"우리 경쟁사는 검색 결과에 별점이랑 가격이 다 나오는데, 우리는 왜 안 나올까요?" 혹시 이런 고민 해보신 적 있으신가요? 바로 스키마 마크업 때문입니다. 복잡해 보이지만 한번 이해하고 나면 생각보다 어렵지 않습니다. 이번 포스팅에서는 스키마 마크업의 기본 개념부터 리뷰 스니펫, FAQ 마크업 구현 방법까지 실무에서 바로 쓸 수 있는 내용들을 공유하겠습니다.
스키마 마크업, 도대체 뭐길래?
검색 결과를 보다 보면 일반적인 파란 링크 외에도 별점이 표시된 리뷰, 질문과 답변이 펼쳐진 FAQ, 가격 정보가 보이는 제품들을 본 적 있으실 겁니다. 이런 풍부한 정보가 표시되는 검색 결과를 리치 스니펫(Rich Snippet)이라고 하는데, 바로 스키마 마크업 덕분에 가능한 일입니다.
간단히 말해서, 스키마 마크업은 우리가 검색엔진에게 "이 페이지에는 이런 정보가 있어요"라고 친절하게 알려주는 방법입니다. 마치 음식점 메뉴판에 사진과 가격을 표시하는 것처럼, 우리 콘텐츠에도 검색엔진이 이해할 수 있는 '표시판'을 달아주는 거죠.
왜 검색엔진은 우리 도움이 필요할까?
검색엔진은 생각보다 똑똑하지 못합니다. 우리 눈에는 명확해 보이는 정보도 검색엔진에게는 그냥 텍스트일 뿐이죠.
예를 들어 웹페이지에 "★★★★☆ 4.5/5"라고 써있어도, 검색엔진은 이게 상품 평점인지, 영화 평점인지, 아니면 그냥 별표 문자인지 구분하기 어렵습니다. 하지만 스키마 마크업으로 "이건 상품 리뷰이고, 평점은 5점 만점에 4.5점이야"라고 명확하게 알려주면, 검색엔진이 이를 이해하고 검색 결과에 별점을 예쁘게 표시해줄 수 있습니다.
데이터 마크업 vs 스키마 마크업, 뭐가 다른가요?
사실 거의 같은 말입니다. 데이터 마크업은 넓은 개념이고, 스키마 마크업은 그 중에서도 Schema.org에서 정한 표준을 따르는 특정한 방식을 말합니다. 구조화된 데이터(Structured Data)라는 표현도 자주 보실 텐데, 이것도 같은 맥락입니다. 결국 모두 "웹페이지의 정보를 검색엔진이 이해하기 쉽게 체계적으로 정리해주는 것"을 의미합니다.
Schema.org가 뭔가요?
Schema.org는 Google, Microsoft, Yahoo, Yandex 같은 주요 검색엔진들이 모여서 만든 "웹 정보 표준 사전"이라고 보시면 됩니다. 여기서 "상품은 이렇게 표현하고, 리뷰는 저렇게 표현하자"는 공통 규칙을 정해놨습니다.
마치 전 세계 사람들이 소통하기 위해 영어를 공용어로 쓰는 것처럼, 전 세계 웹사이트와 검색엔진이 소통하기 위한 공용 언어가 바로 Schema.org 표준입니다.
스키마 마크업을 쓰면 뭐가 좋은가요?
가장 큰 장점은 검색 결과에서 눈에 띈다는 것입니다. 똑같은 내용이라도 별점, 가격, 이미지가 함께 표시된 결과와 그냥 제목만 있는 결과 중에서 어떤 걸 클릭하시겠어요? 당연히 더 많은 정보가 보이는 쪽이겠죠.
또한 검색엔진이 우리 콘텐츠를 더 정확히 이해하게 되니, 관련 검색어로 더 잘 노출될 수 있습니다. 예를 들어 "맛집 추천"으로 검색했을 때, 리뷰와 평점이 구조화되어 있는 레스토랑 페이지가 더 높은 순위에 나올 가능성이 높아집니다.
어떤 방식으로 구현할까요?
스키마 마크업을 구현하는 방법은 세 가지가 있습니다.
JSON-LD (추천!)
가장 권장되는 방식입니다. HTML의 <head> 부분에 아래처럼 추가하면 됩니다:
Microdata와 RDFa
HTML 태그 안에 직접 속성을 추가하는 방식인데, 복잡하고 관리가 어려워서 요즘은 잘 안 씁니다.
마케터가 꼭 알아야 할 주요 스키마 타입들
Article - 블로그 글, 뉴스 기사
가장 기본적이면서 중요한 스키마입니다. 제목, 작성자, 작성일, 대표 이미지 등을 구조화할 수 있습니다.
Organization - 회사 정보
회사 홈페이지나 About 페이지에 넣으면 좋습니다. 회사명을 검색했을 때 지식 패널에 나올 수 있습니다.
리뷰 스니펫 마크업 완전 정복
리뷰 스니펫은 별점과 리뷰 개수를 검색 결과에 표시해주는 매우 강력한 기능입니다. 제품 페이지, 서비스 소개 페이지, 심지어 회사 소개 페이지에도 적용할 수 있습니다.
개별 리뷰 마크업
종합 평점 마크업 (더 중요!)
