E-E-A-T
Experience Expertise Authoritativeness Trust
경험 전문성 권위성 신뢰성으로 이루어진 구글의 콘텐츠 품질 평가 4대 핵심 축
구글이 사용자의 검색 기록과 관심사를 머신러닝으로 분석해 모바일 피드에 추천하는 서비스입니다. 정의와 상세 설명을 통해 기술적 원리를 이해하고, 비즈니스에 미치는 영향과 실무 적용 방법, 구현 시 고려할 주의사항을 관련 용어와 함께 확인하세요.
Google Discover
Google Discover는 사용자가 아무 검색어도 입력하지 않았는데도 관심사 기반으로 콘텐츠를 모바일 피드에 밀어주는 서비스로, 트렌디하거나 시각적으로 매력적인 콘텐츠가 일반 검색보다 훨씬 폭발적인 트래픽을 짧은 시간에 모을 수 있다. 최소 1200px 이상의 고화질 이미지, 클릭을 유도하되 과장되지 않은 헤드라인, E-E-A-T를 충족하는 콘텐츠가 Discover 노출의 필요조건으로 알려져 있다. Discover 트래픽은 변동성이 매우 커서 이를 핵심 KPI로 삼기보다는 예상치 못한 보너스 트래픽으로 관리하는 것이 현실적이다.
검색 쿼리 입력 없이도 수만 명의 대규모 폭발적 트래픽을 단기간에 유입 가능
최소 1200px 이상의 고화질 대표 이미지와 매력적인 헤드라인 및 E-E-A-T 준수
<!-- Google Discover 최적화: 고화질 대표 이미지가 크게 노출되도록 허용 -->
<meta name="robots" content="max-image-preview:large">
<meta property="og:image" content="https://example.com/images/hero-1600x900.jpg">
Experience Expertise Authoritativeness Trust
경험 전문성 권위성 신뢰성으로 이루어진 구글의 콘텐츠 품질 평가 4대 핵심 축
FAQPage Schema
자주 묻는 질문과 답변 세트를 스키마로 정의해 검색결과에 아코디언 형태로 노출시키는 마크업
JSON-LD
JavaScript 객체 표기법을 사용해 HTML head 내 script에 스키마를 선언하는 구글 권장 규격
QAPage Schema
질문 하나에 여러 사용자의 커뮤니티 답변이 달리는 질의응답 전용 구조화 데이터
RDFa (Resource Description Framework in Attributes)
HTML 속성 형태로 데이터의 의미와 엔티티 관계를 부여하는 초기 구조화 데이터 규격
TVSeries Schema
방송 드라마나 시리즈물의 방영일 회차 정보 출연진 시즌 정보를 검색엔진에 전달하는 마크업