JSON-LD와 구글 스니펫: 검색 결과 경쟁력을 강화하는 구조화 데이터 전략

JSON-LD가 뭔지, 왜 SEO에 중요한지 알기 쉽게 설명해 드립니다. 구글 검색 결과에서 리치 스니펫으로 클릭률 높이는 방법부터 실제 적용 방법까지 확인해 보세요!
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Dec 12, 2024
JSON-LD와 구글 스니펫: 검색 결과 경쟁력을 강화하는 구조화 데이터 전략

최근 검색 환경에서 눈에 띄는 변화 중 하나는 ‘리치 스니펫(Rich Snippet)’을 통한 정보의 직관적 제공입니다. 예를 들어, 제품 검색 시 별점, 가격, 브랜드 정보, 리뷰 요약 등이 검색 결과에서 바로 노출되는 경우를 흔히 볼 수 있습니다.

이러한 풍부한 정보는 사용자의 클릭 의사를 높이고, 기업 웹사이트의 노출 경쟁력을 강화하는데 기여합니다. 이 과정에서 핵심적인 역할을 하는 것이 바로 JSON-LD 기반의 구조화 데이터 마크업입니다.

본 글에서는 Inblog 사용자가 참고할 수 있도록, JSON-LD의 개념과 필요성, 그리고 이를 활용하여 구글 스니펫 및 미래의 AI 기반 서치엔진까지 대비하는 전략을 정리하였습니다. 이를 통해 온라인 콘텐츠가 검색 결과 상에서 더욱 효과적으로 노출되고, 궁극적으로 비즈니스 성과에도 긍정적 영향을 미치도록 할 수 있을 것입니다.

JSON-LD란 무엇이며, 왜 중요한가?

JSON-LD(JavaScript Object Notation for Linked Data)는 웹페이지 내 정보를 구조화하여 검색 엔진이 해당 페이지의 맥락과 의미를 정확하게 이해할 수 있도록 돕는 기술입니다.

구글을 비롯한 주요 검색 엔진은 이러한 구조화 데이터를 활용해 사용자가 보다 쉽게 가치를 파악할 수 있는 검색 결과(리치 스니펫)를 제공합니다.

  • SEO 측면의 가치:
    JSON-LD를 적절히 활용하면 검색 엔진이 페이지 콘텐츠를 해석하는 정확성이 높아져 리치 스니펫 등 다양한 형태로 고도화된 검색 결과 노출이 가능해집니다. 이는 자연스럽게 클릭률(CTR) 향상으로 이어질 수 있습니다.

  • 유연한 구조화 방법:
    JSON-LD는 기존 HTML 마크업과 직접 섞이지 않고, <script type="application/ld+json"> 태그로 독립 삽입할 수 있어 유지보수에 유리합니다. 웹페이지 어느 위치든 손쉽게 추가 가능하므로 기존 RDFa나 Microdata 대비 활용 범위가 넓습니다.

  • 검색엔진 권장 기술:
    구글은 JSON-LD를 가장 선호하는 구조화 데이터 형식으로 권장하고 있으며, 명확하고 표준화된 정보 제공에 우호적인 태도를 보입니다.

[이미지 삽입: JSON-LD를 통해 리치 스니펫이 표시된 검색 결과 예시]

JSON-LD 코드 예제

아래는 제품 정보 페이지에서 자주 사용하는 JSON-LD 예시입니다.

<script type="application/ld+json"> { "@context": "https://schema.org", "@type": "Product", "name": "스마트폰 모델 X", "image": ["https://example.com/smartphone.jpg"], "description": "최신 스마트폰 모델 X입니다.", "brand": { "@type": "Brand", "name": "브랜드 이름" }, "offers": { "@type": "Offer", "priceCurrency": "KRW", "price": "1000000", "availability": "https://schema.org/InStock" } } </script>

이러한 마크업을 통해 구글은 해당 웹페이지의 제품명, 이미지, 가격, 재고 상황을 명확하게 이해하고 검색 결과에 반영할 수 있습니다.

구현 단계별 주요 포인트

  1. Schema.org 스키마 활용:
    제품, 기사, 조직, 이벤트 등 원하는 카테고리(타입)를 Schema.org에서 참조한 뒤, 해당 스키마에 맞는 속성을 정의합니다.

  2. 자동 생성 도구 적극 활용:
    Google Markup Helper나 JSON-LD 제너레이터 같은 도구를 활용하면, 전문 지식이 없어도 쉽게 JSON-LD 코드를 생성할 수 있습니다.

  3. HTML 문서에 삽입:
    <script type="application/ld+json">를 이용해 완성된 JSON-LD 스니펫을 HTML 문서의 <head><body> 영역에 삽입합니다.

  4. 테스트 및 검증:
    구글 리치 결과 테스트 도구로 생성한 JSON-LD가 올바르게 작동하는지 검증합니다. 오류나 누락된 속성이 있다면 수정 후 재검증을 진행해야 합니다.

Inblog를 활용한 손쉬운 JSON-LD 적용 방법

Inblog를 활용하면, 별도 개발 과정 없이도 각 게시물에 원하는 JSON-LD 스니펫을 간편하게 추가할 수 있습니다. 이를 통해 구조화 데이터를 신속히 배포하고, 구글 스니펫 및 향후 AI 기반 검색 환경에도 유리한 정보를 제공할 수 있습니다.