여러 리뷰를 종합한 평점을 표시할 때 사용합니다. 이게 있어야 검색 결과에 별점이 나타납니다.
서비스나 조직에 대한 리뷰
제품이 아닌 서비스나 회사 자체에 대한 리뷰도 구조화할 수 있습니다.
Q&A와 FAQ 마크업의 차이점과 활용법
Q&A 마크업 - 하나의 질문, 여러 답변
커뮤니티나 상담 페이지에서 하나의 질문에 여러 사람이 답변하는 형태입니다.
FAQ 마크업 - 자주 묻는 질문들
하나의 페이지에 여러 개의 FAQ가 있는 경우 사용합니다. B2B 웹사이트에서 매우 유용합니다.
실무에서 바로 쓰는 FAQ 마크업 팁
1. 고객이 실제로 묻는 질문을 사용하세요
상담 내역, 이메일 문의, 전화 상담에서 자주 나오는 질문들을 정리해보세요. 인위적으로 만든 질문보다 실제 고객 언어가 훨씬 효과적입니다.
2. 답변은 구체적이고 도움이 되도록
"자세한 내용은 문의해주세요"보다는 실제로 도움이 되는 구체적인 답변을 제공하세요. 이게 검색엔진과 사용자 모두에게 더 가치 있습니다.
3. 너무 많은 FAQ는 독이 됩니다
한 페이지에 FAQ가 20개 넘어가면 오히려 복잡해집니다. 카테고리별로 나누거나, 가장 중요한 5-10개 정도만 선별하는 것이 좋습니다.
마크업 제대로 됐는지 확인하는 방법
1. 리치 결과 테스트 도구
Google에서 제공하는 무료 도구입니다. URL이나 코드를 입력하면 어떻게 표시될지 미리 볼 수 있어요.
👉 https://search.google.com/test/rich-results
2. 스키마 유효성 검사기
Schema.org에서 제공하는 도구로, 문법 오류가 있는지 확인할 수 있습니다.
👉 https://validator.schema.org
3. 실제 검색 결과 확인
가장 중요한 건 실제로 검색해보는 것입니다. 보통 구현 후 몇 주 정도 지나야 검색 결과에 반영됩니다.
흔히 하는 실수와 주의사항
페이지 내용과 다른 정보 넣기
스키마 마크업에 있는 정보는 반드시 실제 페이지에도 보여야 합니다. 숨겨진 정보나 과장된 내용을 넣으면 스팸으로 분류될 수 있습니다.
너무 욕심내서 모든 속성 채우기
필수 속성만 정확하게 넣는 것이 모든 속성을 대충 넣는 것보다 낫습니다. 품질이 제일 중요합니다.
한번 설정하고 관리 안 하기
페이지 내용이 바뀌면 스키마 마크업도 같이 업데이트해야 합니다. 오래된 정보가 계속 표시되면 사용자 경험이 나빠집니다.
AI 시대, 스키마 마크업이 더 중요해지는 이유
ChatGPT, Claude 같은 AI 도구들이 웹 검색을 대체하기 시작하면서 이런 AI들도 구조화된 정보를 더 선호하기 시작했습니다. 명확하게 정리된 정보를 AI가 이해하고 사용자에게 전달하기 쉽기 때문이죠.
앞으로는 구글 검색뿐만 아니라 다양한 AI 도구에서도 우리 콘텐츠가 우선적으로 참조될 수 있도록 지금부터 준비하는 것이 중요합니다.
당장 시작할 수 있는 실행 계획
1단계: 핵심 페이지 3개 선정
홈페이지, 주력 서비스 페이지, 가장 중요한 블로그 글 하나 정도만 선택하세요.
2단계: Organization + Article 스키마부터
가장 기본적인 조직 정보와 글 정보부터 시작하세요. 복잡한 건 나중에 천천히 추가해도 됩니다.
3단계: FAQ 페이지 만들기
고객들이 자주 묻는 질문 5개 정도로 간단한 FAQ 페이지를 만들고 FAQPage 스키마를 적용해보세요.
4단계: 점진적 확장
위 단계들이 잘 동작하면 리뷰 스니펫, 제품 정보 등을 점차 추가해나가세요.
마무리하며
지금까지 스키마 마크업과 데이터 마크업에 대해서 알아봤습니다. 처음에는 복잡해 보일 수 있지만, 실제로 해보시면 생각보다 어렵지 않습니다.
가장 중요한 건 완벽하게 하려고 하지 말고 작은 것부터 시작하는 겁니다. 홈페이지 하나, FAQ 페이지 하나부터 천천히 적용해보세요. 몇 주 후에 검색 결과에서 우리 사이트가 더 돋보이는 걸 확인하실 수 있을 겁니다.
스키마 마크업은 하루아침에 완성되는 것이 아닙니다. 작은 것부터 시작해서 꾸준히 개선해나가는 것이 가장 현실적이고 효과적인 방법입니다. 복잡해 보이지만 막상 시작해보면 생각보다 어렵지 않으니, 오늘부터 한 걸음씩 시작해보세요!
혹시 스키마 마크업 구현 과정에서 궁금한 점이 있으시다면 언제든 리드젠랩으로 문의해주세요. 더 나은 SEO/AEO/GEO 성과를 위해 함께 노력하겠습니다.