말하기 스키마 설명: 콘텐츠 음성 검색 준비하기

소개

음성 검색은 더 이상 미래형 기능이 아니라 매일 수백만 명의 사용자가 검색 엔진과 상호작용하는 방식입니다. Google 어시스턴트, Siri부터 Alexa, ChatGPT 스타일의 음성 에이전트까지, AI 시스템은 텍스트 기반이 아닌 음성 답변으로 전환되고 있습니다.

브랜드가 검색되는 것이 아니라 들려지려면 콘텐츠가 음성 검색에 적합해야 합니다. 바로 이 점에서 스피커블 스키마가 필요합니다.

이 가이드에서는 Speakable 스키마의 정의, 작동 방식, 그리고 Ranktracker의 기술 SEO 도구를 사용하여 AEO(답변 엔진 최적화) 및 음성 기반 검색 가시성을 위해 올바르게 구현하는 방법에 대해 설명합니다.

스피커블 스키마란 무엇인가요?

말하기 가능한 스키 마는 Google과 Schema.org에서 개발한 구조화된 데이터 마크업으로, 음성 어시스턴트에게 콘텐츠의 어느 부분을 소리 내어 읽어야 하는지 알려줍니다.

음성 지원 디바이스에서 콘텐츠에 액세스할 수 있도록 설계되어 검색 엔진이 ✅ 콘텐츠에서 주제를 요약하는 핵심 구절을 식별하고 ✅ 해당 스니펫을 음성 답변으로 전달하며 ✅ 해당 답변을 브랜드에 귀속시키는 데 도움을 줍니다.

JSON-LD 형식은 다음과 같습니다:

{ "@컨텍스트": "https://schema.org", "@유형": "뉴스 기사", "헤드라인": "AEO를 위한 구조화된 데이터: 완전한 2025 가이드", "말하기 가능": { "@type": "말할 수 있는 사양", "xpath": [ "/html/head/title", "/html/body/div/article/p[1]" ] }, "url": "https://www.ranktracker.com/blog/structured-data-for-aeo/" }

이렇게 하면 문서의 어느 부분이 음성 재생에 최적화되어 있는지 Google에 알려줍니다(일반적으로 제목과 요약 단락).

2025년에 스피커블 스키마가 중요한 이유

AI 기반 어시스턴트와 멀티모달 검색의 부상은 사용자가 더 이상 검색어를 입력하는 데에만 의존하지 않는다는 것을 의미합니다. 사용자는 큰 소리로 질문하고 즉각적이고 자연스러운 응답을 기대합니다.

혜택	SEO 영향	AEO 효과
음성 접근성	잠재 고객 도달 범위 확대	오디오 기반 AI 답변 지원
추천 스니펫 자격	음성 및 풍부한 결과를 통한 CTR 향상	신뢰할 수 있는 답변으로 브랜드 포지셔닝
엔티티 인식	음성 어시스턴트 브랜드 어트리뷰션 강화	인용 정확도 향상
E-E-A-T 강화	전문성과 신뢰성 입증	AI 어시스턴트가 콘텐츠를 가독성 있게 만들 수 있습니다.

AI 개요와 음성 지원 검색이 통합됨에 따라, 스피커블 스키마는 서면 콘텐츠와 AI 내레이션 시스템 사이의 직접적인 가교 역할을 하게 됩니다.

스피커블 스키마의 작동 방식

스피커블 스키마는 정의, 요약 또는 FAQ와 같은 특정 콘텐츠 세그먼트를 식별하고 강조 표시하여 AI 어시스턴트가 이해할 수 있도록 합니다:

1. 검색

2. 음성 응답으로 합성

3. 브랜드에 대한 속성.

실제로:

• Google은 콘텐츠를 크롤링합니다.

• 스키마 마크업은 어떤 단락이 "말할 수 있는" 문단인지 알려줍니다.

• 음성 어시스턴트는 자연어 처리(NLP)를 사용하여 해당 텍스트를 음성으로 변환합니다.

• AI는 귀하의 사이트를 출처로 크레딧합니다(예: "Ranktracker에 따르면...").

이는 AEO의 두 가지 구성 요소인 청각적 브랜드 노출과 인용 권한을 모두 생성합니다.

단계별: 말하기 가능한 스키마를 구현하는 방법

스피커블 스키마를 올바르게 적용하고 SEO와 AEO 성과 모두를 위해 최적화하는 방법을 살펴보겠습니다.