적용 방법:

  1. 게시글 작성 페이지 접속:


    Inblog 대시보드에서 원하는 게시물을 편집하기 위해 게시글 작성 버튼을 누르거나, 하단의 게시물을 클릭해 게시물 편집 페이지로 이동합니다.

  2. 우측 설정 탭 활용:


    게시글 작성 화면 오른쪽에 위치한 ‘설정’ 탭을 클릭하면, 커스텀 스크립트를 삽입할 수 있는 옵션이 표시됩니다.

  3. 커스텀 스크립트 모달:
    해당 버튼을 클릭하면 모달 창이 표시되며, 여기에 JSON-LD 코드를 붙여넣을 수 있습니다. 필요한 속성만 정확히 기입한 뒤 저장하면, 별도의 HTML 수정 없이도 해당 게시물에 구조화 데이터가 적용됩니다.

[이미지 삽입 1: Inblog 게시글 작성 페이지 우측 설정 탭 강조된 스크린샷]
[이미지 삽입 2: 커스텀 스크립트 모달 창에 JSON-LD 코드 삽입 화면]

이 과정을 통해 기업은 최소한의 기술적 부담으로 JSON-LD 기반 구조화 데이터를 손쉽게 배포할 수 있으며, 이는 장기적으로 검색 경쟁력과 브랜드 노출 강화에 기여합니다.

JSON-LD와 구글 스니펫의 상관관계

구글 스니펫은 검색 사용자가 페이지 진입 이전에 핵심 정보를 직관적으로 파악하도록 돕는 기능입니다. JSON-LD로 구조화된 데이터가 정확히 제공될 경우, 구글은 검색 결과에 다음과 같은 이점을 반영할 수 있습니다.

구분

기대효과

노출 측면

별점, 이미지, 가격 등의 가시적 정보 표시, 브랜드 인지도 제고

클릭율 개선

사용자가 원하는 정보가 있다고 판단, CTR 상승 가능

신뢰도 형성

구조화된 정보 기반의 신뢰성 강화, 사이트 전문성 제고

활용 사례: 다양한 콘텐츠 적용 범위

  • 제품 상세 페이지: 가격, 재고, 브랜드, 리뷰를 구조화해 리치 스니펫 노출

  • 블로그 포스팅: 게시일, 작성자, 이미지 등 기사 정보를 마크업하여 검색 결과 차별화

  • 음식점/이벤트 페이지: 위치, 영업시간, 행사 일정 등을 명확히 제공, 로컬 검색 경쟁력 강화

JSON-LD는 거의 모든 웹 콘텐츠 유형에 적용 가능하며, 이를 통해 사이트의 검색 결과 경쟁력을 높일 수 있습니다.

적용 시 유의사항

  • 콘텐츠 품질 우선:
    구조화 데이터만으로 SEO 성과가 단기간에 극적으로 향상되는 것은 아닙니다. 기본적인 콘텐츠 품질, 정보의 신뢰성, 최신성 유지가 필수입니다.

  • 과도한 마크업 지양:
    페이지와 무관한 정보나 불필요한 속성 남발은 역효과를 낼 수 있습니다. 비즈니스 목표에 맞는 핵심 정보만 정확히 표시하는 것이 중요합니다.

향후 전망: 고도화되는 스니펫과 AI 기반 서치엔진의 역할

인공지능(AI)과 자연어 처리 기술의 발전으로, 검색 엔진은 점차 사용자의 의도와 맥락을 정교하게 파악하고 있습니다. 이에 따라:

  • 개인화된 스니펫: 사용자 선호나 위치 정보를 반영한 맞춤형 정보 제공

  • 멀티미디어 확장: 텍스트 중심에서 이미지, 영상, 음성 등 다양한 콘텐츠 형태로 확장

  • 상호작용형 인터페이스: 검색 결과 화면에서 사용자가 직접 정보 필터링, 정렬 등 인터렉션 가능

특히 GPT Search, Perplexity와 같은 AI 기반 서치엔진은 JSON-LD 구조화 데이터를 활용해 특정 페이지의 문맥과 핵심 정보를 더욱 정확히 추출하고 요약합니다. AI 모델은 마크업된 데이터를 바탕으로 사용자의 질의 의도에 부합하는 답변을 정확하게 제시할 수 있으며, 이는 단순한 검색 결과 노출을 넘어, 대화형으로 정보를 제공하는 ‘AI 답변’ 형태로 진화하고 있습니다. 결과적으로 JSON-LD를 활용한 구조화 데이터 확보는 AI 검색 시대에도 기업 웹사이트를 더욱 돋보이게 하는 중요한 전략적 수단이 될 것입니다.

결론

JSON-LD는 기업 웹사이트의 핵심 정보가 검색 엔진 및 AI 기반 서치엔진에서 효율적으로 해석되고, 보다 가치 있는 방식으로 노출되도록 지원하는 기술적 기반입니다. 이를 통해 기업은 검색 결과 상의 노출 경쟁력을 확보하고, 사용자는 필요한 정보를 즉각적으로 확인함으로써 만족도를 높일 수 있습니다.

Inblog와 같은 전문 SaaS 플랫폼을 이용하면, 게시물 우측 설정 탭의 커스텀 스크립트 모달 창을 통해 별도의 개발 프로세스 없이도 손쉽게 JSON-LD 코드를 추가할 수 있습니다. 이러한 접근은 콘텐츠 기반 SEO 전략을 한층 강화하며, 장기적으로 브랜드 가시성과 웹사이트 트래픽 증대에 기여할 것입니다.

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