.

• 순위 추적기: 엔티티 클러스터 및 관련 쿼리의 성능을 모니터링하세요.

이러한 도구를 함께 사용하면 사이트 아키텍처가 시맨틱 관계, AI 이해도 및 유기적 권위를 지원할 수 있습니다.

최종 생각

엔티티 기반 검색은 웹사이트를 이해하는 방식을 변화시켰습니다. 콘텐츠는 단순한 페이지의 집합이 아니라 브랜드의 전문성을 정의하는 상호 연결된 엔티티의 네트워크입니다.

명확한 클러스터, 스키마 및 관계를 통해 이러한 엔티티를 중심으로 정보 아키텍처를 설계하면 웹사이트를 SEO 및 AEO 환경에서 모두 성공할 수 있는 기계가 이해할 수 있는 지식 그래프로 전환할 수 있습니다.

Ranktracker의 올인원 SEO 및 AEO 툴킷을 사용하면 모든 페이지를 감사, 구조화 및 최적화하여 AI 시스템이 귀사를 찾을 뿐만 아니라 귀사를 이해할 수 있도록 도울 수 있습니다.