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AI 준비도

구조화 데이터

JSON-LD 스키마 유무·고가치 스키마 여부 평가

AI 준비도 가중치 20%

무엇을 측정하나요?

HTML 내 <script type="application/ld+json"> 블록을 파싱하여 스키마 종류와 고가치 여부를 평가합니다. FAQPage, Article, Organization, Product 등이 고가치 스키마입니다.

AI 검색과의 연관성

AI 에이전트는 구조화 데이터를 통해 페이지의 유형, 저자, 날짜, 내용을 정확하게 파악합니다. JSON-LD가 없으면 AI가 페이지를 이해하는 데 더 많은 추론이 필요하여 정확도가 낮아집니다.

목표 기준

FAQPage/Article/Organization 등 고가치 스키마 최소 1개 이상

단계별 개선 방법

1

schema.org/Organization 스키마로 회사 기본 정보(이름, URL, 로고, SNS) 마크업

2

Google의 구조화 데이터 마크업 도우미(developers.google.com) 활용

3

기존 FAQPage가 있다면 HowTo·Review·Event 등 다양한 스키마 추가로 점수 향상

코드 예시

json
{
  "@context": "https://schema.org",
  "@type": "Organization",
  "name": "AiSense",
  "url": "https://aisense-nu.vercel.app",
  "logo": "https://aisense-nu.vercel.app/logo.png",
  "sameAs": [
    "https://twitter.com/aisense",
    "https://linkedin.com/company/aisense"
  ],
  "contactPoint": {
    "@type": "ContactPoint",
    "contactType": "customer support",
    "email": "hello@aisense.io"
  }
}

함께 개선하면 좋은 항목

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