색인
Indexing
검색엔진이 수집한 웹페이지를 분석하여 검색 후보 데이터베이스에 체계적으로 저장하는 과정
공개 데이터셋의 이름, 설명, 다운로드 형식, 라이선스를 명시해 구글 데이터셋 검색(Dataset Search)에 노출되도록 하는 마크업입니다. 핵심 정의를 바탕으로 상세한 원리와 비즈니스 활용 맥락을 이해하고, 실제 구현에서 고려할 사항과 관련 개념을 함께 살펴보세요.
Dataset Schema
Dataset 스키마는 구글의 전용 검색 서비스인 Dataset Search에서만 활용되는 비교적 니치한 마크업이지만, 연구 데이터나 통계를 자체 생산하는 조직이라면 인용·백링크 확보에 효과적인 채널이다. temporalCoverage(수집 기간)와 spatialCoverage(지리적 범위) 속성을 추가하면 특정 시기·지역 데이터를 찾는 연구자에게 검색 매칭 정확도가 높아진다. AI 모델 학습 데이터로도 활용될 수 있어, 최근에는 GEO 관점에서 신뢰할 수 있는 1차 데이터를 공개하는 GEO 전략의 일환으로도 주목받고 있다.
공공기관, 연구소, 데이터 기업이 자사 데이터를 연구자·개발자에게 발견되게 해 인용과 활용 사례를 늘리는 데 효과적.
distribution 속성에 실제 다운로드 가능한 파일 형식(CSV, JSON 등)과 URL을 정확히 명시해야 하며, 라이선스 정보 누락 시 색인에서 제외될 수 있음.
{
"@context": "https://schema.org",
"@type": "Dataset",
"name": "2026년 국내 AI 검색 이용 행태 조사",
"description": "전국 2,000명 대상 AI 검색 서비스 이용 실태 설문 원자료",
"license": "https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/",
"distribution": {
"@type": "DataDownload",
"encodingFormat": "CSV",
"contentUrl": "https://mktg.kr/data/ai-search-survey-2026.csv"
}
}
Indexing
검색엔진이 수집한 웹페이지를 분석하여 검색 후보 데이터베이스에 체계적으로 저장하는 과정
Backlink
외부 웹사이트에서 내 웹사이트의 특정 페이지를 인용하여 연결해 준 인바운드 링크
Generative Engine Optimization
검색엔진뿐만 아니라 AI 기반 생성 엔진의 답변에서 브랜드가 우선 인용되도록 설계하는 마케팅 전략
Retrieval-Augmented Generation
외부 문서 저장소나 웹에서 최신 자료를 검색한 후 이를 LLM 프롬프트에 주입해 정확한 답변을 생성하는 기법
FAQPage Schema
자주 묻는 질문과 답변 세트를 스키마로 정의해 검색결과에 아코디언 형태로 노출시키는 마크업
Google Discover
구글이 사용자의 검색 기록과 관심사를 머신러닝으로 분석해 모바일 피드에 추천하는 서비스