1단계: 콘텐츠에서 말할 수 있는 섹션 식별하기

핵심 정보를 요약하는 짧고 명확하며 사실적인 섹션을 선택합니다. 가장 좋은 후보로는 다음과 같은 것이 있습니다:

• 첫 문단 또는 소개

• 정의(예: "AEO란 무엇인가요?")

• FAQ 답변

• 주요 요점 또는 요약

예시:

"AEO(답변 엔진 최적화)는 Google의 AI 개요와 같은 AI 시스템이 쉽게 이해하고 권위 있는 답변으로 인용할 수 있도록 콘텐츠를 최적화하는 프로세스입니다."

짧고 사실적이며 답변 중심의 완벽한 "말할 수 있는" 문장입니다.

2단계: 말하기 가능한 마크업 추가

XPath (HTML 요소 참조용) 또는 CSS 선택기 (Google에서 선호하는 방법)를 사용하여 페이지에 말하기 가능한 속성을 추가할 수 있습니다.

예(JSON-LD 형식):

{ "@컨텍스트": "https://schema.org", "@유형": "웹페이지", "이름": "음성 스키마 설명: 콘텐츠 음성 검색 준비하기", "url": "https://www.ranktracker.com/blog/speakable-schema-voice-search/", "speakable": { "@type": "SpeakableSpecification", "cssSelector": [ "article h1", "article p.intro" ] } } }

전문가 팁: <lt;h1>과 첫 번째 요약 단락을 포함하세요. AI 음성 비서는 간결하고 선언적인 문장을 선호합니다.

3단계: 마크업 유효성 검사

Ranktracker의 웹 감사를 사용하여 스키마의 유효성을 검사하고 ✅ JSON-LD 구문이 올바른지 ✅ 음성 인식 스키마가 제대로 중첩되었는지 ✅ 지정된 섹션이 페이지에 존재하는지 ✅ 페이지가 모바일 및 접근성 검사를 통과했는지 확인합니다.

마크업을 테스트할 수도 있습니다:

• Google의 리치 결과 테스트

• Schema.org 유효성 검사기

기억하세요: 말하기 가능한 스키마는 아직 베타 기능이지만 얼리 어답터는 음성 검색과 AI 인터페이스 모두에서 더 강력한 가시성을 볼 수 있습니다.

4단계: 음성 전달을 위해 '말하기' 콘텐츠 최적화하기

말하기 스키마는 소리로 읽어야 하는 내용만 표시할 뿐, 어떻게 들리는지는 표시하지 않습니다. 그렇기 때문에 언어 최적화가 중요합니다.

다음 모범 사례를 따르세요:

• 짧은 문장(20단어 미만)을 사용합니다.

• 약어나 전문 용어는 피하세요.

• 브랜드 이름에 명확한 발음을 포함하세요("SEO 소프트웨어 플랫폼인 랭크트래커...").

• 사용자에게 직접 대답하는 것처럼 대화하듯이 작성하세요.

이렇게 하면 AI 어시스턴트가 브랜드의 어조와 명확성을 유지하면서 콘텐츠를 자연스럽게 읽을 수 있습니다.

5단계: 음성 스키마와 다른 정형 데이터 결합하기

음성 어시스턴트는 여러 스키마 유형에 의존하여 문맥을 확인합니다. 말하기 가능한 스키마를 다음과 결합하세요:

• 콘텐츠 구조를 위한기사 또는 뉴스 기사

• 브랜드 어트리뷰션을 위한조직

• 질문과 답변 제공을 위한FAQ 페이지

• 작성자 신원을 위한사람

예시:

{ "@context": "https://schema.org", "@type": "기사", "헤드라인": "말하기 가능한 스키마 설명: 콘텐츠 음성 검색 준비하기", "저자": { "@유형": "사람", "이름": "펠릭스 로즈 콜린스" }, "게시자": { "@유형": "조직", "이름": "랭크트래커", "url": "https://www.ranktracker.com" }, "speakable": { "@type": "SpeakableSpecification", "cssSelector": [ "article h1", "article p.intro" ] } } }

이러한 계층적 접근 방식은 콘텐츠가 AI가 읽을 수 있고 음성으로 전달될 수 있도록 보장합니다.

