Google의 구조화 데이터 가이드에 따르면, 명확한 JSON-LD 마크업은 기계가 페이지의 의미를 이해하는 데 결정적입니다. 같은 원리가 생성형 엔진에도 적용됩니다 — AI는 모호한 텍스트보다 구조화된 엔티티를 신뢰합니다.
1. Organization으로 정체성 고정
name·url·logo·sameAs를 갖춘 Organization 스키마로 브랜드 엔티티를 명확히 선언하세요. sameAs에 5개 이상의 공식 채널을 연결하면 AI가 동일 엔티티로 인식할 확률이 높아집니다.
2. Article로 콘텐츠 신뢰도 강화
headline·author·datePublished·dateModified를 갖춘 Article(또는 BlogPosting) 스키마는 콘텐츠의 신선도와 저자 권위(E-E-A-T)를 전달합니다(Google Article 가이드).
3. FAQPage로 질문 의도 매칭
질문-답변을 FAQPage로 구조화하면 생성형 엔진이 사용자 질문과 우리 답변을 직접 매칭하기 쉬워집니다. AEO의 핵심 패턴입니다.
4. Dataset으로 데이터 권위 확보
측정·통계 데이터를 다룬다면 Dataset 스키마로 creator·temporalCoverage·isBasedOn을 명시하세요(Google Dataset 가이드). 출처가 분명한 데이터는 인용 우선순위가 높습니다.
5~7. @id 연결 · speakable · 출처 표기
모든 스키마에 @id를 부여해 엔티티 그래프로 연결하고, 핵심 요약에 speakable을 지정하며, 모든 주요 주장에 수치와 1차 출처를 명시하세요. arXiv:2405.18754는 신뢰 가능한 GEO를 위해 출처 투명성이 필수임을 강조합니다.