웹사이트 관리자나 마케터는 Q&A 페이지의 검색 노출을 높이기 위해 '구조화 데이터' 적용을 고려합니다. 하지만 최근 구글이 FAQ 리치 결과 노출을 줄이면서, 시간과 노력을 들여 구조화 데이터를 적용하는 것이 여전히 효과가 있는지, 특히 새로운 AI 검색 환경에서는 어떤 의미가 있는지 확신하기 어려워합니다.

'구조화 데이터'는 두 가지 차원에서 이해해야 합니다. 하나는 코드(Schema.org)를 사용한 '기술적 구조화'이고, 다른 하나는 콘텐츠 자체를 질문과 답변 형식으로 명확하게 짜는 '내용적 구조화'입니다. 과거에는 기술적 구조화를 통해 구글 검색 결과에 아코디언 형태의 FAQ를 노출시키는 시각적 이점이 컸지만, 이 정책은 대부분 사라졌습니다.

하지만 생성형 AI 검색 시대에는 구조화의 중요성이 더욱 커졌습니다. AI는 사용자의 복잡한 질문에 답하기 위해 가장 신뢰할 수 있는 정보를 찾는데, 이때 명확한 Q&A 형식으로 '구조화된' 콘텐츠를 선호합니다. AI가 콘텐츠를 정확히 이해하고 답변의 출처로 인용하게 하려면, 기계가 읽기 좋은(machine-readable) 구조가 필수적입니다.

따라서 이제 구조화 데이터의 목표는 단순히 눈에 띄는 검색 결과를 얻는 것을 넘어, 우리 웹사이트가 AI에게 신뢰할 수 있는 '지식의 원천'으로 인식되게 하는 것입니다. 사람이 읽기 쉽게 잘 정리된 Q&A 콘텐츠가 AI에게도 가장 좋은 참고 자료가 됩니다.

구글 FAQ 리치 결과도 없어졌는데, 굳이 구조화 데이터를 넣을 필요가 있나요?

네, 필요합니다. 시각적인 '리치 결과' 효과는 줄었지만, 구조화 데이터는 AI 검색엔진이 콘텐츠의 의미(이것은 질문이고, 저것은 답변이다)를 정확히 이해하고 답변의 근거로 인용하게 만드는 핵심 신호가 되었습니다. 이는 단기적인 SEO 효과를 넘어, AI 검색 환경에 대응하는 장기적인 자산을 구축하는 과정입니다.

기술적으로 너무 복잡하고 어려워 보입니다.

기술적인 코드(Schema 마크업) 적용이 부담스럽다면, 콘텐츠의 내용 자체를 명확한 '질문-답변' 구조로 작성하는 것부터 시작할 수 있습니다. AI가 이해하기 좋은 콘텐츠는 결국 사람이 읽기에도 좋은 콘텐츠입니다. 질문을 제목으로 삼고, 첫 문장에서 바로 결론을 답하는 방식으로 글을 작성하는 것이 기술적 요소를 적용하는 것보다 더 중요할 수 있습니다.

정리하면

* 현재 운영 중인 웹사이트 콘텐츠 중 고객 질문에 답하는 내용을 찾아 목록을 만들어 보세요. * 고객센터나 영업팀이 가장 자주 받는 질문 5개를 정리해 보세요.