스키마와 엔티티를 사용하여 AI 컨텍스트 강화하기

소개

생성 엔진은 키워드로부터 이해를 구축하지 않습니다 — 엔티티와 구조화된 관계로부터 이해를 구축합니다.

LLM은 두 가지 강력한 신호를 통해 웹사이트를 해석합니다:

• 스키마 — 콘텐츠의 본질을 설명하는 기계가 읽을 수 있는 마크업

• 엔티티 — 콘텐츠 내의 '사물'과 그들 간의 관계

스키마와 엔티티는 함께 AI에게 다음과 같이 알려줍니다:

• 당신이 누구인지

• 무엇을 하는가

• 어떤 범주에 속하는가

• 콘텐츠가 무엇을 나타내는지

• 어떤 개념이 당신의 것과 관련되는가

• 당신의 브랜드가 광범위한 지식 그래프에 어떻게 부합하는지

스키마가 불완전하거나 부정확하거나 누락된 경우 — AI는 콘텐츠를 오해합니다.

엔티티 신호가 약하거나 일관성 없거나 불분명하면 AI가 브랜드를 잘못 분류합니다.

AI가 의미를 오해하거나 잘못 분류하면 다음과 같은 곳에서 사라집니다:

• 생성 요약

• 추천 블록

• 비교

• 카테고리 정의

• "최고의 도구" 목록

• 대안 페이지

• 사실 기반 답변 패널

본 가이드는 스키마 및 엔티티 최적화를 통해 AI 컨텍스트(GEO의 기반)를 강화하는 방법을 설명합니다.

1부: 스키마와 엔티티가 SEO보다 GEO에서 더 중요한 이유

기존 SEO는 스키마를 리치 스니펫을 위한 향상 기능으로 사용했습니다.

GEO는 스키마를 진실의 원천으로 사용합니다.

생성형 엔진은 스키마에 의존하여:

• 의미 명확화

• 사실적 관계 확인

• 엔티티 계층 구조 정의

• 콘텐츠 유형 검증

• 명시적 속성 추출

• 개념 경계 설정

한편 엔티티 신호는 AI에게 다음과 같이 알려줍니다:

• 각 페이지의 주제

• 주제 간 상호 연관성

• 브랜드가 해당 카테고리에 어떻게 부합하는지

• 콘텐츠를 어떻게 클러스터링해야 하는지

• 요약문 생성 방식

생성형 시대에서는:

엔티티가 의미를 형성합니다. 스키마가 의미를 확인합니다. AI는 양쪽 모두로부터 맥락을 구축합니다.

파트 2: 생성형 엔진이 스키마를 활용하는 방식

생성 엔진은 스키마를 검토하여 다음을 이해합니다:

1. 콘텐츠 유형

이것은:

• 정의?

• 기사?

• 가이드?

• FAQ?

• 제품 페이지?

올바른 유형 라벨링은 요약 정확도를 향상시킵니다.

2. 저작권 및 전문성

스키마는 AI에게 다음과 같이 알려줍니다:

• 누가 작성했나요?

• 그들의 신뢰도

• 그들의 역할

• 소속 기관

이는 신뢰 신호를 구축합니다.

3. 조직 정체성

조직 스키마는 다음을 명확히 합니다:

• 브랜드명

• 브랜드 카테고리

• 로고

• 공식 URL

• 엔티티 관계

이는 AI가 귀사 브랜드를 정확히 분류하는 데 도움이 됩니다.

4. 제품 또는 기능 속성

AI는 구체적인 내용을 추출합니다:

• 기능

• 기능

• 가격 범위

• 지원 플랫폼

• 핵심 기능

이는 종종 요약 항목으로 전환됩니다.

5. 문서 간 관계

브레드크럼 및 기사 스키마는 AI가 다음을 이해하는 데 도움이 됩니다:

• 계층적 관계

• 콘텐츠 컨텍스트

• 주제 클러스터

이는 생성적 해석을 개선합니다.

6. FAQ 및 HowTo 블록

이는 추출이 매우 용이한 형식입니다.

AI는 요약본에 직접 다음과 같이 추출합니다:

• 질문

• 짧은 답변

• 단계별 목록

요약본으로 직접 추출합니다.

파트 3: 생성형 엔진이 엔티티를 활용하는 방식

엔티티는 AI가 지식을 구조화하는 방식입니다.

엔티티란:

• 사람

• 브랜드

• 제품

• 개념

• 카테고리

• 기능

• 위치

• 방법

• 과정

AI는 키워드보다 엔티티를 더 중요하게 여깁니다.

엔티티는 다음을 정의합니다:

• 귀사의 카테고리 배치

• 경쟁사

• 관련 개념

• 특징 연관성

• 귀하의 문맥적 유사어

• 주제 깊이

강력한 엔티티 신호 = 강력한 컨텍스트.

파트 4: 스키마를 통한 AI 컨텍스트 강화

GEO에 가장 중요한 스키마 유형은 다음과 같습니다.

스키마 유형 1: 조직

이를 사용하여 정의:

• 브랜드명

• 법적 명칭

• 로고

• 동일 URL

• 브랜드 유형

• 홈페이지

• 제품 카테고리

이는 AI 지식 그래프에서 엔티티를 고정시킵니다.

스키마 유형 2: 제품

각 제품 또는 도구에 대해 제품 스키마를 사용합니다. 포함 항목:

• 설명

• 기능

• 지원 플랫폼

• 가격 요소

• 브랜드 관계

• 카테고리 배치

AI는 제품 스키마를 사용하여 브랜드가 제공하는 내용을 이해합니다.

