도입: 화려한 디자인 뒤에 숨겨진 ‘투명 인간’
지난 콘텐츠에서는 AI 시대의 생존 전략으로 GEO(Generative Engine Optimization)의 개념을 다뤘습니다. 전략이 ‘무엇(What)을 말할 것인가’의 문제였다면, 오늘은 그 메시지가 AI에게 ‘어떻게(How)’ 도달하는지에 대한 구조적 이야기를 해보려 합니다.
한 가지 질문으로 시작해 보겠습니다. “우리 회사 웹사이트에는 제품 정보, 고객 후기, 상세한 FAQ가 모두 갖춰져 있습니다. 그런데 왜 ChatGPT에게 관련 질문을 하면 경쟁사만 언급될까요?”
이런 상황을 겪고 계신다면, 문제는 콘텐츠의 ‘양’이나 ‘질’이 아닐 수 있습니다. AI가 그 콘텐츠를 제대로 ‘읽지 못하고‘ 있을 가능성이 높습니다.
사람이 보는 화면 vs AI가 읽는 코드
우리는 웹사이트를 만들 때 사람의 눈을 기준으로 생각합니다. 깔끔한 레이아웃, 보기 좋은 폰트, 직관적인 네비게이션에 막대한 비용을 투자하죠. 하지만 ChatGPT, Gemini, Perplexity 같은 AI 봇(Bot)들은 디자인을 보지 않습니다.
AI가 보는 것은 화려한 이미지가 아닌, 건조한 소스 코드(Source Code)입니다.
비유하자면 이렇습니다. 사람에게 책을 건네면 표지 디자인을 보고 목차를 훑어보지만, AI는 표지도 목차도 보지 않고 모든 글자를 처음부터 끝까지 스캔하며 “이 책이 무엇에 관한 것인지” 단서를 찾으려 애씁니다.
사람이 보기에 아무리 완벽한 페이지라도, 코드 레벨에서 구조가 엉켜 있다면 AI에게 그 페이지는 ‘읽을 수 없는 문서’이거나 아예 보이지 않는 ‘투명 인간’ 취급을 받습니다. 이것이 우리가 ‘구조화 데이터’에 주목해야 하는 이유입니다.
구조화 데이터(Structured Data): AI를 위한 ‘친절한 번역기’
사람은 ‘가격: 10,000원’이라고 적혀 있으면 이것이 제품 가격임을 직관적으로 압니다. 하지만 AI에게는 그저 숫자와 문자의 나열일 뿐입니다. 이때 필요한 것이 구조화 데이터(Structured Data)입니다.
쉽게 말해 정보에 ‘명찰(Tag)’을 달아주는 것입니다.
“이 숫자는 ‘가격(Price)’이야.” “이 문단은 ‘사용자 리뷰(Review)’야.””이 텍스트는 ‘자주 묻는 질문(Question)’이야.”
이 명찰을 기술적으로 ‘스키마 마크업(Schema Markup)’이라고 부르며, 주로 JSON-LD라는 형식으로 작성됩니다. 이것은 책의 내용을 훑어보지 않아도 핵심을 알 수 있게 해주는 ‘목차’나 ‘색인’과 같은 역할을 합니다.
예를 들어, “비즈스프링은 어떤 회사인가요?”라는 질문에 AI가 정확히 답하려면, 우리 웹사이트 어딘가에 이런 정보가 구조화되어 있어야 합니다.
// 실제 웹사이트 코드 속에 심어지는 기업 정보(Organization) 스키마 예시
{
"@context": "https://schema.org",
"@type": "Organization",
"name": "비즈스프링",
"description": "데이터 기반 마케팅 솔루션 기업",
"url": "https://bizspring.co.kr",
"foundingDate": "2002",
"industry": "마케팅 테크놀로지"
}이 코드는 화면에 보이지 않습니다. 하지만 AI 크롤러가 페이지를 방문했을 때, “아, 이 페이지는 ‘비즈스프링’이라는 조직에 대한 것이고, 마케팅 테크놀로지 분야의 기업이구나”라고 즉시 파악할 수 있게 해줍니다.
GEO 성공을 위해 반드시 챙겨야 할 3가지 스키마
모든 스키마가 GEO에 동일한 영향을 주는 것은 아닙니다. 수백 가지의 스키마 중, AI 답변 최적화(GEO)에 직결되는 핵심은 다음 3가지입니다.
- FAQ 스키마 (FAQPage): AI 답변의 직접적인 소스
- 가장 강력합니다. ‘질문-답변’ 쌍을 명시적으로 마크업해 주면, AI가 사용자 질문에 답변할 때 이를 그대로 인용할 확률이 비약적으로 상승합니다. ChatGPT나 Perplexity가 답변의 출처를 찾을 때 가장 선호하는 형식입니다.
- 조직/제품 스키마 (Organization/Product): 브랜드 정체성 확립
- AI가 우리 브랜드를 엉뚱한 회사와 혼동하거나 할루시네이션(거짓 정보 생성)을 일으키는 것을 막아주는 ‘신분증’ 역할을 합니다. 우리 회사가 무엇을 팔고, 어떤 정체성을 가졌는지 AI에게 명확히 각인시킵니다.
- 아티클 스키마 (Article): 콘텐츠 신뢰도 신호
- 블로그나 뉴스 콘텐츠에는 필수입니다. 작성자(Author), 발행일(DatePublished) 등의 정보는 AI가 해당 콘텐츠의 신뢰도(E-E-A-T)와 최신성을 판단하는 핵심 기준이 됩니다.
우리 사이트는 AI 친화적인가?: SEO 도구로는 확인할 수 없는 것들
구조화 데이터는 기술적인 영역이지만, 누구든 현재 상태를 점검하고 개발팀에 요청할 수 있습니다. 다음 체크리스트를 활용해 보세요.
✅ 자가 진단 (Google 리치 결과 테스트)
구글이 제공하는 리치 결과 테스트 도구에 우리 웹사이트 URL을 입력해 보세요. 어떤 스키마가 적용되어 있는지, 오류는 없는지 1분 안에 확인할 수 있습니다.
✅ 개발팀에 요청할 사항
위 진단 결과에서 누락된 것이 있다면, 개발팀에 다음과 같이 구체적으로 요청하세요.
- “블로그 발행 시 소스 코드에
Article스키마와datePublished(발행일)가 자동으로 들어가게 해주세요.” - “회사 소개 페이지에
Organization스키마를 넣어 우리 브랜드 정보를 명확히 해주세요.” - “FAQ 페이지에
FAQPage스키마를 적용해 AI가 질문-답변을 인식하게 해주세요.”
마무리: 보이지 않는 곳에서 경쟁이 시작된다
AI 시대의 브랜드 가시성은 사람 눈에 보이는 곳이 아니라, 코드 속에서 결정됩니다. 아무리 훌륭한 콘텐츠도 AI가 읽을 수 없다면 존재하지 않는 것과 같습니다.
GEO는 마법이 아닙니다. 콘텐츠(마케팅)와 데이터 구조(엔지니어링)가 결합된 기술입니다. 좋은 재료(글)를 준비하셨다면, 이제 그것을 AI가 먹기 좋게 요리(구조화)할 차례입니다.
다음 편에서는 한 단계 더 들어가, AI가 우리 웹사이트의 정보를 ‘어떻게 실시간으로 수집하고 업데이트하는지’ – RAG(검색 증강 생성)와 크롤러의 메커니즘을 다루겠습니다.
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