대화형 AI인 ChatGPT, Perplexity, Google AI Mode와 같은 시스템은 텍스트를 처음부터 새로 생성하는 것이 아니라, 기존 웹페이지의 콘텐츠를 선택하고 압축하며 재구성하여 스니펫과 요약을 만듭니다. 그렇기 때문에, 콘텐츠가 SEO 친화적이고 검색 엔진에 색인화되기 어렵다면, 생성형 AI 검색 결과에 노출되지 않습니다. 오늘날 검색 기능 대부분은 AI에 의해 구동되고 있습니다. 그러나 웹페이지가 기계가 읽기에 적합한 형식으로 제공되지 않으면, 무시될 위험이 있습니다. 이때 구조화된 데이터는 매우 중요한 역할을 하며, 단순한 SEO 전략을 넘어 AI가 정확한 사실을 신뢰할 수 있게 추출하는 프레임워크 역할을 합니다. 커뮤니티의 혼란을 해소하기 위해, 본 기사에서는 97개 웹페이지를 대상으로 한 실험을 통해 구조화된 데이터가 스니펫의 일관성과 맥락 적합성을 어떻게 향상시키는지, 의미론적 틀 내에서 분석하였습니다. 많은 사람들이 묻는 질문은, 대형 언어 모델(LLM)이 구조화된 데이터를 사용하는지 여부입니다. LLM은 직접 웹에 접속하지 않고, 웹페이지를 불러오는 도구에 의존합니다. 이 도구들은 구조화된 데이터를 인덱싱하는 것에서 큰 이점을 얻습니다. 초기 결과는 구조화된 데이터가 GPT-5에서 스니펫의 안정성과 관련성을 높이며, 숨겨진 할당량인 ‘wordlim’ 한도를 확장하는 데 도움을 준다는 점을 보여줍니다. 풍부하고 잘 타입화된 콘텐츠는 이 할당량을 늘려, AI의 노출도를 높입니다. 왜 지금 이 문제가 중요한가?AI는 엄격한 토큰/문자 한도(‘wordlim’) 내에서 작동하며, 애매한 내용은 이 예산을 낭비하고, 타입화된 사실은 이를 절약합니다. Schema. org를 활용한 구조화 데이터는 콘텐츠 유형을 명확히 정의하여(예: 레시피, 제품) 모호성을 줄이고 검색 공간을 축소합니다. 또한, Schema. org는 AI가 참조하는 지식 그래프에 자주 공급되며, 웹페이지와 AI 추론을 연결하는 다리 역할을 합니다.

구조화 데이터는 콘텐츠를 ‘순위 매기기’하는 것이 아니라, AI가 보고하는 내용을 안정시키는 역할을 합니다. **실험 설계(97개 URL):** GPT-5 내부 검색 도구를 활용하여, 다양한 URL에 대한 검색 및 데이터를 수집했고, AI SEO 에이전트를 통해 구조화 데이터의 유무와 유형을 분석했습니다. 데이터셋에는 구조화 데이터 존재 여부(has_sd), 스키마 유형(schema_classes), 검색 원본(snippet_raw, open_raw) 등이 포함되었으며, Gemini 2. 5 Pro를 활용한 ‘LLM-심사위원’ 방식은, 일관성(스니펫 길이 변동성), 맥락 관련성(키워드 및 필드 커버리지), 품질 점수(키워드 존재, 개체 인식, schema 반영)를 평가했습니다. **숨은 wordlim 할당량:** GPT-5는 내용 풍부도에 따라 적응하는 단어 제한을 둡니다: - 비구조화 페이지: 약 200단어 - 태그된 구조화 콘텐츠: 약 500단어 - 충실한 신뢰성 높은 소스: 1, 000단어 이상 이 한도는 복사보다 통합을 유도하며, 저작권 문제를 피하고 답변 가독성을 높입니다. 구조화된 데이터는 AI의 ‘가시성 할당량’을 사실상 늘려, 더 긴 답변이 가능하게 합니다. **실험 결과:** 1. **일관성:** 구조화 데이터를 포함한 페이지의 스니펫은 길이 분포가 더 좁고, 변동성이 적으며, 예측 가능성이 높아집니다. 이는 AI가 임의의 HTML보다 타입화된 신뢰성 있는 사실을 선호함을 보여줍니다. 2. **맥락 적합성:** - 레시피는 적절한 schema를 통해 상세한 재료와 단계 정보를 포함합니다. - 전자상거래 스니펫은 JSON-LD 필드인 평점, 오퍼 등을 자주 포함하며, schema 데이터가 노출되어 제품 정체성을 명확히 합니다. - 기사 역시 작성자, 날짜, 제목 등에 다소 향상된 포함율을 보입니다. 3. **품질 점수:** schema를 갖춘 페이지는 특히 레시피와 일부 기사에서 품질 점수 상승과 함께 변동성 감소를 보여, AI 제한 아래 경쟁력을 갖춥니다. **일관성을 넘어서:** 더 풍부하고 다중 엔티티 구조화 데이터를 갖춘 페이지는 truncation 전에 더 길고 밀집된 스니펫을 생성하는 경향이 있으며, 유형화된 사실들이 상호 연결되어 고가치 정보를 우선순위화하는 데 도움을 줍니다. 반면 schema가 부족한 페이지는 콘텐츠 불확실성으로 인한 조기 절단 위험이 있습니다. **Schema를 전략으로: SEO 플레이북** 웹사이트는 다음과 같이 구성해야 합니다: - **엔티티 그래프:** 상품, 오퍼, 카테고리, 위치 등 Schema 기반 구조화 데이터 - **어휘 그래프:** FAQ, 정책 등 엔티티와 연계된 내용 덩어리 이 이중 구조는 신뢰할 수 있는 AI 지탱기(엔티티)와 인용할 수 있는 텍스트 근거(어휘)를 제공하여, wordlim 제약 속에서도 최대의 정밀도를 실현합니다. 권고 사항: - 핵심 템플릿(레시피, 제품+오퍼, 기사/뉴스기사)에 JSON-LD 스키마 구현 - 사양, FAQ 등과 같은 내용에 엔티티 데이터를 연결 - 가시적인 HTML과 JSON-LD의 일관성을 유지하며, 핵심 사실을 명확히 하고 안정화 - AI 생성 요약의 변동성과 키워드 커버리지를 모니터링하며 지속 최적화 **결론:** 구조화 데이터는 평균 스니펫 길이를 늘리진 않지만, 정확도와 안정성, 품질을 높이고, GPT-5의 wordlim 내에서 브랜드 가시성과 인지도를 향상시킵니다. SEO와 상품팀에게 있어서 구조화 데이터는 필수 인프라로, HTML 의미론을 먼저 다지고, 그 후 구조화 데이터 추가로 의미적 정밀성과 가시성을 강화하는 전략이 필요합니다. AI 기반 검색에서는 의미론이 새 최전선이 되고 있습니다.