구조화 데이터와 GEO: FAQ 리치 결과 종료 이후 무엇을 남길까

Google은 생성형 AI 검색과 구조화 데이터에 대해 무엇이라고 말하나요?

Google은 생성형 AI 검색을 위해 구조화 데이터를 추가할 필요가 없다고 공식 문서에서 밝히고 있습니다. 2026년 5월 15일 추가되고 7월 10일 갱신된 생성형 AI 검색 최적화 가이드에는 'Structured data isn't required for generative AI search, and there's no special schema.org markup you need to add.'라는 문장이 있습니다.

같은 가이드는 생성형 AI 검색 최적화도 결국 검색 경험을 최적화하는 일이므로 여전히 SEO라고 설명합니다. 그리고 무시해도 되는 항목으로 llms.txt 같은 특수 마크업, 콘텐츠 잘게 쪼개기, AI만을 위한 재작성과 함께 구조화 데이터에 지나치게 집중하는 것을 꼽았습니다.

Google의 AI 기능 문서도 AI 개요나 AI 모드에 나타나기 위한 추가 요건이 없다고 안내합니다. 정리하면 Google 검색에서 구조화 데이터는 AI 노출의 입장권이 아니며, 일반 검색 기능을 위한 선택 도구에 가깝습니다.

FAQ 리치 결과 종료로 무엇이 바뀌었나요?

FAQ 리치 결과 종료로 FAQPage 마크업을 넣어도 Google 검색 결과에 질문과 답이 펼쳐지는 화면은 더 이상 나오지 않습니다. Google 문서 업데이트 기록에 따르면 이 변화는 두 단계로 진행됐습니다.

FAQPage는 schema.org에 정의된 유형으로 계속 남아 있습니다. 다만 Google 검색에서 눈에 보이는 효과가 사라졌으므로, FAQ 리치 결과를 목적으로 새로 공들여 마크업을 추가할 이유는 줄었습니다. 이미 넣어 둔 마크업을 반드시 지워야 한다는 공식 안내는 이 글 작성 시점에 확인되지 않았습니다.

그렇다면 구조화 데이터는 왜 계속 관리해야 하나요?

구조화 데이터의 남은 역할은 회사와 콘텐츠에 대한 사실을 정해진 형식으로 일관되게 밝히는 것입니다. 회사 공식 이름, 로고, 공식 채널, 글의 저자와 발행일·수정일처럼 헷갈리면 안 되는 정보를 페이지 본문과 같은 값으로 마크업에 적어 두면, 사람이 쓴 문장과 기계가 읽는 값이 서로 어긋나지 않게 관리할 수 있습니다.

Google 구조화 데이터 소개 문서는 구조화 데이터가 페이지 정보를 명시적으로 알려 주는 표준 형식이라고 설명하고, 여러 검색 기능에 이를 활용한다고 안내합니다. 생성형 AI 검색과 무관하게 일반 검색 기능에서는 여전히 의미가 있을 수 있습니다.

다만 이 역할을 순위 상승이나 AI 인용 증가로 바로 연결하는 것은 근거가 부족합니다. 구조화 데이터는 엔티티 정보 정비의 한 부분으로 보고, 같은 사실을 회사 소개 페이지와 외부 채널에서도 일치시키는 작업과 함께 관리하는 편이 현실적입니다.

GEO 관점에서 어떤 스키마를 먼저 정리하면 좋을까요?

스키마는 사실 관계가 분명하고 자주 바뀌지 않는 정보부터 정리하는 것이 좋습니다. 아래 표는 일반 회사 홈페이지 기준의 우선순위 예시입니다.

Organization은 회사 소개 페이지나 홈페이지 한곳에 두고, 다른 페이지에서는 같은 값을 재사용하는 방식이 관리하기 쉽습니다. Article의 저자 이름은 페이지에 실제로 보이는 바이라인과 같은 표기로 적고, 저자 소개 페이지가 있다면 그 주소를 함께 연결해 두면 사람과 기계가 같은 사람을 가리키게 됩니다.

ChatGPT·Perplexity 같은 다른 AI 엔진도 구조화 데이터를 읽나요?

다른 AI 엔진이 구조화 데이터를 답변 생성에 활용하는지는 공식적으로 확인되지 않았습니다. OpenAI, Anthropic, Perplexity의 크롤러 공식 문서는 크롤러의 목적과 차단 방법을 설명하지만, schema.org 마크업을 어떻게 쓰는지는 밝히지 않고 있습니다.

JSON-LD 형식의 구조화 데이터는 페이지 HTML 안에 들어 있으므로 크롤러가 페이지를 가져갈 때 함께 수집될 수는 있습니다. 하지만 수집된다는 것과 답변의 출처 선택에 반영된다는 것은 다른 문제이며, 반영 여부는 추정의 영역입니다.

따라서 'FAQPage 스키마를 넣으면 AI 인용이 늘어난다'처럼 단정하는 조언은 신중하게 받아들여야 합니다. 같은 정보를 본문 문장으로도 명확하게 써 두는 것이 어떤 AI 엔진에도 통하는 더 안전한 방법입니다.

구조화 데이터가 AI 답변에 반영되는지 직접 확인하고 싶다면, 마크업을 바꾸기 전후로 같은 질문을 같은 조건에서 반복해 답변을 기록하는 방법이 있습니다. 다만 AI 답변은 여러 요인으로 달라지므로, 차이가 보이더라도 그 원인을 스키마 하나로 단정하기는 어렵다는 점을 함께 기록해 두는 것이 좋습니다.

구조화 데이터를 관리할 때 피해야 할 실수는 무엇인가요?

가장 흔한 실수는 마크업 값과 페이지에 보이는 내용이 서로 다른 경우입니다. Google 구조화 데이터 문서도 마크업이 페이지 내용을 대표해야 한다는 원칙을 안내합니다.

• 본문과 다른 값회사 소개 페이지에는 새 이름을 쓰고 Organization 마크업에는 옛 이름이 남아 있는 경우처럼, 두 값이 어긋나면 어느 쪽이 맞는지 판단하기 어려워집니다.
• 페이지마다 다른 회사 정보템플릿이 여러 개인 사이트에서 페이지마다 로고나 연락처 값이 다르게 들어가는 경우가 관찰됩니다. 공통 값은 한곳에서 관리합니다.
• 의미 없는 수정일 갱신내용 변경 없이 dateModified만 바꾸면 날짜 정보의 신뢰가 떨어집니다. 실제 수정 이력과 일치시킵니다.
• 검색 변형별 대량 페이지Google 공식 가이드는 검색 변형마다 별도 콘텐츠를 만들어 순위나 AI 응답을 조작하는 행위를 scaled content abuse 정책 위반으로 봅니다. 스키마를 붙인 비슷한 페이지를 대량으로 만드는 방식은 피합니다.