스키마만 넣으면 AI가 우리 홈페이지를 잘 읽을까?

스키마를 넣는 것만으로 AI가 홈페이지 내용을 잘 읽는다고 보기는 어렵다. 349개 질문을 시험한 연구에서 스키마만 추가한 페이지의 정확도는 3.62점에서 3.89점으로 조금 올랐다. 반면 내용을 항목별로 정리한 페이지는 4.69점까지 올라갔다.

홈페이지에 스키마를 넣었다는데, 그럼 끝난 것 아닌가?

그렇지 않다. 스키마(JSON-LD)는 홈페이지의 정보를 구조화해서 전달하는 방법이다. 가게 이름이나 주소, 운영 시간 같은 정보를 검색 시스템이 이해하는 데 도움을 준다.

하지만 AI가 고객의 질문에 답할 때는 홈페이지 안에 있는 실제 정보가 필요하다. 서비스가 무엇인지, 가격은 얼마인지, 언제 이용할 수 있는지, 어디에 있는지 같은 내용이 페이지에 분명하게 정리돼 있어야 한다.

이 차이는 한 연구에서 확인됐다. 이탈리아의 구조화 데이터 업체인 워드리프트 연구진은 같은 내용을 서로 다른 방식으로 구성한 페이지를 만들어 AI 검색에서 비교했다.

어떤 페이지를 비교했나?

연구진은 네 분야에서 158개 항목을 대상으로 349개 질문을 만들었다. 질문을 평가한 횟수는 모두 2,443번이었다. 일반 검색형과 AI가 여러 페이지를 찾아가는 에이전트형 방식도 함께 시험했다.

비교한 페이지는 세 가지였다. 아무것도 추가하지 않은 일반 페이지, 일반 페이지에 스키마를 붙인 페이지, 그리고 내용을 항목별로 정리하고 AI가 정보를 찾기 쉽게 안내문과 이동 경로 등을 더한 페이지다.

결과를 보면 스키마의 효과는 있었다. 다만 페이지 전체의 정보를 정리한 효과와 비교하면 차이가 컸다.

일반 검색형에서 일반 페이지의 정확도는 3.62점이었다. 여기에 스키마를 붙이자 3.89점이 됐다. 반면 정리된 페이지는 4.69점이었다.

빠짐없음도 같은 흐름이었다. 일반 페이지는 3.01점, 스키마를 추가한 페이지는 3.33점, 정리된 페이지는 4.45점이었다.

AI가 여러 페이지를 찾아가도 결과가 같을까?

AI가 한 페이지의 정보만 읽는 것이 아니라 여러 페이지를 찾아가는 에이전트형 방식에서도 비슷한 결과가 나왔다. 일반 페이지의 정확도는 4.36점, 스키마를 추가한 페이지는 4.40점이었다.

정리된 페이지는 4.70점이었고, 여기에 관련 정보의 연결까지 강화한 페이지는 4.85점이었다. 단순히 스키마를 추가하는 것보다 정보를 찾기 쉽게 정리하고 페이지끼리 연결하는 방식에서 더 높은 점수가 나왔다.

이 결과에서 중요한 부분은 스키마가 필요 없다는 뜻이 아니라는 점이다. 스키마는 기본적인 정보 구조를 전달하는 데 쓰인다. 다만 그것만 넣어 놓고 홈페이지의 글은 그대로 두는 것으로 충분하다고 보기는 어렵다.

어떤 업종에서 차이가 더 컸을까?

모든 분야에서 같은 폭으로 차이가 난 것은 아니다. 원래 상품 정보가 잘 정리된 쇼핑몰은 일반 페이지의 정확도도 4.92점이었다. 정리와 연결을 강화한 페이지는 4.99점으로 0.07점 높아졌다.

반면 법률과 여행처럼 정보가 흩어져 있던 분야에서는 차이가 컸다. 법률은 일반 페이지 3.36점에서 정리와 연결을 강화한 페이지 4.86점으로 올랐다. 여행은 2.19점에서 4.66점으로 올랐다.

이 결과를 보면 업종에 따라 홈페이지 정보를 정리하는 일이 갖는 의미가 달라질 수 있다. 특히 고객이 여러 정보를 찾아봐야 하는 업종이라면 필요한 내용을 페이지 안에서 분명하게 나누고 관련 정보끼리 연결하는 방식이 중요하다.

그럼 사장님 홈페이지는 무엇부터 바꿔야 할까?

먼저 스키마를 기본으로 넣는 것이 좋다. 다만 홈페이지 제작사가 「스키마를 넣어 드렸다」고 말했다면 거기서 작업이 끝났는지 확인할 필요가 있다.

서비스, 가격, 운영 시간, 위치처럼 고객이 자주 물을 만한 정보를 페이지 안에서 항목별로 정리해야 한다. AI가 답을 만들 때 필요한 정보가 홈페이지 글에 직접 들어 있어야 하기 때문이다.

관련된 페이지도 서로 연결하는 것이 좋다. 연구에서는 정리된 페이지에 연결을 강화했을 때 에이전트형 정확도가 4.85점까지 올라갔다.

다만 이 연구의 결과를 모든 AI 서비스에 그대로 적용해서는 안 된다. 연구를 진행한 곳은 구조화 데이터 서비스를 판매하는 업체인 워드리프트의 연구진이고, AI 검색도 연구진이 만든 환경에서 시험했다. 따라서 챗GPT나 네이버에서 실제로 똑같은 결과가 나온다고 볼 수는 없다.

그래도 홈페이지를 점검할 때 확인할 기준은 분명하다. 스키마가 들어갔는지만 볼 것이 아니라, 고객이 궁금해할 정보가 홈페이지 안에 잘 정리돼 있는지, 관련 페이지를 쉽게 찾아갈 수 있는지를 함께 봐야 한다.

스키마는 홈페이지의 정보를 설명하는 한 가지 방법이다. AI가 실제 답을 만들 때 활용할 재료는 결국 홈페이지 안에 있는 내용이다. 따라서 「스키마를 넣었다」는 말보다 「AI가 필요한 정보를 홈페이지에서 쉽게 찾을 수 있는가」를 확인하는 것이 중요하다.

같이 읽을 글

• 스키마를 넣었는데 왜 AI 검색에 안 나올까?
• llms.txt를 만들면 AI가 우리 홈페이지를 더 잘 읽을까?
• AI에 잘 나오려면 글만 고치면 될까?
• 홈페이지 글을 표로 바꾸면 AI가 더 잘 가져갈까?

자료 출처

• Volpini 외 「Structured Linked Data as a Memory Layer for Agent-Orchestrated Retrieval」 arXiv 2603.10700(워드리프트, 2026년 3월, ★업체 연구)
• 같은 논문 전문(HTML)
• 구글 검색 센터 「AI 기능과 웹사이트」 — 특별한 스키마 불필요
• Kim·Lee 외 「SAGEO Arena」 arXiv 2602.12187 — 구조 정보 +22%
• 에이치레프스 「llms.txt 연구」