스피커블 스키마 최적화를 위한 모범 사례

연습	중요한 이유	랭크트래커 팁
짧고 사실적인 구절 사용	AI는 간결한 음성 답변을 선호합니다.	AI 문서 작성기를 사용하여 테스트 요약 작성
"말할 수 있는" 텍스트를 2~3개 섹션으로 제한하세요.	오디오 응답을 짧게 유지	정의 및 핵심 요점 우선 순위 지정
홍보성 언어 피하기	음성 어시스턴트가 편향된 콘텐츠 건너뛰기	중립적이고 권위 있는 문구에 집중하기
정기적으로 업데이트	AI는 현재 데이터를 중요하게 생각합니다.	Ranktracker 웹 감사를 사용하여 분기별 재검증
FAQ 스키마와 페어링	Q&A 인용 가능성 증대	깊이를 위해 구조화된 유형을 교차 연결

피해야 할 일반적인 스피커블 스키마 실수

실수	아픈 이유	수정
전체 문서를 말 가능한 콘텐츠로 사용	너무 길면 AI가 잘라냅니다.	가독성 있는 텍스트를 30~60초로 제한
스키마 중첩을 잊어버림	Google이 계층 구조를 감지할 수 없음	문서 또는 웹페이지내 중첩
데스크톱 HTML만 타겟팅	모바일에 의존하는 음성 검색	전체 모바일 스키마 유효성 검사 보장
키워드 과부하	음성 답변이 자연스러워야 함	키워드 밀도가 아닌 명확성을 위해 작성
재검증 실패	시간이 지남에 따라 스키마 변경	정기적인 Ranktracker 감사 예약

스피커블 스키마를 AEO에 적용하는 방법

말하기 가능한 스키마는 서면 권한과 구두 AI 전달을 연결하는 데 중요한 역할을 합니다:

기능	설명
엔티티 어트리뷰션	AI가 음성 답변을 브랜드 또는 작성자와 연결할 수 있도록 지원합니다.
답변 추출	AI가 생성한 답변에 가장 적합한 세그먼트에 플래그를 지정합니다.
멀티모달 검색 호환성	콘텐츠가 텍스트와 오디오 AI 결과 모두에 표시되도록 지원
E-E-A-T 강화	사용자와 직접 대화하여 친숙함과 신뢰 구축

스피커블 스키마를 구현하면 브랜드가 AI 생태계에서 눈에 보이는 것뿐만 아니라 들을 수 있게 됩니다.

Ranktracker가 스피커블 스키마 최적화를 지원하는 방법

랭크트래커의 툴킷은 사이트 전반에서 기술적인 AEO 구현을 간소화합니다:

• AI 기사 작성기: 음성 톤과 선명도에 최적화된 콘텐츠를 생성합니다.

• 키워드 찾기: 질문 기반의 음성 검색 쿼리를 식별합니다.

• 웹 감사: 스키마 오류를 감지하고, Speakable 마크업의 유효성을 검사하고, 음성 준비 상태를 테스트합니다.

• SERP 검사기: 음성 친화적인 추천 스니펫 기회를 분석합니다.

• 순위 추적기: 텍스트 및 음성 기반 검색 전반에서 키워드 성과를 모니터링하세요.

• 백링크 모니터: AI 또는 음성 기반 플랫폼에서 콘텐츠에 대한 언급을 추적하세요.

이러한 도구를 통해 브랜드는 스피커블 스키마를 자신 있게 통합하고 검색 및 AI 기반 성능 모두에서 측정 가능한 개선 사항을 추적할 수 있습니다.

최종 생각

검색이 점점 더 대화형화됨에 따라, 스피커블 스키마는 AI의 귀에 들릴 수 있는 티켓입니다.

이를 통해 콘텐츠를 인식하고, 소리내어 읽고, 정확하게 어트리뷰션할 수 있으므로 서면으로 된 권위를 음성으로 된 신뢰로 전환할 수 있습니다.

올바른 섹션을 표시하고, 자연스럽게 작성하고, Ranktracker의 웹 감사로 스키마를 검증함으로써, 화면뿐만 아니라 모든 사용자의 귀에 가시성을 제공하는 차세대 검색의 진화에 대비할 수 있습니다.

AI가 주도하는 미래에서 성공은 단순히 눈에 보이는 것이 아니라, 대변되는 것을 의미하기 때문입니다.