"AI에 인용되는 법" 가이드는 하나같이 스키마 마크업을 추가하라고 합니다. 일부 조언은 근거가 있습니다. 하지만 상당수는 Google 시대의 SEO 습관을, 아직 유효한지 아무도 확인하지 않은 채 새로운 문제에 복사해 붙인 것입니다. 실제로 문서화된 것, 정말로 불확실한 것, 테스트해 보니 부족했던 것을 정리했습니다.
스키마 마크업이란 구체적으로 무엇인가
구조화 데이터는 보통 schema.org가 권장하는 형식인 JSON-LD로 작성하며, 페이지의 HTML에 내장된 기계가 읽을 수 있는 설명입니다. 크롤러가 "이 페이지는 Y 회사가 만든 X라는 제품에 대한 것이고 가격은 Z"라는 것을 본문에서 추론하게 하는 대신 직접 말해 줍니다. Product, Organization, FAQPage, Review 등 수십 가지 타입으로 개체와 관계를 명시적으로 표시할 수 있습니다. Mentioned의 홈페이지도 바로 이런 이유로 WebApplication, Organization, WebSite, FAQPage 마크업을 씁니다. 크롤러가 서식에서 짐작해야 하는 것이 아니라, 제품이 무엇이고 FAQ가 무엇을 말하는지를 직접적이고 모호하지 않게 밝히는 것입니다.
실제로 문서화된 것
추측이 아니라 잘 확립된 사실이 두 가지 있습니다.
그것만으로 기존 Google 순위가 오르지는 않습니다. Google의 John Mueller는 구조화 데이터에 "일반적인 순위 상승 효과는 없다"고 여러 번 말했습니다. 구조화 데이터는 페이지가 리치 결과(별점, FAQ 드롭다운 등)에 적격이 되게 할 뿐, 순위를 높이는 데 쓰이지 않습니다. 그는 이를 직접 확인했고, 적어도 2018년부터 일관되게 같은 말을 해 왔습니다.
설계상 기계에게 모호함을 없애 줍니다. 이것이 schema.org 어휘의 존재 이유입니다. Google만이 아니라 소프트웨어가 본문을 패턴 매칭하는 대신 개체를 안정적으로 해석할 수 있도록 존재합니다. 결과에 대한 주장이 아니라 설계상의 사실입니다.
실제로 테스트된 것과 그 결과
스키마가 AI 인용에 미치는 영향을 가장 잘 실증적으로 살펴본 것은 Ahrefs의 연구로, 2025년 8월부터 2026년 3월 사이에 JSON-LD 스키마를 추가한 페이지 1,885개를 추적하고 대조 페이지 4,000개와 비교해 Google AI Overviews, AI Mode, ChatGPT에서의 인용 변화를 측정했습니다. 결과는 스키마를 추가해도 의미 있는 상승이 없었다는 것입니다. AI Overviews 인용은 오히려 소폭 감소했고(통계적으로 눈에 띄는 −4.6%), AI Mode와 ChatGPT는 어느 쪽으로든 조금 움직였지만 잡음과 구분하기엔 너무 작았습니다. 이 연구에서 중요한 단서가 하나 있습니다. 데이터셋의 모든 페이지는 스키마를 추가하기 전에 이미 AI Overview 인용이 100회 이상이었습니다. 즉 이 테스트는 "이미 인용되는 페이지가 스키마로 더 많이 인용되는가"를 측정한 것이지 "보이지 않는 페이지가 스키마로 발견되는가"를 측정한 것이 아닙니다. 둘의 답은 다를 수 있고, 연구도 이를 명시합니다.
Search Engine Land의 스키마와 AI 검색 기사에 인용된 Search/Atlas의 2024년 12월 별도 분석에서는, 사이트의 스키마 적용 범위와 AI 시스템에 인용되는 빈도 사이에 상관관계가 없었습니다. 마크업을 포괄적으로 적용한 사이트가 거의 없거나 전혀 없는 사이트를 일관되게 앞서지 않았습니다. 같은 글은 지금까지 스키마가 AI 인용을 늘린다는 것을 증명하는 동료 심사 연구나 통제 실험이 없다고도 지적합니다.
인과관계로 오해받는 상관관계
Ahrefs 연구는 AI에 인용된 페이지가 인용되지 않은 페이지보다 JSON-LD를 가졌을 가능성이 약 세 배 높다는 것도 발견했습니다. 스키마를 옹호하는 근거처럼 들리지만, 구조화 데이터를 굳이 구현하는 사이트는 실제로 중요해 보이는 것에도 투자하는 경향이 있다는 점을 보면 달라집니다. 독창적인 콘텐츠, 실제 제3자 보도, 깔끔하게 크롤할 수 있는 페이지, 주제의 깊이입니다. 스키마가 인용받을 만한 사이트와 상관되는 것은 웹 존재감을 전반적으로 진지하게 대하는 사이트와 상관되기 때문이지, 마크업 자체가 일을 해서라고 볼 수는 없습니다.
우리가 솔직하게 하고 싶은 말
스키마 마크업을 추가하세요. 저렴하고, Bing Copilot과 Google AI Overviews 같은 플랫폼이 개체를 이해하는 데 쓴다고 밝힌 실제 기계 가독성 신호이며, 당신이 누구이고 무엇을 파는지 모호하지 않게 하는 데 비용이 들지 않습니다. 하지만 그것을 AI 인용률을 움직이는 레버로 취급해서는 안 됩니다. 지금까지의 증거는 적어도 그것만으로는, 이미 보이는 페이지에서는 그렇지 않다고 말합니다. AI 답변에 아예 나오지 않는다면 더 가능성 높은 해결책은 스키마보다 앞단에 있습니다. 정말 유용한 콘텐츠, 다른 사이트가 링크하는 실제 보도, 애초에 크롤할 수 있는 사이트입니다. 구조화 데이터는 처음 50%가 아니라 마지막 5%입니다.
페이지의 마크업이 실제로 무엇을 선언하고 무엇이 빠져 있는지 보려면 무료 구조화 데이터 체커에 돌려 보세요. JavaScript를 실행하지 않는 크롤러가 받는 HTML 그대로 읽습니다.
마크업에 시간을 쓰기 전에 지금 어디에 서 있는지 알고 싶다면, 그것은 추측이 아니라 5분짜리 질문입니다.
