구조화된 데이터(Schema) 검사

구조화 데이터 검사기는 페이지 소스 코드의 JSON-LD 마크업을 읽어 스키마 유형과 필드를 Google의 리치 결과 가이드라인과 비교하는 검사입니다. 목적은 별점, FAQ 박스, 제품 가격 또는 레시피 카드와 같은 검색 결과의 강조된 뷰를 방해하는 누락된 필드와 오류를 시각화하는 것입니다. 이 도구는 입력하신 주소를 가져와 JSON-LD 블록을 추출하고 구조화 데이터가 리치 결과에 적합한지 보고합니다.

JSON-LD와 microdata의 차이점은 무엇인가요?

JSON-LD는 마크업을 HTML과 분리된 스크립트 블록으로 처리하며 Google가 권장하는 방식입니다. 반면 microdata는 정보를 HTML 태그 내부에 직접 삽입합니다. 이 도구는 두 가지 모두 인식합니다: JSON-LD 블록을 개별적으로 분석하고, microdata의 존재 여부도 별도로 알립니다.

구조화 데이터가 왜 중요한가요?

구조화 데이터는 검색 엔진과 AI 검색 엔진이 귀하의 페이지가 무엇에 관한 것인지 정확하게 이해하도록 돕습니다. 이를 통해 리치 결과를 얻을 확률이 높아지고 콘텐츠가 올바른 맥락에서 출처로 인용됩니다. 마크업이 누락되거나 잘못되면 대부분 리치 결과가 생성되지 않습니다. 왜냐하면 Google는 필수 필드를 찾지 못하면 해당 유형을 결과에 표시하지 않기 때문입니다.

이 도구는 무엇을 측정하나요?

도구가 페이지를 가져와 각 검사 항목에 대해 "정상", "개선 필요", "오류" 결과를 제공합니다:

• 페이지 내 JSON-LD 블록 수 및 발견된 스키마 유형
• 구문 분석이 불가능한 손상된 블록 및 오류 원인
• 각 스키마 유형별 Google가 요구하는 필수 및 권장 필드
• Schema.org 공식 검사기에서 가져온 교차 검증 결과

어떤 스키마 유형이 어떤 리치 결과를 가져오나요?

가장 자주 사용되는 유형과 검색 결과에서의 대응 뷰는 다음과 같습니다:

검사 결과를 어떻게 읽어야 하나요?

빨간색으로 표시된 필수 필드 누락이 가장 우선순위가 높습니다. 이 필드가 없으면 Google는 해당 유형을 리치 결과로 전혀 표시하지 않습니다. 노란색으로 표시된 권장 필드는 리치 결과를 강화하지만 필수는 아닙니다. 블록에 "구문 분석 오류"가 발생하면 완전히 무시되므로 이를 먼저 수정하십시오. 또한 Meta 태그가 올바른지 확인하려면 메타태그 분석 도구를, 페이지가 AI 봇에 의해 크롤링되는지 확인하려면 인공지능 스캐닝 제어 도구도 함께 실행하십시오.

구조화 데이터는 모든 사이트에 필요한가요?

네, 규모와 상관없이 모든 페이지는 올바른 구조화된 데이터(Structured Data)를 통해 혜택을 얻을 수 있습니다. 이커머스 제품은 가격 및 재고 마크업으로, 서비스 페이지는 조직 및 평점 정보로, 블로그 게시물은 작성자 및 날짜 필드를 통해 검색 결과에서 더 풍부하게 표시됩니다. 한국의 경쟁이 치열한 분야에서 이러한 시각적 요소는 동일한 순위에 있는 두 검색 결과 중 귀사의 링크를 클릭하게 만드는 결정적인 차이가 됩니다. 소규모 비즈니스를 위해서는 최소한 Organization 및 LocalBusiness, 콘텐츠 사이트를 위해서는 기사 및 BreadcrumbList 스키마를 시작 단계에서 권장합니다.

2026년에 누락된 구조화된 데이터를 어떻게 수정할까요?

올바른 스키마 유형을 선택하고, 누락된 필드를 보완하며, 사이트 전체에 일관된 마크업을 구축하는 것은 기술적인 작업입니다. 귀사 사이트의 스키마 아키텍처를 처음부터 설계하고, 리치 결과(Rich Results) 및 AI 검색 가시성을 위해 필요한 모든 필드를 완벽하게 채워드립니다: 기업 SEO 저희 서비스로 귀사의 기술적 인프라를 리치 결과에 최적화된 상태로 만들어 드립니다.