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검색결과 목록에서 제목과 URL 아래에 표시되는 2~3줄의 본문 미리보기 설명문
검색엔진이 콘텐츠 의미를 기계적으로 완벽히 이해하도록 Schema.org 표준으로 정리한 메타 포맷입니다. 정의와 상세 설명을 통해 기술적 원리를 이해하고, 비즈니스에 미치는 영향과 실무 적용 방법, 구현 시 고려할 주의사항을 관련 용어와 함께 확인하세요.
Structured Data
구조화 데이터는 사람이 읽는 일반 텍스트와 별개로, 기계가 명확하게 해석할 수 있는 표준화된 어휘(Schema.org)로 콘텐츠의 의미를 다시 한번 명시적으로 전달하는 메타데이터 계층이다. 이 덕분에 검색엔진은 ‘이 페이지는 상품이고, 가격은 89,000원이며, 평점은 4.7점’이라는 사실을 문장을 분석해 추측할 필요 없이 정확히 읽어낼 수 있다. 최근에는 검색엔진뿐 아니라 ChatGPT, Perplexity 같은 생성형 AI도 구조화 데이터를 학습·인용의 신뢰 신호로 활용하면서 중요성이 한층 커지고 있다.
단순 텍스트 매칭을 넘어 엔티티 기반 지식 그래프로 등록되고 리치 스니펫 획득
Schema.org 가이드라인을 준수하여 페이지 실제 콘텐츠와 100% 일치하도록 구성
<!-- 구조화 데이터의 가장 기본 골격 예시 -->
<script type="application/ld+json">
{
"@context": "https://schema.org",
"@type": "WebPage",
"name": "구조화 데이터 완벽 가이드",
"description": "Schema.org 어휘를 활용해 콘텐츠 의미를 검색엔진에 전달하는 방법을 설명합니다."
}
</script>
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Perplexity AI
웹 실시간 검색과 LLM을 결합하여 질문마다 명확한 웹 출처 각주를 달아 요약 답변을 제공하는 AI 검색 서비스
Entity
사람 장소 기업 사물 등 고유하고 명확하게 정의될 수 있는 독립적인 개념적 실체
Knowledge Graph
세상의 수많은 엔티티와 그들 간의 상호 관계를 노드와 엣지의 네트워크 형태로 체계화한 지식 데이터베이스
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