스키마 유형 3: 기사

블로그 및 콘텐츠 페이지에는 다음을 포함하세요:

• 헤드라인

• 설명

• 작성자

• 단어 수

• 게시일

• 수정 날짜

• 페이지의 주요 엔터티

이는 사실의 명확성과 최신성 신호를 개선합니다.

스키마 유형 4: FAQPage

다음에 매우 유용합니다:

• 답변 추출

• 청크 분할

• 생성적 포함

FAQ는 LLM에 명확하고 고도로 구조화된 의미를 제공합니다.

스키마 유형 5: HowTo

다음에 탁월합니다:

• 단계 기반 추론

• 지시문 스타일 요약

• 문제 해결 답변

AI는 HowTo 단계를 그대로 재사용하는 경우가 많습니다.

스키마 유형 6: BreadcrumbList

이것은 AI에 도움이 됩니다:

• 사이트 계층 구조 이해

• 클러스터 관계 매핑

• 페이지 의미 맥락화

브레드크럼은 주제 구조를 강화합니다.

파트 5: 엔티티 최적화를 통한 AI 컨텍스트 강화

엔티티는 반드시 다음과 같아야 합니다:

• 정의됨

• 일관성

• 상호 연결된

• 강화된

• 안정적

• 명확한

최적화 방법은 다음과 같습니다.

1단계: 표준 엔티티 정의 생성

각 엔티티는 다음을 가져야 합니다:

• 명확한 정의

• 짧은 소개 문단

• 일관된 표현

• 예측 가능한 사용법

이는 AI가 사용하는 "공식적인" 의미가 됩니다.

2단계: 사이트 전체에서 일관된 용어 사용

페이지마다 브랜드를 다르게 설명하는 경우:

• AI가 엔티티를 분할합니다

• 클러스터가 불안정해짐

• 요약 포함률 하락

LLM은 언어적 안정성을 요구합니다.

3단계: 명확한 엔티티 관계 구축

브랜드를 다음에 연결하세요:

• 해당 카테고리

• 특징

• 사용 사례

• 경쟁사

• 해당 업계 용어

내부 링크는 이러한 관계를 강화합니다.

4단계: 엔티티 허브 생성 (용어집 및 정의)

AI는 용어집 스타일 콘텐츠에 크게 의존합니다.

용어집 허브는 다음을 강화합니다:

• 클러스터 명확성

• 정의 일관성

• 추출 가능성

• 문맥적 관계

용어집 항목은 종종 표준 AI 정의가 됩니다.

5단계: 반복적이고 일관된 엔티티 언급 활용

LLM은 자주 등장하는 엔티티를 신뢰합니다:

• 여러 페이지에 걸쳐

• 안정적인 표현으로

• 명확한 맥락 내에서

• 사실적 세부사항으로 뒷받침됨

반복은 중요성을 나타냅니다.

파트 6: 스키마 + 엔티티 = AI 컨텍스트 강화

스키마와 엔티티가 결합되면:

브랜드의 의미를 기계가 읽을 수 있는 완전한 지도로 구현합니다.

스키마는 다음을 제공합니다:

• 구조적 명확성

• 명확한 정의

• 체계화된 관계

엔티티는 제공합니다:

• 개념적 의미

• 범주 배치

• 문맥적 중요성

이 둘이 함께하면 AI가 다음을 가능하게 합니다:

• 콘텐츠 해석

• 페이지 분류하기

• 정의에 대한 신뢰

• 브랜드를 올바르게 클러스터링하세요

• 설명 재사용하기

• 생성 요약에 포함시키기

스키마는 당신의 정체성을 확인합니다. 엔터티는 당신의 정체성을 정의합니다. AI의 컨텍스트는 이 둘 모두에 의존합니다.

파트 7: 스키마 + 엔티티 최적화 청사진

이 청사진은 모든 주요 페이지에 적용할 수 있습니다:

1. 조직 및 제품 스키마 추가

브랜드와 제품 정체성을 명확히 합니다.

2. 기사 스키마 추가

콘텐츠 구조와 메타데이터를 명확히 하세요.

3. FAQPage 및 HowTo 스키마 추가

추출 가능성과 요약 활용도 향상.

4. 용어집 항목 구축

모든 중요한 개념을 정의합니다.

5. 용어 표준화

엔티티당 하나의 표현을 사용합니다.

6. 엔티티 클러스터 생성

관련 페이지를 서로 연결하십시오.

7. 표준 정의를 강화하십시오

모든 페이지에서 동일한 표현을 사용하십시오.

8. 최신성 유지

스키마 타임스탬프와 콘텐츠를 정기적으로 업데이트하세요.

이 청사진은 AI의 컨텍스트 이해력을 극대화할 것입니다.

결론: 스키마와 엔티티는 생성형 가시성의 핵심 기반을 형성합니다

GEO 시대에 가시성은 이해력에 달려 있습니다.

AI가 다음을 수행할 수 없다면:

• 엔티티를 인식하세요

• 브랜드 분류하기

• 정의 이해하기

• 의미를 연결합니다

• 관계를 검증합니다

• 구조를 신뢰하세요

…생성 요약에 포함시킬 수 없습니다.

스키마는 구조적 골격을 제공합니다. 엔티티는 의미적 의미를 제공합니다. 이 둘이 결합되어 가시성에 필수적인 AI 컨텍스트 계층을 형성합니다.

스키마와 엔티티 최적화를 마스터한 브랜드가 주도권을 잡을 것이다:

• 생성적 추천

• 카테고리 정의

• 요약 포함

• 문맥적 배치

• 답변 공유

생성형 검색에서 브랜드는 순위를 놓고 경쟁하지 않습니다. 이해도를 놓고 경쟁합니다.

스키마와 엔티티는 AI가 경쟁사보다 당신을 더 잘 이해하도록 보장합니다.